CN117571339A - 一种车辆底盘的故障诊断方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆底盘的故障诊断方法和设备，属于车辆测试技术领域。该故障诊断方法通过第一仿地机构、第二仿地机构和第三仿地机构分别支撑转向轮组件、主动轮组件和从动轮组件，模拟车辆的不同驾驶工况。通过振动控制器调整仿地机构的激励状态，利用传感器检测不同激励状态下的振动信号，计算振动信号的增益数据。建立底盘的传动模型和动力模型，依据底盘传动模型和动力模型以及增益数据来预测车辆底盘的故障源位置。进一步的，本发明根据转向轮组件的第一转角调整第三仿地机构的第二转角，使得转向激励过程更符合实际驾驶状况。

Description

一种车辆底盘的故障诊断方法和设备

技术领域

本发明涉及车辆测试技术领域，尤其涉及一种车辆底盘的故障诊断方法和设备。

背景技术

车辆在行驶过程中因转轴偏心、轮胎变形、轴承磨损等原因导致底盘振动。判断底盘各位置的振动形式和频率可以预测故障源。如中国专利公开号CN116256179A公开的一种车辆故障诊断方法、系统及存储介质，该方法获取车辆的振动值，根据油耗值、环境信息以及标准振动值判断车辆振动是否属于正常振动，同时根据车辆在低于当前等级车速下的振动值确定故障振动的原因。该专利申请通过拍摄装置确定车辆所处的驾驶环境，以确定路面对车辆的振动激励。驾驶环境对车辆振动影响非常大，若根据图像判断路面状况，实现难度较大。

现有技术可以用测功设备模拟驾驶环境，便于准确控制车辆的工况。如中国专利公开号CN113405708A公开的一种用于汽车转向工况模拟的环形正交力矩底盘测功机，该测功机通过支撑轴的反向转动，模拟汽车的驾驶状态。测功机的使用，可以减少非相关激励对测量结果的影响，便于准确获取底盘的振动响应。现有底盘测功设备可以完成同一轮胎和悬置组件的测量。但是对于挂车等重型车辆，不同车胎之间的动力和运动可以通过转盘传递，不同悬架的振动相互影响。现有技术无法模拟重型车辆不同工况下振动传递带来的影响。因此现有技术有进一步改进的必要。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种车辆底盘的故障诊断方法和设备，通过仿地机构支撑轮组件，模拟车辆的发动机怠速、正常行驶以及转向等不同驾驶工况，转向轮组件转向时模拟从动轮组件旋转，从而根据不同驾驶工况的底盘振动信息的振动增益预测故障源。

本申请的发明目的可通过以下技术手段实现：

一种车辆底盘的故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：转向轮组件和主动轮组件安装在前悬置总成，从动轮组件安装在后悬置总成，在前悬置总成布置多个第一传感器，在后悬置总成布置多个第二传感器；

步骤2：第一仿地机构支撑转向轮组件，第二仿地机构支撑主动轮组件，第三仿地机构支撑从动轮组件；

步骤3：启动发动机总成，第一仿地机构、第二仿地机构以及第三仿地机构静止；

步骤4：调整发动机总成的激励状态，测量第一传感器的振动信号A₁和第二传感器的振动信号A₂，根据振动信号A₁和振动信号A₂生成第一增益数据G₁；

步骤5：调整第二仿地机构的激励状态，第一仿地机构、第二仿地机构以及第三仿地机构分别带动转向轮组件、主动轮组件以及从动轮组件转动，测量第一传感器的振动信号A₃和第二传感器的振动信号A₄，根据振动信号A₃和振动信号A₄生成第二增益数据G₂，在振动信号A₃中提取转数分量P₁；

步骤6：根据转向轮组件的第一转角调整第三仿地机构的激励状态，测量第一传感器的振动信号A₅和第二传感器的振动信号A₆，根据振动信号A₅和振动信号A₆生成第三增益数据G₃，在振动信号A₅中提取主动转向分量P₂，在振动信号A₆中提取从动转向分量P₃；

