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智能无人驾驶汽车是近几年来新兴产品，智能无人驾驶汽车寻常是指无人驾驶、自决推动，由无线电遥控或本身步伐操纵举行自决导航的汽车。智能无人驾驶汽车寻常操纵正在科考探险、星球探测、作战谍报网罗等范围中。目前服役的智能无人驾驶汽车首要有：MQ-1 Predator “捕食者”、MQ-9 Reaper “收割者”、RQ-4Global Hawk “环球鹰”等。智能无人驾驶汽车因为其计划本钱低、无职员伤亡危险、存在才略强、机动本能好等特色被通俗操纵正在军事范围和科研范围，也是来日汽车创制业的发扬偏向。智能无人驾驶汽车事业境遇卑劣，事业境遇温度转化很是，比方正在极地探险和月球探测等操纵范围中，事业境遇温度正在零下几十摄氏度，动员机运转形态受到境遇温度的挫折较大，容易发生毛病，钻探智能无人驾驶汽车动员机的毛病检测优化本事，具有庞大的实践价钱和事理 [1] 。

守旧本事中对智能无人驾驶汽车动员机毛病诊断本事采用呆板振动体系信号明白算法，关于智能无人驾驶汽车动员机低噪声、低振动事业条款下毛病检测恶果欠好。提出一种基于众阵元超声换能波束指向性明白的智能无人驾驶汽车的动员机毛病检测算法。针对守旧本事的漏洞，举行算法鼎新，抬高对动员机的毛病检测本能，体系测试和仿切实验验证了本文毛病检测算法的卓绝本能。

智能无人驾驶汽车动员机毛病检测和诊断的底子道理是通过有用检测动员机的相闭参数并举行信号与新闻的照料和明白，告终对智能无人驾驶汽车动员机的运转情状、毛病品种、毛病理由部位和趋向的识别和占定。智能无人驾驶汽车动员机属于高严谨仪器 [2-5] ，本文钻探的智能无人驾驶汽车动员机构制构造如图1所示。该型智能无人驾驶汽车动员机属于严谨合金原料制成，创制的难度大价钱高，于是需求采用无损检测的本事举行毛病检测 [6] 。而通例的检测格式无人驾驶汽车动员机监测，超声波检测以及射线检测法等要领，不行很好的正在今世航空动员机的叶片体积小通道繁杂的处境下举行较好的毛病检测。

通过一共区域的红外亮点漫衍来占定是否映现涂层的裂纹或者剥落处境的爆发。航空动员机的冷却通道是正在叶片内部的通道，通过引入冷却气体，使得叶片的温度不至于过高，而正在实践行使经过中不妨会映现通道的窒碍，使得一共叶片的散热不畅，以致叶片过热酿成一共智能无人驾驶汽车动员机空动员机映现毛病。

通过上述明白和构造模子计划可睹，对智能无人驾驶汽车动员机的毛病检测需求修筑动员机毛病信号模子，计划有用的动员机毛病检测算法。正在动员机毛病特性搜求经过中，最中央的实质是搜求动员机运转特性，而且将这些特性组成一个数据凑集。筑立动员机全数特性的数目可以用 q 举行刻画，该凑集中元素的数目可以用 r 举行刻画，依据上述数据可能征战一个矩阵，其公式如下所述：

上述矩阵中的每个元素都用来刻画动员机毛病特性的参数，依据上述矩阵，可能取得无人驾驶汽车动员机特性的闭连数据。

依据上面阐扬的本事，可以举行无人驾驶汽车动员机毛病特性提取和信号模子修筑，从而为毛病检测和发现供应按照。

正在上述模子修筑的基本上，本文提出一种基于众阵元超声换能波束指向性明白毛病检测算法，告终对毛病检测算法的鼎新。

众阵元超声换能波束指向性毛病特性组成的凑集可能用 {(zk ,ak ) } 表现，依据下述公式可以对上述动员机毛病特性举行初始分类：

通过上述算法鼎新计划，抬高了对动员机毛病检测本能，最终正在提取毛病特性的基本长进行专家体系识别和毛病分类诊断，最终告终诊断决定，通过仿切实验举行本能验证。

最终，为了验证本文提出的基于众阵元超声换能波束指向性明白的智能无人驾驶汽车的动员机毛病检测算法的本能，举行一次仿切实验。尝试中，修筑众阵元超声换能波束面，修筑毛病检测诊断体系。收集到的无人驾驶汽车动员机毛病特性数据如图2所示。

最终正在提取毛病特性的基本长进行专家体系识别和毛病分类诊断，最终告终诊断决定，进而告终毛病检测数据明白，取得动员机的毛病检测结果如图3所示，从图3可睹，采用本文本事，能确凿告终对动员机各类毛病类型的判别和数据明白，毛病数据聚类本能较好，检测本能较守旧本事抬高43%，具有较好的操纵价钱。

通过对智能无人驾驶汽车的动员机毛病检测算法的鼎新抬高对动员机毛病的诊断才略。守旧本事中对智能无人驾驶汽车动员机毛病诊断算法采用呆板振动体系信号明白算法，关于智能无人驾驶汽车动员机低噪声、低振动事业条款下毛病检测恶果欠好。提出一种基于众阵元超声换能波束指向性明白的智能无人驾驶汽车的动员机毛病检测算法。举行动员机毛病检测信号模子修筑，提取众阵元超声换能波束指向性特性，告终毛病检测。最终正在提取毛病特性的基本长进行专家体系识别和毛病分类诊断，最终告终诊断决定。仿真结果声明，本文算法能确凿告终对动员机毛病的诊断和判别，检测本能抬高昭彰，揭示了较好的操纵价钱。

[1] 缪鹏程,米小兵,张淑仪等.超声红外热像检测中缺陷发烧的瞬态温度场的有限元明白[J]. 南京大学学报(自然科学), 2005, 41(1):98-104.

[2] 徐子豪,张起飞.基于语音识别和无线传感搜集的智能家居体系计划[J].揣度机丈量与操纵. 2012, 20(1): 180-182.

[3] Gareth Jones1 and Emma C. Teeling. The evolution of echo⁃location in bats[J]. TRENDS in Ecology and Evolution.March 2006, 21(3): 149-156.

[4] M Ayub, M H Tiwana, A B Mann. Propagation of Sound in Duct with Mean Flow[J]. Commun No

nlinear Sci Numer Simulat, 2009(14): 3578-3590.

[5] 张晓戎,王程成,胡光波,等.混沌差分优化数据聚类及正在毛病诊断中的操纵[J].压缩机技能，2013, 6: 16-20.

[6] 袁永,段奇智,张毅,等.油井数据收集及高效DLL函数数据传输本能告终[J].揣度机与数字工程，2013, 41(10):1628-1631.

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