一种汽车abs检测装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种汽车abs检测装置及方法，包括整车室内检测平台、被测车辆以及测控单元；所述测控单元包括ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏以及电控柜；所述工位计算机通过现场总线与ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏与电控柜连接；所述OBD适配器的另一端通过车载诊断协议连接被测车辆的车载OBD接口，与电子控制单元(ECU)通讯；所述电控柜安装有嵌入式控制板卡及A/D信号转换板卡，通过信号线控制检测平台，利用云数据库积累实车测量以及对应的室内整车测试数据，能够较全面地检测装配ABS的车辆在各种路面上的制动执行情况，从而确保车辆制动的安全性，减少交通事故的发生，具有较高的实用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车abs检测装置及方法[
]本专利技术涉及汽车abs检测
，尤其涉及一种应用效果突出、可实现真实、快速、准确的反映车辆ABS系统的实际制动情况的汽车abs检测装置及方法。[
技术介绍
]防抱死制动系统(简称ABS)在汽车上应用越来越广，因此在汽车整车检测线中，需要相应的增加对汽车ABS系统的检测。整车台架检测法检测周期短、检测结果重复性较好，可用于汽车ABS系统的检测，但现有整车台架检测只能通过机械装置对不同路面的附着系数以及汽车的运动状况进行简单模拟，不能真实地反映装配ABS的车辆在各种路面上的制动执行情况。[
技术实现思路
]为克服现有技术所存在的问题，本专利技术提供一种应用效果突出的汽车abs检测装置及方法。本专利技术解决技术问题的方案是提供一种汽车abs检测装置，包括整车室内检测平台、被测车辆以及测控单元；所述测控单元包括ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏以及电控柜；所述工位计算机通过现场总线与ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏与电控柜连接；所述OBD适配器的另一端通过车载诊断协议连接被测车辆的车载OBD接口，与电子控制单元(ECU)通讯；所述电控柜安装有嵌入式控制板卡及A/D信号转换板卡，通过信号线控制检测平台；所述被测车辆组装设置有电子控制单元(ECU)以及ABS控制程序，采集所需测量数据。优选地，所述整车室内检测平台包括用于模拟移动路面的滚筒装置、用于模拟汽车运动惯量的运动惯量模拟机构以及用于模拟路面附着系数的附着系数模拟机构。优选地，所述测控单元的工位计算机通过以太网与业务管理计算机、调度计算机、数据库服务器连接通讯；所述业务管理计算机用于登录车辆信息、打印报表、数据统计等车辆检测业务；所述调度计算机用于控制待检车辆调度上线，协调各检测工位的进度；所述数据库服务器安装数据库，实现数据存储。一种汽车abs检测方法，包括以下步骤，S1：在实际车辆上安装本专利技术的ABS_ECU软硬件结构，采集实车abs制动的道路测量数据，并上传至云端数据库；S2：通过数据库服务器从所述云端数据库下载所述测量数据，采用深度学习算法对海量测量数据进行分类，包括车辆类型、各类道路状况，以及具体车辆编号；S3：依据深度学习算法的计算结果，甄选各类实车、各类道路状况下，最佳ABS_ECU装置制动性能测试数据，记录实车测试结果；S4：通过工位计算机从所述数据库服务器下载对应车型、车号的制动性能测试数据，调节检测平台模拟机构，满足测试条件；S5：进行室内整车测试，记录、上传室内测试结果至所述数据库服务器，并与实车测量结果比较，分析测试方法的精度和可靠性，对被测车辆的制动性能作出评价。优选地，所述步骤S2中的深度学习算法的训练具体包括，B1：数据样本选取：根据车辆类型、各类道路状况，以及具体车辆编号，对车轮速度传感器、液压传感器测量装置采集到的测量数据进行筛选处理；B2：数据类型编码：根据汽车ABS制动性能的检测目标,对数据类型进行编码，包括检测ABS_ECU装置的功能故障时，用1代表发生了相应的故障，0代表无故障，并根据数据类型编码，收集云数据库中已经有过准确结论的ABS系统执行器和传感器的故障数据，然后筛选出能够用来作为训练样本的数据，要求各种故障类型的数据分布比较均匀；B3：深度学习算法建模：选取合适的深度学习算法训练参数；B4：深度学习算法训练：将选取多组作为训练样本的数据，放到上述深度学习算法模型中进行训练，通过所述云数据库以及数据库服务器中不断积累的样本数据，持续深入的修正所述深度学习算法的参数，得到一个不断完善的最优解模型；B5：深度学习算法测试：对已经训练好深度学习算法模型进行测试，找到需判断的数据类型，并将计算结果与期望数据进行比较。优选地，所述步骤S5中的评价方式具体包括，C1：实车测量数据分类：根据车辆类型、具体车辆编号，以及各类道路状况，采用已经训练完成的实车测量数据分类算法模型，对实车abs制动测量数据进行自动分类；C2：提取实车测量数据：基于所述预设数据库中自动分类后的实车ABS道路测量数据，提取能反映汽车ABS工作性能的特征参数；C3：模拟实车测量数据：基于提取的预设数据库实车ABS道路测量数据，生成室内检测平台模拟测试所需的数据文件，并将其换算成相应的控制信号至检测平台模拟机构执行检测；C4：检测结果自动判定：采用已经训练完成的检测结果自动判定算法模型，对检测平台的测试结果进行自动判定，并采用已经训练完成的检测与实车数据对比算法模型，将检测平台的测试数据以及判定结果与实车道路采集数据和判定结果进行对比、分析，判定检测平台、测控系统以及相关模拟机构的精度和可靠性。与现有技术相比，本专利技术一种汽车abs检测装置及方法利用云数据库积累实车测量以及对应的室内整车测试数据，能够较全面地检测装配ABS的车辆在各种路面上的制动执行情况，从而确保车辆制动的安全性，减少交通事故的发生，具有较高的实用价值。[附图说明]图1是本专利技术一种汽车abs检测装置的架构示意图。图2是ABS_ECU软硬件系统结构示意图。图3是检测平台结构示意图。图4是室内整车台架测试流程示意图。图5是深度学习算法训练流程示意图。图6是ABS检测结果自动判定流程示意图。图7a是ABS故障时的车速/轮速对比曲线图。图7b是ABS正常工作时的车速/轮速对比曲线图。图7c是同一附着系数路面下ABS正常工作时的车速/轮速对比曲线图。图7d是同一附着系数路面下ABS制动力不足时的车速/轮速对比曲线图。[具体实施方式]为使本专利技术的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，并不用于限定此专利技术。请参阅图1至图6，本专利技术一种汽车abs检测装置1包括整车室内检测平台、被测车辆以及测控单元；所述测控单元包括ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏以及电控柜；所述工位计算机通过现场总线与ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏与电控柜连接；所述OBD适配器的另一端通过车载诊断协议连接被测车辆的车载OBD接口，与电子控制单元(ECU)通讯；所述电控柜安装有嵌入式控制板卡及A/D信号转换板卡，通过信号线控制检测平台；所述被测车辆组装设置有电子控制单元(ECU)以及ABS控制程序，采集所需测量数据。优选地，所述整车室内检测平台包括用于模拟移动路面的滚筒装置、用于模拟汽车运动惯量的运动惯量模拟机构以及用于模拟路面附着系数的附着系数模拟机构。优选地，所述测控单元的工位计算机通过以太网与业务管理计算机、调度计算机、数据库服务器连接通讯；所述业务管理计算机用于登录车辆信息、打印报表、数据统计等车辆检测业务；所述调度计算机用于控制待检车辆调度上线，协调各检测工位的进度；所述数据库服务器安装数据库，实现数据存储。本专利技术的汽车abs检测装置由整车室内检测平台1、被测车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种汽车abs检测装置，其特征在于：包括整车室内检测平台、被测车辆以及测控单元；所述测控单元包括ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏以及电控柜；所述工位计算机通过现场总线与ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏与电控柜连接；所述OBD适配器的另一端通过车载诊断协议连接被测车辆的车载OBD接口，与电子控制单元(ECU)通讯；所述电控柜安装有嵌入式控制板卡及A/D信号转换板卡，通过信号线控制检测平台；所述被测车辆组装设置有电子控制单元(ECU)以及ABS控制程序，采集所需测量数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种汽车abs检测装置，其特征在于：包括整车室内检测平台、被测车辆以及测控单元；所述测控单元包括ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏以及电控柜；所述工位计算机通过现场总线与ODB适配器、工位计算机、LED点阵屏与电控柜连接；所述OBD适配器的另一端通过车载诊断协议连接被测车辆的车载OBD接口，与电子控制单元(ECU)通讯；所述电控柜安装有嵌入式控制板卡及A/D信号转换板卡，通过信号线控制检测平台；所述被测车辆组装设置有电子控制单元(ECU)以及ABS控制程序，采集所需测量数据。


