无人车线控转向系统故障诊断算法研究

"本文主要探讨了无人车线控转向系统的故障诊断方法，通过分析其结构、工作原理和常见故障类型，结合线控转向系统离散动力学模型与车辆二自由度模型，利用卡尔曼滤波技术对转向管柱转角传感器进行实时故障检测，尤其针对电机的突变故障进行了诊断策略设计。实车试验验证了该故障诊断算法的有效性和及时性。" 线控转向系统是自动驾驶车辆中的关键组成部分，负责车辆的方向控制。它去除了传统的机械连接，采用电子信号来实现车辆的转向，提高了系统的灵活性和可控性。然而，这种高度集成的系统也带来了安全性与可靠性的挑战，因为任何组件的故障都可能影响整个系统的性能。 线控转向系统的构成主要包括转向执行电机、传感器（如转向管柱转角传感器）和控制器等。其工作原理是，驾驶员的转向指令通过电子信号传递给控制器，控制器再根据这些指令驱动转向电机，进而改变车轮方向。故障类型通常涉及硬件损坏、信号干扰、电机性能下降等。 在故障诊断方面，文章提出了基于卡尔曼滤波器的方法。卡尔曼滤波是一种优化的估计理论，能有效处理系统中的噪声和不确定性。通过对横摆角速度、侧向加速度和转向电机电流等关键信号的实时监测，可以构建系统的动态模型。当这些信号出现异常时，比如转向管柱转角传感器的数据偏离正常范围，卡尔曼滤波器能通过实时估计电机参数，识别出潜在的故障情况。 针对电机的突变故障，文中强调了对电机参数的实时估计。电机的性能参数如电阻、电感等的变化往往是电机故障的早期迹象。通过连续监测并分析这些参数，可以提前预警和诊断电机故障，避免因电机失效导致的严重后果。 实车试验的结果证明，提出的故障诊断算法能够有效地检测和识别线控转向系统的故障，确保了无人车在行驶过程中的安全性和稳定性。这对于无人车的开发和应用具有重要意义，因为快速、准确的故障诊断能力是保障自动驾驶系统安全运行的关键。 文章深入研究了无人车线控转向系统的故障诊断技术，提出了一种基于卡尔曼滤波的实时诊断策略，对于提高自动驾驶车辆的可靠性和安全性提供了理论支持和技术参考。这不仅有助于提升无人车的性能，也为未来智能交通系统的故障预测和健康管理提供了新的思路。