【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电气故障检测，尤其涉及摩托车电气系统故障检测系统。
技术介绍
1、电气故障检测
是一个专注于识别和诊断电气系统中故障或异常的领域。这个
涵盖了从基本的电路检测到复杂系统的故障诊断的各个方面。使用各种工具和方法来监测电气设备的性能，包括电流、电压和电阻的测量。这些检测方法帮助技术人员确定电气系统是否正常工作，以及是否存在潜在的故障或损坏。在更高级的应用中，电气故障检测还包括使用先进的数据分析和人工智能技术来预测和预防故障。
2、其中，摩托车电气系统故障检测系统是一种专门设计来监测和诊断摩托车电气系统中潜在故障的技术。这种系统的目的是确保摩托车电气组件如点火系统、电池、发电机和电线等正常工作。通过早期识别故障，这种系统有助于避免更大的机械问题，提高摩托车的可靠性和安全性。故障检测系统设计为用户友好，可以迅速诊断问题，从而减少维修时间和成本。
3、传统摩托车电气系统故障检测系统在处理复杂信号、准确诊断故障模式以及优化故障诊断策略方面存在不足。传统方法在信号处理上往往缺乏高效的噪声过滤和特征提取能力，导致故障识别不够精确，增加了误诊和漏诊的风险。在故障模式分析上，缺乏深入的统计分析和故障树方法，难以全面地分类和分析故障原因，影响维修决策的有效性。此外，传统系统在故障诊断策略上缺乏灵活性和自动调优机制，降低了诊断的效率和准确性。因果关系和系统级故障的分析上也往往局限于表面，缺乏深入的网络分析和因果建模，难以预防复杂故障的发生。在故障预防方面，传统系统无法适应复杂的工作条件和环境变化，这限制
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的摩托车电气系统故障检测系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：摩托车电气系统故障检测系统包括故障信号识别模块、故障模式分析模块、遗传算法优化模块、因果关系建模模块、多层网络分析模块、关联规则挖掘模块、极端条件分析模块、动态阈值调整模块；
3、所述故障信号识别模块基于摩托车电气系统的传感器数据，采用傅里叶变换算法进行信号处理，提取信号特征，并通过滤波器去除噪声，识别并建立异常信号集；
4、所述故障模式分析模块基于异常信号集，采用故障树分析和统计分析方法，对差异化的故障信号进行分类和原因分析，生成分类的故障模式；
5、所述遗传算法优化模块基于分类的故障模式，利用遗传算法对故障诊断策略进行优化，通过诊断流程的迭代调整和参数的自动调优，生成优化的诊断策略；
6、所述因果关系建模模块基于优化的诊断策略，采用贝叶斯网络对电气系统内的组件间因果关系进行建模和分析，揭示故障的潜在原因和传播路径，生成因果关系模型；
7、所述多层网络分析模块基于因果关系模型，利用图理论对电气系统的多层结构进行分析，揭示差异化层级间的交互和依赖关系，生成网络交互图；
8、所述关联规则挖掘模块基于网络交互图，采用apriori算法，分析组件间的交互数据，识别潜在的关联模式和故障触发因素，生成关联规则集；
9、所述极端条件分析模块基于关联规则集，采用蒙特卡洛模拟方法，模拟电气系统在极端工作条件下的性能，识别系统在极端环境下的响应， 生成极端工况反应分析；
10、所述动态阈值调整模块基于极端工况反应分析，采用自适应控制算法，根据系统的实时监测数据和环境变化动态调整故障检测阈值，匹配多种工作条件，生成调整后的阈值参数。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述异常信号集具体为异常频率、振幅变化和时间序列异常，所述分类的故障模式具体为电路故障、组件损耗和连接问题，所述优化的诊断策略包括优化的故障检测顺序和改进的故障判定准则，所述因果关系模型包括组件间故障传播路径和故障影响程度，所述网络交互图包括组件间的交互强度、层级依赖关系和潜在故障传播路线，所述关联规则集包括组件间的共现频率和条件依赖规则，所述极端工况反应分析具体为系统在极端条件下的性能表现和脆弱点，所述调整后的阈值参数包括根据环境和操作条件变化而调整的故障检测灵敏度和响应时间阈值。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述故障信号识别模块包括信号采集子模块、傅里叶变换子模块、信号增强子模块；
13、所述信号采集子模块基于摩托车电气系统的传感器数据，采用模拟数字转换技术，通过使用信号采集电路进行实时数据捕获，并通过数字化处理将模拟信号转换成数字信号，生成原始信号数据；
14、所述傅里叶变换子模块基于原始信号数据，采用快速傅里叶变换算法对信号进行时间到频率域的转换，提取信号的频谱，通过分解信号成其频率成分，进行频率域分析并识别关键的频率成分，再分析信号中的异常模式，生成频域分析结果；
15、所述信号增强子模块基于频域分析结果，采用数字滤波器技术，使用巴特沃斯低通滤波器去除噪声，并使用切比雪夫带通滤波器增强目标频率范围内的信号，椭圆高通滤波器过滤低频干扰，突出异常信号特征，识别并建立异常信号集。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述故障模式分析模块包括故障树构建子模块、模式分类子模块、原因分析子模块；
17、所述故障树构建子模块基于异常信号集，采用故障树分析，构建故障事件的逻辑关系，通过故障模式和影响分析并确定多个故障事件的可能性，然后使用逻辑门将多个故障事件连接，构成故障逻辑树；
18、所述模式分类子模块基于故障逻辑树，采用k-均值聚类算法，对故障数据进行特征提取，通过计算故障事件之间的相似度，聚类成差异化的故障模式，对多维数据进行特征提取和相似度度量，将同类故障模式分组，生成故障模式类别；
