在汽車工業(yè)在內(nèi)的許多行業(yè)中,預測性維護變得越來越重要。由于大多數(shù)傳感器都是單一信號變量,很難在汽車運行中提前診斷預警故障,而面向4S店等汽車維修企業(yè)只有通過現(xiàn)場檢測途徑進行汽車故障分析與維護。在本文中,提出了一種用于車輛制動系統(tǒng)故障預測的所需要的硬件開發(fā)平臺。由于車輛的組成總成系統(tǒng)比如傳動,液壓,娛樂等等系統(tǒng)在針對數(shù)據(jù)采集,分析,預警,傳輸都是高度同質(zhì)化。從而作者通過分析汽車制動狀態(tài)監(jiān)測與故障預警方案來擴充到基于云計算的汽車運行狀態(tài)監(jiān)測與故障預警系統(tǒng)的硬件開發(fā)平臺,在以后都可以參考與制動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障預警硬件,所以車輛制動預警系統(tǒng)可以很好拓展到其他系統(tǒng)去。本文是基于MC9S12DG128單片機完成對道路坡度,溫濕度環(huán)境運行情況的采集,最終會生成一個道路制動摩擦系數(shù)。然后通過對車輛載重,前后制動器溫度采集,車輛加速度,車輛運行速度和剎車踏板觸發(fā)定時器數(shù)據(jù)的采集。本文主要包括物聯(lián)網(wǎng)技術在汽車中的運用,針對汽車制動失效狀態(tài)的分析,通過介紹了汽車車身傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸鏈配合汽車OBD-CAN接口完成對汽車有效信息的提取。最后生成一個動力學制動距離模型與正常做比較產(chǎn)生預警效果。在完成一個線下(單片機處理)制動器老化或者制動距離過長的預警過程,該過程中通過軟件方式將數(shù)據(jù)保存在EEPROM中,于此同時將數(shù)據(jù)通過Zigbee或者4G無線方式傳遞到數(shù)據(jù)存儲云端,或者通過無線網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳到PC端(模擬云)提供給第三方分析和利用。本文重點介紹硬件設計與實現(xiàn),同時配合軟件采集傳感器并分析處理數(shù)據(jù),關于云端這里只是作為切入口,在未來可以根據(jù)采集大量汽車數(shù)據(jù)分析對比,做出車輛是否存在潛在故障的判斷,及時向4S店等汽車維修企業(yè)反饋預警信息。
【學位單位】：重慶交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U472;U463.6
【部分圖文】：

圖 1-1 2002-2016 年美國汽車產(chǎn)量走勢圖在 2016 年美國汽車市場，相關汽車維修崗位增長看起來很強統(tǒng)計局預測汽車修理和維修行業(yè)預計將新增 23.75 萬個就業(yè)長 30％，使技術人員成為前 20 位工作崗位之一，其收入中下來的十年中將有大量的職位空缺隨著外包業(yè)務的蒸蒸日上 ，現(xiàn)在計算機編程，客戶呼叫中心工作以及會計服務都走向海和維修對此類舉措完全沒有影響，應該感到欣慰。所以在未還會迎來更大的市場。車維修產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，特別是事故車維修產(chǎn)業(yè)，不同于國內(nèi)。短，美國已經(jīng)發(fā)展了 100 多年。從 1985 年成立上海大眾汽車僅僅發(fā)展了 30 年，不過，國內(nèi)的汽車市場經(jīng)歷的卻是爆炸式究現(xiàn)狀

預警技術“可以檢測車輛危險情況，并積極協(xié)助道路使用者避免或減輕事文中，將討論的制動信息的檢測和數(shù)據(jù)分析，包含了車輛網(wǎng)，車輛制動網(wǎng)通訊相關技術。1 傳感器到車聯(lián)網(wǎng)城市車輛車隊正迅速從一系列傳感器平臺演變而來，這些傳感器平臺向供信息并將過濾后的傳感器數(shù)據(jù)（例如，車輛制動器溫度，車輛速度加溫濕度，道路上下坡等）上傳到云端;到自動車輛的網(wǎng)絡，它們彼此交換感器輸入以優(yōu)化明確定義的效用函數(shù)。在自動監(jiān)測汽車傳感器的情況下大程度地保證安全和舒適，并且對環(huán)境影響最小。換句話說，是通過傳的演變（即，維修店可以從互聯(lián)網(wǎng)獲取傳感器以獲取車輛的數(shù)據(jù)），物有嵌入式傳感器的組件相互聯(lián)網(wǎng)并進行智能使用的傳感器）。如 2-1 圖聯(lián)網(wǎng)技術在車載系統(tǒng)的中運用[8]。

其包括車輛有效且安全地運行所需的所系結構的汽車運行遠程狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，利，為國內(nèi)汽車生產(chǎn)廠家建立故障分析診斷，它使用了無數(shù)的車載傳感器，從溫度，N 總線傳感器。先進的預警系統(tǒng)處理所有數(shù)算的研究輛和傳感器產(chǎn)生車輛內(nèi)容，這些內(nèi)容在附計算模型 - 車載云計算（VCC）來解釋這些個變體，從傳統(tǒng)的云計算模型開始。對于上使用無限計算資源以及從互聯(lián)網(wǎng)上存儲每個內(nèi)容上傳到互聯(lián)網(wǎng)云的成本過高，而時。如 2-2 圖所示常用汽車云數(shù)據(jù)傳輸途
【參考文獻】

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本文編號：2837898