2.如权利要求1所述的一种汽车abs检测装置，其特征在于：所述整车室内检测平台包括用于模拟移动路面的滚筒装置、用于模拟汽车运动惯量的运动惯量模拟机构以及用于模拟路面附着系数的附着系数模拟机构。


3.如权利要求1所述的一种汽车abs检测装置，其特征在于：所述测控单元的工位计算机通过以太网与业务管理计算机、调度计算机、数据库服务器连接通讯；所述业务管理计算机用于登录车辆信息、打印报表、数据统计车辆检测业务；所述调度计算机用于控制待检车辆调度上线，协调各检测工位的进度；所述数据库服务器安装数据库，实现数据存储。


4.一种汽车abs检测方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1：在实际车辆上安装本发明的ABS_ECU软硬件结构，采集实车abs制动的道路测量数据，并上传至云端数据库；
S2：通过数据库服务器从所述云端数据库下载所述测量数据，采用深度学习算法对海量测量数据进行分类，包括车辆类型、各类道路状况，以及具体车辆编号；
S3：依据深度学习算法的计算结果，甄选各类实车、各类道路状况下，最佳ABS_ECU装置制动性能测试数据，记录实车测试结果；
S4：通过工位计算机从所述数据库服务器下载对应车型、车号的制动性能测试数据，调节检测平台模拟机构，满足测试条件；
S5：进行室内整车测试，记录、上传室内测试结果至所述数据库服务器，并与实车测量结果比较，分析测试方法的精度和可靠性，对被测车辆的制动性能作出评...

【专利技术属性】
技术研发人员：李道柱，陈莉，杨春江，
申请(专利权)人：深圳大雷汽车检测股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44