典型文献
一种车辆多源信息故障诊断方法
文献摘要：
无人驾驶作为一门综合性技术,其高度的可靠性及安全性是其发展过程中的必备属性;且自动驾驶程度越高涉及的各软、硬组件故障种类越多、故障监控、检测、处理越复杂,导致故障率越高、安全性越低.设计一种多源信息故障诊断系统,在ward聚类方法基础上提出一种先分离再凝聚的混合聚类方法来搭建自动驾驶多源信息故障诊断模型,并采用分布式消息中间件ZMQ搭建各故障信息模块的并行异步消息框架,将车端各故障信息基于ZMQ进行统一发布订阅;以此建立多源故障信息的车端全故障码统计诊断库供不同模块共享使用;最后通过一种诊断分析工具实现各故障的在线诊断实时分析及离线下载保存,为自动驾驶提供全面、准确、实时的故障诊断方法,保证自动驾驶系统在复杂环境中的可靠、稳定工作.
文献关键词：
无人驾驶;多源信息故障;混合聚类统计;ZMQ;诊断库;诊断分析工具
中图分类号：
作者姓名：
徐晓林;赵毅栋
作者机构：
郑州科技学院 郑州450064;宇通客车股份有限公司 郑州450000
文献出处：
引用格式：
[1]徐晓林;赵毅栋-.一种车辆多源信息故障诊断方法)[J].国外电子测量技术,2022(08):68-75
A类：
多源信息故障,ZMQ,并行异步,诊断分析工具,混合聚类统计
B类：
故障诊断方法,无人驾驶,故障种类,故障监控,故障率,故障诊断系统,ward,聚类方法,方法基础,故障诊断模型,消息中间件,故障信息,一发,发布订阅,故障码,诊断库,在线诊断,实时分析,离线,下载,自动驾驶系统,复杂环境
AB值：
0.238617
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