Xây dựng mô hình chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống VSC trên ô tô

144 13 0
  • Loading ...
1/144 trang
Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 04/11/2018, 23:10

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỢI TRẦN QUANG HÀ XÂY DỰNG HÌNH CHẨN ĐOÁN TRẠNG THÁI KỸ THUẬT HỆ THỐNG VSC TRÊN Ô LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC HÀ NỘI - 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRẦN QUANG HÀ XÂY DỰNG HÌNH CHẨN ĐỐN TRẠNG THÁI KỸ THUẬT HỆ THỐNG VSC TRÊN Ô CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC MÃ SỐ : 62520116 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS PHẠM HỮU NAM TS CHU MẠNH HÙNG HÀ NỘI - 2017 MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ vii MỞ ĐẦU TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Đặc điểm chẩn đốn TTKT hệ thống có ĐKĐT ô Vai trò chẩn đốn TTKT Đặc điểm hệ thống điều khiển điện tử ô đại Phân tích phương pháp phát lỗi hệ thống có ĐKĐT 11 Các khái niệm chẩn đoán TTKT 11 Phân tích phương pháp phát lỗi 14 Hệ thống VSC ô 25 Nhiệm vụ hệ thống VSC tên gọi hệ thống 25 Đặc điểm chẩn đoán phát lỗi hệ thống VSC 27 Một số cơng trình nghiên cứu lĩnh vực chẩn đoán 27 Một số cơng trình nước ngồi nghiên cứu chẩn đoán logic mờ 27 Các cơng trình nghiên cứu ứng dụng lý thuyết mờ Việt Nam 29 Lựa chọn đề tài mục tiêu nghiên cứu luận án 31 Kết luận chương 33 CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỂ XÂY DỰNG HÌNH CHẨN ĐỐN PHÁT HIỆN LỐI BẰNG HỆ SUY DIỄN MỜ TAKAGI-SUGENO 35 Hệ suy diễn mờ 35 Khối mờ hóa đầu vào 36 Khối sở tri thức 38 Khối suy diễn logic 38 Giải mờ đầu 39 Hệ suy diễn mờ Takagi – Sugeno 40 Xây dựng hệ suy diễn mờ T-S để tả hệ thống kỹ thuật 42 Phương pháp tiếp cận 42 Xây dựng hệ mờ T-S để tả hệ thống chẩn đoán 44 Ảnh hưởng nhiễu biến vào không đo 46 Xây dựng quan sát 47 Cơ sở tốn học tính thiết kế quan sát UIO 48 Xây dựng quan sát mờ T-S 50 -i- Tính tốn giá trị ngưỡng 51 Sử dụng quan sát mờ T-S để phát trạng thái làm việc có lỗi hệ thống 52 Kết luận chương 55 XÂY DỰNG HÌNH CHẨN ĐỐN PHÁT HIỆN TRẠNG THÁI LÀM VIỆC CĨ LỖI CỦA HỆ THỐNG VSC TRÊN XE TOYOTA CAMRY 56 Hệ thống VSC xe Toyota Camry 56 tả hệ thống 56 Chế độ điều khiển theo tốc độ góc quay thân xe mong muốn 58 Các trạng thái làm việc có lỗi hệ thống VSC xe Toyota Camry 59 Hệ phương trình trạng thái tả động lực học bên xe 63 Xây dựng hệ suy diễn mờ tả động lực học bên 68 Thiết kế quan sát mờ 71 Tính giá trị ngưỡng 72 Các trường hợp phân tích kết 73 Các trường hợp 73 Phân tích kết 73 Kết luận chương 84 NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 85 Mục đích nghiên cứu, đối tượng thông số thực nghiệm 85 Mục đích nghiên cứu 85 Đối tượng thực nghiệm 85 Thông số đo thực nghiệm 85 Chế tạo thu thập liệu 85 Cơ sở thiết kế, chế tạo thu thập liệu 86 Thiết kế mạch thiết bị 86 Kiểm tra làm việc thu thập liệu 89 Thí nghiệm phát lỗi hệ thống VSC xe Camry 97 Mục đích thí nghiệm 97 Điều kiện tiến hành thí nghiệm 97 Các thông số đo trang thiết bị đo, quan sát thí nghiệm 98 Phân tích kết thí nghiệm chẩn đốn phát lỗi hệ thống VSC 102 Các nhận xét kết luận chương 