基于CAN总线和PSA模型的AMT在线故障诊断系统

摘要：

为解决电控自动变速器故障诊断和维修问题,建立了基于CAN总线和PSA(PCA-subtractive cluster-ing-ANFIS)模型的自动变速器故障在线诊断系统.通过CAN总线实时采集变速器控制单元各传感器状态数据作为诊断样本,利用主成分分析(PCA)实现输入变量降维和去相关,应用减法聚类(subtractive clustering)方法生成初始模糊推理结构,并以此建立自适应模糊神经网络(ANFIS)故障诊断模型.仿真结果表明,结合CAN总线网络应用的PSA故障诊断模型能够准确地诊断出变速器的故障,其拟合能力及收敛速度均优于PCA-BP网络模型.

关键词：故障诊断、电控自动变速器、CAN总线、主成分分析、减法聚类、自适应模糊神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：TP277;U463.212(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50535010

在线出版日期：2008-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：132-136,122