Fault Detection and Repairing for Intelligent Connected Vehicles Based on Dynamic Bayesian Network Model

Haibin Zhang; Qian Zhang; Jiajia Liu; Hongzhi Guo

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Fault Detection and Repairing for Intelligent Connected Vehicles Based on Dynamic Bayesian Network Model

机译：基于动态贝叶斯网络模型的智能互联汽车故障检测与修复

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With the development of Internet of Things and intelligent transport system, the intelligent connected vehicle (ICV) represents the future direction of the vehicle industry. Due to the open wireless medium, high speed mobility and vulnerability to environmental impact, vehicle data faults are inevitable, which may lead to traffic jam or even accident threatening the life of the driver and passengers. At present, there are few studies for fault detection and repairing of ICV while using traditional methods directly for ICV has a low accuracy. In this paper, we propose a threshold-based fault detection and repairing scheme using a dynamic Bayesian network (DBN) model, which can obtain the temporal and spatial correlations of vehicle data for accurate real-time or history fault detection and repairing. In addition, we give an algorithm of how to select the threshold to achieve the best effect by history data before fault detection and repairing process. Finally, simulation results show that the proposed scheme possesses a good fault detection and repairing accuracy as well as a low false alarm rate compared to other available methods.

机译：随着物联网和智能运输系统的发展，智能互联汽车（ICV）代表了汽车行业的未来方向。由于开放的无线媒体，高速移动性和易受环境影响的影响，车辆数据故障是不可避免的，这可能导致交通拥堵甚至事故，威胁驾驶员和乘客的生命。目前，关于ICV的故障检测和修复的研究很少，而直接将传统方法用于ICV的准确性较低。在本文中，我们提出了使用动态贝叶斯网络（DBN）模型的基于阈值的故障检测和修复方案，该方案可以获取车辆数据的时空相关性，以进行准确的实时或历史故障检测和修复。另外，我们给出了一种在故障检测和修复过程之前如何通过历史数据选择阈值以达到最佳效果的算法。最后，仿真结果表明，与其他方法相比，该方案具有良好的故障检测和修复精度，误报率低。

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来源
《Internet of Things Journal, IEEE》 |2018年第4期|2431-2440|共10页
作者
Haibin Zhang; Qian Zhang; Jiajia Liu; Hongzhi Guo;
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作者单位

State Key Laboratory of Integrated Services Networks, School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China;

School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China;

State Key Laboratory of Integrated Services Networks, School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China;

State Key Laboratory of Integrated Services Networks, School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an, China;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Fault detection; Vehicle dynamics; Bayes methods; Sensors; Indexes; Heuristic algorithms; Monitoring;

机译：故障检测;车辆动力学;贝叶斯方法;传感器;索引;启发式算法;监控;

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