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基于胎内加速度信号的轮胎垂直载荷与磨损量预测算法研究
| 论文题名： | 基于胎内加速度信号的轮胎垂直载荷与磨损量预测算法研究 |
| 关键词： | 汽车智能轮胎;垂直载荷;磨损量;预测算法;胎内加速度信号 |
| 摘要： | 随着我国经济与社会的快速发展，汽车早已成为人民生活中不可缺少的一部分。轮胎是汽车与道路接触的唯一部件，与车辆行驶过程中的安全性密切相关，因此轮胎的各项状态监测有较大的现实意义。智能轮胎是一种能够满足以上需求的解决方案，可用于监测轮胎的各项状态。目前市面比较常见的智能轮胎的状态监测功能主要是胎压监测和胎温监测。其他功能（如摩擦系数监测）一般采用间接预测的方式获取轮胎的状态信息。本文首先建立了一款轮胎的简化有限元模型，并在自由滚动仿真中提取轮胎内壁中心的加速度信息，为后续预测算法的研究提供支持。之后根据这些加速度数据，分别对轮胎垂直载荷和磨损量的预测算法进行了相关研究。主要工作内容如下： （1）充气轮胎简化有限元模型建立。从轮胎截面图出发，建立简化轮胎有限元模型，通过径向刚度与轮胎接地印记等指标验证了有限元模型的有效性。轮胎内壁的加速度信号由自由滚动状态下的显式动态仿真得到，该信息将用于后续各个算法的研究及开发。 （2）加速度数据处理算法。原始的加速度数据中包含许多噪声干扰信息，用数字滤波器完成加速度数据的平滑处理。轮胎滚动速度会影响每个滚动周期内的采样点数，所以设计滤波器的参数与轮胎滚动速度相关。获得平滑曲线后，通过设计峰值识别、周期分割、特征点匹配等算法，将加速度波形进行初步处理得到了一些重要特征点的坐标，这些特征点与轮胎的自由滚动过程有较大的相关性。 （3）轮胎垂直载荷预测算法。从加速度信号的特征点出发，选取与接地印迹长度相关的特征点，依据这些特征点的坐标可以计算出轮胎的接地印迹长度。研究中发现轮胎滚动过程中的接地印迹长度与轮胎垂直载荷大小直接相关，但同时也受胎压和滚动速度的影响，因此建立接地印迹长度与载荷、胎压、滚动速度三个变量之间关系的经验公式。将加速度信号计算出的接地印迹长度代入经验公式，即可得到了轮胎垂直载荷的预测值。用加速度数据验证轮胎垂直载荷预测算法，在常用载荷范围内算法的相对误差一般不超过10%。 （4）轮胎磨损量预测算法开发。磨损与加速度信息的关系不明显，所以采用了神经网络的方法。基于（2）中提取的加速度特征点，进一步处理加速度数据，获得若干个特征值。将特征值与对应的磨损实际值作为训练集，训练后得到可用于预测轮胎磨损量的BP神经网络模型。用加速度数据验证轮胎磨损预测算法，在常见磨损范围内算法的平均绝对误差在0.3mm以内。 |
| 作者： | 王昊斌 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 卢荡 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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