110 KẾT LUẬN CHUNG VÀ KIẾN NGHỊ 111 Kết luận chung 111 Kiến nghị 111 - ii - TÀI LIỆU THAM KHẢO 112 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 116 PHỤ LỤC 117 - iii - DANH MỤC CÁC HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT hiệu Nguồn gốc Chú giải TTKT Trạng thái kỹ thuật ĐKĐT Điều khiển điện tử ABS Anti-Lock Brake System Hệ thống chống bó cứng bánh xe phanh BAS Brake Assist System Hệ thống trợ giúp tăng lực đạp phanh EFI Electronic Fuel Injection Hệ thống phun xăng điện tử TCS Traction control system Hệ thống chống trượt quay bánh xe ECU Electronic Control Unit Bộ điều khiển điện tử VSC Vehicle Stability Control Hệ thống kiểm soát ổn định thân xe OBD On Board Diagnostic System Hệ thống chẩn đốn xe Fuzzy logic Lơ gíc mờ UIO Unknown Input Observer Bộ quan sát đầu vào không rõ ANN Artificial Neural Network Mạng Nơ-ron nhân tạo FNN Fuzzy Neural Network Mạng Nơ-ron mờ NN Neural Network Mạng Nơ-ron T-S Takagi-Sugeno FL LMI OBD-2 PIDs DC Linear Matrix Inequalities Bất đẳng thức ma trận tuyến tính (On Board Diagnostics Parameter IDs) Code lệnh chẩn đoán OBD2 Direct Current Dòng điện chiều DMP Digital Motion Processor Bộ xử lý chuyển động tín hiệu số Micro-Electro-Mechanical-Systems Hệ thống vi điện tử DOF Degree of freedom Bậc tự FIS Fuzzy Inference System Hệ suy diễn mờ Society of Automotive Engineers Hiệp hội kỹô Nhật Bản ISO International Organization for Standardization Tiêu chuẩn quốc tế FC Fuzzy Controller Bộ điều khiển logic mờ EPS Electric Power Steering Hệ thống lái trợ lực điện MF Menbership Function Hàm liên thuộc Single-Input and Single-Output Hệ thống có biến đầu vào biến đầu MEMS SAE-J SISO - iv - Đơn vị Chú giải Đơn vị Hệ thống có nhiều biến đầu vào nhiều biến đầu Khối lượng kg hiệu Nguồn gốc MIMO multiple-input and multiple-output M(m) Iz men qn tính Jth Giá trị ngưỡng l Chiều dài g Gia tốc trọng trường Fy Lực tác dụng bên v Vận tốc ô Khoảng cách từ trọng tâm thân xe đến tâm bánh xe trước sau a, b kgm2 m m/s2 N m/s m ψ Tốc độ góc quay thân xe β Góc lệch thân xe rad m Khối lượng thân xe kg δ Góc quay bánh xe dẫn hướng Độ(rad) Cf Độ cứng bên bánh xe trước N/rad Cr Độ cứng bên bánh xe sau N/rad y* Giá trị đầu hình lý thuyết tả hệ thống thực xˆ Véc biến trạng thái quan sát yˆ Véc biến đầu quan sát e Sai số ước lượng r, r(t) Lượng sai lệch x Biến quan sát y Biến hệ thống u Biến vào hệ thống d(t), du(t) Hàm nhiễu đầu vào Fu(t) Hàm phân phối ảnh hưởng nhiễu tới biến Eu(t) Hàm phân phối ảnh hưởng nhiễu tới biến trạng thái -v- rad/s DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3-1: Các cảm biến hệ thống VSC Toyota Camry 58 Bảng 3-2: Nguyên nhân gây lỗi không hiệu chỉnh điểm cảm biến 59 Bảng 3-3: Các sai lệch giới hạn giá trị đo giá trị tham chiếu 60 Bảng 3-4: Dải làm việc cảm biến 61 Bảng 3-5: Sai lệch chuẩn cảm biến hệ thống VSC xe Toyota Camry 67 Bảng 3-6: Bảng thông số tham khảo xe Toyota Camry 67 Bảng 4-1: Bảng thông số đo thực nghiệm 85 Bảng 4-2: Các giao thức truyền tin OBD-2 86 Bảng 4-3: Các thông số kỹ thuật cảm biến MPU 6050 90 Bảng 4-4: Bảng kết đo đánh giá 96 Bảng 4-5: Các thiết bị đo, quan sát