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基于BP神经网络的ESP故障诊断研究

时间:2017-01-27 14:36来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是系统工程论文,本文主要研究衡量汽车稳定性的重要状态参数:横摆角速度、质心侧偏角、侧向加速度以及路面附着系数对汽车行驶的影响,并对横摆角速度传感器、侧向加速度
第 1 章   绪论
 
1.1   论文的研究背景和意义
随着我国经济的迅速增长,人们物质生活水平不断提高,汽车逐渐成为各个家庭的必需交通工具。据中国汽车工业协会发布数据,在 1.6L 及以下排量汽车的购置税减半这一国家政策的推动下,2015 年我国汽车产销量超过 2450 万辆,比上年分别增长 3.3%和 4.7%,而乘用车作为我国汽车产品的主体,2015 年比例进一步提高,已达到汽车总量的 86%,首次超过 2000 万辆,增速达到了 7.3%,中国品牌乘用车共销售 873.76 万辆,同比增长 15.3%。汽车销量总体呈现平稳增长的态势,创全球历史新高,连续七年蝉联全球第一。汽车数量的增加给人们的出行提供了便利,一方面反映了经济发展的良好态势,而另一方面却带来了更多负面问题,如环境污染、噪声污染、交通拥堵、交通事故等[1]。 其中,首当其冲的是对人们和社会造成巨大损失的交通事故问题。根据公安部交管局截至 2015 年 2 月 4 日公布的数据,我国机动车保有量达 2.64 亿辆,其中汽车 1.54亿辆;机动车驾驶人突破 3 亿人,其中汽车驾驶人超过 2.46 亿人,驾龄不满 1 年的驾驶人 2967 万,占总数的 9.82%。 随着汽车数量和驾驶人数的不断增加,必然导致道路交通事故的频繁发生,交通事故造成的死伤人数及经济损失都十分巨大。为了满足人们对汽车行驶过程中安全性和稳定性的要求并减少人员伤亡及经济损失,全球的各大汽车及零部件厂商纷纷合作,致力于生产带有更安全更稳定的控制系统的汽车[2]。相继推出的辅助驾驶员操作的稳定控制系统有制动防抱死系统(Anti-lock Braking System,ABS)、驱动防滑系统(Acceleration Slip Regulation,ASR)、牵引力控制系统(Traction Control System,TCS)、电子制动力分配系统(Electric Brake-force Distribution,EBD)、电子稳定程序(Electronic Stability Program,ESP)、自动巡航系统(Adaptive Cruise Control System,ACC)等[3-4],其中 ESP是汽车主动安全方面的革命性产品,许多国家及组织已经通过立法,强制新上市的车辆必须配备 ESP 系统[5],例如美国在 2007 年颁布法律规定从 2012 年起,所有总重量在 4.5吨以下的汽车必须装配 ESP;欧盟也规定从 2011 年 11 月起,在欧盟注册的新生产的乘用车和商用车都必须装配 ESP;随后日本、澳大利亚、加拿大等发达国家也通过立法,对车辆配备 ESP 有所要求。 
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1.2   ESP 系统介绍 
ESP(Electronic  Stability  Program)作为电子稳定程序控制系统,主要功能是在异常路面、危机工况和紧急情况下,对车辆动态行为的安全实施主动干预和控制[5]。它通过控制分配每个车轮不同的制动力,使轮胎与路面间具有较好的附着力,ESP 对车辆的不良行驶状况敏感性很高,能有效地控制车辆过度转向、转向不足、侧滑、甩尾等失稳状况,在减少道路交通事故,提高行车安全性方面做出巨大贡献。全球各大汽车生厂商对汽车电子稳定系统的命名各不相同,如 Volvo 公司命名为 DSTC,Infiniti、Toyota 称其为VDC,Acura称其为 VSA,BMW、Jaguar、Land Rover称其为 DSC,而
Mercedes-Benz、Chrysler、Dodge 称其为 ESP,这些命名虽然不同,但控制原理及控制目标几乎是相同的[3-4][6]。 Bosch 公司在 ABS 和 TCS 的基础上,经过大量的汽车横向和纵向动力学研究实验,在汽车稳定控制技术上实现了突破,推出了 ESP,来防止汽车在弯道上行驶或变换车道时发生侧翻,确保汽车良好的线内行驶稳定性。ABS 和 TCS 对汽车的控制是被动的[7-9],而 ESP 绝不仅是 ABS 和 TCS 两者的叠加,它属于主动安全系统[10-11]。ESP 能够对人和车进行实时监控,通过分析驾驶员意图和监测车辆行驶状况来对车辆进行主动控制,在汽车行驶过程中能够有效地纠正驾驶者的错误操作,实现辅助驾驶。 
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第 2 章   整车系统建模 
 
