CN104216397A - 智能驱动桥系统故障识别与检测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，属于故障识别与检测的方法，信号采集利用传感器来完成，它们被安在驱动桥的相应位置上；采集的信号经过滤波处理和A/D转换后传输到嵌入式系统中，这个系统的硬件承载是具有较强运算能力的单片机系统；此时嵌入式系统中已经载入BP网路算法，这个算法的编程依据基于模型的设计流程自动生成，而且嵌入式系统能够反馈实际代码执行的效果传递给基于模型设计模块，及时优化整个代码生成的过程；经过嵌入式系统的解析，得出故障的类型，通过报警装置和液晶显示装置实时监控驱动桥的状态，一旦出现故障，立即提醒驾驶员做出必要的操作，可以在驱动桥发生故障前对相应故障进行报警。
Description
技术领域
本发明提供一种智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，属于故障识别与检测的方法。
背景技术
在科技日渐发达的今天，汽车工业己经成为世界工业化国家的不可替代的支柱产业。每年汽车的产量己达到5600多万辆并仍处在上升的趋势，世界汽车的保有量也达到7亿多辆，并且在持续的增加，从而导致对于驱动桥需求的日益增加。汽车的车桥作为汽车的主要组成部分，一旦发生故障会造成严重的行车安全。因此故障检测诊断技术是加强汽车的安全性能，保证行车安全的必要途径。但是目前汽车维修的主要方式主要采用“事后维修”与汽车定期强制的保养，它们的弊端是明显的，“事后维修”间接对人身安全造成威胁，同时对汽车拥有者的财产权存在风险隐患，强制性的定期保养通常会造成盲目修理或是失修现象。
目前现有技术缺陷在于：无法在驱动桥发生故障前提前预测出驱动桥故障，并发出报警。
发明内容
本发明目的在于提供一种智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，可以在驱动桥发生故障前对相应故障进行报警。
本发明所述的智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，信号采集利用传感器来完成，它们被安在驱动桥的相应位置上；采集的信号经过滤波处理和A/D转换后传输到嵌入式系统中，这个系统的硬件承载是具有较强运算能力的单片机系统；此时嵌入式系统中已经载入BP网路算法，这个算法的编程依据基于模型的设计流程自动生成，不需要人工编写，而且嵌入式系统能够反馈实际代码执行的效果传递给基于模型设计模块，及时优化整个代码生成的过程；经过嵌入式系统的解析，得出故障的类型，通过报警装置和液晶显示装置实时监控驱动桥的状态，一旦出现故障，立即提醒驾驶员做出必要的操作，其方法为：
(1)确定驱动桥的8种故障类型状态：无故障、主减速器故障、制动鼓故障、桥壳故障、主减速器和制动鼓同时故障，主减速器和桥壳同时故障，制动鼓和桥壳同时故障，主减速器、制动鼓和桥壳同时故障。
(2)根据八种故障状态的的初始决策向量设计出56个训练样本，理论上已经证明在不限制隐含层节点数的情况下，两层的BP网络就能够实现任意的非线性映射，而且本文的训练样本数量相对较少，两层的网络就可以满足识别的要求，故确定网络的层数为两层。
(3)根据故障状态组成主因子的分析法确定主要有四种主因子信息，依次为油温信号、重量信号、制动鼓温度信号、磨损信号。因为输出层的节点数取决于输入矢量的维数，本文所需输入的是这四个传感器信息，因此确定BP网络输入层的节点数为4个；确定输出层的节点数，识别出1无故障、2主减速器故障、3制动鼓故障、4桥壳故障、5主减速器和制动鼓同时故障，6主减速器和桥壳同时故障，7制动鼓和桥壳同时故障，8主减速器这8种故障状态。希望通过输入的多个传感器信息识别出这八种故障，所以输出层的节点数为8个。
(4)故障状态属于模式识别方面，对于用于模式识别的BP网络可以利用公式来设计。有前面可知输入层节点数ni＝4，输出层的节点数n0＝8，常数a＝5～13之间的常数，根据公式计算出多个隐含层的节点个数，分别将各个不同的隐含层用BP神经网络来加以训练，选择收敛效果最好的隐含层个数。
(5)车桥故障状态识别的训练样本是经过归一化处理得到的，输出范围在[0，1]之间，所以本文选取单极性S函数作为传递函数以保证输出范围在[0，1]之间。
所述的智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，对于一个确定好结构的BP网络，利用MATLAB中的神经网络工具箱与Simlink中的BP模块创建BP网络，为后续软件的设计创造条件；对于本文用于驾驶状态识别BP网络，由前面设计好的网结构知输入层的节点数为4，对应四个传感器的信息输入量，但在创建网络时可以不显示出来，因为输入层一般不算层；输出节点数为8，对应无故障、主减速器故障、制动鼓故障、桥壳故障、主减速器和制动鼓同时故障，主减速器和桥壳同时故障，制动鼓和桥壳同时故障，主减速器、制动鼓和桥壳同时故障这8种故障状态。隐层节点数由公式来进行确定，这样就确定了网络各层的神经元数目；由前面所设计的BP网络结构知传递函数采用的是单极性S函数，输出范围为[0，1]，所以对于网络各层的传递函数类型可以选用logsig函数，利用函数traingd来训练网络已保证网络的输出范围，除此之外这里在最后还使用sim函数目的是用它来实现对网络的仿真，各个参数确定好后就建立了一个3层的前向型BP神经网络。期望响应T中每一个向量的维数就是输出层的神经元数目。最后创建的用于驱动桥故障状态识别的BP网络为:
