智能化芯體的自診斷功能

實時監測?：持續檢測傳感器信號（如電壓、電流、頻率）是否在預設范圍內，識別異常（如斷路、短路）?。

故障分類與存儲?：通過診斷邏輯判斷故障類型（如性能下降），生成特定故障代碼（DTC）并存儲?。

告警與保護?：點亮故障指示燈，啟用備用模式（如跛行回家）維持基本運行?。

診斷接口?：通過OBD-II等接口輸出故障碼和實時數據流，支持維修定位?。

故障預警實現方法

數據驅動預警?：

監督學習?：使用隨機森林、神經網絡等算法，基于歷史數據預測故障（如分類故障類型）?。

無監督學習?：通過K-means聚類或PCA檢測異常數據點?。

閾值與模型結合?：學習機（KELM）快速建模，結合信息熵動態調整預警閾值?。

保局投影算法降維后，利用KELM預測參數殘差，統計健康狀態下的RMSE和熵值?。

自診斷實現技術

硬件自檢?：開機時檢測CPU、RAM、總線等部件，使用校驗和算法驗證ROM完整性。

周期性自檢?：運行中定期檢查關鍵模塊，通過錯誤代碼（如“ErrorX"）定位故障。