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汽车稳定性控制系统关键传感器故障诊断
  • ISSN号:0253-374X
  • 期刊名称:《同济大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:U461.91[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]同济大学汽车学院,上海201804, [2]同济大学新能源汽车工程中心,上海201804
  • 相关基金:国家“九七三”重点基础研究发展计划(2011CB711200); 国家自然科学基金(51475333)
中文摘要:

设计了基于解析模型的故障诊断算法实现传感器信号的自诊断功能,首先建立关键传感器的故障诊断算法基本框架,然后利用不同的故障诊断模型分别设计了基于等价方程与基于观测器两种故障诊断算法.等价方程算法利用车辆线性单轨模型及车辆运动学方程,将车辆操纵稳定性控制需求的传感器联系起来,并用于彼此的相互诊断.观测器方法利用车辆非线性单轨模型,通过建立龙贝格观测器提取传感器故障信息.从灵敏度与误报率两方面出发,提出了将两种算法有效融合的算法改进措施,重新制定诊断规则.实车试验的结果表明融合算法能够准确快速地诊断出微小故障,并给出故障等级.

英文摘要:

The article designed a fault diagnosis algorithm based on analytic model to achieve the self-diagnosis function of sensors signals.Firstly the article established the fundamental frame,Then two fault diagnosis algorithms were designed based on parity equations and observer. Parity equation algorithm was designed by linear vehicle model and kinematic equations which show the relations among the different key sensors signals of vehicle stability control system,and was used for them to diagnose each other.Observer algorithm was designed by nonlinear vehicle model to obtain fault information by Dragon Berger observer.Considerin g sensitivity and false warning rate,the fusion of the two algorithms were proposed to improve diagnosis effect,and the diagnosis rules were also reset.Finally,the fault diagnosis algorithm was testified through several kinds of on-road tests with different working conditions.The results showed that the algorithm can provide accurate different types fault information of different sensors as well as the fault degree.

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期刊信息
  • 《同济大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:同济大学
  • 主编:李杰
  • 地址:上海四平路1239号
  • 邮编:200092
  • 邮箱:zrxb@tongji.edu.cn
  • 电话:021-65982344
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-374X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1267/N
  • 邮发代号:4-260
  • 获奖情况:
  • 国家双百期刊,第二届国家期刊奖重点科技期刊奖,1999年全国优秀高校自然科学学报一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:34557