LNG公交車輛發(fā)動機故障預警系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著城市公交運營強度的不斷增加，城市公交在運營過程中出現(xiàn)了很多惡性突發(fā)事件。2016年北京公交集團對運營中的公交車輛故障導致的搶修救援達到48942輛次，嚴重影響了正常交通秩序，影響乘客的安全順暢出行。同時公交車輛的維修保養(yǎng)成本支出數(shù)額巨大，占北京公交集團全年費用支出的15％。其中發(fā)動機故障約占公交車輛故障總數(shù)的50％，發(fā)動機故障會引起公交車輛的熄火、拋錨甚至是起火燃燒。因此，對公交車輛的發(fā)動機進行故障預警尤為重要。
　　考慮到不

2、同動力類型公交車輛發(fā)動機工作原理不同，本文將對LNG公交車輛（天然氣動力公交車輛）發(fā)動機的工作原理進行分析，并在改進的隨機森林算法基礎上對LNG公交車輛進行發(fā)動機故障預警系統(tǒng)研究。首先對Can總線采集的車輛運行數(shù)據(jù)集、外部天氣數(shù)據(jù)集、搶修數(shù)據(jù)集和調(diào)度數(shù)據(jù)集進行清洗、轉換和集成，建立統(tǒng)一的多維數(shù)據(jù)集。其次，通過粗糙集算法從多維數(shù)據(jù)集中提取LNG公交車輛發(fā)動機故障關鍵因素，構建預警模型的指標體系。接著對隨機森林算法進行改進，構建發(fā)動機故障預

3、警模型，通過測試集數(shù)據(jù)對模型進行驗證，給出模型評價標準，對模型的預警效果進行評價。最后在構建的LNG公交車輛發(fā)動機故障預警模型和公交集團日常維修保養(yǎng)工作的基礎上，設計開發(fā)LNG公交車輛發(fā)動機故障預警系統(tǒng)，指導公交集團及時、有效開展應急工作，同時為公交集團的發(fā)動機維修保養(yǎng)工作提供一定的數(shù)據(jù)支持。
　　本文豐富了公交車輛發(fā)動機故障預警理論，建立了發(fā)動機故障預警系統(tǒng)，能有效降低公交車輛的故障率，降低維修保養(yǎng)成本支出，對北京公交集團的公交