CN109910617A - 一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，根据分布式轮毂电机驱动车辆的运动状况，利用车辆固有传感器实时获得车辆的状态参数，同时设计车辆非线性观测器，基于整车动力学分析和轮胎动力学分析，得到每个轮毂电机实际转矩和整车控制器发送的期望电机转矩；通过对每个轮毂电机实际转矩和期望电机转矩进行比值分析，得到同一时刻下轮毂电机实际转矩和期望电机转矩的比值和比值变化率；使用模糊诊断器，利用模糊规则，得到转矩比值和失效故障之间的关系，从而判断轮毂电机是否存在失效故障。本发明能够有效识别分布式轮毂电机驱动车辆发生的失效故障，实现失效故障的实时诊断和报警功能，用于提高车辆驾驶安全性。

Description

一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断方法

技术领域

本发明属于分布式轮毂电机驱动车辆控制技术领域，具体涉及一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法。

背景技术

随着汽车产业的迅速发展，新能源汽车已经成为了汽车行业大力发展主流汽车产业方向。在电动汽车产业里的分布式轮毂电机驱动车辆的发展中，由于分布式轮毂电机驱动系统可以通过整车控制器对每个车轮状态进行独立控制，同时通过轮毂电机控制器直接控制轮毂电机转矩和功率，这种分布式控制方法相比较于传统集中式车辆的控制方法，更易于发挥车辆多系统耦合协调控制，同时有助于车辆驱动工况模式的多元选择，响应速度更快，动力传递效率更高，所以分布式轮毂电机车辆发展越来越快。目标集中化的发展同时也使得分布式轮毂电机车辆具备了更加复杂的线束和通讯设备，这使得分布式轮毂电机驱动车辆发生失效故障的概率越来越大，故障发生的原因也更难于准确诊断识别。

目前分布式驱动车辆的故障检测诊断技术中，应用最多的是使用计算机技术通过检测电信号诊断车辆故障，这种方法使用控制器局域网络CAN进行整车中故障码的传递，当有故障发生时，故障信号通过CAN总线传递到整车控制器中。

但是当车辆轮毂电机中硬件发生失效故障时，例如：轮毂电机控制器出现通讯线束损坏、线束接触不良、轮毂电机内部磁性减弱、传感器反馈信号失真等失效故障。这些失效故障无法通过CAN总线等计算机设备诊断识别，并且由于线束的损坏等故障，也无法通过通讯线束传递故障信号到整车控制器中，这种失效故障很难被常用的故障诊断技术检测出来，因此成为了现阶段车辆故障诊断中急需解决的难题。由于失效故障的发生，发生故障的轮胎无法实时接收到整车控制器的转矩指令，导致车辆轮胎的实际转矩和目标转矩之间的偏差较大，车辆每个轮胎的实际转矩会产生大的突变，车辆也会发生失稳现象，当汽车速度较高时会导致车辆失去稳定性而发生安全问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，能够有效识别分布式轮毂电机驱动车辆发生的失效故障，实现失效故障的实时诊断和报警功能，用于提高车辆驾驶安全性。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、分布式驱动车辆动力学分析：

根据分布式轮毂电机驱动车辆的运动状况，利用车辆固有传感器实时获得车辆的状态参数，同时设计车辆非线性观测器，基于整车动力学分析和轮胎动力学分析，得到每个轮毂电机实际转矩和整车控制器发送的期望电机转矩；

S2、轮毂电机实际转矩和期望转矩分析：

通过对每个轮毂电机实际转矩和期望电机转矩进行比值分析，得到同一时刻下轮毂电机实际转矩和期望电机转矩的比值λ和比值变化率；

S3、失效故障的诊断识别：

使用模糊诊断器，利用模糊规则，得到转矩比值λ和失效故障之间的关系，从而判断轮毂电机是否存在失效故障；

S4、报警：

当检测到有轮毂电机存在失效故障，则发出报警指令。

按上述方案，所述的S1具体包括：

1.1、实时检测车辆的状态参数，包括车辆纵向车速v_x、纵向加速度a_x、车辆横向车速v_y、横向加速度a_y、车辆所有车轮的轮速ω、车轮转向角δ和踏板开度；同时分析关于整车工况的纵横垂三个方向的动力学特征参数，包括：车辆横摆角速度β、车辆横摆力矩M_z、车轮转动角速度矢量路面附着系数μ、车轮侧偏角α；

