數據驅動下公共自行車故障分析系統的研究與開發
發布時間:2025-08-12 22:00
公共自行車系統作為解決公共交通“最后一公里”難題的方案,由于其綠色、便捷的特點,目前已經成為城市公共交通的重要組成部分[1]。然而由于使用頻繁以及使用環境惡劣,車輛容易發生故障。而缺乏專業的傳感設備,對公共自行車的故障車識別追蹤困難即“故障車發現難”,由此造成故障車維護保養不及時的問題,既增加了公共自行車維護保養成本,也降低了車輛管理效率。同時,故障車輛的不及時處理會嚴重影響用戶的正常使用,降低公共自行車的服務質量。因此,對海量的公共自行車歷史數據進行分析,從數據中發現車輛故障的規律。根據規律建立故障診斷模型來應用于公共自行車故障診斷,對于解決公共自行車“故障車發現難”的問題以及及時的對故障車進行維護保養具有重大意義。首先,為了挖掘公共自行車故障發生的規律,利用結構分解的方法分析了公共自行車故障影響因素。以杭州市的公共自行車系統作為研究對象,對杭州市公共自行車歷史故障信息進行統計。結合公共自行車故障影響因素分析,選取公共自行車故障有效特征。根據特征屬性,結合原始數據處理方法,建立基于數據的公共自行車故障分析樣本數據集,為后續公共自行車的故障判別以及故障診斷提供數據基...
【文章頁數】:88 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
本文編號:4059194
【文章頁數】:88 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-2論文的組織結構圖
第三章基于支持向量機的PBS故障車判別方法:簡述了公共自行車系統故障車判別的難點和支持向量機模型的基本原理,提出了利用利用粒子群算法優化的支持向量機模型對公共自行車系統故障車進行判別的方法。根據故障車信息檔案,采集公共自行車的歷史信息數據作為為研究基礎,用K-means聚類方法篩....
圖1-3研究技術路線圖
通過實地考察和文獻閱讀,深入了解公共自行車系統發展的背景及存在的問題,發現公共自行車在故障車管理方面存在明顯的短板。為了解決這一問題,從公共自行車結構出發,通過分解的方法分析公共自行車的故障影響因素,結合故障影響因素,歸納故障影響特征;根據故障特征,采集故障信息數據集;在有數據集....
圖2-1自行車組成
公共自行車是純機械結構組成的完整的機械體,按照各個結構間的作用及相互關系來分,可以分為車輪部分、把手部分、剎車部分、傳動部分和其他部分五個部分組成,其組成部分如圖2-1所示,其中各個部分又由更小一級的結構單元組成,各部分的組成單元及功能見表2-1。2.2.2故障因素分析及特征提....
圖2-2公共自行車日周轉率情況
為了驗證所采集的特征與公共自行車故障之間的關系,以2018年1月之前的杭州市的公共自行車數據為目標,統計時間利用率、平均日流通量(日周轉率)、平均使用時長、平均使用距離、偏差流通率和租還總量等繪制數據分析圖。圖2-3公共自行車故障因素比較
本文編號:4059194
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