19、所述原因分析子模块基于故障模式类别，采用线性回归分析，对每一类故障模式的成因进行分析，通过统计方法量化变量间的相关性，确定关键故障诱因，同时识别并评估故障原因与影响因素之间的关联性，生成分类的故障模式。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述遗传算法优化模块包括策略生成子模块、遗传算法实现子模块、策略优化子模块；
21、所述策略生成子模块基于分类的故障模式，采用决策树算法，通过分析故障数据的特征和规律，构建分类模型，同时利用数据聚类方法，根据故障特征将多个故障实例归类，生成初始诊断策略集；
22、所述遗传算法实现子模块基于初始诊断策略集，采用遗传算法，通过编码策略集，进行选择、交叉和变异操作，同时应用模拟退火算法，通过随机选取解并计算代价，循环调整温度参数捕捉最优解，生成进化诊断策略集；
23、所述策略优化子模块基于进化诊断策略集，采用神经网络优化，通过构建多层网络结构，输入诊断数据进行训练，调整网络权重，同时结合贝叶斯网络，利用概率推理更新诊断策略的概率分布，生成优化的诊断策略。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述因果关系建模模块包括贝叶斯网络构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述系统包括故障信号识别模块、故障模式分析模块、遗传算法优化模块、因果关系建模模块、多层网络分析模块、关联规则挖掘模块、极端条件分析模块、动态阈值调整模块；
2.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述异常信号集具体为异常频率、振幅变化和时间序列异常，所述分类的故障模式具体为电路故障、组件损耗和连接问题，所述优化的诊断策略包括优化的故障检测顺序和改进的故障判定准则，所述因果关系模型包括组件间故障传播路径和故障影响程度，所述网络交互图包括组件间的交互强度、层级依赖关系和潜在故障传播路线，所述关联规则集包括组件间的共现频率和条件依赖规则，所述极端工况反应分析具体为系统在极端条件下的性能表现和脆弱点，所述调整后的阈值参数包括根据环境和操作条件变化而调整的故障检测灵敏度和响应时间阈值。
3.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述故障信号识别模块包括信号采集子模块、傅里叶变换子模块、信号增强子模块；
4.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于
5.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述遗传算法优化模块包括策略生成子模块、遗传算法实现子模块、策略优化子模块；
6.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述因果关系建模模块包括贝叶斯网络构建子模块、关系分析子模块、传播路径评估子模块；
7.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述多层网络分析模块包括网络构建子模块、层级关系分析子模块、交互模式评估子模块；
8.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述关联规则挖掘模块包括数据预处理子模块、Apriori算法实现子模块、规则评估子模块；
9.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述极端条件分析模块包括蒙特卡洛模拟子模块、工况设置子模块、稳定性和脆弱点评估子模块；
10.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述动态阈值调整模块包括自适应算法实现子模块、阈值计算子模块、环境监测反馈子模块；
...【技术特征摘要】
1.摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述系统包括故障信号识别模块、故障模式分析模块、遗传算法优化模块、因果关系建模模块、多层网络分析模块、关联规则挖掘模块、极端条件分析模块、动态阈值调整模块；
2.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述异常信号集具体为异常频率、振幅变化和时间序列异常，所述分类的故障模式具体为电路故障、组件损耗和连接问题，所述优化的诊断策略包括优化的故障检测顺序和改进的故障判定准则，所述因果关系模型包括组件间故障传播路径和故障影响程度，所述网络交互图包括组件间的交互强度、层级依赖关系和潜在故障传播路线，所述关联规则集包括组件间的共现频率和条件依赖规则，所述极端工况反应分析具体为系统在极端条件下的性能表现和脆弱点，所述调整后的阈值参数包括根据环境和操作条件变化而调整的故障检测灵敏度和响应时间阈值。
3.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述故障信号识别模块包括信号采集子模块、傅里叶变换子模块、信号增强子模块；
4.根据权利要求1所述的摩托车电气系统故障检测系统，其特征在于：所述故障模式分析模块包...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洪涛，林野，
申请(专利权)人：深圳市轩宇软件开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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