thí nghiệm 98 Bảng 4-6: Các thông số kỹ thuật thiết bị Carman Scan VG 100 Bảng 4-7: Độ lệch hướng chuyển động theo phương ngang 108 - vi - DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1: Cấu trúc hệ thống có ĐKĐT Hình 1.2: Dạng tín hiệu cảm biến Hình 1.3: Dải làm việc cảm biến nhiệt độ nước làm mát động Hình 1.4: Các lỗi phát sinh hệ thống 11 Hình 1.5: Phân loại lỗi theo thời gian 12 Hình 1.6: Minh họa lỗi cộng thêm lỗi nhân bội 13 Hình 1.7: Sơ đồ phát trạng thái lỗi hình tín hiệu 15 Hình 1.8: Sơ đồ hệ thống phát lỗi sở hình 16 Hình 1.9: Các bước thực phát lỗi 17 Hình 1.10: Phân tích nhiễu loạn làm thay đổi đặc tính cảm biến 18 Hình 1.11: Phần tử xử lý (Nơ-ron) 20 Hình 1.12: Cấu trúc mạng Nơ-ron nhiều lớp 20 Hình 1.13: Cấu trúc hệ suy diễn mờ 21 Hình 1.14: So sánh hai phương pháp tuyến tính hóa 22 Hình 1.15: Nguyên lý phát lỗi sở hình 23 Hình 1.16: Bộ quan sát ghép song song với hệ thống thực 24 Hình 1.17: Sơ đồ hệ thống VSC 26 Hình 1.18: Nguyên lý hoạt động hệ thống VSC 27 Hình 2.1: Cấu trúc hệ suy diễn mờ 36 Hình 2.2: Hàm liên thuộc biểu diễn biến ngôn ngữ "tốc độ" 37 Hình 2.3: Khai báo biến ngôn ngữ “Toc do” MatLab 38 Hình 2.4: Giá trị mệnh đề hợp thành theo luật MIN 39 Hình 2.5: Giá trị mệnh đề hợp thành theo luật PROD 39 Hình 2.6: Hệ thống FIS T-S hai đầu vào, đầu 41 Hình 2.7: hình mờ với hai hàm liên thuộc biểu diễn hàm y 42 Hình 2.8: hình mờ với hàm liên thuộc dạng Gausian biểu diễn hàm y 42 Hình 2.9: Hai phương pháp xây dựng hệ suy diễn mờ T-S để tả hệ thống thực 43 Hình 2.10: Xây dựng luật mờ từ tập liệu quan sát 43 Hình 2.11: Cấu trúc quan sát UIO 48 Hình 2.12: Thuật tốn tính hệ số quan sát UIO 49 Hình 2.13: Sơ đồ sử dụng quan sát để chẩn đoán phát lỗi 52 Hình 2.14: Lược đồ xây dựng hình mờ để chẩn đốn lỗi hệ suy diễn mờ 54 - vii - Hình 3.1: Sơ đồ tín hiệu vào/ra hệ thống VSC 56 Hình 3.2: Bố trí xe cảm biến hệ thống VSC 57 Hình 3.3: Nguyên lý hoạt động hệ thống VSC 59 Hình 3.4: Lược đồ thuật tốn xây dựng hình chẩn đốn lỗi hệ thống VSC 62 Hình 3.5: hình 3-DOF xe 63 Hình 3.6 Hàm liên thuộc khoảng xác định 68 Hình 3.7: Chương trình Matlab Simulink tả luật mờ 2 69 Hình 3.8: Hàm nhiễu sai số đầu vào d(t) 70 Hình 3.9: Cấu trúc quan sát mờ địa phương UIO1 72 Hình 3.10: Quy luật đánh lái 74 Hình 3.11: Gia tốc ngang thu từ hệ thống lấy mẫu 74 Hình 3.12: Tốc độ góc quay thân xe thu từ hệ thống lấy mẫu 74 Hình 3.13: Gia tốc ngang tính tốn từ hệ suy diễn mờ 74 Hình 3.14: Tốc độ góc quay tính tốn từ hệ suy diễn mờ 74 Hình 3.15: Lượng sai lệch gia tốc ngang hệ suy diễn mờ hệ thống lấy mẫu 75 Hình 3.16: Lượng sai lệch tốc độ góc quay thân xe hệ suy diễn mờ hệ thống lấy mẫu 75 Hình 3.17: Gia tốc ngang hệ thống lấy mẫu 75 Hình 3.18: Tốc độ góc quay thân xe hệ thống lấy mẫu 75 Hình 3.19: Gia tốc ngang tính tốn từ hệ suy diễn mờ 75 Hình 3.20: Tốc độ góc quay tính tốn từ hệ suy diễn mờ 75 Hình 3.21: Lượng sai lệch gia tốc ngang hệ suy diễn mờ hệ thống lấy mẫu 76 Hình 3.22: Lượng sai lệch tốc độ góc quay thân xe hệ suy diễn mờ hệ thống lấy mẫu 76 Hình 3.23: Gia tốc ngang tính tốn 76 Hình 3.24: Tốc độ góc quay thân xe tính tốn từ quan sát 76 