目前,国内外研究和应用较多的车辆模型(底盘模型)有二自由度(通常用作理想模型或参考模型)、四自由度、六自由度、七自由度、八自由度等,这些模型的建立往往忽略了很多因素,因此难以贴近真实汽车的行驶情况。我们知道,模型的自由度(Degree of Freedom,DOF)数量越少,离理想模型越接近,建模就越容易,但是忽略的因素就越多,考虑较少自由度的车辆模型必然和真实汽车的行驶状况相差较远。为了使建立的车辆模型更加贴近真实汽车,模拟实车运行的真实情况以便于研究汽车 ESP 传感器的故障诊断,必须建立一个既全面又完整的车辆模型。本文所采用的十五自由度整车模型,是由 AMESim 软件自带的 Vehicle System Dynamics Solutions Demos 中的模型经过修改得到的,该模型自由度较多,其精确程度远高于上面提及的车辆模型,为 ESP传感器故障诊断的深入研究提供了可靠的仿真平台支持。 AMESim 虽在建模方面的功能十分强大,但是不擅长处理数据和设计控制器,而这方面一直处于遥遥领先地位的是 MATLAB。因此本文采用 AMESim 与 MATLAB 联合仿真,设计基于 BP 神经网络的故障诊断系统。 
 
2.1   AMESim 软件简介 
AMESim(Advanced  Environment  for  Simulations  of  Engineering  System[10])是法国IMAGINE 公司于 1995 年推出的一种“高级建模和仿真平台”,其所有模型都由专家设计,并做了严格测试和大量实验验证。由于该软件偏向于专业的物理系统设计,使研究人员不必因系统建模工作浪费过多的精力,既缩短了研发周期,又节约了科研费用,赢得众多学者及科研人员的青睐。 将 AMESim 软件的优点简单归纳如下: ①图形化物理建模方式,不需编程; ②自带 40 多个元件库,涵盖众多领域:传动、信号、机械、液压、汽车动力学等; ③建模方式多样化:数学方程、模块图、元素、元件; ④自带鲁棒性极强的智能求解器,仿真精度高; ⑤带有众多分析的工具,便于优化系统:模型简化、线性化、频谱分析等.
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2.2   整车系统模型的搭建 
图 2.3 是修改后的 15 自由度整车模型,该模型涵盖了一般汽车的各个系统模型,包括底盘、轮胎、转向、制动、悬架、传感器及路面信息[10],此外该模型还包含了空气动力学模型等因素。它和 AMESim 软件 Vehicle System Dynamics Solutions Demos 自带的整车模型相比,增加了 ABS 和 ESP 两个模块,相当于在汽车上加入了 ABS 和 ESP两个稳定控制系统,这样,我们在原有模型基础上稍微修改,便可建立涵盖各种复杂系统的整车模型,在数学建模上为我们省下许多时间和精力,而且该整车系统带有的传感器模型(图 2.4)和路面-轮胎模型(图 2.5)对我们研究 ESP 及其传感器的故障诊断十分便利。 
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第 3 章  基于 BP 网络的 ESP 故障诊断 ........ 23 
3.1  ESP 单个传感器的故障诊断原理 ..... 23 
3.2  ESP 两个传感器的故障诊断原理 ..... 26 
3.3  BP 网络模型的训练 ...... 27
3.4  BP 网络观测器的稳定性证明 ........ 29 
3.5  基于 BP 网络的路面附着系数估计 .... 31 
3.6  本章小结 .... 33 
第 4 章  仿真实验与结果分析 ..... 35 
4.1  仿真输入及参数的设置 ............. 35 
4.2  ESP 单个传感器的故障诊断 ......... 37
4.3  ESP 两个传感器的故障诊断 ......... 48 
4.4  路面附着系数估计的仿真结果 ....... 51 
4.5  本章小结 .... 53 
第 5 章  全文总结和展望 ......... 55 
5.1  全文总结 .... 55 
5.2  研究展望 .... 55 
 
