autosar DTC

时间: 2023-08-10 17:07:02 浏览: 119
回答: Autosar中的DTC(Diagnostic Trouble Code)是指诊断故障码,用于表示发生在车辆电子控制单元(ECU)中的故障。根据ISO发布的标准14229-1,DTC状态位被引入用于获取有关故障的详细信息,包括故障发生的时间、是否已经恢复、发生次数等细节信息。每个DTC都有对应的DTC状态位,由一个字节表示,每个bit都有其重要含义,用于确保对故障的全面了解和快速定位。因此,通过使用DTC和DTC状态位,Autosar系统可以更好地进行故障诊断和故障处理。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [AUTOSAR基础篇之DTC](https://blog.csdn.net/weixin_48120109/article/details/124832663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

autosar DTC配置默认值

### 关于 AUTOSAR 中 DTC 的默认配置 在 AUTOSAR 环境下,DTC (Diagnostic Trouble Codes) 默认配置主要通过 Diagnostic Event Manager (Dem) 模块来管理。对于每一个诊断事件(Event),可以定义一系列属性,这些属性决定了当该事件发生时的行为。 #### 1. 故障检测阈值 故障检测阈值用于决定何时触发特定类型的错误报告。通常情况下,默认设置会依据具体应用需求而定,但在某些标准化场景中可能会有推荐值。例如,在发动机管理系统里,转速传感器信号丢失可能被设定为立即触发严重级别的警告[^1]。 #### 2. 存储策略 存储策略涉及如何以及在哪里保存已发生的故障信息。一般而言,默认行为是在非易失性内存(NVM)中记录所有的永久性和临时性的DTCs。这允许即使车辆重启后仍能读取到之前的故障历史数据[^4]。 #### 3. 报告机制 针对不同等级的故障,默认会有不同的上报方式。比如轻微问题可以通过周期性的通信报文发送给上层应用程序;而对于危急情况,则应即时通知并采取相应措施,如进入安全模式或执行紧急停机程序[^2]. ```c++ // 设置操作循环状态停止 Dem_SetOperationCycleState(IGNITION, DEM_CYCLE_STATE_STOP); ``` #### 4. 清除条件 清除条件是指满足哪些前提才能将某个已经存在的DTC标记为“已修复”。常见的做法是连续多次正常运行无误之后自动清除相应的代码,或是接收到外部命令手动清零[^3].

autosar DTC状态改变回调接口函数

AUTOSAR中DTC状态改变回调接口函数是DiagnosticCallbackFunction类型的函数,其定义如下: ``` typedef P2FUNC(void, DIAG_APPL_CODE, DiagnosticCallbackFunction)( uint8 ServiceId, uint8 TestId, uint8 DTCStatusOld, uint8 DTCStatusNew ); ``` 其中,参数的含义如下: - ServiceId:表示服务ID,即触发状态改变的服务ID。 - TestId:表示测试ID,即触发状态改变的测试ID。 - DTCStatusOld:表示状态改变前的DTC状态。 - DTCStatusNew:表示状态改变后的DTC状态。 在使用DTC状态改变回调接口函数时,需要实现一个具体的函数,其名称可以自行定义。该函数需要按照上述定义,接受四个参数,并在函数体内编写对状态改变的处理逻辑。在需要使用DTC状态改变回调接口函数的地方,可以将该函数作为参数传递给相应的API函数。当DTC状态发生改变时,API函数会自动调用该函数,执行相应的处理逻辑。
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三自由度机械臂神经网络自适应控制,径向基函数逼近动力学与未知反馈状态的高增益观测器应用,机械臂自适应神经网络控制,机械臂为三自由度,神经网络逼近系统的动力学和滞回非线性。 利用径向基函数的神经网络近似机器人的动力学。 对于系统状态未知的输出反馈,采用高增益观测器估计系统状态。 ,核心关键词:机械臂; 自适应神经网络控制; 三自由度; 神经网络逼近; 动力学; 滞回非线性; 径向基函数; 输出反馈; 高增益观测器。,基于神经网络的自适应控制:三自由度机械臂的滞回非线性动力学逼近研究
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