net＝newff(T,[48],{'logsig','logsig'},'traingd')
BP网络训练是通过训练使训练后的网络误差达到要求，即实际输出和理想输出之差在误差范围之内。那么训练这个用于故障状态识别的BP网络就为了使网络实际的状态值输出与理想的状态输出值是否在规定的误差范围内。BP网络结构设计好后就可以将已知的训练样本读入，对其进行训练以验证所建BP神经网络的正确性；训练样本是设计的故障信息采集电路采集到的各类故障数据及故障状态决策权重系数基础上，综合专家评估设计得到。采用MATLAB编程来实现样本的批量读入与训练，这里就是采用此方法来实现BP网络的训练，训练样本的格式如下表。表1 驱动桥检测系统训练样本表
| 故障类型 | 输入向量X | 理想输出向量Y |
| 无故障 | [0 1 0 25] | [0 0 0 0 ] |
| 无故障 | [3 2 0 30] | [0 0 0 0 ] |
| 无故障 | [6 3 0 34] | [0 0 0 0 ] |
| 无故障 | [8 4 0 40] | [0 0 0 0 ] |
| 无故障 | [13 5 0 47] | [0 0 0 0 ] |
| 无故障 | [15 6 0 50] | [0 0 0 0 ] |
| 无故障 | [20 7 0 54] | [0 0 0 0 ] |
| 主减故障 | [100 1.5 0 21] | [0 1 0 0 ] |
| 主减故障 | [105 2.3 0 28] | [0 1 0 0 ] |
| 主减故障 | [110 3.7 0 32] | [0 1 0 0 ] |
| 主减故障 | [115 2.4 0 40] | [0 1 0 0 ] |
| 主减故障 | [120 5.6 0 47] | [0 1 0 0 ] |
| 主减故障 | [125 4.3 0 50] | [0 1 0 0 ] |
| 主减故障 | [130 6.5 0 44] | [0 1 0 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [4 30.3 0 20] | [0 0 1 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [6 41 0 30] | [0 0 1 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [9 32.6 0 27] | [0 0 1 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [11 24 0 27] | [0 0 1 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [14 45.7 0 40] | [0 0 1 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [17 29 0 42] | [0 0 1 0 ] |
| 制动鼓高温故障 | [19 34.2 0 50] | [0 0 1 0 ] |
| 桥壳壳体故障 | [3 1.2 0 450] | [0 0 0 1 ] |
| 桥壳壳体故障 | [5 2.3 0 500] | [0 0 0 1 ] |
| 桥壳壳体故障 | [8 3.4 0 650] | [0 0 0 1 ] |
| 桥壳壳体故障 | [10 4.9 0 700] | [0 0 0 1 ] |
| 桥壳壳体故障 | [13 5.7 0 800] | [0 0 0 1 ] |
| 桥壳壳体故障 | [15 6.2 0 850] | [0 0 0 1 ] |
| 桥壳壳体故障 | [19 7.3 0 900] | [0 0 0 1 ] |
| 磨损故障 | [2 1.2 1 25] | [1 0 0 0 ] |
| 磨损故障 | [5 2.3 1 28] | [1 0 0 0 ] |
| 磨损故障 | [7 3.4 1 32] | [1 0 0 0 ] |
| 磨损故障 | [6 4.9 1 37] | [1 0 0 0 ] |
| 磨损故障 | [10 5.7 1 41] | [1 0 0 0 ] |
| 磨损故障 | [14 6.2 1 44] | [1 0 0 0 ] |
| 磨损故障 | [17 7.3 1 48] | [1 0 0 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [100 30.3 0 25] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [105 41 0 32] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [110 32.6 0 40] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [115 24 0 47] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [120 45.7 0 28] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [125 29 0 43] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和制动鼓高温故障 | [130 34.2 0 50] | [0 1 1 0 ] |
| 主减和壳体故障 | [103 1.4 0 500] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和壳体故障 | [114 2.1 0 480] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和壳体故障 | [141 4.7 0 850] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和壳体故障 | [126 6.4 0 790] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和壳体故障 | [117 8.1 0 710] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和壳体故障 | [132 5.4 0 650] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和壳体故障 | [110 3.6 0 930] | [0 1 0 1 ] |
| 主减和磨损故障 | [149 1.4 1 41] | [1 1 0 0 ] |
| 主减和磨损故障 | [141 8.0 1 16] | [1 1 0 0 ] |
| 主减和磨损故障 | [134 4.2 1 24] | [1 1 0 0 ] |
| 主减和磨损故障 | [126 6.1 1 57] | [1 1 0 0 ] |
| 主减和磨损故障 | [132 3.4 1 43] | [1 1 0 0 ] |
| 主减和磨损故障 | [110 7.1 1 60] | [1 1 0 0 ] |
| 主减和磨损故障 | [105 9.0 1 30] | [1 1 0 0 ] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [0 40 0 510] | [0 0 1 1] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [4 45 0 560] | [0 0 1 1 ] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [10 37 0 670] | [0 0 1 1 ] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [12 51 0 730] | [0 0 1 1 ] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [14 38 0 790] | [0 0 1 1 ] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [19 43 0 860] | [0 0 1 1 ] |
| 制动鼓高温和壳体故障 | [20 57 0 930] | [0 0 1 1 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [1 47 1 17] | [1 0 1 0 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [5 54 1 24] | [1 0 1 0 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [7 43 1 38] | [1 0 1 0 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [10 57 1 42] | [1 0 1 0 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [12 37 1 49] | [1 0 1 0 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [15 34 1 53] | [1 0 1 0 ] |
| 磨损和制动鼓高温故障 | [19 32 1 60] | [1 0 1 0 ] |
| 壳体和磨损故障 | [2 4 1 550] | [1 0 0 1 ] |
| 壳体和磨损故障 | [4 7 1 630] | [1 0 0 1 ] |
| 壳体和磨损故障 | [7 9 1 690] | [1 0 0 1 ] |
