导读:本文包含了车辆健康管理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车辆健康管理,测控系统,大容量数据处理技术,压缩感知
车辆健康管理论文文献综述
邓泽平[1]（2019）在《车辆健康管理数据获取平台关键技术研究》一文中研究指出随着信息技术的发展,现代化战争对装甲车车辆健康管理系统的实时性、准确性、测量精度、抗干扰等性能指标提出更高的要求。作为车辆健康管理系统的数据获取平台,车辆存储测试系统逐渐呈现出由专项测试功能向通用测试功能转变的趋势;同时,由于测量精度提升、通道数量增多等原因而引起大容量测试数据的处理问题也成为当前的研究热点。本课题针对传统车辆健康管理数据获取平台的通用性和大容量数据处理能力不足等问题,首先在分布式测控系统基础上对车辆健康管理系统数据获取平台的通用性架构及该系统的底层平台(测控数据存储传输系统)进行相关研究和设计。其次,在车辆状态监测管理系统的实际应用需求基础上设计了软件系统架构,并实现软件的主体部分。通过对数据获取平台、测控数据存储传输系统和车辆状态监测管理系统的设计和实现,解决数据获取平台对不同测试任务的通用性问题。最后,针对大容量数据的处理问题,提出“Max-Min抽样”、“内存拷贝”和多线程并行处理方法并将其应用于大容量测试数据的显示;同时还对压缩感知技术的基本原理进行研究,以期解决车辆存储测试系统中面临的大容量数据的存储和传输问题。通过对车辆状态监测管理系统的通讯功能、数据显示等核心功能模块进行反复测试,验证了软件系统在实际应用中的方便性、可靠性。此外,对于大容量数据处理技术的研究:通过实验证明了文中所提的大容量数据显示预处理方法大幅提升了数据处理效率,并且对压缩感知过程进行仿真实验,验证了该技术在车辆存储测试系统中的可行性。(本文来源于《中北大学》期刊2019-05-21）
[2]（2018）在《霍尼韦尔与树根互联合作展出面向工程机械车辆的健康管理软件平台》一文中研究指出霍尼韦尔公司与树根互联技术有限公司签署了合作备忘录,双方将合作开发针对工程机械车辆与设备的健康管理软件平台。随着电子零部件在车辆上的大量使用,包括挖机等工程机械车辆和设备的故障愈发复杂多样,极大增加了维护人员判断车辆健康状况和锁定故障原因的难度。霍尼韦尔(本文来源于《汽车维护与修理》期刊2018年11期）
赵媛媛,陈姝[3]（2017）在《国外军用车辆故障预测与健康管理系统的最新发展》一文中研究指出故障预测与健康管理技术(PHM)是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果提出的一种全新的健康状态管理解决方案,是保持和提高军用车辆作战效能的一项重要技术。故障预测与健康管理技术在各个国家的命名不一,美国有PHM系统、车辆健康管理系统(VHMS),英国和澳大利亚有健康及使用监控系统(HUMS),虽然各国对其称呼不同,但他们都有一(本文来源于《国外坦克》期刊2017年11期）
轩然[4]（2017）在《基于大数据的车辆健康管理与监测系统研究》一文中研究指出随着新技术的发展,汽车的功能越来越多,系统越来越复杂,对维修保养带来了挑战。传统的依靠人工经验进行车辆维修和保养的方法已不能满足目前的需求,建立“视情维修”的车辆健康管理系统越来越有必要。因此,结合先进的检测技术、汽车总线技术和人工智能技术,开展车辆故障快速定位、诊断及预防的研究具有重要的理论意义和工程应用价值。论文主要包括以下内容:(1)结合对汽车健康状态管理的需求,研究了国内外健康管理的现状,以及PHM在航空领域和汽车领域的发展状况。(2)分析发动机轴承的故障机理,利用振动信号对轴承内圈、外圈和滚动体表面损毁故障进行研究。基于振动信号时域、频域的特征参数,利用主成份分析法做特征提取。结合层次聚类方法的思想,根据损毁尺寸对数据分层,再利用聚类算法归并特征相近的故障。对于每层中的有标签数据利用RBF神经网络训练分类器进行故障诊断。(3)研究发动机健康管理,结合发动机故障特点选取发动机相关部件的温度、压力等参数,结合主成份分析算法对多维数据进行降维,并在此基础上利用谱聚类算法对发动机退化状态进行划分。最后在标准数据集上进行实验,分析实验结果。(4)研究车载电池的健康管理状态(SOH)。分析电池退化过程中放电容量变化和阻抗变化的特点,结合充放电循环次数和放电过程的平均温度对电池健康状态的变化进行预测研究。利用支持向量机回归拟合思想对车载电池的健康状态进行估计预测。(本文来源于《东南大学》期刊2017-06-01）
