【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及盘式制动器分析，更具体地说，本专利技术涉及一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统。
技术介绍
1、在经历过多次紧急制动后，盘式制动器的制动盘塑形变形易引发疲劳裂纹，进而导致制动盘的断裂，随着制动次数的增加，一旦制动盘局部的塑性变形不能恢复，周向应力是使制动盘产生微小裂纹的主要应力，而后在径向应力分量的作用下，裂纹沿径向扩展，最终能导致制动盘结构发生破坏，甚至出现断裂。制动盘断裂会导致制动系统失效，车辆将失去有效的制动力，从而引发交通事故，尤其是在需要紧急制动的情况下，驾驶员无法及时减速或停车，增加了事故发生的风险。为了预防制动盘因产生疲劳裂纹而导致断裂，通常通过热处理和表面处理，改善制动盘的硬度和表面质量，增强其抗疲劳性能，但这并不能消除疲劳裂纹的产生，故需对制动盘进行实时监测，并依据产生的疲劳裂纹预测制动盘损伤程度，从而提醒驾驶员及时进行维修，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，通过制动盘数据收集模块收集第一指标，计算第一指标与其属性模型的相关度，将第一指标与其属性模型的相关度和相关度阈值相比较，通过指标过滤网络筛选出相关度大于相关度阈值的指标，并归为第二指标，基于第二指标建立制动盘损伤程度预测模型，预测制动盘的损伤程度，降低了制动盘断裂的风险，当审核到制动盘损伤程度达到警戒值时，通过警告灯、声音提醒向驾驶员发送警告，提高了驾驶安全性，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，包括制动盘数据收集模块、预测性维护模块、维修提醒模块以及优化控制模块，预测性维护模块包括运行控制单元、第一指标过滤单元、权重分配单元以及制动盘损伤预测单元，第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，通过指标过滤网络筛选出第二指标；权重分配单元用于为第二指标分配权重；制动盘损伤预测单元用于通过第二指标以及第二指标权重建立制动盘损伤程度预测模型，以预测制动盘损伤程度，损伤程度预测模型的公式为：
4、
5、式中：ru为制动盘损伤程度，ws为第二指标的权重，u为第二指标总数，xs为第二指标。
6、作为本专利技术的进一步方案，制动盘数据收集模块与预测性维护模块相连接，预测性维护模块与维修提醒模块相连接，维修提醒模块与优化控制模块相连接；运行控制单元与第一指标过滤单元相连接，第一指标过滤单元与权重分配单元相连接，权重分配单元与制动盘损伤预测单元相连接。
7、作为本专利技术的进一步方案，运行控制单元用于控制预测性维护模块运行；第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，通过指标过滤网络筛选出第二指标；权重分配单元用于为第二指标分配权重；制动盘损伤预测单元用于通过第二指标以及第二指标权重建立制动盘损伤程度预测模型，以预测制动盘损伤程度。
8、作为本专利技术的进一步方案，制动盘数据收集模块用于收集第一指标，并构建第一指标集，第一指标集包括制动盘的材料属性、温度属性、制造属性以及工作属性，制动盘的材料属性包括型号、尺寸、重量、硬度、强度、导热性，制动盘的温度属性包括工作温度、热梯度，制动盘的制造属性包括温度、冷却方式、表面处理，制动盘的工作属性包括磨损的百分比、制动频率、环境湿度。
9、作为本专利技术的进一步方案，第一指标集包括制动盘的材料属性、温度属性、制造属性以及工作属性，制动盘的材料属性通过制动盘的设计规格和制造技术文档中获取，制动盘温度属性通过温度传感器以及热成像仪检测获得，制动盘的制造属性从制造工艺说明和技术文档中获取，制动盘的工作属性通过车辆的检测系统获取。
10、作为本专利技术的进一步方案，第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，将第一指标与其属性模型的相关度和相关度阈值相比较，通过指标过滤网络筛选出相关度小于相关度阈值以及相关度大于相关度阈值的第一指标，并将相关度大于相关度阈值归为第二指标。
11、作为本专利技术的进一步方案，第一指标过滤单元用于计算第一指标与属性模型的相关度，属性模型为si＝{xi,yi}，xi为第一指标属性，yi为第一指标属性的权重，分别计算第一指标属性及其权重的均值，分别记为第一指标与属性模型的相关度的计算公式为：
12、
13、式中：m为第一指标与属性模型的相关度。
14、作为本专利技术的进一步方案，第一指标过滤单元将第一指标与其属性模型的相关度和相关度阈值相比较，其中，相关度阈值在[-1，1]范围中进行取值，取值越大则第一指标与属性模型的相关度需要是正相关的才能被接受，并且能够被筛选的第二指标更少；取值越小则第一指标与属性模型的相关度需要是负相关的才能被接受，并且能够被筛选的第二指标更多。
15、作为本专利技术的进一步方案，第一指标过滤单元通过指标过滤网络筛选出第二指标，其中，指标过滤网络表示为：
16、
17、式中：xs为第二指标，n为第一指标总个数，relu为激活函数。
18、作为本专利技术的进一步方案，权重分配单元用于为第二指标分配权重，第二指标权重的分配公式为：
19、
20、式中：ws为第二指标的权重，exp(xs)为以e底数，指数为xs的幂次的数值，xu为第u个第二指标，u为第二指标总数。
21、作为本专利技术的进一步方案，维修提醒模块包括警戒审核模块、警告控制模块、警示灯以及警报模块，警戒审核模块与警告控制模块相连接，警告控制模块与警示灯、警报模块分别相连接，当警戒审核模块审核发现制动盘损伤程度达到警戒值时，将触发警告控制模块，警告控制模块发出触发警示灯以及警报模块的指令，通过警示灯闪烁以及警报模块的警报声向驾驶员发送警告。
22、作为本专利技术的进一步方案，各模块功能如下：
23、制动盘数据收集模块用于收集第一指标，并构建第一指标集；
24、预测性维护模块用于建立制动盘损伤程度预测模型，预测制动盘的损伤程度；