步骤7：建立底盘的传动模型，根据第一增益数据G₁、第二增益数据G₂以及第三增益数据G₃预测底盘的传动故障；

步骤8：建立底盘的动力模型，根据转数分量P₁、主动转向分量P₂以及从动转向分量P₃预测底盘的动力故障。

在本发明中，在步骤4中，将振动信号A₁和振动信号A₂进行频域分解，A₁=［a₁₁(ω),a₁₂(ω),...,a_1n(ω),...,a_1N(ω)］，A₂=［a₂₁(ω),a₂₂(ω),...,a_2n(ω),...,a_2N(ω)］，a_1n(ω)为振动信号A₁中频率ω的振动幅值，a_2n(ω)为振动信号A₂中频率ω的振动幅值，N为振动信号A₁的频率种类，第一增益数据G₁=［g₁₁, g₁₂, ..., g_1n,... ,g_1N］，其中，g_1n=a_2n (ω)/a_1n (ω)。

在本发明中，在步骤5中，将振动信号A₃和振动信号A₄进行频域分解，A₃=［a₃₁(ω),a₃₂(ω),...,a_3m(ω),...,a_3M(ω)］，A₄=［a₄₁(ω),a₄₂(ω),...,a_4m(ω),...,a_4M(ω)］，a_3m(ω)为振动信号A₃中频率ω的振动幅值，a_4m(ω)为振动信号A₄中频率ω的振动幅值，M为振动信号A₃的频率种类，第二增益数据G₂=［g₂₁, g₂₂, ..., g_2m,... ,g_2M］，其中，g_2m =a_4m(ω)/a_3m(ω)。

在本发明中，在步骤6中，将振动信号A₅和振动信号A₆进行频域分解，A₅=［a₅₁(ω),a₅₂(ω),...,a_5k (ω),...,a_5K(ω)］，A₆=［a₆₁(ω),a₆₂(ω),...,a_6k(ω),...,a_6K(ω)］，a_5k(ω)为振动信号A₅中频率ω的振动幅值，a_6k(ω)为振动信号A₆中频率ω的振动幅值，K为振动信号A₅的频率种类，第三增益数据G₃=［g₃₁, g₃₂, ..., g_3k,... ,g_3K］，g_3k=a_6k(ω)/a_5k(ω)。

在本发明中，在步骤6中，第三仿地机构的激励参数为第三仿地机构与第二仿地机构的第二转角θ₂，根据第一转角θ₁计算内轮差，再根据内轮差和挂车轴距计算第二转角θ₂。

在本发明中，根据第二仿地机构的线速度计算主动轮组件的轮胎转数，提取振动信号A₃中频率为轮胎转数整数倍的转数分量P₁，根据转向轮组件的第一转角确定第三仿地机构的第二转角，提取振动信号A₅中响应第一转角的主动转向分量P₂，提取振动信号A₆中响应第二转角的从动转向分量P₃。

在本发明中，在步骤7中，将第一增益数据G₁代入底盘的传动模型并生成悬架刚性参数，根据悬架刚性参数和第二增益数据G₂确定主动悬架是否故障，根据悬架刚性参数和第三增益数据G₃确定从动悬架是否故障，根据第二增益数据G₂和第三增益数据G₃确定转盘总成是否故障。

在本发明中，在步骤8中，根据底盘的动力模型确定振动幅值矩阵，若转数分量P₁、主动转向分量P₂以及从动转向分量P₃大于振动幅值矩阵的至少一个振动值，则预测底盘出现相应的动力故障。

