基于CSA-SVM算法的EMB执行器中传感器容错控制研究

摘要

纯电动汽车作为未来汽车发展的必然方向，其最优性与可靠性优化研究受到了国内外的广泛关注。电子机械制动系统（Electro Mechanical Brake， EMB）作为影响纯电动汽车安全性能的重要组成部分，它的故障检测与容错控制研究具有十分重要的研究意义和应用价值。由于制动控制过程中需要多种传感器的信息反馈，如何及时地检测和诊断出传感器的故障状态，并采取必要的容错手段是在纯电动汽车发展中面临的重点难题之一。
　　现有的传感器故障检测方法很多针对线性系统，无法适应非线性系统中呈现出的复杂化、集成化等问题。针对非线性系统，现有的神经网络等方法存在结构多样化、数据样本复杂化等问题，难以获得满意的效果。为解决此问题，本学位论文针对 EMB系统执行机构，提出了一种基于克隆选择支持向量机(CSA-SVM)算法的传感器故障检测与容错控制模型。研究内容如下：
　　首先，在对 EMB系统执行机构的三环控制原理的研究基础上，通过分析执行机构的动力学特性，分别建立了电流、转速和压力传感器的数学模型，并对传感器的故障情况进行了分析，提出了相应模型的目标和设计准则。
　　其次，针对 EMB系统执行器中搭载的电流、转速和压力传感器进行故障检测与诊断研究，设计了一种将克隆选择算法与支持向量机算法相结合的基于CSA-SVM算法的传感器故障检测与诊断模型。该方法在有效检测出传感器故障的同时，能够对故障的具体类型进一步辨识。达到对传感器的故障进行实时检测与估计的目标。
　　最后，针对传感器的故障容错控制研究，利用CSA-SVM算法来设计了一种基于故障重构策略的自适应容错控制模型。该模型基于 EMB系统执行器的功能冗余，实时的预测故障传感器信号，满足了 EMB执行器实时隔离故障传感器信号，并以重构信号代替故障信号完成容错控制的需求。
　　实验结果表明，本文所提出的基于CSA-SVM算法的传感器容错控制模型不仅能够实时地检测并诊断出传感器的故障，而且能够在系统发生故障时，补偿故障传感器的输出。同时，本文提出的优化模型相比传统的模型，具有更高的检测精度和预测精度，能够有效地提高故障检测与容错控制模型的可靠性和鲁棒性。

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第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容及工作

1.4 本文结构

第2章 EMB执行器的故障检测与容错控制原理

2.1 引言

2.2 EMB执行器的控制原理及故障分析

2.3 支持向量机算法的原理及应用概述

2.4克隆选择算法概述

2.5本章小结

第3章 基于CSA-SVM算法的传感器故障检测与容错控制架构模型

3.1 引言

3.2 基于CSA-SVM算法的传感器故障检测架构模型

3.3 基于故障重构策略的传感器自适应容错控制架构模型

3.4 本章小结

第4章 仿真实验与结果分析

4.1 引言

4.2 故障检测与诊断模型的仿真结果及分析

4.3 自适应鲁棒容错控制架构仿真结果与分析

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