智能汽车故障诊断技术对于保障智能汽车安全行驶具有重要意义,针对智能汽车传感器数据异常检测和车辆运动的异常检测提出了一种故障诊断方法.针对非时序传感器数据,采用基于超限学习框架的自动编码器,对正常数据进行特征压缩学习其特征表示,再利用压缩的特征重构数据,根据重构误差的大小判断数据是否异常.针对时序传感器数据,采用多层长短时记忆网络学习时序数据之间的时间依赖关系来预测当下时刻的数据值,根据预测误差的大小判断数据是否异常.提出一种阈值随误差大小动态变化的自适应阈值确定方法,使得决策变量对于异常值相对敏感.进一步地,采用车辆自行车运动学模型和Kalman滤波,利用Jarque-Bera测试对预测值和量测值残差的正态性进行检验来检测车辆运动是否异常.实际场地测试验证了本文所提出的方法可以有效检测非时序或时序传感器数据的异常,并对车辆运动是否异常进行检测.
智能汽车 故障诊断 超限学习 自动编码器 长短时记忆网络 自适应阈值计算