一种根据所述车辆底盘的故障诊断方法的故障诊断设备，包括：

多个第一传感器，用于测量前悬置总成的振动；

多个第二传感器，用于测量后悬置总成的振动；

第一仿地机构，用于支撑转向轮组件；

第二仿地机构，用于支撑主动轮组件；

第三仿地机构，用于支撑从动轮组件；

一振动控制器，用于调整发动机总成、第二仿地机构以及第三仿地机构的激励状态；

一信号处理单元，用于生成第一增益数据G₁、第二增益数据G₂、第三增益数据G₃以及转数分量P₁、主动转向分量P₂和从动转向分量P₃；

以及一信号分析单元，用于预测底盘的传动故障和动力故障。

在本发明中，所述第三仿地机构经铰接轴和摇臂连接至第二仿地机构，通过通过铰接轴的第二转角调整第三仿地机构的激励状态。

实施本发明的车辆底盘的故障诊断方法和设备，其有益效果在于：本发明通过第一仿地机构、第二仿地机构和第三仿地机构分别支撑转向轮组件、主动轮组件和从动轮组件，利用仿地机构模拟地形条件，营造不同的驾驶状况。避免实际地面的不确定振动信号影响测试结果。通过调整第二仿地机构和第三仿地机构的激励状态，确定振动传递增益，得到拖车转向过程的振动信息，可以更准确的预测故障源。进一步的，本发明根据转向轮组件的第一转角调整第三仿地机构的第二转角，使得转向激励过程更符合实际驾驶状况。

附图说明

图1为重型车辆直行的示意图；

图2为重型车辆转弯的示意图；

图3为重型车辆的底盘示意图；

图4为本发明车辆底盘的故障诊断方法的流程图；

图5为本发明第一仿地机构、第二仿地机构以及第三仿地机构支撑重型汽车的示意图；

图6为本发明第二仿地机构的示意图；

图7为本发明第一仿地机构、第二仿地机构以及第三仿地机构的示意图；

图8为振动信号A₃较佳的频谱示意图；

图9为振动信号A₄较佳的频谱示意图；

图10为本发明调整第三仿地机构激励状态的示意图；

图11为本发明确定故障源的示意图；

图12为本发明车辆底盘的故障诊断设备的系统框图。

附图中的附图标记为：牵引车110，挂车111，发动机总成120，转盘总成121，主动悬架122，从动悬架123，转向轮组件124，主动轮组件125，从动轮组件126，第一仿地机构130，第二仿地机构131，第三仿地机构132，定位杆133，第一滚筒134，第二滚筒135，耐磨皮带136，铰接轴137，摇臂138。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

参照图1至图3，重型车辆通常由牵引车110和挂车111组成。在直行过程中，牵引车110和挂车111同轴。在转弯过程中，牵引车110和挂车111组成钝角。重型车辆的底盘包括前悬置总成、后悬置总成和转盘总成121。前悬置总成支撑牵引车110，后悬置总成支撑挂车111，前悬置总成和后悬置总成通过转盘总成121连接，发动机总成120安装在前悬置总成上。前悬置总成主要包括主动悬架122、转向轮组件124和主动轮组件125，后悬置总成主要包括从动悬架123和从动轮组件126。振动信号经转盘总成121在牵引车110和挂车111之间传递。重型车辆转向过程中，后悬置总成摆动，形成内轮差。可以在底盘的多个位置安装振动传感器，根据行驶过程中振动信号的频率和振动幅值预测故障源。重型车辆的底盘为非刚性连接，振动信号的传递不满足刚性增益关系。本发明的这种车辆底盘的故障诊断方法和设备通过调整仿地机构的激励状态，提取不同驾驶工况下的相关振动信号，可以更准确诊断出车辆底盘的故障。

实施例一

如图4至图11所示，本实施例公开了一种车辆底盘的故障诊断方法。该方法用于模拟重型车辆的驾驶工况进而诊断底盘的故障。该方法包括以下步骤。

步骤1：转向轮组件124和主动轮组件125安装在前悬置总成，从动轮组件126安装在后悬置总成，在前悬置总成布置多个第一传感器，在后悬置总成布置多个第二传感器。主动轮组件125经减速器连接至发动机总成120，转向轮组件124连接至转向器。本实施例可以在底盘的不同位置布置多个第一传感器和第二传感器，根据不同传感器振动信号的矢量和获得前悬置总成和后悬置总成的振动信号。

