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时间:2017-12-29
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1、基于小波研究汽车SAS和EPS集成控制器故障诊断 【摘要】为了解决汽车SAS与EPS集成控制器在线故障诊断问题,提出将小波分析方法应用到SAS与EPS集成控制器的故障诊断研究。根据故障状态下集成系统输出电压信号的突变特性,利用小波分析奇异性检测原理检测出突变信息。为了能更精确地检测出突变信息,首先利用改进阈值函数对电压信号小波消噪,再对消噪后的电压信号进行故障检测。最后以SAS与EPS集成系统中实际故障诊断为例进行实验验证。结果表明,该方法能有效抑制噪声并实时检测故障,对集成控制器的安全运行及故障诊断具有重要的工程应用意义。【关键词】在线故障诊断集成控制小波分析信号消噪汽车半主动悬
2、架(Semi-ActiveSuspension,SAS)与电动助力转向(ElectricPowerSteering7,EPS)集成控制系统工作原理是ECU根据各传感器(扭矩传感器、车速传感器和加速度传感器)输出电压信号决定最佳的助力和最佳的减振器阻尼*。集成控制的优势在于它可以降低悬架系统和转向系统之间的干扰,改善转向和路况因素下的汽车平顺性和操稳性[1]。在集成系统中,传感器是获取信息的工具,ECU是控制指令的发出者,二者一旦出现故障整个系统将无法有效工作,因此有必要对其进行在线监测。通常传感器和ECU故障会使其输出的电压信号产生突变,如传感器内部或线路短路、断路和ECU自身性能不
3、良、电源电压不稳等故障。基于小波分析具有良好的时频定位特性及对信号的自适应能力,非常适合捕捉信号的突变信息,在传统阈值函数的基础上,本文首先基于改进阈值函数的小波消噪方法进行电压信号消噪,其次利用小波分析突变性检测原理检测出SAS与EPS集成系统的信号突变点信息及突变时刻,从而达到在线故障检测的目的。1集成控制系统故障诊断的小波分析方法针对SAS与EPS集成系统输出电压信号的实际情况,本研究应用小波分析奇异性检测方法检测出含故障的电压信号。为了能更精确的检测出故障信号,消噪环节是十分重要的。因此,在对实际故障电压信号进行检测前,首先应对信号进行消噪处理,然后再进行故障检测[2~4]。
4、1.1基于改进阈值函数的小波消噪1.1.1改进阈值函数7传统的阈值函数主要有硬阈值和软阈值两种,其应用广泛,取得了较好的效果,但是也存在一些缺陷:使用硬阈值函数时容易导致信号重构时产生震荡;使用软阈值函数时,处理前和处理后的小波系数之间总存在较大的恒定偏差,影响重构信号与真实信号的逼近程度[5~7]。本文在传统阈值函数的基础上,提出一种新的改进阈值函数如式(1)所示。(1)与传统阈值函数相比,优点在于:(1)连续性;(2)时,改进阈值函数高阶可导;(3)去噪效果可调。从而考察函数:(2)式中,时,,可知函数的渐近线为,即改进阈值函数的渐近线为,即,从而函数重构精度得到提高,去噪效果明
5、显。1.1.2消噪效果对比在Matlab环境下,选取测试参数对于硬阈值函数、软阈值函数和改进阈值函数进行仿真消噪,选取参数如(表1)所示,消噪后波形如(图1)所示,信噪比和均方差对比见(表2)。从不同阈值函数去噪后波形及性能指标中可以得出如下结论:改进阈值函数能获得更高的信噪比和更好的离散性,且能真实的保留原信号特征。1.2故障点检测选取一平滑函数的一阶导数作小波基函数,对集成控制系统输出的电压信号进行检测,可以检测出电压信号的突变点[8,9]。原理如下:7选取一平滑函数,记,a>0(3)则的一阶导数记为。以为小基波函数,信号在尺度为,位移为处的小波变换可表示为:(4)设为以尖峰脉冲
6、信号,则尖峰点处对应于的过零点;设为阶跃信号,则阶跃点处对应于的极值点。2实验验证2.1故障模式分析根据示波器观察,SAS与EPS集成系统中几种典型故障的电压信号波形总结如下:W1:断路或永久短路引起的故障,电压信号波形表现为瞬时突变为零值;W2:线束开路引起的故障,电压信号波形表现为瞬时突变为最大值;W3:瞬间短路、元件故障、自身性能不良或电源电压不稳原因引起的故障,电压信号波形表现为不断地产生尖峰脉冲。2.2故障诊断实验验证7为了验证所提出故障诊断方法的正确性和可靠性,在DASYLabv8.0数据采集软件中搭建集成控制系统故障数据采集模型,通过WAVEBOOK/512H高速便携数
7、据采集了某些故障的电压信号,在MATLAB环境下进行验证,数据采样频率77Hz,采样时间26s。2.2.1传感器故障图2(a)为采集到的主扭矩断路电压信号,表现为信号突变为零,图2(b)为采集到的扭矩传感器自身性能不良的主扭矩电压信号,表现为有很多尖峰脉冲,图2(a)和(b)中信号受到噪声的干扰已经失真;图2(c)和(d)分别为消噪后的主扭矩断路和扭矩传感器自身性能不良故障的主扭矩电压信号,可以看出选用的小波阈值法消噪可有效的消除噪声干扰,保留真实的主扭矩
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