【摘 要】
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随着车辆电子科技的迅速发展,除汽车发动机外,汽车变速器、底盘、转向、ABS、仪表等控制单元数目增多,数据总线可以实现在一条数据线上传递的数据被多个控制单元共享,这样实
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随着车辆电子科技的迅速发展,除汽车发动机外,汽车变速器、底盘、转向、ABS、仪表等控制单元数目增多,数据总线可以实现在一条数据线上传递的数据被多个控制单元共享,这样实现几个控制单元共用一个传感器的信号。因为具备有安全容错处理功能,目前采用CAN总线系统的车辆较多,故障自诊断系统的应用即可以提高汽车总线系统的安全性,还可以增强维护性与修复性。一汽-大众汽车销售有限公司生产的车型目前均采用CAN总线控制系统,本文以一汽-大众迈腾B7L车辆为实验研究对象,依据诊断流程先采集车辆正常状态下的相关参数五组数据后,分别设置十二种不同系统故障,共计十三种状态相同参数各采集五组数据,然后建立基于BP神经网络和SOM神经网络故障诊断模型,对原始故障数据进行学习训练,并不断调整参数,使其达到最优训练效果,并进行验证,看验证结果是否正确。并对比BP-LM学习方法和SOM网络算法,验证BP-LM学习方法是取得较好的效果的一种算法。
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