1.2、通过对车速、车辆纵向加速度、车辆横向加速度以及车辆横摆角速度的分析计算，得到车辆行驶工况下每个轮胎实际的纵向驱动力F_x；

1.3、基于经典轮胎运动学模型分析，对车辆行驶工况下的轮胎进行动力学计算，利用轮胎动力学，计算得到车辆在各种行驶工况下实际的驱动力矩T_d；

1.4、整车控制器基于实际车速和驾驶员操纵的加速踏板开度，结合整车控制器中发出的电机期望指令，从而得到车辆轮毂电机期望转矩T₀。

按上述方案，所述的S2中，对每一个报文周期进行分析计算得到λ，在5个报文周期内分析得到比值变化率。

按上述方案，所述的S3具体为：

3.1、模糊化过程：

模糊规则为：基于λ与期望值的偏差进行观测，正常未发生失效故障时λ在1附近，发生失效故障时则会有变化；

基于上述模糊规则，将(λ-1)作为模糊诊断器偏移量输入，即e(t)＝λ-1，范围是[-1，1]，e(t)为模糊诊断器输入值；e(t)的比值变化率范围为[-1,1]，作为比值变化率输入值；

3.2、解模糊化过程：

模糊诊断器输出值t代表着电机故障的诊断结果，判断对应电机是否存在故障需对每个轮毂电机进行相互判断；

对于每个轮毂电机的模糊诊断器输出值t取平均值t_average，当0.95t_average≤t≤1.05t_average，判断轮毂电机不存在失效故障；反之，则判断轮毂电机存在失效故障。

按上述方案，所述的S1具体的计算公式如下：

车辆的纵向运动：F_xfl+F_xfr+F_xrl+F_xrr-F_r-F_w＝m(a_x+v_yβ)

车辆的横向运动：F_yfl+F_yfr+F_yrl+F_yrr+mgsinφ＝m(a_y+v_xβ)

车辆的横摆运动：

式中，F_xi是第i个车轮受到的纵向力；F_yi是第i个车轮受到的横向力；a_x是车辆质心处的纵向加速度；a_y是车辆质心处的横向加速度；v_x是车辆纵向前进速度；v_y是车辆的侧向速度；β是车辆质心处的横摆角速度；为横摆角速度增益；φ为道路侧向坡道角，即路面横向倾斜角；i＝fl、fr、rl、rr分别代表左前、右前、左后、右后轮；a是车辆前轴到质心距离；b是车辆后轴到质心距离；I_z是车辆转动惯量；N_i是车辆垂直载荷；ΔF_zi为车辆各个车轮的动载荷；h_g为车辆质心到地面距离，L为车辆前后轴距轴距，B为前后车轮轮距；

计算分布式轮毂电机车辆轮胎的相关运动参数公式如下：

其中，μ为路面附着系数，C_xij、C_yij分别代表各轮胎的纵向刚度和侧偏刚度，α_ij、S_ij分别为各车轮的侧偏角和纵向滑转率，ε为速度影响因子，F_xij、F_yij分别为车轮纵向驱动力和横向驱动力；L_ij为各个车轮状态区域边界值，判断轮胎是否处于线性区间；

