基于贝叶斯网络的L3级自动驾驶汽车故障诊断研究开题报告

 2022-08-23 11:43:26

全文总字数:8728字

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1背景:

汽车制动系统很大程度决定汽车安全性能,对车辆的安全行驶起着至关重要的作用。随着汽车自动驾驶技术的不断发展和对制动系统线控的要求,对制动系统的安全性提出了更高的要求,保证制动系统有效可靠且能快速诊断问题显得尤为重要。

随着微电子技术和电力电子技术的发展与应用,汽车制动系统的形式也将发生变化。结合传统的液压制动器和现代电控技术的电子液压制动系统(EHB, Electro hydraulic Brake System)即是一种新型的制动系统,与传统液压制动系所不同的是,EHB通过高压液力储压罐提供制动压力,而所储压力由电动活塞泵产生,每个轮缸制动压力则分别通过电磁阀进行单独调节,并利用压力传感器检测出实际轮缸制动压力,实现各车轮制动力的闭环控制。汽车制动时,驾驶员的制动意图通过踏板行程传感器传给电子控制单元(ECU, Electronic Control Unit),ECU结合车辆行驶状态计算出每个车轮的最佳制动力,再发出指令给执行器进行各车轮的制动。可见,EHB系统可用于线控,目前能匹配于L3级的自动驾驶汽车,满足自动驾驶的线控要求。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容:

基于贝叶斯网络对EHB电子液压制动系统的故障运用GeNIe软件进行建模,GeNIe是由美国匹兹堡大学开发的一款贝叶斯网络分析软件,软件提供了便于操作的图形化建模界面,集成了多种网络学习算法和推理算法,目前己在很多领域得到了使用和认可。通过专家知识建立的制动系统故障诊断贝叶斯网络,虽然能够较为直观地表现出故障之间的因果关系,但是对于制动系统中作用关系不明确的零部件往往会,忽略其潜在的联系。运用算法对贝叶斯网络进行优化简约结构调整,能得到完整的EHB系统贝叶斯诊断模型。

2.2研究目标:

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3. 研究计划与安排

2019.02:查找与阅读参考文献,确定研究方向,了解国内外关于本设计的发展现状,学习贝叶斯网络建模相关知识。

2019.02~2019.03:收集EHB系统的故障数据,进行贝叶斯网络的建模,验证模型的可靠性。

2019.04:运用算法对贝叶斯网络模型进行简约改进,获得最小诊断规则。

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4. 参考文献(12篇以上)

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