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基于小波分析的SAS与EPS集成系统故障诊断研究
| 论文题名： | 基于小波分析的SAS与EPS集成系统故障诊断研究 |
| 关键词： | 汽车半主动悬架;集成控制器;故障诊断;小波分析 |
| 摘要： | 汽车半主动悬架(SAS)与电动助力转向(EPS)集成系统可降低转向系统和悬架系统间的相互干扰影响，最大限度减少由于转向和路面不平引起的车身姿态变化，从而更好地改善汽车在转向时的行驶平顺性和操纵稳定性。要实现基于SAS和EPS集成控制系统的产品化，主要的技术难点在于集成电子控制单元的硬件设计、集成控制策略和算法的研究以及集成系统故障诊断技术的研究三个方面。论文在前期集成系统控制器开发的基础上，进行集成控制器故障诊断技术研究，具体工作如下： ⑴介绍SAS与EPS集成系统的组成及工作原理，对组成集成系统的关键部件结构及故障做了详细深入的分析，在此基础上建立SAS与EPS集成系统故障树，对故障树进行定性分析与定量分析。通过定性分析求出集成系统最小割集，深入了解集成系统故障的故障模式，为构建集成系统故障模式知识库打下基础；通过定量分析判定故障模式对集成系统影响程度，以此作为基于小波的故障诊断模式识别的评价依据。 ⑵考虑汽车行驶的安全性和维修的方便性，依据系统故障模式知识库和故障树定量分析结论，设计基于小波分析的SAS与EPS集成系统传感器和电子控制单元的故障诊断方案。同时由于信号传输过程中常常因为噪声干扰的叠加使其变得难以辨认，所以先应用小波阈值法进行信号消噪，其次再对消噪后信号进行故障特征检测和模式识别。 ⑶模拟故障信号，进行基于小波分析故障诊断的仿真分析，验证小波分析故障诊断方案的可行性和诊断的准确性；在此基础上给出了SAS与EPS集成系统故障原因查找的工程实践方法，用于简易故障维修。 ⑷以SAS与EPS集成系统的扭矩传感器和电子控制单元电压信号为例进行故障诊断试验。试验设计故障数据采集方案，实时采集扭矩传感器和电子控制单元在正常状态和故障状态时的电压信号，运用基于小波分析的故障诊断方案进行故障诊断。诊断结果表明，基于小波分析的故障诊断方法具有高灵敏性、准确性和实用性。 |
| 作者： | 孙宁 |
| 专业： | 载运工具运用工程 |
| 导师： | 陈龙;江浩斌 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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