基于车联网的轻型汽油车排放估计

针对目前汽油车排放无法实施有效远程监控的问题,提出了一种基于车联网的汽油车排放估计方法。选用径向基神经网络作为排放估计模型建立的基础,以速度、加速度和发动机功率作为模型的输入量,以不同工况的仿真数据为训练样本,采用资源分配网络算法(RAN)确定隐层节点数,通过剪枝策略简化网络,以改进的粒子群算法(MPSO)对网络参数进行全局最优搜索优化模型。结合自主研发的车辆信息远程采集系统实现远程数据采集,将远程采集的状态数据导入排放估计模型实现远程排放估计。最后,通过车辆实际道路排放测试实验,将排放估计模型输出结果实验数据对比分析,验证了该排放估计方法的有效性。

汽车远程诊断云平台的设计方案与实现

汽车远程诊断云平台的主要功能是通过互联网远程对整车各类控制器进行诊断和检测,其中包括对车机(T-ICE)、车身控制器(BCM)、网关(GW)、发动机控制模块(ECM)、仪表(IC)的检测。其可以最大限度满足车辆售后的故障定位、驾驶员的危险预警,以提高用户体验。基于此,文章介绍了汽车远程诊断的背景以及汽车远程诊断云平台解决方案。

IMMO匹配系统故障诊断研究

IMMO(发动机防盗锁止)系统是目前在汽车上广泛应用的防盗系统。在整车项目前期阶段,由于物料质量与部门协调影响,线上IMMO匹配系统故障频发。文章根据IMMO系统的工作特点,提出了一种适应于该系统的自诊断方法。该自诊断功能涉及故障树分析、诊断专家系统,在故障发生时,可快速定位故障原因,辅助车辆返修,同时也可减少线上人员的误操作次数。