| 壳体和磨损故障 | [10 13 1 750] | [1 0 0 1 ] |
| 壳体和磨损故障 | [12 15 1 830] | [1 0 0 1 ] |
| 壳体和磨损故障 | [14 17 1 920] | [1 0 0 1 ] |
| 壳体和磨损故障 | [19 20 1 970] | [1 0 0 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [110 29 0 510] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [120 34 0 590] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [135 40 0 640] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [103 50 0 810] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [114 43 0 730] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [121 47 0 740] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、高温和壳体故障 | [127 38 0 810] | [0 1 1 1 ] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [150 2.1 1 900] | [1 1 0 1] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [149 3.4 1 810] | [1 1 0 1] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [136 5.4 1 760] | [1 1 0 1] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [139 6.0 1 530] | [1 1 0 1] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [128 7.1 1 670] | [1 1 0 1] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [117 7.6 1 860] | [1 1 0 1] |
| 主减、壳体和磨损故障 | [120 4.3 1 620] | [1 1 0 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [50 7.5 1 620] | [1 0 1 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [30 6.2 1 650] | [1 0 1 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [35 5.1 1 700] | [1 0 1 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [61 4.6 1 720] | [1 0 1 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [43 8.0 1 790] | [1 0 1 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [70 1.4 1 800] | [1 0 1 1] |
| 高温、壳体和磨损故障 | [20 2.6 1 830] | [1 0 1 1] |
| 故障同时出现 | [130 30 1 500] | [1 1 1 1] |
| 故障同时出现 | [137 24.1 1 600] | [1 1 1 1] |
| 故障同时出现 | [141 42 1 570] | [1 1 1 1] |
| 故障同时出现 | [150 27 1 670] | [1 1 1 1] |
| 故障同时出现 | [124 43 1 900] | [1 1 1 1] |
| 故障同时出现 | [110 37 1 870] | [1 1 1 1] |
| 故障同时出现 | [105 45 1 760] | [1 1 1 1] |
其中输入向量X＝(油温信号、制动鼓温度信号、磨损信号、桥壳应力信号)，输出向量Y＝(主减速器故障、制动鼓高温故障、磨损故障、桥壳故障)。
训练好样本后，随机输入表征驱动桥故障的几组特征值作为检测样本，所得的结果如表2所示
表2 故障特征的数据表
| 实际输入 | 理想输出 | 实际输出 |
| [24、7、0、8.6、50] | [1、0、0、0、0] | [0.9995、0.0002、0.0001、0.0000、0.0002] |
| [10、50、0、7.6、30] | [0、1、0、0、0] | [0.0005、0.9997、0.0000、0.0001、0.0001] |
