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公开(公告)号：CN111483469B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010345640.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电动汽车整车控制器故障诊断的分析与测试方法，包括步骤：S1，根据不同工况下的整车控制器的故障诊断数据，建立整车控制器的故障诊断分析矩阵集；S2，得到每个所述故障诊断分析矩阵对应的故障特征数据；S3，对所述预设的故障项中的每一项故障项分别建立故障子空间；S4，根据故障分析树，建立所述故障项与所述有效故障特征数据之间的对应关系的知识库；S5，采集待分析的整车控制器的故障检测数据；S6，通过查表法获取所述故障数据在所述知识库中对应的故障信息。可以迅速通过知识库中的故障树逆向寻表找出故障，为整车控制器提供了安全的保障。并且在车辆行驶中，对车辆的实时故障诊断提供了有力的帮助。
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公开(公告)号：CN111483469A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010345640.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电动汽车整车控制器故障诊断的分析与测试方法，包括步骤：S1，根据不同工况下的整车控制器的故障诊断数据，建立整车控制器的故障诊断分析矩阵集；S2，得到每个所述故障诊断分析矩阵对应的故障特征数据；S3，对所述预设的故障项中的每一项故障项分别建立故障子空间；S4，根据故障分析树，建立所述故障项与所述有效故障特征数据之间的对应关系的知识库；S5，采集待分析的整车控制器的故障检测数据；S6，通过查表法获取所述故障数据在所述知识库中对应的故障信息。可以迅速通过知识库中的故障树逆向寻表找出故障，为整车控制器提供了安全的保障。并且在车辆行驶中，对车辆的实时故障诊断提供了有力的帮助。
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公开(公告)号：CN111260621B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010036848.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法，首先采集印制电路板待测图像与模板图像；其次，使用第一个卷积神经网络得到特征点预测分布图，筛选得到最佳特征点；然后，使用第二个卷积神经网络计算最佳特征点的描述向量，匹配待测图像与模板图像的最佳特征点；接着，根据匹配点计算仿射变换矩阵，并将待测图像投影到模板图像上；再次，计算被投影的待测图像与模板图像的功率谱，根据功率谱差异得到待测图像的异常频率分量，再通过傅立叶反变换得到疑似缺陷区域；最后，使用第三个卷积神经网络对疑似缺陷区域进行识别及分类。本发明可准确地对印制电路板表面缺陷进行定位与识别，保障电路板质量，并对环境噪声有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111260621A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010036848.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法，首先采集印制电路板待测图像与模板图像；其次，使用第一个卷积神经网络得到特征点预测分布图，筛选得到最佳特征点；然后，使用第二个卷积神经网络计算最佳特征点的描述向量，匹配待测图像与模板图像的最佳特征点；接着，根据匹配点计算仿射变换矩阵，并将待测图像投影到模板图像上；再次，计算被投影的待测图像与模板图像的功率谱，根据功率谱差异得到待测图像的异常频率分量，再通过傅立叶反变换得到疑似缺陷区域；最后，使用第三个卷积神经网络对疑似缺陷区域进行识别及分类。本发明可准确地对印制电路板表面缺陷进行定位与识别，保障电路板质量，并对环境噪声有一定的鲁棒性。
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