Hình 3.25: Lượng sai lệch gia tốc ngang quan sát hệ thống lấy mẫu 77 Hình 3.26: Lượng sai lệch tốc độ góc quay thân xe quan sát hệ thống lấy mẫu 77 Hình 3.27: Gia tốc ngang tính tốn từ quan sát 77 Hình 3.28: Tốc độ góc quay thân xe tính tốn từ quan sát 77 Hình 3.29: Lượng sai lệch gia tốc ngang quan sát hệ thống lấy mẫu 77 Hình 3.30: Lượng sai lệch tốc độ góc quay thân xe quan sát hệ thống lấy mẫu 77 Hình 3.31: Gia tốc ngang tính tốn từ quan sát 78 Hình 3.32: Tốc độ góc quay thân xe tính tốn từ quan sát 78 Hình 3.33: Lượng sai lệch gia tốc ngang quan sát hệ thống lấy mẫu 78 - viii - z6min=z4max; z6max=vmax; % Tinh bo tham so cac ham lien thuoc params1=[z1min,z1min,z1max]; params2=[z2min,z2min+d,z2max]; params3=[z3min, z3min+d,z3max]; params4=[z4min, z4min+d,z4max]; params5=[z5min,z5min+d,z5max]; params6=[z6min,z6max,z6max]; params=[[params1]; [params2]; [params3]; [params4]; [params5]; [params6]]; % Dinh nghia cac ham lien thuoc mf1=trimf(z,params(1,:)); mf2=trimf(z,params(2,:)); mf3=trimf(z,params(3,:)); mf4=trimf(z,params(4,:)); mf5=trimf(z,params(5,:)); mf6=trimf(z,params(6,:)); MF=[mf1 mf2 mf3 mf4 mf5 mf6]'; % Tinh cac gia tri Ymax cua ham ung voi moi ham lien thuoc A1=[-2*(cf+cr)/(M*params(1,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(1,2)^2))-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(1,2))]; A2=[-2*(cf+cr)/(M*params(2,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(2,2)^2))-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(2,2))]; A3=[-2*(cf+cr)/(M*params(3,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(3,2)^2))-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(3,2))]; A4=[-2*(cf+cr)/(M*params(4,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(4,2)^2))-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(4,2))]; A5=[-2*(cf+cr)/(M*params(5,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(5,2)^2))-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(5,2))]; A6=[-2*(cf+cr)/(M*params(6,2)), 2*(b*cr-a*cf)/(M*(params(6,2)^2))-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz , -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*params(6,2))]; B1=[2*cf/(M*params(1,2)); 2*a*cf/Iz]; B2=[2*cf/(M*params(2,2)); 2*a*cf/Iz]; B3=[2*cf/(M*params(3,2)); 2*a*cf/Iz]; B4=[2*cf/(M*params(4,2)); 2*a*cf/Iz]; B5=[2*cf/(M*params(5,2)); 2*a*cf/Iz]; B6=[2*cf/(M*params(6,2)); 2*a*cf/Iz]; C1=[-2*(cf+cr)/M ]; C2=[-2*(cf+cr)/M ]; C3=[-2*(cf+cr)/M ]; C4=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(1,2)); 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(2,2)); 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(3,2)); 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(4,2)); - 118 - ]; C5=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(5,2)); ]; C6=[-2*(cf+cr)/M 2*(b*cr-a*cf)/(M*params(6,2)); ]; D=[2*cf/M 0]'; D1=D; D2=D; D3=D; D4=D;D5=D; D6=D; v1=32/3.6; %Bien dau vao %Tinh gia trij ham lien thuoc ung voi tri so cua bien u(1)=evalmf(v1,params1,'trimf'); muy1=u(1); u(2)=evalmf(v1,params2,'trimf'); muy2=u(2); u(3)=evalmf(v1,params3,'trimf'); muy3=u(3); u(4)=evalmf(v1,params4,'trimf'); muy4=u(4); u(5)=evalmf(v1,params5,'trimf'); muy5=u(5); u(6)=evalmf(v1,params6,'trimf'); muy6=u(6); %Figures