[发明专利]一种主动式汽车传动系统故障模型数据库的建立方法

说明书

本发明公开了一种主动式汽车传动系统故障模型数据库的建立方法，从历史维修数据中收集待监测汽车传动系统的所有故障特征，筛选出与转速相关的故障特征，并对故障特征进行分类，得到待监测故障类型；按照上述待监测故障类型的分类，对于每一种待监测故障类型，选择具有该单一待监测故障类型的样机，在试验台架上按照测试工况进行试验，通过安装在动力传动系统上的转速传感器采集该类待监测故障类型下的转速信号，根据转速信号计算得到该类待监测故障类型下的瞬时转速变化特征；将每种待监测故障类型与其对应的瞬时转速变化特征组成故障模型数据库。本发明方法建立了转速信号与故障类型、故障程度以及剩余寿命之间的关系，便于准确进行故障预报。

技术领域

本发明涉及汽车检测技术领域，特别的涉及一种主动式汽车传动系统故障模型数据库的建立方法。

背景技术

早期的汽车故障诊断，主要是针对汽车出现影响其正常使用的问题(如发动机无法启动，或动力不足等问题)，通过对汽车发动机拆解、检查，从而确定问题来源。随着科技的发展，汽车的故障诊断早已发展到通过一系列精密传感器对汽车的实时运行状态进行监测，如通过温度传感器监测发动机温度、通过胎压传感器监测胎压、通过压力传感器等监测机油压力等，当汽车行驶过程中出现油温过高、进气泵油压力不足等问题，监测系统将会在汽车仪表盘上亮灯进行提示。

但此类监测系统功能较基础，只能显示当前是否有故障状态发生，粗略判断汽车运行状态，无法对故障状态进行进一步识别。而且，现有的监测系统通常是在汽车故障问题较为严重时，才会被动地对驾驶人员进行提示。汽车传动系统是车辆形式的核心，汽车一旦出现传动系统相关的故障状态提示，通常会伴随较为严重的故障，维修成本较高。

为此，发明人设计了一种能够在实车上主动监测汽车运行状态、并根据运行状态预判故障的随车运行状态监测和故障预报系统，在该系统中，对采集到的转速传感器信号进行处理，并与内置的故障模型数据库进行匹配，从而实现对故障的判断和预报，因此，如何建立完整的故障模型数据库成为亟待解决的问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何建立用于随车运行状态监测和故障预判的主动式汽车传动系统故障模型数据库。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种主动式汽车传动系统故障模型数据库的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、从历史维修数据中收集待监测汽车传动系统的所有故障特征，再从中筛选出与转速相关的故障特征作为待监测故障特征，并对待监测故障特征进行分类，得到待监测故障类型；

S2、按照上述待监测故障类型的分类，对于每一种待监测故障类型，选择具有该单一待监测故障类型的样机，在试验台架上按照测试工况进行试验，通过安装在动力传动系统上的转速传感器采集该类待监测故障类型下的转速信号，根据转速信号计算得到该类待监测故障类型下的瞬时转速变化特征；

S3、将每种待监测故障类型与其对应的瞬时转速变化特征组成故障模型数据库。

进一步的，对于每一种待监测故障类型，选择多个仅具有该种待监测故障类型且故障程度不同的样机，在试验台架上分别对每个样机按照测试工况进行试验，得到不同故障程度的样机在该待监测故障模式下的瞬时转速变化特征值；

将每种待监测故障类型在不同故障程度下对应的瞬时转速变化特征值组成所述故障模型数据库。

进一步的，将每种待监测故障类型在不同故障程度下对应的瞬时转速变化特征值导入人工智能深度学习算法中进行模型训练，得到每种待监测故障类型下瞬时转速变化特征值与故障程度的参数模型。

进一步的，对于每种待监测故障类型，选择多个仅具有该种待监测故障类型且故障程度不同的样机，在试验台架上分别对每个样机进行疲劳寿命试验，得到该待监测故障模式下不同故障程度与剩余寿命的关系曲线。