一种分层融合式车辆分队健康管理系统架构

    公开(公告)号:CN112785183A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202110133495.5

    申请日:2021-01-31

    摘要: 一种分层融合式车辆分队健康管理系统架构,属于人工智能技术领域。架构中,状态感知层用于测量车辆各子系统的健康状态参数;功能子系统区域管理层至少用于根据各子系统的健康状态参数根据及各子系统的性能评估模型对各子系统进行异常检测、预测推理和诊断推理;车辆系统健康管理层用于根据各系统发送来的数据及车辆的性能评估模型对整车进行异常检测、预测推理和诊断推理;分队健康管理层包括地面系统,其至少用于根据车辆系统健康管理层发送来的数据对车辆及其各子系统进行数据处理,并利用人工智能模块对模型进行训练。本发明提供的架构充分地利用健康状态信息之间的冗余信息,使车辆及其子系统的诊断、预测的可信度提高,实现了车辆健康管理的分布感知、分层评估、集成决策和精准应用。

    一种分层融合式车辆分队健康管理系统架构

    公开(公告)号:CN112785183B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202110133495.5

    申请日:2021-01-31

    摘要: 一种分层融合式车辆分队健康管理系统架构,属于人工智能技术领域。架构中,状态感知层用于测量车辆各子系统的健康状态参数;功能子系统区域管理层至少用于根据各子系统的健康状态参数根据及各子系统的性能评估模型对各子系统进行异常检测、预测推理和诊断推理;车辆系统健康管理层用于根据各系统发送来的数据及车辆的性能评估模型对整车进行异常检测、预测推理和诊断推理;分队健康管理层包括地面系统,其至少用于根据车辆系统健康管理层发送来的数据对车辆及其各子系统进行数据处理,并利用人工智能模块对模型进行训练。本发明提供的架构充分地利用健康状态信息之间的冗余信息,使车辆及其子系统的诊断、预测的可信度提高,实现了车辆健康管理的分布感知、分层评估、集成决策和精准应用。

    车辆健康管理系统的数据集联装置

    公开(公告)号:CN114184384B

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202111345283.X

    申请日:2021-11-15

    IPC分类号: G01M15/02 G01M15/04 F01P9/06

    摘要: 本发明涉及一种无人车辆健康管理的数据集联系统,用于特种无人车辆。所述装置包括:环境感知与预警系统,用于在特种无人车辆运行时,启动光学感知设备对车辆环境数据进行采集和分析;状态监测与行为管理系统,与所述环境感知与预警系统连接,用于在获取所述环境感知与预警系统输出的环境数据时,通过分析所述环境数据判断车辆的健康状态及确定当前需要采取的机动动作;车辆机动平台控制接口,与所述状态监测与行为管理系统连接,用于基于所述状态监测与行为管理系统确定的当前需要采取的机动动作对当前车辆行为控制参数进行相应修正。通过本发明,能够在实现无人车辆健康管理功能的同时,对其机动行为控制进行影响和干预,有效提升无人车辆控制的智能化水平。

    一种分布式车载健康管理系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114239734A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111570496.2

    申请日:2021-12-21

    发明人: 陈悦峰 麻雄 刘徽

    摘要: 本发明提供一种分布式车载健康管理系统,属于车辆智能管理技术领域。该系统包括:多个传感器、输入设备和多个健康管理分系统;所述传感器,用于采集车辆上各电子分系统的健康数据,并传输至相应的所述健康管理分系统;输入设备,用于接收相关人员录入的车辆维护信息、修理信息;每一个所述健康管理分系统,用于根据相应的所述传感器采集到的所述健康数据以及所述维护信息和所述修理信息,管理不同的所述电子分系统的健康状态,管理所述电子分系统的健康状态包括健康状态监控、状态评估、故障诊断、故障趋势分析和/或故障分级管理。本发明能够实时监测车辆健康状态,实现提前故障预警,保障用车安全。

    一种基于健康状态的野外条件下路径规划方法

    公开(公告)号:CN112945234A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110093386.5

    申请日:2021-01-25

    IPC分类号: G01C21/20 G05D1/02

    摘要: 本发明公开了一种基于健康状态的野外条件下路径规划方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括获取车辆的属性值及其对应的健康能力因素值;采用综合加权的方法对车辆的健康能力状态进行评估,获得健康能力评估等级;当健康能力评估等级为预设评估等级以上时,获取地图上起点坐标、终点坐标以及起点至终点之间的直线连线周边一定范围内的绕行区域边界及类型;分别将每一绕行区域边界整体外扩其类型对应的绕行区域安全距离;分别将每一位于起点至终点之间的直线连线上的绕行边界整体外扩车辆安全距离;根据绕行区域安全距离和车辆安全距离智能确定绕行路径,获得车辆行驶路径。本发明提高了任务有效性,具有自主性高、快速灵活的优点。

    车载雷达天线防护系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111755817A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010767004.8

    申请日:2020-08-03

    摘要: 本发明公开了一种车载雷达天线防护系统,包括车体外侧的防护罩(1)、防护罩(1)内部的防护罩安装板(2)、安装在防护罩(1)内的雷达天线模块(3)、直线驱动装置固定安装板(4)、第一直线驱动装置(5)、车体内侧防护箱(6)、防护板(8)、装夹板(9)、第二直线驱动装置(10)、陶瓷固定层(11)、陶瓷层(12)、胶片层(13)、防护箱箱体(15)、箱门(17)以及滑道(18),本发明可以应用在军品防护装甲车以提高雷达系统在战争恶劣环境下的自身防护能力。

    无人车辆健康状态检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN114154400B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202111345294.8

    申请日:2021-11-15

    摘要: 本发明涉及一种无人车辆健康状态检测方法,所述系统包括:模型建立设备,用于建立深度卷积神经网络模型,其输入数据为判断时刻之前预设数量的各个采集时间段分别对应的幅度参数和频率参数,其输出数据为判断时刻特种无人车辆发动机故障类型对应的故障编号;网络训练设备,包括第一训练单元、第二训练单元、第三训练单元、第四训练单元和第五训练单元,用于训练所述深度卷积神经网络模型。本发明还涉及一种无人车辆健康状态检测系统。通过本发明,能够引入深度卷积神经网络对发动机当前主要故障类型进行智能化解析,同时引入了针对性训练机制以及兼顾各种类型发动机的隐含层数量选择机制,从而保证了训练后的深度卷积神经网络的可靠性和兼容性。