SAS与EPS集成系统传感器和ECU的故障诊断方法

来源：机床与液压杂志2018年第9期北京时间：

作者：李重重

单位：南京审计大学金审学院信息科学与工程学院；南京审计大学金审学院信息科学与工程学院；南京审计大学金审学院信息科学与工程学院；南京审计大学金审学院信息科学与工程学院；南京审计大学金审学院信息科学与工程学院

摘要：为解决汽车半主动悬架（Semi-Active Suspension, SAS）与电动助力转向（Electric Power Steering, EPS）集成系统在线故障诊断的问题，提出将小波分析方法应用到SAS与EPS集成系统传感器和ECU的故障诊断中。首先根据故障状态下传感器和ECU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。随后为能更精确地检测出突变信息，先使用小波阈值法对电压信号消噪，再对消噪后的电压信号进行检测。最后以SAS与EPS集成系统中扭矩传感器和ECU故障诊断为例进行试验研究。结果表明，小波分析方法能有效抑制信号噪声，并准确检测出故障和故障发生时刻，对集成控制系统的安全运行及故障诊断具有重要的工程应用意义。

关键词：SAS;EPS;小波分析;信号消噪;故障诊断

基金资助：江苏省高等学校自然科学研究资助项目(17KJD470002)