对分布式轮毂电机车辆运动过程中的实际转矩T_d进行计算公式如下：

I_ωi为各个车轮的电机转动惯量；为各个车轮转动角速度增益；R为轮胎半径；T_di为各个车轮的电机输出转矩，T_bi为各个车轮的制动力矩；

结合车轮转动惯量得到以下模型，通过非线性观测器结合整车轮胎模型就可以计算得到轮毂电机车辆每个车轮的实际驱动力矩T_d：

其中，为车辆各个车轮转动角速度增益，I_ω1、I_ω2、I_ω3、I_ω4车辆各个车轮的电机转动惯量，T_d1、T_d2、T_d3、T_d4为车辆各个车轮的电机输出转矩，T_b1、T_b2、T_b3、T_b4为车辆各个车轮的制动力矩，R为轮胎半径，F_x1、F_x2、F_x3、F_x4为车辆各个车轮纵向驱动力。

在行驶过程中，整车控制器不断采集实际车速并识别驾驶员意图，同时车辆实际车速和目标车速不断进行修正调节使非线性观测器得到更加准确车速，基于实际车速和驾驶员操纵的加速踏板开度，结合整车控制器中发出的电机期望指令，得到车辆轮毂电机期望转矩T₀，这一过程由整车控制器自动识别。主要是根据电机当前工作转速结合加速踏板开度，通过整车控制器发送的报文指令来获取期望电机驱动转矩，关系式为：T₀＝f(α,v_d)；其中，T₀是驱动电机的输出力矩，v_d是车辆实际车速，α加速踏板开度。

本发明的有益效果为：利用分布式轮毂电机车辆独立可控的特点，基于车辆轮毂电机的实际状态参数分析，不断检测电机的转矩变化值，利用本发明的模糊诊断器进行车辆失效故障的判断，能实时发现失效故障并在故障发生时进行报警，使驾驶员能及时采取相关措施，保证车辆行驶过程中的安全性，最大化发挥轮毂电机车辆独立可控优点。

附图说明

图1为本发明的总体布局策略图。

图2为整车失效故障检测计算图。

图3为非线性观测器设计架构图。

图4为整车轮胎动力学分析图。

具体实施方式

下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。

图1为本发明总体布局策略图，本发明设计通过驾驶员主动判断车辆外部环境，然后整车控制器判断驾驶员意图，基于驾驶员判断结果进而选择分布式轮毂电机驱动车辆的工作模式，主要分为极限工况模式和非极限工况模式。极限工况模式是车辆在低附着路面(积水道路、冰雪道路、泥泞道路等)或者在突变路面(如：巨石道路、大扭曲道路、大坡度道路等)上行驶时，车辆的可操控性和稳定性较低，此时车辆动力性和稳定性状态参数趋近峰值，这种情况下的工作模式为极限工况模式；非极限工况模式是车辆在高附着道路(干燥道路、混凝土道路、沥青道路等)或者在平坦路面上行驶时，车辆的可操控性和稳定性较高，此时车辆动力性和稳定性状态参数处于车辆额定安全范围内，这种情况下的工作模式为非极限工况模式。当车辆处于极限工况模式时，车辆所需求的转矩和功率都是远高于普通工况的，若此时车辆轮毂电机发生失效故障时，由于横摆力矩的突变会导致汽车的姿态发生大幅度变化，因此此时诊断车辆失效故障的发生主要依据车辆姿态进行判断。通过整车控制器对车辆姿态参数的观测，可以明显观测到车身状态，通过比较车身姿态状态值和车身姿态阈值，同时借助于车辆非线性观测器得到的车轮转矩变化，可以判断车辆是否发生失效故障，当故障发生时，车辆在极限工况下会自动采取车辆轮毂电机转矩保护机制，车辆轮胎会保持在适当的范围，继续保持车辆的稳定性，同时对车辆姿态进行调整。

