基于云计算的汽车运行状态监测与故障预警系统的硬件开发平台

发布时间：2020-10-12 08:21

　　 在汽车工业在内的许多行业中,预测性维护变得越来越重要。由于大多数传感器都是单一信号变量,很难在汽车运行中提前诊断预警故障,而面向4S店等汽车维修企业只有通过现场检测途径进行汽车故障分析与维护。在本文中,提出了一种用于车辆制动系统故障预测的所需要的硬件开发平台。由于车辆的组成总成系统比如传动,液压,娱乐等等系统在针对数据采集,分析,预警,传输都是高度同质化。从而作者通过分析汽车制动状态监测与故障预警方案来扩充到基于云计算的汽车运行状态监测与故障预警系统的硬件开发平台,在以后都可以参考与制动系统状态监测与故障预警硬件,所以车辆制动预警系统可以很好拓展到其他系统去。本文是基于MC9S12DG128单片机完成对道路坡度,温湿度环境运行情况的采集,最终会生成一个道路制动摩擦系数。然后通过对车辆载重,前后制动器温度采集,车辆加速度,车辆运行速度和刹车踏板触发定时器数据的采集。本文主要包括物联网技术在汽车中的运用,针对汽车制动失效状态的分析,通过介绍了汽车车身传感器网络数据传输链配合汽车OBD-CAN接口完成对汽车有效信息的提取。最后生成一个动力学制动距离模型与正常做比较产生预警效果。在完成一个线下(单片机处理)制动器老化或者制动距离过长的预警过程,该过程中通过软件方式将数据保存在EEPROM中,于此同时将数据通过Zigbee或者4G无线方式传递到数据存储云端,或者通过无线网络将数据上传到PC端(模拟云)提供给第三方分析和利用。本文重点介绍硬件设计与实现,同时配合软件采集传感器并分析处理数据,关于云端这里只是作为切入口,在未来可以根据采集大量汽车数据分析对比,做出车辆是否存在潜在故障的判断,及时向4S店等汽车维修企业反馈预警信息。
【学位单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U472;U463.6
【部分图文】：

图 1-1 2002-2016 年美国汽车产量走势图在 2016 年美国汽车市场，相关汽车维修岗位增长看起来很强统计局预测汽车修理和维修行业预计将新增 23.75 万个就业长 30％，使技术人员成为前 20 位工作岗位之一，其收入中下来的十年中将有大量的职位空缺随着外包业务的蒸蒸日上 ，现在计算机编程，客户呼叫中心工作以及会计服务都走向海和维修对此类举措完全没有影响，应该感到欣慰。所以在未还会迎来更大的市场。车维修产业的发展，特别是事故车维修产业，不同于国内。短，美国已经发展了 100 多年。从 1985 年成立上海大众汽车仅仅发展了 30 年，不过，国内的汽车市场经历的却是爆炸式究现状

预警技术“可以检测车辆危险情况，并积极协助道路使用者避免或减轻事文中，将讨论的制动信息的检测和数据分析，包含了车辆网，车辆制动网通讯相关技术。1 传感器到车联网城市车辆车队正迅速从一系列传感器平台演变而来，这些传感器平台向供信息并将过滤后的传感器数据（例如，车辆制动器温度，车辆速度加温湿度，道路上下坡等）上传到云端;到自动车辆的网络，它们彼此交换感器输入以优化明确定义的效用函数。在自动监测汽车传感器的情况下大程度地保证安全和舒适，并且对环境影响最小。换句话说，是通过传的演变（即，维修店可以从互联网获取传感器以获取车辆的数据），物有嵌入式传感器的组件相互联网并进行智能使用的传感器）。如 2-1 图联网技术在车载系统的中运用[8]。

其包括车辆有效且安全地运行所需的所系结构的汽车运行远程状态监测系统，利，为国内汽车生产厂家建立故障分析诊断，它使用了无数的车载传感器，从温度，N 总线传感器。先进的预警系统处理所有数算的研究辆和传感器产生车辆内容，这些内容在附计算模型 - 车载云计算（VCC）来解释这些个变体，从传统的云计算模型开始。对于上使用无限计算资源以及从互联网上存储每个内容上传到互联网云的成本过高，而时。如 2-2 图所示常用汽车云数据传输途
【参考文献】

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本文编号：2837898