【摘 要】
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为降低集成式汽车仪表故障的排查时延,引入数据挖掘算法,提出基于人工智能技术的集成式汽车仪表故障信息采集模型.在故障汽车仪表器中布置数据传感器,通过传感器采集故障样本数据.通过空载输出调节法提取故障样本数据中的信号特征.利用数据挖掘算法对已提取的信号特征进行智能化反馈与调节.将反馈回处理器的故障信息进行单元化处理,通过单元化处理后的数据参数优化故障信息采集模型.测试结果表明,本方法能有效实现故障信息采集,且故障排查的时延较低.
【机 构】
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咸阳职业技术学院,陕西咸阳712000
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为降低集成式汽车仪表故障的排查时延,引入数据挖掘算法,提出基于人工智能技术的集成式汽车仪表故障信息采集模型.在故障汽车仪表器中布置数据传感器,通过传感器采集故障样本数据.通过空载输出调节法提取故障样本数据中的信号特征.利用数据挖掘算法对已提取的信号特征进行智能化反馈与调节.将反馈回处理器的故障信息进行单元化处理,通过单元化处理后的数据参数优化故障信息采集模型.测试结果表明,本方法能有效实现故障信息采集,且故障排查的时延较低.
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