当车辆处于非极限工况模式时，对于车辆失效故障的判断主要分为两个模块，一为整车失效故障诊断模块，二为整车驱动控制模块，其中本发明主要以整车失效故障诊断模块为主。在失效故障诊断模块中，首先对分布式轮毂电机驱动车辆进行整车模型分析，通过分析可以得到整车垂向载荷和车辆轮胎侧偏角，接着进行车辆轮胎动力学分析，通过分析车辆轮胎运动时受力状况，可以得到车辆行驶过程中的驱动力，下面基于车辆非线性观测器可以得到车辆非线性观测器中，进而获得表明整车工况的纵横垂三个方向的特征参数，在此基础上可以得到整车行驶过程中轮胎的实际驱动力矩。在整车驱动控制模块中，基于整车控制器不断更新报文指令给轮毂电机，通过报文指令可以得到轮毂电机实时期望转矩。基于轮毂电机实际转矩和期望转矩，通过模糊诊断器对两个转矩比值以及转矩比值变化率进行模糊化过程和解模糊化过程，得到模糊诊断器的输出值，从而判断整车失效故障是否发生，并传递对应故障信号。当诊断到车辆可能发生失效故障时，车辆继续保持当前行驶状况，不增加功率和轮毂电机转矩继续，通过上述方法继续诊断失效故障是否发生。有失效故障发生时，进行失效故障报警使得驾驶员得知故障发生位置，并且失效故障同时到达整车控制器，整车控制器将发送对应报文信号指令对轮毂电机期望转矩进行调整，以此来保持行驶过程中车辆的稳定性。

因此，本发明提供一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，包括以下步骤：

S1、分布式驱动车辆动力学分析：

根据分布式轮毂电机驱动车辆的运动状况，利用车辆固有传感器实时获得车辆的状态参数，同时设计车辆非线性观测器，基于整车动力学分析和轮胎动力学分析，得到每个轮毂电机实际转矩和整车控制器发送的期望电机转矩。

S1具体包括：

1.1、实时检测车辆的状态参数，包括车辆纵向车速v_x、纵向加速度a_x、车辆横向车速v_y、横向加速度a_y、车辆所有车轮的轮速ω、车轮转向角δ和踏板开度；同时分析关于整车工况的纵横垂三个方向的动力学特征参数，包括：车辆横摆角速度β、车辆横摆力矩M_z、车轮转动角速度矢量路面附着系数μ、车轮侧偏角α；

1.2、通过对车速、车辆纵向加速度、车辆横向加速度以及车辆横摆角速度的分析计算，得到车辆行驶工况下每个轮胎实际的纵向驱动力F_x；

1.3、基于经典轮胎运动学模型分析，对车辆行驶工况下的轮胎进行动力学计算，利用轮胎动力学，计算得到车辆在各种行驶工况下实际的驱动力矩T_d；

1.4、整车控制器基于实际车速和驾驶员操纵的加速踏板开度，结合整车控制器中发出的电机期望指令，从而得到车辆轮毂电机期望转矩T₀。

图3为分布式轮毂电机驱动车辆非线性观测器的设计图，本发明中非线性观测器的设计，主要是基于车辆上固有传感器(车速传感器、轮速传感器、转向角传感器等)实时检测得到的关于车辆行驶过程中的运动状态参数：车辆纵向车速v_x、纵向加速度a_x、车辆横向车速v_y、横向加速度a_y、车辆所有车轮的轮速ω、车轮转向角δ、踏板开度等参数。同时分析关于整车工况的纵横垂三个方向的动力学特征参数：车辆横摆角速度β、车辆横摆力矩M_z、车轮转动角速度矢量路面附着系数μ、车轮侧偏角α等参数，进而对车辆纵横垂三个方向进行实时观测。

分布式车辆动力学分析：根据分布式轮毂电机驱动车辆的运动状况，在获得车辆非线性观测器的车辆运动学参数的基础上，进行整车的动力学分析和车辆轮胎力学分析，得到车辆实际转矩和期望转矩值；具体包括：计算公式如下：

车辆的纵向运动：F_xfl+F_xfr+F_xrl+F_xrr-F_r-F_w＝m(a_x+v_yβ)