步骤2：第一仿地机构130支撑转向轮组件124，第二仿地机构131支撑主动轮组件125，第三仿地机构132支撑从动轮组件126。本实施例采用测功机的基本原理，在重型车辆的底盘之下放置第一、第二、第三仿地机构132，分别用于支撑重型车辆不同位置。第一仿地机构130用于支撑转向轮组件124，第二仿地机构131用于支撑主动轮组件125，第三仿地机构132用于支撑从动轮组件126。在图5中，为了防止重型车辆在调整激励过程中跑偏，设置一定位杆133卡住主动悬架122。如图6，第二仿地机构131由第一滚筒134、第二滚筒135和耐磨皮带136组成。耐磨皮带136为弧形结构，提高与胎面的接触面积。

步骤3：启动发动机总成120，第一仿地机构130、第二仿地机构131以及第三仿地机构132静止。启动重型车辆的发动机总成120，底盘处于振动状态，模拟怠速中的重型车辆。如图7，第一仿地机构130、第二仿地机构131以及第三仿地机构132平行。

步骤4：调整发动机总成120的激励状态，测量第一传感器的振动信号A₁和第二传感器的振动信号A₂，根据振动信号A₁和振动信号A₂生成第一增益数据G₁。在怠速状态下，发动机总成120为底盘的振动激励源。发动机总成120带动前悬置总成和后悬置总成振动。发动机总成120的转速为激励参数，调整发动机总成120的激励状态是指调整发动机总成120的转速。可以根据发动机转速的变化提取不随发动机总成120转速变化的振动信号A₁和振动信号A₂。对于多个转速下的测量信号，振动信号A₁和振动信号A₂为测量信号均值。将振动信号A₁进行频域分解，A₁=［a₁₁(ω),a₁₂(ω),...,a_1n(ω),...,a_1N(ω)］，a_1n(ω)为振动信号A₁中频率ω的振动幅值，N为振动信号A₁的频率种类。在本实施例中，振动幅值代表振动的能量密度，即振动加速度，单位为m/s²。按照与振动信号A₁相同的频率值分解振动信号A₂，A₂=［a₂₁(ω),a₂₂(ω),...,a_2n(ω),...,a_2N(ω)］，a_2n(ω)为振动信号A₂中频率ω的振动幅值。第一增益数据为怠速状态下的振动传递能力。可以根据振动信号A₁和振动信号A₂生成第一增益数据G₁，G₁=［g₁₁, g₁₂, ..., g_1n,... ,g_1N］，其中，g_1n=a_2n (ω)/a_1n (ω)，a_1n (ω)≠0。

步骤5：调整第二仿地机构131的激励状态，第一仿地机构130、第二仿地机构131以及第三仿地机构132分别带动转向轮组件124、主动轮组件125以及从动轮组件126转动，测量第一传感器的振动信号A₃和第二传感器的振动信号A₄，根据振动信号A₃和振动信号A₄生成第二增益数据G₂，在振动信号A₃中提取转数分量P₁。在正常行驶状态下，主动轮组件125驱动重型汽车，主动轮组件125为底盘的另一振动激励源，激励参数为主动轮组件125的转数。第二仿地机构131支撑主动轮组件125，调整第二仿地机构131的激励状态是指调整第二仿地机构131的转数。对于多个转数，振动信号A₃和振动信号A₄为相应测量信号均值。将振动信号A₃和振动信号A₄进行频域分解，A₃=［a₃₁(ω),a₃₂(ω),...,a_3m(ω),...,a_3M(ω)］，A₄=［a₄₁(ω),a₄₂(ω),...,a_4m(ω),...,a_4M(ω)］。a_3m (ω)为振动信号A₃中频率ω的振动幅值，a_4m(ω)为振动信号A₄中频率ω的振动幅值，M为振动信号A₃的频率种类。可以根据振动信号A₃和振动信号A₄生成第二增益数据G₂，G₂=［g₂₁, g₂₂, ..., g_2m,... ,g_2M］，其中，g_2m =a_4m(ω)/a_3m (ω)。

