[1]唐伟萍 赖德鹏.基于阿里云的车辆故障诊断系统的研究[J].大众科技,2022,24(09):18-21.
 Research on Vehicle Fault Diagnosis System Based on Alibaba Cloud[J].Popular Science & Technology,2022,24(09):18-21.
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基于阿里云的车辆故障诊断系统的研究()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
24
期数:
2022年09
页码:
18-21
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2022-09-20

文章信息/Info

Title:
Research on Vehicle Fault Diagnosis System Based on Alibaba Cloud
作者:
唐伟萍 赖德鹏 
(广西电力职业技术学院,广西 南宁 530007)
关键词:
阿里云车辆诊断故障诊断
Keywords:
Alibaba cloud vehicle diagnosis fault diagnosis
文献标志码:
A
摘要:
近来年互联网技术迅猛发展,车辆故障诊断也朝智能化、自动化迈进,远程诊断成为一个重要的发展方向。文章研究基于阿里云,设计和开发一个车辆故障诊断系统,该系统通过终端OBD接口与车辆ECU连接,获得车辆的车况信息和故障情况,使用NB-IoT无线通信技术将封装好的车辆数据传输至云端服务器,不同的用户通过客户端访问云端数据库,按需获得车况信息,故障信息或者监管部门需掌握的信息,从而提高车辆的安全性,减少故障引起的尾气排放。实验测试表明,系统操作界面友好,使用方便,体验感佳,能够实现预期目标,具有一定的应用价值。
Abstract:
In recent years, with the rapid development of Internet technology, vehicle fault diagnosis is also moving towards intelligence and automation. Remote diagnosis has become an important development direction. This paper studies the design and development of a vehicle fault diagnosis system based on Alibaba cloud. The system connects with the vehicle ECU through the terminal OBD interface to obtain the vehicle condition information and fault condition, and uses NB-IoT wireless communication technology to transmit the encapsulated vehicle data to the cloud server. Different users access the cloud database through the client to obtain the vehicle condition information, fault information or information required by the supervision department needs to be mastered, so as to improve the safety of vehicles and reduce the exhaust emission caused by faults. The experimental test shows that the system has friendly operation interface, convenient use, good experience, can achieve the expected goal, and has certain application value.

参考文献/References:

[1] 孙丽娟. 基于云平台的车辆故障诊断系统的研究[D]. 杭州: 浙江科技学院,2020. [2] 闫旭普. 基于OBD检测数据的车辆尾气排放远程监测系统设计[D]. 北京: 北京工业大学,2016. [3] 周鹏. 基于Android平台和OBD-Ⅱ的车联网应用系统设计与开发[D]. 重庆: 重庆大学,2016. [4] 谢江浩,彭忆强,黄志东,等. 基于Android和车载OBD的车辆参数实时采集系统[J]. 西华大学学报(自然科学版),2016,35(2): 61. [5] 陈传灿,徐聪. 汽车OBD系统发展综述[J]. 汽车零部件,2016(7): 94-96. [6] 董晓玲. 基于OBD设备的车辆总线远程诊断及状态监测[D]. 北京: 北京理工大学,2016. [7] 匡书池. 基于4G的OBD远程监控系统设计[D]. 合肥:合肥工业大学,2019. [8] 祁凯. 面向车联网的车载故障诊断系统的设计与实现[D]. 杭州: 浙江工业大学,2015. [9] 王璇喆. 基于OBD的车载远程数据终端的设计与开发[D]. 长春: 吉林大学,2017. [10] 潘益斌. 基于OBD的汽车数据通信研究与应用[D]. 杭州: 杭州电子科技大学,2015. [11] 李佩. 面向车联网应用的OBD车载终端的设计与实现[D]. 上海: 上海交通大学,2017. [12] 张笑忠. 基于云平台的高性能WEB电商平台的优化研究与实现[D]. 吉林: 吉林大学,2020.

相似文献/References:

[1]唐伟萍 赖德鹏.基于案例信息检索的汽车故障诊断系统的构建[J].大众科技,2022,24(10):4.
 Construction of Vehicle Fault Diagnosis System Based on CaseInformation Retrieval[J].Popular Science & Technology,2022,24(09):4.
[2]柴寿海.基于STM32的智能大棚控制系统[J].大众科技,2023,25(8):1.
 Intelligent Greenhouse Control System Based on STM32[J].Popular Science & Technology,2023,25(09):1.

备注/Memo

备注/Memo:
(2022KY1348)。 【作者简介】唐伟萍(1983-),女,广西玉林人,广西电力职业技术学院副教授,研究方向为计算机技术应用。
更新日期/Last Update: 2022-10-14