车辆的横向运动：F_yfl+F_yfr+F_yrl+F_yrr+mgsinφ＝m(a_y+v_xβ)

车辆的横摆运动：

其中，F_r、F_w分别为滚动阻力和空气阻力，计算公式如下：

F_r＝mgf_rcosφ

式中，F_xi是第i个车轮受到的纵向力；F_yi是第i个车轮受到的横向力；a_x是车辆质心处的纵向加速度；a_y是车辆质心处的横向加速度；v_x是车辆纵向前进速度；v_y是车辆的侧向速度；β是车辆质心处的横摆角速度；为车辆质心处横摆角速度增益；φ为道路侧向坡道角，即路面横向倾斜角；i＝fl、fr、rl、rr分别代表左前、右前、左后、右后轮；a是车辆前轴到质心距离；b是车辆后轴到质心距离；I_z是车辆转动惯量；N_i是车辆垂直载荷；ΔF_zi为车辆轮胎动载荷；h_g为车辆质心到地面距离，L为车辆前后轴距轴距，B为前后车轮轮距；f_r滚动阻力系数，C_D是空气阻力系数，A是迎风面积。

图4为整车轮胎动力学分析图，对于轮胎纵向驱动力的分析计算，主要是通过使用非线性观测器对车辆整车行驶工况进行观测，车辆在不同的工作环境、不同的运动工况以及不同的操作过程中，所述非线性观测器不断对整车运动参数进行检测。通过对车速、车辆纵向加速度、车辆横向加速度以及车辆横摆角速度等参数的分析计算，可以得到车辆实时行驶工况下，每个轮胎的驱动力F_x。

计算分布式轮毂电机车辆轮胎的相关运动参数公式如下：

其中，μ为路面附着系数，C_xij、C_yij分别代表各轮胎的纵向刚度和侧偏刚度，α_ij、S_ij分别为各车轮的侧偏角和纵向滑转率，ε为速度影响因子，F_xij、F_yij分别为车轮纵向驱动力和横向驱动力；L_ij为各个车轮状态区域边界值，判断轮胎是否处于线性区间；

各车轮侧偏角可用以下各式表示：

各车轮滑转率可用下式表示：

各车轮中心速度可分别用下式表示：

在得到车辆轮胎的驱动力之后就可以对轮胎进行运动学分析，然后计算得到轮毂电机实际力矩：基于非线性观测器得到的关于路面和轮胎之间的驱动力之后，通过对车辆各种行驶工况下的轮胎受力进行动力学分析整理处理，形成经典轮胎行驶动力分析模型，基于此轮胎模型分析，计算得到车辆在各种行驶工况下的实际检测到的驱动力矩T_d。

对分布式轮毂电机车辆运动过程中的实际转矩T_d进行计算公式如下：

I_ωi为各个车轮的电机转动惯量；为各个车轮转动角速度增益；R为轮胎半径；T_di为各个车轮的电机输出转矩，T_bi为各个车轮的制动力矩；

本发明专利对各个车轮进行故障诊断，需对每个车轮进行受力及运动分析，结合车轮转动惯量得到以下模型，通过非线性观测器结合整车轮胎模型就可以计算得到轮毂电机车辆每个车轮的实际驱动力矩T_d：

为车辆各个车轮转动角速度增益，I_ω1、I_ω2、I_ω3、I_ω4车辆各个车轮的电机转动惯量，T_d1、T_d2、T_d3、T_d4为车辆各个车轮的电机输出转矩，T_b1、T_b2、T_b3、T_b4为车辆各个车轮的制动力矩，R为轮胎半径，F_x1、F_x2、F_x3、F_x4为车辆各个车轮纵向驱动力。