进一步的，本实施例可以根据第二仿地机构131的线速度v计算主动轮组件125的轮胎转数u，u=v/(2πR)，其中，R为主动轮组件125的胎面半径。在振动信号A₃中存在频率为轮胎转数u整数倍的转数分量P₁。转数分量P₁为车速对振动的影响程度。对于多个轮胎转数u的测量信号，可以对不同轮胎转数u下的测量信号求均值。P₁=[p₁₁(ω),p₁₂(ω),...,p_1f(ω),...,p_1F(ω)]，p_1f(ω)为转数分量P₁中频率ω的振动幅值，F为转数分量P₁的频率种类。图8为一种第一传感器的振动信号A₃的频谱示意图，图中横轴为频率ω，纵轴为振动加速度a_3m(ω)。图9为一种第二传感器的振动信号A₄的频谱示意图，图中横轴为频率ω，纵轴为振动加速度a_4m(ω)。

步骤6：根据转向轮组件124的第一转角调整第三仿地机构132的激励状态，测量第一传感器的振动信号A₅和第二传感器的振动信号A₆，根据振动信号A₅和振动信号A₆生成第三增益数据G₃，在振动信号A₅中提取主动转向分量P₂，在振动信号A₆中提取从动转向分量P₃。在转弯状态下，从动轮组件126和转向轮组件124发生转动，转盘总成121为底盘的又一振动激励源。参照步骤4和步骤5，测量此激励状态下第一传感器的振动信号A₅和第二传感器的振动信号A₆，将振动信号A₅和振动信号A₆进行频域分解，A₅=［a₅₁(ω),a₅₂(ω),...,a_5m(ω),...,a_5M(ω)］，A₆=［a₆₁(ω),a₆₂(ω),...,a_6m(ω),...,a_6M(ω)］，a_5k(ω)为振动信号A₅中频率ω的振动幅值，a_6k(ω)为振动信号A₆中频率ω的振动幅值。K为振动信号A₅的频率种类，根据振动信号A₅和振动信号A₆生成第三增益数据G₃，G₃=［g₃₁,g₃₂,...,g_3k,...,g_3K］，g_3k=a_6k(ω)/a_5k(ω)。

在本实施例中，所述第三仿地机构132经铰接轴137和摇臂138连接至第二仿地机构131，摇臂138长度与主动轮组件125和从动轮组件126的间距相等。根据转向轮组件124的第一转角确定第三仿地机构132的第二转角，提取振动信号A₅中响应第一转角的主动转向分量P₂，提取振动信号A₆中响应第二转角的从动转向分量P₃。通过转向轮组件124的第一转角调整第一仿地机构130的激励状态，通过摇臂138的第二转角调整第三仿地机构132的激励状态。随着转向轮组件124的第一转角θ₁和第三仿地机构132的第二转角θ₂的变化，振动信号A₅和振动信号A₆的频域波形中部分频率值的振动幅值发生变化。提取振动信号A₅中响应第一转角θ₁的主动转向分量P₂，提取振动信号A₆中响应第二转角θ₂的从动转向分量P₃。P₂=[p₂₁(ω),p₂₂(ω),...,p_2x(ω),...,p_2X(ω)]，X为主动转向分量P₂的频率种类。P₃=[p₃₁(ω),p₃₂(ω),...,p_3y(ω),...,p_3Y(ω)]，Y为从动转向分量P₃的频率种类。

在本实施例中，第三仿地机构132的激励参数为第三仿地机构132的第二转角θ₂，第二转角θ₂为转盘总成121在转弯时的状态。参照图10，L₁为转向轮组件124的转弯半径，L₂为从动轮组件126的转弯半径，L₃为转向轮组件124的轮距，L₄为挂车111轴距。根据第一转角θ₁计算内轮差△L， △L＝L₁- L₂＝L₃*(1-cosθ₁)/sinθ₁。再根据内轮差和挂车111轴距计算第二转角θ₂，θ₂＝arcsin ((L₁- L₂) /L₄)。