| [10、4、0、8、35] | [0、0、1、0、0] | [0.0015、0.0001、0.9998、0.0001、0.0001] |
| [20、8、0、9.2、950] | [0、0、0、1、0] | [-0.0003、0.0002、0.0003、0.9965、0.0005] |
| [3、7.3、1、6.9、45] | [0、0、0、0、1] | [0.0016、0.0001、0.0011、0.0001、0.9992] |
| [16、8.3、1、10、34] | [0、0、0、1、1] | [0.0005、-0.0012、0.0001、0.9992、0.9994] |
| [30、9.3、0、4.1、21] | [0、0、0、0、0] | [0.0002、0.0001、-0.0005、0.0004、0.0000] |
可以看到误差较小，所以使用设计的神经网络用于智能驱动桥的故障类型识别。当设计的智能驱动桥系统检测出来故障的类型后，若是某个部位出现故障，则在液晶上显示故障的代码，并将故障的代码进行保存。通过程序的编写来驱动蜂鸣器报警，以及在液晶上出现代码；整个系统的结构设计完成，主要包括四个部分，测量油温信号、重量信号、制动鼓温度信号、磨损信号这四个信号的采集器，识别八种故障类型的识别器，、显示故障代码和储存信息的嵌入式系统和报警装置中；在此设计中使用了智能算法神经网络来识别故障类型，一般手工编程的方式，对于本发明中使用的先进算法编程量巨大，难度大，非常容易产生错误，不易实现。而且传统的故障系统软件设计流程是需要搭建硬件原型，这种设计方式投入资金巨大。整个系统的查错与验证只能在原型样机上才能实现，查错的费用巨大。因此，本发明使用基于模型的设计方法实线整个系统的软件设计。本发明中使用软件工具Simulink&Stateflow建立整个系统的仿真模型，并且使用AUTOSAR作为软件的架构标准。AUTOSAR是由全球汽车制造商、部件供应商及其他电子、半导体和软件系统公司联合建立，各成员保持开发合作伙伴关系。AUTOSAR这个架构有利于车辆电子系统软件的交换与更新，并为高效管理愈来愈复杂的车辆电子、软件系统提供了一个基础。此外，AUTOSAR在确保产品及服务质量的同时，提高了成本效率。
基于模型设计的一个重要特征是在设计的过程中持续的跟踪与验证。在建模这个阶段，若模型输出的效果没法达到预期的要求，可以不断的修正模型。模型与需求吻合后，可以进行一些模型验证的检查，利用工具System Test和Simulink Design Verifier完成这一功能。对于嵌入式处理器，浮点模型执行的效率较长，执行时间长，因此浮点模型需要借助Fixed-PointAdvisor或者Fixed-Point Tool进行自动定标或者手动定标，这样形成的定点模型能够用于自动代码的生成，自动代码的生成减少了手工代码的劳动，效率更高，错误率也减少，执行效率不亚于手工编程。最后将生成的代码加载到IDE环境中，编译后下载到硬件平台，以测试代码的实时性指标。对照系统需求，评估测试结果是否符合要求，进行必要的修正与优化，最终得到产品级的代码。整个系统的软件设计完成。
本发明与现有技术相比有益效果为：
通过油温信号、重量信号、制动鼓温度信号、磨损信号根据BP网络算法，判断出汽车驱动桥八种故障状态的初始决策向量设计出56个训练样本，在驱动桥出现故障之前通过报警装置和显示装置将故障信息提起前告知驾驶员，以便驾驶员立即进行处理，保证了汽车不会出现事故。并且使用基于模型的设计方式，自动生成复杂算法代码，优化整个代码生成过程，提升了系统软件设计的效率和准确性。
附图说明
图1为智能驱动桥软件系统设计流程图；
图2为本发明原理图。
具体实施方式
下面结合本发明对本发明实施例做进一步说明：
如图1和图2所示，本发明目的在于提供一种智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，可以在驱动桥发生故障前对相应故障进行报警。
本发明所述的智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，信号采集利用传感器来完成，它们被安在驱动桥的相应位置上；采集的信号经过滤波处理和A/D转换后传输到嵌入式系统中，这个系统的硬件承载是具有较强运算能力的单片机系统；此时嵌入式系统中已经载入BP网路算法，这个算法的编程依据基于模型的设计流程自动生成，不需要人工编写，而且嵌入式系统能够反馈实际代码执行的效果传递给基于模型设计模块，及时优化整个代码生成的过程；经过嵌入式系统的解析，得出故障的类型，通过报警装置和液晶显示装置实时监控驱动桥的状态，一旦出现故障，立即提醒驾驶员做出必要的操作，其方法为：
(1)确定驱动桥的8种故障类型状态：无故障、主减速器故障、制动鼓故障、桥壳故障、主减速器和制动鼓同时故障，主减速器和桥壳同时故障，制动鼓和桥壳同时故障，主减速器、制动鼓和桥壳同时故障。
(2)根据八种故障状态的的初始决策向量设计出56个训练样本，理论上已经证明在不限制隐含层节点数的情况下，两层的BP网络就能够实现任意的非线性映射，而且本文的训练样本数量相对较少，两层的网络就可以满足识别的要求，故确定网络的层数为两层。