在行驶过程中，整车控制器不断采集实际车速并识别驾驶员意图，同时车辆实际车速和目标车速不断进行修正调节使非线性观测器得到更加准确车速，基于实际车速和驾驶员操纵的加速踏板开度，结合整车控制器中发出的电机期望指令，得到车辆轮毂电机期望转矩T₀，这一过程由整车控制器自动识别。主要是根据电机当前工作转速结合加速踏板开度，通过整车控制器发送的报文指令来获取期望电机驱动转矩，关系式为：T₀＝f(α,v_d)；其中，T₀是驱动电机的输出力矩，v_d是车辆实际车速，α加速踏板开度。

轮毂电机期望转矩的计算：车辆在行驶过程中，整车通过非线性观测器不断检测记录整车车速和驾驶员所操纵的加速踏板开度，整车实际车速和目标车速之间不断进行反馈调节使得非线性观测器得到更加准确的车辆实时车速，基于车辆实时车速和加速踏板开度，通过整车控制器发送指令可以得到车辆轮毂电机期望转矩T₀。

S2、轮毂电机实际转矩和期望转矩分析：

通过对每个轮毂电机实际转矩和期望电机转矩进行比值分析，得到同一时刻下轮毂电机实际转矩和期望电机转矩的比值λ和比值变化率。

2.1、对1个报文周期内得到的轮毂电机转矩比值λ进行计算，比值λ是用于诊断检测整车失效故障的重要输入量，通过分析计算得到的λ实际值和λ的变化率，就可以对失效故障进行诊断识别。具体λ的计算公式如下：

这个转矩比值λ是本发明专利用于识别诊断整车失效故障的重要因素，通过对比比较计算得来的λ实际值和λ的阈值，就可以对失效故障进行诊断识别。

2.2对不同时刻的λ比值的变化率进行计算：本发明中对于λ的变化率进行计算方法和上述λ计算方法一样，是获得5个报文周期的λ值，然后进行计算λ的变化率。

S3、失效故障的诊断识别：

图2为整车的失效故障诊断检测的流程图，本发明基于整车动力学分析和整车全部轮胎的运动学分析，对于车辆轮毂电机的失效故障进行诊断识别，并且实现故障报警和实时观测。失效故障的诊断检测流程为：首先是基于车辆非线性动力学观测器，实时观测计算得到车辆整车运动参数和工作状况，其次进行车辆整车的运动动力学分析和轮胎的动力学分析，在此基础上获得汽车行驶过程中每个轮胎的实际转矩；然后通过对比分析轮毂电机获得的整车控制器报文指令，得到整车控制器指令输出到每个轮胎的期望转矩，进而对比分析轮胎实际转矩和期望转矩的比值。最后通过模糊诊断器进行故障的识别和检测，当有失效故障发生时，故障码为0，并进行报警；没有故障发生时，故障码为1。

3.1模糊诊断器模糊化过程：本发明中所述模糊诊断器的模糊化过程主要是对转矩比λ进行预处理，使得数据可以直接被识别使用。故障诊断基于λ与期望值的偏差进行观测，正常未发生失效故障时转矩比值λ在1附近，发生失效故障时则会有变化，基于规则将(λ-1)作为模糊诊断器偏移量输入，即e(t)＝λ-1。范围是[-1，1]，作为模糊诊断器输入值。e(t)的比值变化率范围为[-1,1]，作为比值变化率输入值。

模糊诊断器规则表

关于整车非线性观测器得到的λ进行模糊诊断器的分析，最终得到关于整车是否发生失效故障的状态识别值。对于λ进行模糊化过程，主要是将计算得来的实际λ比值转化为模糊诊断器能够识别的输入值，并将(λ-1)作为模糊诊断器的偏移输入量，偏移输入量的范围为[-1，1]，力矩比值λ变化率的范围为[-1,1]。将(λ-1)论域定义为负大(FB)、负小(FS)、0(ZE)、正小(ZS)、正大(ZB)。关于(λ-1)比值变化率的论域定义为：负(F)、0(ZE)、正(Z)。通过制定模糊诊断器模糊化规则表，可以将失效故障信号分为两种，其中M代表发生失效故障、N代表车辆工况正常，PM代表可能发生失效故障，从而通过检测值和模糊规则表就可以进行故障诊断。当发生可能失效故障时，车辆可以继续保持当前功率进行短时间行驶，继续进行利用模糊诊断器进行故障诊断检测。