步骤7：建立底盘的传动模型，根据第一增益数据G₁、第二增益数据G₂以及第三增益数据G₃预测底盘的传动故障。在传动结构中，重型车辆的底盘可以简化为由弹性元件、阻尼元件和质量块组成的等效系统，激励源的单一频率的振动线性传递至其他部件，全部频率的振动幅值和非线性传递至其他部件。底盘的传动模型为B=(1-λ²)G^TB'，B'为前悬置总成的振动输入矩阵，B'= A₂、A₄或A₆，B为后悬置总成的振动输出矩阵，相应的B= A ₁、A ₃或A₅。G为增益矩阵，G^T为增益矩阵的转置。λ为悬架刚性参数，且λ<1。预设发动机总成120的怠速状态，测得第一传感器的振动信号A₁、第二传感器的振动信号A₂以及第一增益数据G₁代入底盘的传动模型中，可求出悬架刚性参数λ。根据悬架刚性参数和第二增益数据G₂确定主动悬架122是否故障。即若由振动信号A₄与悬架刚性参数和第二增益数据G₂确定的测量信号大于振动信号A₃的误差范围，则认为主动悬架122出现故障。同样的，可以并根据相同的方法确定从动悬架123是否故障。另外，计算第二增益数据G₂和第三增益数据G₃的悬架刚性参数比值，若悬架刚性参数比值超出误差范围，例如大于1.15，则认为在不同的转向条件下，悬架刚性参数发生变化，所以转盘总成121出现故障。

步骤8：建立底盘的动力模型，根据转数分量P₁、主动转向分量P₂以及从动转向分量P₃预测底盘的动力故障。在动力学模型中，发动机总成120的动力经减速器等传递到主动轮组件125，由此产生的振动信号向两侧的轮组件传递。轮胎夹角的变化影响不同频率的振动幅值。底盘的动力模型为F=(mg+β₁m₁/r₁+β₂m₂/r₂+β₃m₃/r₃)T。F为激励力矩阵，可以认为同一振动控制器对于同一车辆的激励力矩阵保持不变。T为振动幅值矩阵，振动幅值矩阵包含每一频率下的振动幅值。m为底盘刚性质量，可以等效为底盘固定构件的整体质量。m₁为转向轮组件124的质量，m₂为主动轮组件125的质量，m₃为从动轮组件126的质量。β₁为转向轮组件124的轮胎振动系数，β₂为主动轮组件125的轮胎振动系数，β₃为从动轮组件126的轮胎振动系数。r₁为转向轮组件124的半径，r₂为主动轮组件125的半径，r₃为从动轮组件126的半径。因参数β₁、β₂、β₃与胎压、悬挂调校有关，无法直接计算。本实施例可以通过无故障车辆的多次测量估算β₁、β₂、β₃。根据转数分量P₁、主动转向分量P₂或从动转向分量P₃计算振动幅值矩阵，再根据无故障情况下底盘的动力模型确定理想振动幅值矩阵，若由转数分量P₁、主动转向分量P₂或从动转向分量P₃计算的振动幅值矩阵超过相应的理想振动幅值矩阵，则确定转向轮组件124、主动轮组件125或从动轮组件126为故障源。

实施例二

本实施例进一步公开了确定故障源的方法。如图11所示，根据传动模型确定主动悬架122、从动悬架123以及转盘总成121中的故障源，根据动力模型确定转向轮组件124、主动轮组件125和从动轮组件126中的故障源。

底盘振动是多种因素共同作用的结果，实施例一将传动模型中不同频率的振动视为独立激励，可以获得更准确的故障源定位结果。本实施例将不同频率的振动视为非独立激励。即将不同频率的振动幅值的加权和视为振动的传递能力。例如若振动幅值加权和与/>的比值超出阈值，则认为主动悬架122出现故障。阈值为经验参数，可以取值0.95至1.06之间。同样的，若振动幅值加权和/>与/>的比值超出阈值，则认为从动悬架123出现故障。同时可以引入频率种类计算/>与，确定转盘总成121是否出现故障。

