基于鍵合圖方法的智能汽車測量不確定度精確診斷

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基于鍵合圖方法的智能汽車測量不確定度精確診斷

故障檢測與隔離的方法在工程實踐中發揮著很重要的作用，其可以避免出現臨界情況，而臨界情況下故障的傳播會影響到系統的動力學特性。利用已有的參數和所有線性時不變系統以及一部分非線性時不變系統的測量不確定度，通過鍵合圖的方法，提出了一種故障檢測與隔離的方法。對測量過程中的不確定度進行分析與診斷，在進行了相應的理論推導后將以上方法應用到智能汽車上，并在1/4智能汽車部分進行驗證。

采用鍵合圖的方法，提出了一種在圖表上直接確定測量不確定度的方法。利用鍵合圖結構及因果關系的性質，進行精確診斷。所介紹的方法的優點不僅在于可以使用圖形工具對測量不確定度進行分析，同時也可以設計高精度的故障診斷和隔離方法。此外，這種方法還很容易實現自動化（可以在線性不變系統以及一部分非線性系統上實現自動化），所以同樣適用于大規模的系統。同時，該方法也可以處理參數故障，這是現有方法（如等價空間法）無法解決的。

在自動巡航汽車電子機械式牽引系統中應用驗證上述方法。將上述方法應用于1/4汽車模型，該車由4個電子機械式控制輪和兩套轉向控制系統組成。對3個不同的物理量（電流、轉子角速度、車輪角速度）進行測量。將模型分成3個運動學部分：①電子部分反映了執行機構的功率特性；②機械機構部分表征了轉子的動力學特性；③負荷部分考慮了車輪與地面之間相互作用引起的滑移特性。為了更好地觀察仿真結果，利用Matlab/Simulink和用于工程研究的自動駕駛模擬器CALLAS/SCANeR進行協同仿真。

試驗結果表明，當電子機械式系統存在電流和電壓的測量不確定度時，該方法可以對輸入信號進行精確檢測。驗證結果也表明，診斷系統的性能取決于傳感器的精度。

刊名：Mechatronics（英）

刊期：2012年第22期

作者：Youcef Touati et al

編譯：王培德