3.2模糊诊断器解模糊化过程：主要是将模糊诊断器中的输入值，然后对比模糊诊断器规则表，最后得到的输出为检测识别的失效故障是否发生。在模糊诊断器中进行分析之后，对模糊诊断器的输出量进行解模糊化，本发明中设计的模糊诊断器输出值t代表着电机故障的诊断结果，判断对应电机是否存在故障需对每个电机进行相互判断。

对于每个轮毂电机输出值t取平均值t_average，当电机不存在故障时，对应电机输出值应处于正常范围，即轮毂电机输出阈值为：0.95t_average≤t≤1.05t_average，满足阈值表达式表示对应轮毂电机无失效故障。反之，轮毂电机存在失效故障。

S4、报警：

当检测到有轮毂电机存在失效故障，则发出报警指令。

当检测得到车辆发生失效故障时，整车控制器发送失效故障轮毂电机的失效故障码为0；检测没有发生失效故障时，整车控制器发送对应轮毂电机失效故障码为1。当发生失效故障时，整车控制器发送报警指令使得驾驶员及时了解失效故障并采取措施保持车辆稳定性。

以下为整车参数及符号定义注释解释和单位：

整车参数及符号定义表

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1、分布式驱动车辆动力学分析：

根据分布式轮毂电机驱动车辆的运动状况，利用车辆固有传感器实时获得车辆的状态参数，同时设计车辆非线性观测器，基于整车动力学分析和轮胎动力学分析，得到每个轮毂电机实际转矩和整车控制器发送的期望电机转矩；

S2、轮毂电机实际转矩和期望转矩分析：

通过对每个轮毂电机实际转矩和期望电机转矩进行比值分析，得到同一时刻下轮毂电机实际转矩和期望电机转矩的比值λ和比值变化率；

S3、失效故障的诊断识别：

使用模糊诊断器，利用模糊规则，得到转矩比值λ和失效故障之间的关系，从而判断轮毂电机是否存在失效故障；

S4、报警：

当检测到有轮毂电机存在失效故障，则发出报警指令。

2.根据权利要求1所述的分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，其特征在于：所述的S1具体包括：

1.1、实时检测车辆的状态参数，包括车辆纵向车速v_x、纵向加速度a_x、车辆横向车速v_y、横向加速度a_y、车辆所有车轮的轮速ω、车轮转向角δ和踏板开度；同时分析关于整车工况的纵横垂三个方向的动力学特征参数，包括：车辆横摆角速度β、车辆横摆力矩M_z、车轮转动角速度矢量路面附着系数μ、车轮侧偏角α；

1.2、通过对车速、车辆纵向加速度、车辆横向加速度以及车辆横摆角速度的分析计算，得到车辆行驶工况下每个轮胎实际的纵向驱动力F_x；

1.3、基于经典轮胎运动学模型分析，对车辆行驶工况下的轮胎进行动力学计算，利用轮胎动力学，计算得到车辆在各种行驶工况下实际的驱动力矩T_d；

1.4、整车控制器基于实际车速和驾驶员操纵的加速踏板开度，结合整车控制器中发出的电机期望指令，从而得到车辆轮毂电机期望转矩T₀。

3.根据权利要求1所述的分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，其特征在于：所述的S2中，对每一个报文周期进行分析计算得到λ，在5个报文周期内分析得到比值变化率。

4.根据权利要求1所述的分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，其特征在于：所述的S3具体为：