卢玉传,江磊,赵洪雷[5]（2014）在《地面无人车辆故障预测与健康管理系统研究》一文中研究指出为了提高地面无人车辆设备的完好率和作业成功率、延长使用寿命、降低维修难度和成本,在地面无人车辆设计中应用故障预测与健康管理系统是有效的方法。针对当前地面无人车辆整体状况,提出地面无人车辆故障预测与健康管理系统的概念,规划其体系架构,并探索其方案设计,为后续的研究提供技术思路和工程方法,有望改善目前的诊断维修维护现状。(本文来源于《兵工学报》期刊2014年S1期）
陈伟,王亮,李伟,吕卫民[6]（2013）在《特种车辆液压装置综合诊断与健康管理系统设计》一文中研究指出为了更好地实现大型设备基于状态的维修、自主式保障等新的保障方式,将故障预测与健康管理技术引入到大型设备维修保障中,考虑到故障预测技术发展的滞后性,以某型特种车辆液压装置为例,设计开发了综合诊断与健康管理系统,构建了系统的总体设计方案,对硬件系统进行了具体设计,阐述了系统的功能及软件组成,并以分动箱健康评估与诊断子模块为例进行了详细分析。(本文来源于《液压与气动》期刊2013年01期）
刘勇,胡建军,夏咏梅[7]（2012）在《特种车辆BIT故障诊断与健康管理系统技术探讨》一文中研究指出针对特种车辆使用和维修保障的需求,对特种车辆BIT故障诊断与健康管理系统的功能需求、总体架构、硬件和软件组成等技术进行了初步研究,认为该系统能够利用车辆综合电子系统提供的硬件和软件资源,通过对车辆的测试性/BIT设计,实现对车辆关键系统的功能测试和性能监控,提高基层级BIT故障诊断能力;应用系统故障模型、经验数据和信息融合技术,预计即将发生的故障,并估计部件剩余使用寿命.(本文来源于《车辆与动力技术》期刊2012年01期）
史广才[8]（2010）在《多属性决策方法在车辆健康管理中的应用》一文中研究指出车辆健康管理是运输企业的一项重要工作。车辆能否安全可靠运营，不仅关系到企业的经济效益，也关系到社会利益。根据车辆的状况制定科学合理的车辆健康状况管理措施才能保证其正常运行。目前车辆的健康管理主要还是基于经验和定性判断，缺乏定量分析。在运输企业中,维修费用占运行费用的很大的比例，车辆健康管理是减少维修费用的有效措施。健康管理技术在一些领域中已得到了广泛的应用，能够保证设备的可靠运行，有效的减少维修费用。车辆健康管理的关键在于将能够反映车辆健康状况的多个属性融合，从而对车辆的状况进行综合分析和评估。多属性决策方法是常用的方案排序和择优方法，可以将反映方案的多个属性融合，从而可以对方案进行综合评价。本文中以邮政运输车辆为研究对象，采用多属性决策方法，将能够反映车辆健康状况的属性融合，建立车辆健康状况评价模型，对退役车辆进行排序。同时根据备件的属性，对的备件进行多属性分类管理，以保证车队维修进度，减少停工损失，提高车辆维修效率。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2010-04-01）
车辆健康管理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
霍尼韦尔公司与树根互联技术有限公司签署了合作备忘录,双方将合作开发针对工程机械车辆与设备的健康管理软件平台。随着电子零部件在车辆上的大量使用,包括挖机等工程机械车辆和设备的故障愈发复杂多样,极大增加了维护人员判断车辆健康状况和锁定故障原因的难度。霍尼韦尔
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆健康管理论文参考文献
[1].邓泽平.车辆健康管理数据获取平台关键技术研究[D].中北大学.2019
[2]..霍尼韦尔与树根互联合作展出面向工程机械车辆的健康管理软件平台[J].汽车维护与修理.2018
[3].赵媛媛,陈姝.国外军用车辆故障预测与健康管理系统的最新发展[J].国外坦克.2017
[4].轩然.基于大数据的车辆健康管理与监测系统研究[D].东南大学.2017
[5].卢玉传,江磊,赵洪雷.地面无人车辆故障预测与健康管理系统研究[J].兵工学报.2014
[6].陈伟,王亮,李伟,吕卫民.特种车辆液压装置综合诊断与健康管理系统设计[J].液压与气动.2013
[7].刘勇,胡建军,夏咏梅.特种车辆BIT故障诊断与健康管理系统技术探讨[J].车辆与动力技术.2012
[8].史广才.多属性决策方法在车辆健康管理中的应用[D].长沙理工大学.2010