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分布式线控底盘车辆车轮转角传感器故障诊断与车辆状态估计研究

分布式线控底盘车辆车轮转角传感器故障诊断与车辆状态估计研究

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作者：王紫煦吉林大学

学位级别：硕士

在汽车线控技术的高速发展背景下,分布式线控底盘车辆在结构布置和车辆状态感知等方面相对于传统车辆具有较大优势,为研究智能驾驶新技术提供了良好的平台。可靠、准确、实时的获取行驶过程中车辆状态是实现车辆智能控制算法、保证车辆... 详细信息

在汽车线控技术的高速发展背景下,分布式线控底盘车辆在结构布置和车辆状态感知等方面相对于传统车辆具有较大优势,为研究智能驾驶新技术提供了良好的平台。可靠、准确、实时的获取行驶过程中车辆状态是实现车辆智能控制算法、保证车辆行驶安全的前提。然而,车辆行驶中很多关键车辆状态参数受噪声、测量难度等因素影响无法直接或通过低成本的传感器测量。利用分布式线控底盘车辆具有能够获取更多车辆行驶状态信息的特点,建立车辆状态估计算法已经成为准确获取车辆行驶状态的主要技术途径。车辆状态估计算法的基本思想主要是结合车辆动力学模型和现有车载传感器测量值对汽车行驶状态进行估计。在车辆状态估计算法的设计中,准确的车轮转角信息对保证车辆状态估计算法有效性和车辆控制算法正常工作有着重要影响。但是,由于车轮转角传感器受环境影响易发生故障,如何在车轮转角传感器故障时准确诊断,并在传感器故障后仍能保证准确获取车轮转角值对分布式线控底盘车辆行驶安全具有重要意义。另一方面,基于模型的车辆状态估计算法在车辆质量参数变化情况下存在准确性降低的问题,对车辆行驶安全存在一定影响。因此,针对分布式线控底盘车辆能够感知更多车辆状态参数的特点,为保证车辆行驶安全。本文依托国家重点研发计划项目“多系统高效集成轮毂电机行动模块与整车转矩矢量分配技术”(项目编号:2021YFB2500703)和吉林省科技发展计划项目“线控一体化底盘电动汽车自动换道决策与控制研究”(项目编号:20230101121JC),围绕分布式线控底盘车辆车轮转角传感器故障诊断和车辆状态估计等展开研究,具体包括以下几个方面的研究工作:(1)分布式线控底盘车辆模型的建立:首先,为准确、有效的设计车辆状态估计器,本文建立了分布式线控底盘车辆非线性动力学模型。选取典型分布式线控底盘车辆行驶特征工况与Car Sim软件中的车辆模型进行仿真对比,验证模型准确性。(2)车轮转角传感器故障诊断算法的建立:为准确诊断车轮转角传感器故障并在传感器故障情况下准确获取车轮转角,保证车辆行驶安全性。首先,建立线控转向电机数学模型,基于扩展卡尔曼滤波算法建立车轮转角估计器;然后,通过残差卡方检验法诊断车轮转角传感器故障,当识别到传感器故障后,向车辆状态估计算法输出车轮转角估计值;最后,为验证算法有效性,分析典型传感器常见故障形式,并基于MATLAB/Simulink搭建仿真实验平台,验证传感器在不同故障条件下的车轮转角估计算法准确性和故障诊断算法有效性。(3)车辆状态估计算法的设计:结合分布式线控底盘车辆四轮转角和驱动转矩可知的特点,针对车辆质量参数变化对车辆状态估计算法精度的影响问题。首先,建立融合了递归最小二乘算法和K-最邻近算法的车辆质量估计器,通过车辆质量融合估计策略实时估计车辆质量,保证车辆质量估计精度;其次,搭建了基于双无迹粒子滤波的分布式线控底盘车辆状态估计器的双观测器架构算法,以实现对车辆状态参数的准确观测。其中,估计算法模型中车辆质量参数通过融合车辆质量估计器实时估计获取,避免由于车辆质量参数变化造成的车辆状态估计精度下降;然后,设计了K-最邻近算法数据集自更新策略,通过收集行驶过程中车辆数据,更新数据集和算法模型,从而提高K-最邻近算法估计精度;最后,基于Car Sim和MATLAB/Simulink联合仿真平台搭建算法模型并建立仿真工况验证算法准确性和有效性。(4)基于驾驶模拟器仿真实验算法验证:为进一步验证本文所建立的分布式线控底盘车辆传感器故障诊断和车辆状态估计算法有效性和实时性,搭建驾驶模拟器仿真实验台并进行仿真试验验证。在Car Sim软件设置车辆模型和对应仿真环境,并通过NI PXI实时采集数据。基于驾驶模拟器在传感器正常和传感器故障情况下对本文所建立的算法进行验证,实验结果表明算法实时性和准确性较好。同时,验证了本文所建立的K-最邻近节点算法数据集自更新与算法自学习策略的有效性。

关键词：分布式线控底盘车辆传感器故障诊断车辆状态估计车辆质量估计双无迹粒子滤波算法

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