25、维修提醒模块用于当审核到制动盘损伤程度达到警戒值时，通过警告灯、声音提醒向驾驶员发送警告；
26、优化控制模块用于优化制动盘的使用条件，以减缓制动盘的疲劳裂纹产生和发展。
27、作为本专利技术的进一步方案，优化控制模块用于优化制动盘的使用条件，以减缓制动盘的疲劳裂纹产生和发展，通过选择制动盘材料时，考虑使用高质量、耐磨和耐高温的材料，以提高制动盘的耐久性和性能；优化制动系统的通风设计，确保车辆的冷却系统有效工作，以降低制动盘的温度；优化制动力的分配，确保各车轮受到均衡的制动，减少对单个制动盘的过度压力；避免过度使用制动系统，尽量采用平稳的驾驶方式，减少急刹车，并制定定期的检查和维护计划，及时发现和修复制动盘的问题，防止损伤进一步扩大。
28、本专利技术一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统的技术效果和优点：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，包括制动盘数据收集模块、预测性维护模块、维修提醒模块以及优化控制模块，其特征在于，预测性维护模块包括运行控制单元、第一指标过滤单元、权重分配单元以及制动盘损伤预测单元，第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，通过指标过滤网络筛选出第二指标；权重分配单元用于为第二指标分配权重；制动盘损伤预测单元用于通过第二指标以及第二指标权重建立制动盘损伤程度预测模型，以预测制动盘损伤程度，损伤程度预测模型的公式为：
2.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，制动盘数据收集模块与预测性维护模块相连接，预测性维护模块与维修提醒模块相连接，维修提醒模块与优化控制模块相连接；运行控制单元与第一指标过滤单元相连接，第一指标过滤单元与权重分配单元相连接，权重分配单元与制动盘损伤预测单元相连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，将第一指标与其属性模型的相关度和相关度阈值相比较，通过指标过滤网络筛选出相关度
4.根据权利要求3所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，第一指标过滤单元用于计算第一指标与属性模型的相关度，属性模型为SI＝{xi,yi}，xi为第一指标属性，yi为第一指标属性的权重，分别计算第一指标属性及其权重的均值，分别记为第一指标与属性模型的相关度的计算公式为：
5.根据权利要求3所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，第一指标过滤单元将第一指标与其属性模型的相关度和相关度阈值相比较，其中，相关度阈值在[-1，1]范围中进行取值，取值越大则第一指标与属性模型的相关度需要是正相关的才能被接受，并且能够被筛选的第二指标更少；取值越小则第一指标与属性模型的相关度需要是负相关的才能被接受，并且能够被筛选的第二指标更多。
6.根据权利要求3所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，第一指标过滤单元通过指标过滤网络筛选出第二指标，其中，指标过滤网络表示为：
7.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，权重分配单元用于为第二指标分配权重，第二指标权重的分配公式为：
8.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，维修提醒模块包括警戒审核模块、警告控制模块、警示灯以及警报模块，警戒审核模块与警告控制模块相连接，警告控制模块与警示灯、警报模块分别相连接，当警戒审核模块审核发现制动盘损伤程度达到警戒值时，将触发警告控制模块，警告控制模块发出触发警示灯以及警报模块的指令，通过警示灯闪烁以及警报模块的警报声向驾驶员发送警告。
9.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，包括制动盘数据收集模块、预测性维护模块、维修提醒模块以及优化控制模块，其特征在于，预测性维护模块包括运行控制单元、第一指标过滤单元、权重分配单元以及制动盘损伤预测单元，第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，通过指标过滤网络筛选出第二指标；权重分配单元用于为第二指标分配权重；制动盘损伤预测单元用于通过第二指标以及第二指标权重建立制动盘损伤程度预测模型，以预测制动盘损伤程度，损伤程度预测模型的公式为：
2.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，制动盘数据收集模块与预测性维护模块相连接，预测性维护模块与维修提醒模块相连接，维修提醒模块与优化控制模块相连接；运行控制单元与第一指标过滤单元相连接，第一指标过滤单元与权重分配单元相连接，权重分配单元与制动盘损伤预测单元相连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，第一指标过滤单元用于计算第一指标与其属性模型的相关度，将第一指标与其属性模型的相关度和相关度阈值相比较，通过指标过滤网络筛选出相关度小于相关度阈值以及相关度大于相关度阈值的第一指标，并将相关度大于相关度阈值归为第二指标。
4.根据权利要求3所述的一种基于盘式制动器的摩擦耦合分析系统，其特征在于，第一指标过滤单元用于计算第一指标与属性模型的相关度，属性模型为si＝{xi,yi}，xi为第一指标属性，yi为第...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵冰清，赵彬勇，
申请(专利权)人：安徽相驰车业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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