3.1、模糊化过程：

模糊规则为：基于λ与期望值的偏差进行观测，正常未发生失效故障时λ在1附近，发生失效故障时则会有变化；

基于上述模糊规则，将(λ-1)作为模糊诊断器偏移量输入，即e(t)＝λ-1，范围是[-1，1]，e(t)为模糊诊断器输入值；e(t)的比值变化率范围为[-1,1]，作为比值变化率输入值；

3.2、解模糊化过程：

模糊诊断器输出值t代表着电机故障的诊断结果，判断对应电机是否存在故障需对每个轮毂电机进行相互判断；

对于每个轮毂电机的模糊诊断器输出值t取平均值t_average，当0.95t_average≤t≤1.05t_average，判断轮毂电机不存在失效故障；反之，则判断轮毂电机存在失效故障。

5.根据权利要求2所述的分布式轮毂电机驱动车辆失效故障的诊断识别方法，其特征在于：所述的S1具体的计算公式如下：

车辆的纵向运动：F_xfl+F_xfr+F_xrl+F_xrr-F_r-F_w＝m(a_x+v_yβ)

车辆的横向运动：F_yfl+F_yfr+F_yrl+F_yrr+mgsinφ＝m(a_y+v_xβ)

车辆的横摆运动：

式中，F_xi是第i个车轮受到的纵向力；F_yi是第i个车轮受到的横向力；a_x是车辆质心处的纵向加速度；a_y是车辆质心处的横向加速度；v_x是车辆纵向前进速度；v_y是车辆的侧向速度；β是车辆质心处的横摆角速度；为车辆质心处的横摆角速度增益；φ为道路侧向坡道角，即路面横向倾斜角；i＝fl、fr、rl、rr分别代表左前、左后、右前、右后轮；a是车辆前轴到质心距离；b是车辆后轴到质心距离；I_z是车辆转动惯量；N_i是车辆垂直载荷；ΔF_zi为车辆各个车轮的动载荷；h_g为车辆质心到地面距离，L为车辆前后轴距轴距，B为前后车轮轮距；

计算分布式轮毂电机车辆轮胎的相关运动参数公式如下：

其中，μ为路面附着系数，C_xij、C_yij分别代表各轮胎的纵向刚度和侧偏刚度，α_ij、S_ij分别为各车轮的侧偏角和纵向滑转率，ε为速度影响因子，F_xij、F_yij分别为车轮纵向驱动力和横向驱动力；L_ij为各个车轮状态区域边界值，判断轮胎是否处于线性区间；

对分布式轮毂电机车辆运动过程中的实际转矩T_d进行计算公式如下：

I_ωi为各个车轮的电机转动惯量；为各个车轮转动角速度增益；R为轮胎半径；T_di为各个车轮的电机输出转矩，T_bi为各个车轮的制动力矩；

结合车轮转动惯量得到以下模型，通过非线性观测器结合整车轮胎模型就可以计算得到轮毂电机车辆每个车轮的实际驱动力矩T_d：

其中，为车辆各个车轮转动角速度增益，I_ω1、I_ω2、I_ω3、I_ω4车辆各个车轮的电机转动惯量，T_d1、T_d2、T_d3、T_d4为车辆各个车轮的电机输出转矩，T_b1、T_b2、T_b3、T_b4为车辆各个车轮的制动力矩，R为轮胎半径，F_x1、F_x2、F_x3、F_x4为车辆各个车轮纵向驱动力；

在行驶过程中，整车控制器不断采集实际车速并识别驾驶员意图，同时车辆实际车速和目标车速不断进行修正调节使非线性观测器得到更加准确车速，基于实际车速和驾驶员操纵的加速踏板开度，结合整车控制器中发出的电机期望指令，得到车辆轮毂电机期望转矩T₀，这一过程由整车控制器自动识别。主要是根据电机当前工作转速结合加速踏板开度，通过整车控制器发送的报文指令来获取期望电机驱动转矩，关系式为：T₀＝f(α,v_d)；其中，T₀是驱动电机的输出力矩，v_d是车辆实际车速，α加速踏板开度。