简介:摘要:汽车中的电子部件越来越多,光是ECU就有几十个,这么多的电子单元都要进行信息交互。传统的点对点通信已经不能满足需求,因此必须要采用先进的总线技术。目前,有三种主流的车用总线:CAN总线、LIN总线和MOST总线。维修人员对于数据线不甚了解,下面我就简单介绍一下数据线传输特点,以及利用传输之间的关系进行故障诊断。论文中的故障实例多为本人亲身体会,现总结归纳,为各位同行借鉴,如有不妥提出宝贵意见。
简介:摘要:随着电子技术的发展,车载电子控制装置ECU的应用越来越多。为了实现ECU之间的通信和数据共享,根据每个电子控制系统的复杂性以及信息量和响应速度的要求,有各种车载远程网络。其中,德国Robert Bosch公司开发的控制器局域网CAN以其优越的性能在车载高速网络中得到了广泛的应用。LIN网络作为一种有望成为车载低速网络标准的网络协议,不需要CAN总线的带宽和多功能,例如智能传感器与制动装置之间的通信,具有很大的应用空间。其功能是将开关执行器和传感器从子总线连接到主总线,如CAN总线。因此,为了实现各种车载网络之间的信息通信,有必要研究不同网络之间的互联技术。
简介:摘要:随着科技的不断进步,计算机技术的不断发展,车联网技术也随之不断进步,推动着汽车领域的网联化发展,使汽车领域的发展逐步趋于智能化。与此同时,车联网技术带来的安全问题也不容忽视,如何提高网联汽车车载网络通讯安全防护水平,发展网联汽车车载领域的各种防护技术,一直是当今车联网领域研究的重点问题。本文通过梳理网联汽车系统相关理论知识,列举车联网的应用案例,分析网联汽车车载网络通讯安全中的各种风险,提出网联汽车车载网络通讯安全相关的保护措施,以期为相关领域的研究提供一定的参考。
简介:摘要:粗糙集理论作为信息时代背景下的一项全新智能处理技术,主要针对不确定性和不完整性的数学工具进行处理,并在此基础上根据不完整、不精确等多项不完善信息实现有效分析,实现在关键信息下的有效保留。基于此背景下,由于神经网络当前在车载设备故障诊断中存在的复杂结构问题,当前通过实现粗糙集与神经理论结合的方式,也能够从根本上实现在BP神经网络上的优化,满足车载设备故障诊断的主体需求。对此,本文基于在粗糙级理论下的属性约简算法,根据实际的车载设备案例,分析粗糙集理论与神经网络结合的主要步骤,重点阐述粗糙集神经网络结合下的故障诊断性能比较。
简介:摘 要:伴随着科学技术的进步,整个汽车工业正逐步朝着智能、网络化的方向发展。航空在线(OTA)在推动着整个行业转型过程中扮演着举足轻重的角色,而现有的以 CAN、LIN等为基础的分布式电控体系结构无法适应越来越高的数据交换要求,而以车联网为核心的车辆内部以太网正逐渐成为新一代车联网的主流,而以车载以太网为主干网络的智能汽车 OTA升级已成为大势所趋。现有的 OTA安全研究侧重于对OTA服务器的安全性、车云传输的安全性以及车端刷写的安全性等方面的研究,但对于以车联网为主的车联网,尚缺少一套完整、高效的基于 OTA的安全验证方法。