figure(1) plot(z,MF,'linewidth',2) grid hold on %plot(z,s) j=0; p=0; for i=1:6 if u(i)>0 j=j+1; p(j)=i; sprintf( 'v1=%1.2f has the memebership degree u1=%1.2f',v1,u(i)); plot (v1,u(i),'r*') % place the point on the graph plot ([v1,v1],[0,u(i)],'linestyle','-','color','gr') plot([vmin,v1],[u(i),u(i)],'linestyle','-','color','r') end; end; A= [ -2*(cf+cr)/(M*v1) -2*(a*cf-b*cr)/(M*v1^2)-1; -2*(a*cf-b*cr)/Iz -2*(a^2*cf+b^2*cr)/(Iz*v1)]; B = [2*cf/(M*v1);2*a*cf/Iz]; C = [-2*(cf+cr)/M -2*(a*cf-b*cr)/(M*v1); ]; - 119 - D=[2*cf/M 0]'; % -Unknown & Disturbance Matrix % Edd=B; Fdd=D; Ed=[1 0; 1]; Fd=[1 0; 1]; %% Step one: Check rank(CE) = rank(E) rank(C1*Ed); rank(Ed); %% Step two: Compute Observer Matricies H1 = Ed*inv((C1*Ed)'*(C1*Ed))*(C1*Ed)'; %H1 = B1*inv((C1*B1)'*(C1*B1))*(C1*B1)' T1 = eye(2)-H1*C1; A01 = T1*A1; % Step three: check observability rank(obsv(A01,C1)); s=[-4 -4]; F=diag(s); k11=inv(C1)*(A1-F-H1*C1*A1); k12=F*H1; k01=zeros; k01=k11+k12 H2 = Ed*inv((C2*Ed)'*(C2*Ed))*(C2*Ed)'; T2 = eye(2)-H2*C2; A02 = T2*A2; k21=inv(C2)*(A2-F-H2*C2*A2); k22=F*H2; k02=zeros; k02=k21+k22 H3 = Ed*inv((C3*Ed)'*(C3*Ed))*(C3*Ed)'; T3 = eye(2)-H3*C3; A03 = T3*A3; k31=inv(C3)*(A3-F-H3*C3*A3); k32=F*H3; k03=zeros; k03=k31+k32 H4 = Ed*inv((C4*Ed)'*(C4*Ed))*(C4*Ed)'; T4 = eye(2)-H4*C4; A04 = T4*A4; k41=inv(C4)*(A4-F-H4*C4*A4); - 120 - k42=F*H4; k04=zeros; k04=k41+k42 H5 = Ed*inv((C5*Ed)'*(C5*Ed))*(C5*Ed)'; T5 = eye(2)-H5*C5; A05 = T5*A5; k51=inv(C5)*(A5-F-H5*C5*A5); k52=F*H5; k05=zeros; k05=k51+k52 H6 = Ed*inv((C6*Ed)'*(C6*Ed))*(C6*Ed)'; T6 = eye(2)-H6*C6; A06 = T6*A6; k61=inv(C6)*(A6-F-H6*C6*A6); k62=F*H6; k06=zeros; k06=k61+k62 L2a1_new %L2a1_beta P 1.1 đun giải mờ luật thứ P 1.2 đun giải mờ tổng quát - 121 - P 1.3 đun tổng quát quan sát UIO - 122 - P 1.4 đun hình 3DOF P 1.5 đun quan sát mờ địa phương thứ - 123 - Phụ lục 2a Sơ đồ khối cảm biến MPU P 2.1 Sơ đồ khối cảm biến MPU 2b Module vi xử lý P 2.2 Module vi xử lý 2c Module giao tiếp với máy tính - 124 - P 2.3 Module giao tiếp với máy tính - 125 - Phụ lục 3a Chuyển đổi chuẩn giao tiếp Thiết kế chế tạo kết nối dự liệu từ cổng giao tiếp OBD-2 xe tới máy tính chip ELM-327 - Chip ELM-327: Hiện nay, thị trường sản phẩm điện tử cung cấp nhiều loại chip có khả tự động thực chức giao tiếp với giao thức phù hợp với hệ thống sử dụng OBD II Ví dụ vi điều khiển 16-bit Atmel, Microchip có giao tiếp ngoại vi chuẩn CAN Đặc biệt, có họ vi xử lý ELM (thơng dụng chip ELM-327) cho khả tự động tìm phát giao thức OBD giao tiếp với thiết bị khác qua chuẩn RS-232 (Hình P 3.1) P 3.1 Sơ đồ khối ELM327 - Thiết kế mạch giao tiếp với giao thức OBD2 cho chip ELM-327 + Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn CAN: Chuẩn CAN (Control Area Network) chuẩn ngày sử dụng phổ biến khả truyền tải thông tin ổn định, khoảng cách xa khả tạo thành mạng giao tiếp lớn Để chuyển đổi giao tiếp ELM327 chuẩn CAN, sử dụng MCP2551 Đây IC chuyển đổi giao tiếp CAN chuyên dụng dễ tìm thấy Việt Nam Hình P 3.2 thể mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn CAN P 3.2 Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn CAN - 126 - 3b Mạch giao tiếp máy tính - Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn ISO 9141-2 ISO 14230 KWP2000: Chuẩn ISO 9141-2 ISO 14230 KWP2000 sử dụng chân jack OBD-2 giống nhau, mức logic cao điện áp ắc quy (+12V) Do cần sử dụng mạch đệm điện áp đơn giản để chuyển đổi giao tiếp ELM327 jack chẩn đoán xe Hình P 3.3 thể mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn ISO 9141-2 KWP 2000 P 3.3 Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn ISO 9141-2 KWP 2000 - Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn SAE J1850 Hình P 3.4: Chuẩn SAE J1850 bao gồm chuẩn PWM VPW Hai chuẩn sử dụng chân giao tiếp tương đương nhau, khác mức logic Do thiết kế sử dụng mạch đệm tương ứng với mức logic để đảm bảo chúng hoạt động chức P 3.4 Mạch chuyển đổi giao tiếp chuẩn SAE J1850 - 127 - - Mạch chuyển đổi giao tiếp UART-USB (Hình P3.5): sử dụng IC chuyển đổi chuyên dụng PL2303-HX để chuyển đổi giao tiếp từ cổng COM máy tính PC sang máy tính Laptop P 3.5 Mạch chuyển đổi UART-USB Phụ lục Lập trình phần mềm thu thập liệu Phần lập trình đồ họa phần mềm thu thập liệu gồm có khối bước thiết lập sau: - Khối giao tiếp với môđun ELM327 Bộ thu thập liệu; Khôi xử lý liệu; Khối hiển thị; Khối lưu liệu truyền liệu với Simulink Khối giao tiếp với môđun ELM327 thu thập liệu: P 4.1 Khởi tạo cổng kết nối - 128 - P 4.2 Gửi yêu cầu đọc liệu tới Bộ thu thập liệu ECU P 4.3 Đọc, kiểm tra lọc liệu hợp lệ từ Bộ thu thập liệu ECU - 129 - Khối xử lý liệu: P 4.4 Tách liệu từ block liệu nhận P 4.5 Khối lưu liệu vào nhớ tạm - 130 - Khối hiển thị: P 4.6 Khối hiển thị Khối lưu trữ liệu: P 4.7 Khởi tạo file liệu P 4.8 Khối truyền liệu - 131 - P 4.9 Khối lưu diệu - 132 - ... trình chẩn đoán đánh giá TTKT hệ thống xe Đặc điểm hệ thống điều khiển điện tử ô tô đại Trên ô tô đại, trang bị điện truyền thống, hệ thống ô tô ngày phát triển trở thành hệ thống điện tử, kỹ thuật. .. bị chẩn đoán phục vụ kiểm tra, sửa chữa ô tô sở bảo dưỡng, sửa chữa ô tô sở đào tạo nghề sửa chữa ô tô ngày trở nên cấp thiết Đặc điểm khác biệt ô tô đại với ô tô hệ cũ (trước 1990) chỗ: ô tô. .. HÀ NỢI TRẦN QUANG HÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH CHẨN ĐOÁN TRẠNG THÁI KỸ THUẬT HỆ THỐNG VSC TRÊN Ô TÔ CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC MÃ SỐ : 62520116 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC NGƯỜI
- Xem thêm -

Xem thêm: Xây dựng mô hình chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống VSC trên ô tô , Xây dựng mô hình chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống VSC trên ô tô , CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU, CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỂ XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẨN ĐOÁN PHÁT HIỆN LỐI BẰNG HỆ SUY DIỄN MỜ TAKAGI-SUGENO, CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHẨN ĐOÁN PHÁT HIỆN TRẠNG THÁI LÀM VIỆC CÓ LỖI CỦA HỆTHỐNG VSC TRÊN XE TOYOTA CAMRY, TÀI LIỆU THAM KHẢO

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay