一种汽车制动系统早期故障诊断方法
【技术领域】
[0001]本发明专利涉及一种汽车制动系统早期故障诊断方法，特别涉及一种基于车辆制动时加速度信息变化的一种汽车制动系统早期故障诊断方法。
【背景技术】
[0002]制动系统是保证车辆安全行驶的关键，由于制动系统故障导致的交通事故时常发生。当前多数车辆都采用定期的方法对制动系统进行检查和维修保养。然而，由于车主保养不到位或主观随意性，车辆制动系统的日常保养经常延误或忽视，造成车辆使用的极大安全隐患。现有车辆有的安装有制动液传感器，但是只能监测制动液的存量是否超限，对于制动液品质下降和刹车系统其他部分的故障无法检测。因此，需要借助新的技术手段对制动系统功能进行监控从而保障行车安全。
[0003]发明专利“制动助力器故障诊断”(申请公布号CN103818373A)提出了一种车辆制动系统助力器的故障诊断方法。发明专利“制动系统的故障诊断装置以及制动系统的故障诊断方法”(申请公布号CN103786713A)可以实现制动系统真空泵的故障诊断。
[0004]上述技术只能实现汽车制动系统的部分部件的故障诊断，并且无法用于当前迅速发展的电动汽车的制动系统故障监测和诊断。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种汽车制动系统早期故障诊断方法用于发现各类汽车制动系统的早期故障。
[0006]为实现本发明所述目的，本发明从汽车制动系统的输入信息(即制动踏板位移)和输出信息(即汽车加速度，刹车时加速度为负值)入手，基于在早期故障阶段或者故障发展阶段的制动系统输入信息和输出信息对应关系必然发生变化这一原理，利用数据驱动的方法实现汽车制动系统的早期故障诊断。
[0007]本发明具体步骤依次为:
[0008]步骤a:在汽车行驶过程中采集分析汽车的制动踏板位移值X ;
[0009]步骤b:采集计算X对应的汽车加速度值I (前进方向加速度)；
[0010]步骤C:组成并存储一个(X，y)样本；
[0011]步骤d:在汽车行驶过程中不断的采集、计算和存储，得到多个(X，y)样本；
[0012]步骤e:采用指数函数y = aXbx+c拟合一段时间内的若干个(x，y)样本；
[0013]步骤f:利用经过训练的支持向量机对特征值(a，b，c)进行制动系统劣化状态分类；
[0014]步骤g:基于劣化状态分类结果判断汽车制动系统是否出现早期故障。
[0015]本发明的汽车加速度值y是基于GPS模块或者加速度传感器或者汽车速度传感器进行分析计算得到，是平行于路面的汽车前进方向加速度，而不是垂直于路面的加速度。
[0016]本发明是一种汽车制动系统早期故障诊断方法，该方法利用在正常阶段和早期故障阶段汽车制动系统工作时，其制动踏板位移值和加速度值的对应关系发生变化这一特性，实现汽车制动系统早期故障诊断。本发明不仅可以适用用于各类汽油车、柴油车的制动系统早期故障诊断，也可以用于电动汽车的制动系统监测。
【附图说明】
[0017]图1是本发明的步骤示意图。
【具体实施方式】
[0018]如图1所示，本发明包括七个步骤:步骤a:在汽车行驶过程中采集分析汽车的制动踏板位移值X ;步骤b:采集计算X对应的汽车加速度值I (前进方向加速度)；步骤c:组成并存储一个U，y)样本；步骤d:在汽车行驶过程中不断的采集、计算和存储，得到多个(X，y)样本；步骤e:采用指数函数y = aXbx+c拟合一段时间内的若干个(x，y)样本；步骤f:利用经过训练的支持向量机对特征值(a，b，c)进行制动系统劣化状态分类；步骤g:基于劣化状态分类结果判断汽车制动系统是否出现早期故障。
[0019]本具体实施例中的步骤a需要采集汽车制动踏板的位移值X。由于汽车行驶过程中制动要求是多变的，驾驶员踩踏汽车制动踏板的动作导致制动踏板位移值也经常变化的。因此，在考虑汽车刹车系统响应速度的基础上，本发明步骤a是在制动踏板位移值非零时(即踩踏制动踏板有效时)，并且该位移值稳定时间超过0.5秒的情况下，采集分析对应的该0.5秒内的汽车加速度均值，记录为I。该具体实施例中，制动踏板位移值变化区间小于3_时，认为制动踏板位移值是稳定的。
