[发明专利]一种电动汽车故障诊断方法在审
| 申请号： | 201811312879.8 | 申请日： | 2018-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN109492689A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 孔慧芳;罗京;胡杰;闫佳鹏;黄玮;贾善坤;王海 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学智能制造技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 王华英 |
| 地址： | 230051 安徽省合*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种电动汽车故障诊断方法，包括：采集加速踏板位置、车速、电动机转速、发电机转速和发动机转速的信号，建立故障决策表，并对采集的数据进行预处理；将建立的故障决策表进行二进制粒化，用粒计算对所述故障决策表进行属性约简，得到最小属性集；以所述最小属性集中的条件属性作为输入，以其决策属性作为输出，进行BP神经网络与RBF神经网络的训练，确定BP神经网络与RBF神经网络的隐含层层数及隐含层神经元节点数，设置训练参数，所述训练参至少包括：训练次数、训练函数；利用训练好的BP神经网络与RBF神经网络进行实时故障诊断，得到两个网络的故障诊断结果；利用证据理论将BP神经网络与RBF神经网络的诊断结果进行融合得到最终诊断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 故障决策 电动汽车 故障诊断 诊断结果 二进制 神经元 预处理 采集 故障诊断结果 加速踏板位置 实时故障诊断 电动机转速 发电机转速 发动机转速 决策属性 属性约简 条件属性 训练参数 训练函数 证据理论 节点数 属性集 隐含层 粒化 隐含 车速 输出 融合 网络 | ||
【主权项】：
1.一种电动汽车故障诊断方法，其特征在于，所述电动汽车故障诊断方法至少包括：采集加速踏板位置、车速、电动机转速、发电机转速和发动机转速的信号，建立故障决策表，并对采集的数据进行预处理；将建立的故障决策表进行二进制粒化，用粒计算对所述故障决策表进行属性约简，得到最小属性集；以所述最小属性集中的条件属性作为输入，以其决策属性作为输出，进行BP神经网络与RBF神经网络的训练，确定BP神经网络与RBF神经网络的隐含层层数及隐含层神经元节点数，设置训练参数，所述训练参至少包括：训练次数、训练目标、学习率和训练函数；利用训练好的BP神经网络与RBF神经网络进行实时故障诊断，分别得到两个网络的故障诊断结果；利用证据理论将BP神经网络与RBF神经网络的诊断结果进行融合得到最终诊断结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥工业大学智能制造技术研究院，未经合肥工业大学智能制造技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811312879.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
