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原文传递面向自动驾驶的车辆线控制动系统功能安全研究

论文题名：	面向自动驾驶的车辆线控制动系统功能安全研究
关键词：	自动驾驶;线控制动系统;故障诊断;BP神经网络;传感器
摘要：	近年来，随着车辆的电动化、网联化、智能化、共享化的普及程度日益升高，自动驾驶车辆技术也蓬勃发展。相较于传统车辆，取消了驾驶员操控的自动驾驶车辆需要具备更严格的安全等级，电子电气部件的增加使得自动驾驶车辆的集成度越来越高，电气架构也更加复杂。当自动驾驶车辆存在设计缺陷时，可能会酿成严重的安全事故，同时还浪费了大量的人力、物力和财力，削弱了民众对自动驾驶技术的信心。　　线控制动系统作为底盘综合控制系统的核心之一，是实现自动驾驶车辆制动操作的底层基础，它取消了传统制动系统中一些复杂的液压管路，而由部分电子元器件和电气执行机构代替，布置简单，开发成本低。自动驾驶车辆通过传感器接收外界信息，自动驾驶计算单元计算制动系统所需要的制动强度，由制动控制器直接向执行机构发送指令实现制动操作。当线控制动系统发生电子电气故障时，可能会导致整个系统发生失效，从而给交通参与者带来不可预估的风险。因此，如何在设计阶段就将线控制动系统的潜在危险识别出来，设计可靠的安全策略来避免危害的发生成为了当下研究的重点。ISO26262功能安全标准是当下使用最广泛的车辆设计准则之一，它的提出为车辆电子电气系统的功能安全开发提供了指导，与安全相关的车辆电气系统需遵循该设计标准，以将失效风险降低到合理的范围内。　　本课题参考ISO26262功能安全标准，对自动驾驶车辆下的线控制动系统展开了研究，以提升线控制动系统的安全性，具体的研究内容如下：　　（1）进行线控制动系统的功能安全概念设计。依据功能安全标准的第三部分概念阶段内容，首先确定系统的功能相关项与系统应用范围，再采用危害分析手段，对系统进行危害分析和风险评估。危害分析和风险评估主要采用了HAZOP（危害可操作性分析）和STPA（系统理论过程分析）两种分析方法，先确定车辆的驾驶模式和运行场景，再通过HAZOP中安全关键引导词识别可能导致的系统失效。在此基础上，基于STPA方法建立线控制动系统的控制结构，识别内部组件之间存在的不安全控制行为，并分析不安全控制行为存在的致因。最后，依据不安全的组件交互会导致的危害事件，根据S，E，C三个评价指标进行ASIL等级分类，确立线控制动系统的安全目标和功能安全要求。　　（2）进行线控制动系统控制器的功能安全设计。为满足相应的功能安全需求，需要对制动控制器进行安全机制的设计和监控策略的开发，主要包含的功能安全监控策略有：MCU冗余校验功能安全策略，通过主辅MCU的协同控制提高故障的容错能力；CAN通信故障的监控策略，针对节点短路、短路故障，节点收发器故障以及数据链路层故障进行了探索；信号调理模块监控策略，针对压力传感器失效和ADC模块故障，设计了相关检测机制和故障处理措施；电磁阀驱动模块故障，依据电磁阀驱动芯片的驱动反馈状态，设计驱动模块的故障检测算法，完成功能安全的设计。　　（3）基于小波包分解和BP神经网络的高速开关电磁阀故障诊断。高速开关电磁阀作为线控制动系统执行机构的核心电气部件，功能安全的设计思想是建立实时性高、诊断能力强的故障诊断策略。首先从电磁阀的工作原理出发，分析电磁阀的失效机理和故障模式，根据电磁阀工作阶段包含的磁路模型，电路模型以及运动模型，建立Matlab/Simulink仿真平台。结合电磁阀工作过程的仿真模型，通过改变电磁阀性能参数来模拟电磁阀常见的故障种类。在分析电磁阀瞬态响应特性的基础上，提取驱动端电流变化率作为故障诊断的原始数据。通过三层小波包分解技术，将重构信号的能量特征向量归一化，并作为故障诊断的输入。最后开展基于BP神经网络的故障诊断算法研究，选定输入、输出神经元个数和激励函数，建立最终的三层神经网络拓扑结构，完成数据样本的训练和测试，诊断结果显示，该故障诊断算法能够达到较高的诊断正确率，证明高速开关电磁阀的功能安全监测机制可行。
作者：	杨涛
专业：	车辆工程
导师：	高振海
授予学位：	硕士
授予学位单位：	吉林大学
学位年度：	2022