[发明专利]一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法，涉及电磁阀故障诊断技术领域，包括以下步骤：预先采集电流传感器电流信息作为原始数据，并使用三层小波包对原始数据进行分解重构，获取信号集合，基于信号集合标定能量值，并构造特征值，得到特征向量将获取的特征向量筛选部分高区分度的特征值，分别作为训练样本和测试样本；建立BP神经网络模型，并选取训练样本进行训练，训练完成后将测试样本对BP神经网络模型进行测试，确定优化BP神经网络模型，用于判别故障分析诊断。本发明实现对电磁阀启动使用状况进行实施监测，诊断精确度高，可直接判别电磁阀是否安全，车辆能否正常使用，确保车内人员的安全。

技术领域

本发明涉及电磁阀故障诊断技术领域，具体来说，涉及一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法。

背景技术

电磁阀是汽车制动产品的核心部件，其主要功能是通过控制电磁阀线圈通电，实现电磁阀的开闭，从而实现内部管路的隔断和连通。此外，常开电磁阀作为线控制动产品中的增压阀，配合线圈还可实现输出管路阶梯增压功能，常闭电磁阀阀作为线控产品中的减压阀，配合线圈还可实现输出管路阶梯减压的功能。

电磁阀是热泵空调系统的关键部件，其安全可靠的运行将决定热泵空调系统的性能，而对于新能源汽车而言将关乎车内人员的生命安全。随着社会发展，对车用电磁阀开展故障诊断显得尤为重要。

因此，亟需一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法。

检索中国发明专利CN111707425A公开了一种汽车刹车用电磁阀的密封性能检测设备，包括气密性检漏仪，所述的气密性检漏仪通过气管与真空泵和气源相连，所述的气密性检漏仪通过气管与常开阀密封性检测工装或常闭阀密封性检测工装相连，所述的常开阀密封性检测工装和常闭阀密封性检测工装均包括上下套接的上底座和下底座，所述的上底座和下底座之间安装有常开阀测试组件或者常闭阀测试组件。本发明可以实现快速检测电磁阀阀芯和阀口零件的密封性，有助于提高后期生产线装配时电磁阀成品的合格率。但其仅对电磁阀密封进行检测，无法对电磁阀启动使用状况进行实施监测，存在一定局限性。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于小波神经网络的车用电磁阀故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤S1，预先采集电流传感器电流信息作为原始数据，并使用三层小波包对原始数据进行分解重构，获取信号集合；

步骤S2，基于信号集合标定能量值E_i，并构造特征值T_i，得到特征向量T＝[T0,T1…Ti…T7]，表示为：

其中，n为总采样点，k为采样点；△t为采样时间；

步骤S3，将获取的特征向量筛选部分高区分度的特征值T＝[Tx,Ty,Tz]，分别作为训练样本和测试样本；

步骤S4，建立BP神经网络模型，并选取训练样本进行训练，训练完成后将测试样本对BP神经网络模型进行测试，确定优化BP神经网络模型，用于判别故障分析诊断。

进一步的，步骤所述预先采集电流传感器电流信息作为原始数据，包括以下步骤：

采集电流传感器故障件电流信息和正常件电流信息作为原始数据信息；

获取外置串联小电阻采集电压值并作为原始数据。

进一步的，所述信号集合，包括对原始数据进行分解，表示为：