Voltage-Based Physical Layer Fault Diagnosis for Controller Area Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Controller Area Network (CAN) is the most prevalent communication protocol used in the automotive industry. This in-vehicle network provides a means communication between Electronic Control Units (ECUs) and components within the vehicle. The recent rapid development of connected, electric, and autonomous vehicles expands the complexity and information exchange within CAN and demands an increase in the reliability of the network. Efficient system-level diagnosis functions need to be integrated over the network to ensure for reliability and enhance the ease of troubleshooting.
 This paper presents a method to identify physical CAN faults such as loss of electrical connections and shorted wires. Fault signatures of predefined physical CAN faults are used to detect and identify the failure modes. The method can identify both permanent and intermittent faults caused by, for instance, damaged connectors and vibrations, respectively.
 Diagnosis tasks are implemented on in-vehicle module by measuring and processing physical layer voltages of all CAN buses. A real-time data buffer of a predefined size is utilized to calculate health indicators from the physical layer CAN voltages. The health indicators are then compared to predefined thresholds to determine the presence and type of the fault. Compared to ground truth data, the results show that the presented method can identify with high accuracy physical CAN faults including open electrical connection and shorted wires.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle