Android手機上發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、Android系統(tǒng)自2007年11月Google公司發(fā)布以來，短短6年時間，占據(jù)了全球智能手機操作系統(tǒng)市場76％的份額，中國市場90%的份額，成為用戶購機的首選統(tǒng)。汽車是當今社會重要的交通工具之一，我國汽車的保養(yǎng)、維護和維修水平很落后，診斷基本上依靠人工檢測，診斷維修的水平低，采用的手段比較少，很多廠家擴大和推薦專用型故障診斷儀。專用診斷儀的價格昂貴、通用性差、笨重、不方便移動。發(fā)動機是汽車的心臟，工作頻繁、條件惡劣，出故障率也最高，隨

2、著電子控制技術在汽車領域的廣泛應用，發(fā)動機結構也變得越來越復雜，單憑經驗判斷和簡單診斷儀已無法滿足故障診斷的要求。針對以上問題，本文研究了一種基于Android手機的發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)。
　　本文首先分析和比較了智能手機的使用現(xiàn)狀以及市場上主要應用基于OBD的檢測儀，并介紹了國內外故障診斷技術的成果和優(yōu)缺點。接著對發(fā)動機的組成、常見故障現(xiàn)象、OBDII系統(tǒng)及藍牙elm327進行了詳細的研究，這些是軟件開發(fā)的前提。本文在闡述神經網絡

3、的基本原理時，針對BP算法訓練參數(shù)選擇復雜、收斂速度慢、易陷入局部極值且泛化性差的缺陷，提出了用ELM神經網絡模型建立故障診斷，運用到發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)中，使參數(shù)選擇簡單、訓練時間極短、診斷精度較高，實現(xiàn)發(fā)動機的快速、高效、準確診斷，并通過實例進行了驗證。在上述相關技術和理論的研究基礎上，我們基于C/S架構，開發(fā)了基于Android手機的發(fā)動機故障診斷應用系統(tǒng)。在客戶端實現(xiàn)車輛信息、系統(tǒng)狀態(tài)、故障代碼、凍結幀、氧傳感器、實時數(shù)據(jù)的采集，