第 4 章   仿真实验与结果分析 
 
4.1   仿真输入及参数的设置 
通常情况下,汽车的仿真实验与真实汽车行驶情况会存在一些差异,有些差异无法弥补,如模型不确定性和噪声干扰等等,但有一部分差异是我们人为可以调节的,例如,在恶劣的工况下(低附着路面、驾驶员对转向的操作等),真实汽车会发生失稳甚至侧翻,而我们的仿真实验却完全可以进行,这就需要我们所设置的仿真输入和仿真参数满足以下两个使汽车不失稳的条件,车辆不失稳,我们才能把精力都集中放在汽车 ESP传感器的故障诊断问题上。虽然汽车在四种不同路面下的行驶状况差异较大,但从图 4.4 可以看出,基于 BP网络的横摆角速度估计值与实际值相差不大,而且网络估计误差的最值主要集中在第 1秒和第 7 秒附近,产生这样残差的原因是仿真的输入方向盘在第 1 秒开始转向,而在第7 秒方向盘回正,转向停止,也就是说,驾驶员的转向操作对网络估计误差影响较大。根据四个残差曲线设置横摆角速度传感器的故障阈值,用于横摆角速度传感器的故障诊断。 
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总结 
 
由于人们对汽车主动安全性要求越来越高,汽车稳定控制系统 ESP 逐渐成为汽车的标准配置。因此,开展汽车 ESP 系统的故障诊断研究显得十分必要且具有重大实际意义。 通过查阅文献资料,对 ESP 系统的结构组成、工作原理有较为清晰的认识;对各类故障诊断技术及应用有了一定的了解,重点阐述基于模型和基于数据两类目前应用较多的故障诊断方法,介绍各类故障诊断方法的优缺点。 本文完成的研究工作如下: 
(1)根据研究需求,在 AMESim 与 MATLAB 联合仿真环境下,搭建了整车模型并设计了基于  BP 神经网络的 ESP 故障诊断系统,可用来诊断单个传感器和两个传感器的故障,该系统实际上是将 BP 网络作为残差生成器,然后应用残差来诊断故障的情况;
(2)利用李雅普诺夫定理,对 BP 网络观测器稳定性进行证明,对全文的研究方法提供理论支持; 
(3)分别对 ESP 中的横摆角速度传感器、侧向加速度传感器和质心侧偏角传感器的故障进行诊断,诊断时考虑了三种时变故障以及四种路面情况,接着又对 ESP 两个传感器故障的情况进行诊断,先对第一个传感器的故障进行调节,将 BP 网络的估计值代替故障传感器的测量值,然后再用于第二个传感器的故障诊断,仿真结果验证了该方法的正确性; 
(4)由于考虑到了路面附着系数的影响,所以在第 1 章对路面附着系数估计的研究也做了介绍,然后在第 3.4 节设计了基于 BP 网络的路面附着系数估计方法,并在第4.4 节的仿真中验证了提出方法的可行性和有效性。 
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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