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摘要：随着汽车产业的快速进展，交通事故的发生给人们的生命安全造成严重威胁，现已成为了不容我们忽略的不足。随着人们对于汽车功能的要求越来越高，势必造成汽车内部的结构越来越复杂化，越来越多的电子设备在汽车中运用起来，因而对汽车故障诊断、排除的难度也越来越大。由此行之有效的汽车故障诊断策略是我们所期待的。根据汽车诊断难度的增加，本论文设计出一种专门的故障在线综合浅析及预报装置，使车主能够提前知道汽车故障的理由，可以自行维修或及时送到维修部门维修，本款设备非常直观的显示故障理由，由此维修人员能很快将故障排除。本论文基于ARM9处理器开发了一款车载故障诊断系统，是嵌入在车内的随车式检测设备。根据由CAN总线传输过来的发动机运转状态的数据，通过已建立好的故障诊断模型对这些数据进行浅析处理，诊断系统依据对应的故障码，对发动机的运转状态进行判断并对可能发生的故障进行概率的预测，最终达到故障诊断及提前预警的功能。本论文主要探讨的内容有以下几个方面：嵌入式硬件主要是建立了以M3C2440为核心芯片的硬件设计，并在底板上扩展CAN通信接口、LCD、USB接口、音频、电源电路的设计，同时完成相应原理图与PCB板的绘制与生成。嵌入式软件部分完成Linux操作系统的移植与写作，CAN通行协议的建立，在交叉编译环境下完成各个模块的软件编译与调试，采取QT编译图形界面完成人机交互界面的设计。智能学习部分主要对支持向量机算法(SVM)进行了较深入的探讨，通过对算法的探讨发现算法中的惩罚因子和径向基核函数参数对分类准确率有着很大的影响。由此本论文结合遗传算法对参数进行优化，并把该优化算法用于实际故障诊断中，以发动机失火故障为例，建立汽车尾气中各气体的体积分数与失火故障理由的映射联系，采取主成分浅析策略对数据进行降维处理，减少数据计算量。关键词：故障诊断论文ARM9处理器论文支持向量机论文主成分浅析论文CAN总线论文
摘要5-6
Abstract6-10
第1章 绪论10-14
1.1 论文探讨来源及作用10-11
1.2 国内外进展近况11-12
1.2.1 国外汽车故障诊断技术11-12
1.2.2 国内汽车诊断技术12
1.3 本论文探讨内容12-14
第2章 系统总体设计14-17
2.1 系统总体设计案例14-16
2.1.1 采取 ARM9 处理器和 LINUX 操作系统14-15
2.1.2 汽车故障状态信息的传输15
2.1.3 基于机器学习的智能故障诊断专家15-16
2.2 本章小结16-17
第3章 嵌入式硬件设计17-25
3.1 嵌入式系统硬件总体架构17
3.2 核心板电路设计17-21
3.2.1 电源电路17-19
3.2.2 复位电路19
3.2.3 存储模块电路19-21
3.3 扩展板上的电路设计21-24
3.3.1 串口电路21-22
3.3.2 USB 模块22-23
3.3.3 LCD 模块23
3.3.4 CAN 模块设计23-24
3.4 本章小结24-25
第4章 嵌入式软件设计25-32
4.1 嵌入式软件总体设计结构25
4.2 Linux 操作系统移植25-27
4.3 基于 Linux 的驱动程序设计27-31
4.3.1 Linux 设备驱动程序结构27-28
4.3.2 CAN 通信模型28-29
4.3.3 程序界面的编写29-31
4.4 本章小结31-32
第5章 基于支持向量机的发动机失火故障诊断32-43
5.1 诊断及预报系统总体结构32
5.2 支持向量机32-37
5.2.1 最优超平面的构造33-35
5.2.2 非线性不足的推导35-37
5.3 多分类不足37
5.4 参数优化和数据预处理37-39
5.5 仿真探讨39-42
5.6 本章小结42-43
结论43-44