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基于频率估计实现间接式轮胎压力监测系统的关键技术研究

基于频率估计实现间接式轮胎压力监测系统的关键技术研究

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作者：谢秀芬国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着汽车消费市场的日益升温,汽车的安全性能备受消费者的关注。主要用于在汽车行驶时实时地对轮胎气压进行自动监测的轮胎压力监测系统(TirePressure Monitoring System,TPMS)是车辆安全行驶的有效保障措施,对提高行车安全具有重要的意... 详细信息

随着汽车消费市场的日益升温,汽车的安全性能备受消费者的关注。主要用于在汽车行驶时实时地对轮胎气压进行自动监测的轮胎压力监测系统(TirePressure Monitoring System,TPMS)是车辆安全行驶的有效保障措施,对提高行车安全具有重要的意义,因此具有广阔的应用前景。基于频率估计实现间接式TPMS系统在具体实现过程中包括一系列的关键技术:轮速信号的误差处理,涉及异点剔除、消除齿轮误差、齿轮误差匹配等;非均匀采样信号的重建过程,即如何高效、快速、不失真地恢复出原始信号;共振频率的提取方法等。论文对上面关键技术进行了较为深入地研究,主要工作包括以下几个部分: (1)分析了胎压对轮胎的影响;介绍了连续时间轮胎模型和离散时间扭转振动模型;依据课题研究任务,建立了弹簧——阻尼模型。 (2)描述了轮速传感器的特性,轮速信号的测量及误差产生的原因。研究了异点剔除方法,提出了基于弹性BP神经网络分析轮速传感器误差及实现误差匹配的方法,并根据轮速信号的特点构造了BP神经网络,最终实现了对轮速信号的修正。 (3)比较分析了信号重建的几种方法,包括插值重建,基函数扩展重建等。针对非均匀采样信号的特点,提出了自适应权值梯度法(Adaptive WeightsPreconditioned Coniugate Gradient method,AWPCG)对信号进行重建。首先,将整个信号的重建过程转化为对Toeplitz方程组的求解;然后在此基础上加入了修正权值,重新得到Toeplitz矩阵;最后采用预条件共轭梯度法对Toeplitz方程组进行求解。仿真结果表明该方法精度高、没有时延,能够很好地完成对非均匀采样信号的重建。 (4)探讨了估计共振频率的两种方法:非参数化法和参数化法,比较其优缺点,选取了AR(Auto-Regressive)模型参数化法。分析了AR模型的建立和模型参数估计的方法,比较了几种参数估计的方法,通过估计的AR模型参数计算出共振频率。 (5)利用实验平台采集的不同胎压状态下的轮速信号对弹性BP神经网络分析传感器误差及误差匹配算法、自适应权值梯度法实现非均匀采样信号的重建算法和提取共振频率的AR模型参数法进行了验证。试验结果表明了论文中提出的各种算法的有效性和可行性。论文中TPMS系统算法的研究对汽车安全性理论的进一步发展和完善具有一定的参考价值和现实意义。

关键词：轮胎压力监测系统轮速传感器误差弹性BP神经网络共振频率非均匀采样信号重建

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