(3)根据故障状态组成主因子的分析法确定主要有四种主因子信息，依次为油温信号、重量信号、制动鼓温度信号、磨损信号。因为输出层的节点数取决于输入矢量的维数，本文所需输入的是这四个传感器信息，因此确定BP网络输入层的节点数为4个；确定输出层的节点数，识别出1无故障、2主减速器故障、3制动鼓故障、4桥壳故障、5主减速器和制动鼓同时故障，6主减速器和桥壳同时故障，7制动鼓和桥壳同时故障，8主减速器这8种故障状态。希望通过输入的多个传感器信息识别出这八种故障，所以输出层的节点数为8个。
(4)故障状态属于模式识别方面，对于用于模式识别的BP网络可以利用公式来设计。有前面可知输入层节点数ni＝4，输出层的节点数n0＝8，常数a＝5～13之间的常数，根据公式计算出多个隐含层的节点个数，分别将各个不同的隐含层用BP神经网络来加以训练，选择收敛效果最好的隐含层个数。
(5)车桥故障状态识别的训练样本是经过归一化处理得到的，输出范围在[0，1]之间，所以本文选取单极性S函数作为传递函数以保证输出范围在[0，1]之间。
(6)标准BP算法来对网络进行训练，BP算法的基本原理是基于梯度下降法，即通过不断修正层与层之间的权重与阀值来使误差达到设定的要求。
(7)使用软件工具Simulink&Stateflow建立整个系统的仿真模型，并使用AUTOSAR作为软件的架构标准，生成浮点模型，浮点模型通过System Test和Simulink Design Verifier持续跟踪与验证生成与需求吻合的浮点模型，与需求吻合的浮点模型借助Fixed-Point Advisor或Fixed-Point Tool进行自动定标或者手动定标，形成定点模型，Simulink通过定点模型自动生成代码，将生成的代码加载到IDE环境中，编译后下载到硬件平台，测试代码的实时性指标。对照系统需求，评估测试结果是否符合要求，进行必要的修正与优化，最终得到产品级的代码，将产品及代码加载到嵌入式系统即可完成软件部分编译。
Claims (1)
1.一种智能驱动桥系统故障识别与检测的方法，其特征在于，信号采集利用传感器来完成，它们被安在驱动桥的相应位置上；采集的信号经过滤波处理和A/D转换后传输到嵌入式系统中，这个系统的硬件承载是具有较强运算能力的单片机系统；此时嵌入式系统中已经载入BP网路算法，这个算法的编程依据基于模型的设计流程自动生成，不需要人工编写，而且嵌入式系统能够反馈实际代码执行的效果传递给基于模型设计模块，及时优化整个代码生成的过程；经过嵌入式系统的解析，得出故障的类型，通过报警装置和液晶显示装置实时监控驱动桥的状态，一旦出现故障，立即提醒驾驶员做出必要的操作，其方法为：
(1)确定驱动桥的8种故障类型状态：无故障、主减速器故障、制动鼓故障、桥壳故障、主减速器和制动鼓同时故障，主减速器和桥壳同时故障，制动鼓和桥壳同时故障，主减速器、制动鼓和桥壳同时故障。
(2)根据八种故障状态的的初始决策向量设计出56个训练样本，理论上已经证明在不限制隐含层节点数的情况下，两层的BP网络就能够实现任意的非线性映射，而且本文的训练样本数量相对较少，两层的网络就可以满足识别的要求，故确定网络的层数为两层。
(3)根据故障状态组成主因子的分析法确定主要有四种主因子信息，依次为油温信号、重量信号、制动鼓温度信号、磨损信号。因为输出层的节点数取决于输入矢量的维数，本文所需输入的是这四个传感器信息，因此确定BP网络输入层的节点数为4个；确定输出层的节点数，识别出1无故障、2主减速器故障、3制动鼓故障、4桥壳故障、5主减速器和制动鼓同时故障，6主减速器和桥壳同时故障，7制动鼓和桥壳同时故障，8主减速器这8种故障状态。希望通过输入的多个传感器信息识别出这八种故障，所以输出层的节点数为8个。
(4)故障状态属于模式识别方面，对于用于模式识别的BP网络可以利用公式来设计。有前面可知输入层节点数ni＝4，输出层的节点数n0＝8，常数a＝5～13之间的常数，根据公式计算出多个隐含层的节点个数，分别将各个不同的隐含层用BP神经网络来加以训练，选择收敛效果最好的隐含层个数。
(5)车桥故障状态识别的训练样本是经过归一化处理得到的，输出范围在[0，1]之间，所以本文选取单极性S函数作为传递函数以保证输出范围在[0，1]之间。
(6)标准BP算法来对网络进行训练，BP算法的基本原理是基于梯度下降法，即通过不断修正层与层之间的权重与阀值来使误差达到设定的要求。
(7)使用软件工具Simulink&Stateflow建立整个系统的仿真模型，并使用AUTOSAR作为软件的架构标准，生成浮点模型，浮点模型通过System Test和Simulink Design Verifier持续跟踪与验证生成与需求吻合的浮点模型，与需求吻合的浮点模型借助Fixed-Point Advisor或Fixed-Point Tool进行自动定标或者手动定标，形成定点模型，Simulink通过定点模型自动生成代码，将生成的代码加载到IDE环境中，编译后下载到硬件平台，测试代码的实时性指标。对照系统需求，评估测试结果是否符合要求，进行必要的修正与优化，最终得到产品级的代码，将产品及代码加载到嵌入式系统即可完成软件部分编译。
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