在底盘的动力模型中，本实施例将轮胎转数u作为转数分量P₁的影响因素，设F=(mg+β₁m₁/r₁+β₂m₂/r₂+β₃m₃/r₃)T=β₀ ，β₀为非独立激励下的振动系数，/>为理想振动幅值，U为测试过程中提供的最大转速。根据无故障情况下底盘的动力模型确定转数分量的理想振动幅值/>与实际工况下振动幅值/>的差值确定转向轮组件124是否存在故障。例如若，则确定转向轮组件124存在故障。μ取0.04-0.1。

实施例三

如图12所示，本实施例的根据所述车辆底盘的故障诊断方法的故障诊断设备，包括：多个第一传感器、多个第二传感器、第一仿地机构130、第二仿地机构131、第三仿地机构132、振动控制器、信号处理单元以及信号分析单元。第一传感器与第二传感器可以是现有的电容式振动传感器。第一传感器用于测量前悬置总成的振动，第二传感器用于测量后悬置总成的振动。第一传感器和第二传感器安装在底盘相应的刚性结构上。第一仿地机构130用于支撑转向轮组件124，第二仿地机构131用于支撑主动轮组件125，第三仿地机构132用于支撑从动轮组件126。振动控制器用于控制发动机总成120、第一仿地机构130、第二仿地机构131以及第三仿地机构132的激励状态。振动控制器可以与发动机油量控制阀、转向器、转盘驱动器等连接。信号处理单元用于生成第一增益数据G₁、第二增益数据G₂、第三增益数据G₃以及转数分量P₁、主动转向分量P₂和从动转向分量P₃。信号处理单元在信号处理前，可以通过短时傅里叶变换或Gabor变换降低干扰信号。信号分析单元用于预测底盘的传动故障源和动力故障源。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：转向轮组件和主动轮组件安装在前悬置总成，从动轮组件安装在后悬置总成，在前悬置总成布置多个第一传感器，在后悬置总成布置多个第二传感器；

步骤2：第一仿地机构支撑转向轮组件，第二仿地机构支撑主动轮组件，第三仿地机构支撑从动轮组件；

步骤3：启动发动机总成，第一仿地机构、第二仿地机构以及第三仿地机构静止；

步骤4：调整发动机总成的激励状态，测量第一传感器的振动信号A₁和第二传感器的振动信号A₂，根据振动信号A₁和振动信号A₂生成第一增益数据G₁；

步骤5：调整第二仿地机构的激励状态，第一仿地机构、第二仿地机构以及第三仿地机构分别带动转向轮组件、主动轮组件以及从动轮组件转动，测量第一传感器的振动信号A₃和第二传感器的振动信号A₄，根据振动信号A₃和振动信号A₄生成第二增益数据G₂，在振动信号A₃中提取转数分量P₁；

步骤6：根据转向轮组件的第一转角调整第三仿地机构的激励状态，测量第一传感器的振动信号A₅和第二传感器的振动信号A₆，根据振动信号A₅和振动信号A₆生成第三增益数据G₃，在振动信号A₅中提取主动转向分量P₂，在振动信号A₆中提取从动转向分量P₃；

步骤7：建立底盘的传动模型，根据第一增益数据G₁、第二增益数据G₂以及第三增益数据G₃预测底盘的传动故障；

步骤8：建立底盘的动力模型，根据转数分量P₁、主动转向分量P₂以及从动转向分量P₃预测底盘的动力故障。

2. 根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，在步骤4中，将振动信号A₁和振动信号A₂进行频域分解，A₁=［a₁₁(ω),a₁₂(ω),...,a_1n(ω),...,a_1N(ω)］，A₂=［a₂₁(ω),a₂₂(ω),...,a_2n(ω),...,a_2N(ω)］，a_1n(ω)为振动信号A₁中频率ω的振动幅值，a_2n(ω)为振动信号A₂中频率ω的振动幅值，N为振动信号A₁的频率种类，第一增益数据G₁=［g₁₁, g₁₂, ..., g_1n,... ,g_1N］，其中，g_1n=a_2n (ω)/a_1n (ω)。