[0020]本具体实施例中步骤b采集计算X对应的汽车加速度值y，是指步骤a所述的制动踏板位移值稳定的0.5秒内的平行于路面方向的加速度均值(简称“前进方向加速度”)，即0.5秒结束时刻的速度值减去0.5秒开始时刻的速度值，得到的差值再除以0.5，即为y值。由于汽车是在制动，一般情况下，y均为负值。极少数情况下，汽车处于下坡阶段并且驾驶员制动踩踏较轻，因此I也有可能是正值。
[0021]本具体实施例中的步骤c是将步骤a中得到的X值和对应的I值，组成一个样本U，y)，并适当存储。
[0022]本具体实施例中的步骤d是在汽车行驶过程中不断的重复上述步骤a、步骤b和步骤c，得到不同的多个样本(x，y)，并适当存储。
[0023]本具体实施例的步骤e采用指数函数y = aXbx+c拟合一段时间内的若干个(X，Y)样本。这里“一段时间”是汽车行驶时间100小时，是多次汽车行驶时间的累积时长。
[0024]本具体实施例的步骤f利用支持向量机对前述步骤e的100小时行驶中的制动数据得出的一组特征值(a，b，c)进行制动系统劣化状态分类。该支持向量机的相关参数已经利用大量同类车型的制动系统监测历史数据训练确定的。这些监测历史数据对于制动系统各故障过程具有广泛代表性，该支持向量机可以进行特征分类，从而实现制动系统“正常状态”、“早期故障状态”和“严重故障状态”进行分类识别。
[0025]本具体实施例的步骤g基于步骤f的结果，给出劣化状态分类结果，判断汽车制动系统是否出现早期故障，并向车辆驾驶员或维修人员作出相应警告。
[0026]本具体实施例的步骤e、步骤f、步骤g也是在汽车寿命周期中不断重复的，从而可以不断的实现汽车制动系统早期故障诊断。
[0027]汽车行驶过程中，路面起伏状况、路面摩擦力和坡度是可能经常变化的。然而本发明是从制动系统效果的统计信息入手，分析一段较长时间内(本具体实施例为汽车行驶100小时内)的汽车制动时加速度特征，因此可以适用于汽车行驶过程中的大部分情况。
[0028]本具体实施例的方法步骤只利用了汽车制动系统的输入信息(制动踏板位移值)和输出信息(汽车加速度值)，因此不受制动系统组成结构的限制，可以应用于汽油车、柴油车和电动汽车等各类汽车。
【主权项】
1.一种汽车制动系统早期故障诊断方法，其特征在于，其具体步骤依次为: 步骤a:在汽车行驶过程中采集分析汽车的制动踏板位移值X ; 步骤b:采集计算X对应的汽车加速度值y (前进方向加速度)； 步骤c:组成并存储一个(X，y)样本； 步骤d:在汽车行驶过程中不断的采集、计算和存储，得到多个(X，y)样本； 步骤e:采用指数函数y = aXbx+c拟合一段时间内的若干个(x，y)样本； 步骤f:利用经过训练的支持向量机对特征值(a，b，c)进行制动系统劣化状态分类； 步骤g:基于劣化状态分类结果判断汽车制动系统是否出现早期故障。
2.根据权利要求1所述的一种汽车制动系统早期故障诊断方法，其特征是，汽车的加速度值I是基于GPS模块或者加速度传感器或者汽车速度传感器进行分析计算得到。
【专利摘要】一种汽车制动系统早期故障诊断方法，其具体步骤依次为：在汽车行驶过程中采集分析汽车的制动踏板位移值x；采集计算x对应的汽车加速度值y(前进方向加速度)；组成并存储一个(x，y)样本；在汽车行驶过程中不断的采集、计算和存储，得到多个(x，y)样本；采用指数函数y＝a×bx+c拟合一段时间内的若干个(x，y)样本；利用经过训练的支持向量机对特征值(a，b，c)进行制动系统劣化状态分类；基于劣化状态分类结果判断汽车制动系统是否出现早期故障。本发明依据制动系统的输入和输出进行早期故障诊断判定，可以较好防止汽车制动失效导致的安全行车问题。
【IPC分类】B60T17-22
【公开号】CN104773155
【申请号】CN201510167522
【发明人】王凌, 潘静, 陈长骏, 陈锡爱, 许宏
【申请人】中国计量学院
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月1日