3. 根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，在步骤5中，将振动信号A₃和振动信号A₄进行频域分解，A₃=［a₃₁(ω),a₃₂(ω),...,a_3m(ω),...,a_3M(ω)］，A₄=［a₄₁(ω),a₄₂(ω),...,a_4m(ω),...,a_4M(ω)］，a_3m (ω)为振动信号A₃中频率ω的振动幅值，a_4m(ω)为振动信号A₄中频率ω的振动幅值，M为振动信号A₃的频率种类，第二增益数据G₂=［g₂₁, g₂₂, ..., g_2m,... ,g_2M］，其中，g_2m =a_4m(ω)/a_3m(ω)。

4. 根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，在步骤6中，将振动信号A₅和振动信号A₆进行频域分解，A₅=［a₅₁(ω),a₅₂(ω),...,a_5k (ω),...,a_5K(ω)］，A₆=［a₆₁(ω),a₆₂(ω),...,a_6k(ω),...,a_6K(ω)］，a_5k(ω)为振动信号A₅中频率ω的振动幅值，a_6k(ω)为振动信号A₆中频率ω的振动幅值，K为振动信号A₅的频率种类，第三增益数据G₃=［g₃₁, g₃₂, ..., g_3k,... ,g_3K］，g_3k=a_6k(ω)/a_5k(ω)。

5.根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，在步骤6中，第三仿地机构的激励参数为第三仿地机构与第二仿地机构的第二转角θ₂，根据第一转角θ₁计算内轮差，再根据内轮差和挂车轴距计算第二转角θ₂。

6.根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，根据第二仿地机构的线速度计算主动轮组件的轮胎转数，提取振动信号A₃中频率为轮胎转数整数倍的转数分量P₁，根据转向轮组件的第一转角确定第三仿地机构的第二转角，提取振动信号A₅中响应第一转角的主动转向分量P₂，提取振动信号A₆中响应第二转角的从动转向分量P₃。

7.根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，在步骤7中，将第一增益数据G₁代入底盘的传动模型并生成悬架刚性参数，根据悬架刚性参数和第二增益数据G₂确定主动悬架是否故障，根据悬架刚性参数和第三增益数据G₃确定从动悬架是否故障，根据第二增益数据G₂和第三增益数据G₃确定转盘总成是否故障。

8.根据权利要求1所述的车辆底盘的故障诊断方法，其特征在于，在步骤8中，根据底盘的动力模型确定振动幅值矩阵，若转数分量P₁、主动转向分量P₂以及从动转向分量P₃大于振动幅值矩阵的至少一个振动值，则预测底盘出现相应的动力故障。

9.一种根据权利要求1所述车辆底盘的故障诊断方法的故障诊断设备，其特征在于，包括：

多个第一传感器，用于测量前悬置总成的振动；

多个第二传感器，用于测量后悬置总成的振动；

第一仿地机构，用于支撑转向轮组件；

第二仿地机构，用于支撑主动轮组件；

第三仿地机构，用于支撑从动轮组件；

一振动控制器，用于调整发动机总成、第二仿地机构以及第三仿地机构的激励状态；

一信号处理单元，用于生成第一增益数据G₁、第二增益数据G₂、第三增益数据G₃以及转数分量P₁、主动转向分量P₂和从动转向分量P₃；

以及一信号分析单元，用于预测底盘的传动故障和动力故障。

10.根据权利要求9所述的故障诊断设备，其特征在于，所述第三仿地机构经铰接轴和摇臂连接至第二仿地机构，通过通过铰接轴的第二转角调整第三仿地机构的激励状态。