發(fā)布時間：2023-09-21 19:44

　　在眾多動力類型的電動汽車中,輪轂驅(qū)動電動車改變了傳統(tǒng)燃油車輛的底盤結(jié)構(gòu)和驅(qū)動方式,具有結(jié)構(gòu)緊湊、傳動效率高以及車輪驅(qū)動/制動扭矩靈活可控的特點,是電動汽車驅(qū)動系統(tǒng)的一種重要發(fā)展方向。輪轂驅(qū)動是分布式驅(qū)動,能夠顯著提高汽車的操控性,對驅(qū)動系統(tǒng)的協(xié)同控制帶來更高的要求,其故障診斷技術(shù)是輪轂電驅(qū)動汽車主動安全控制領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。本文針對輪轂驅(qū)動汽車驅(qū)動電機故障診斷方法進行研究,具有重要的理論意義和實際意義。本文首先分析了輪轂驅(qū)動電動汽車的故障狀態(tài),并根據(jù)輪轂驅(qū)動電動汽車的故障特性及車輛動力學(xué)原理,搭建了用于驅(qū)動電機故障診斷的故障模型,即考慮車身縱向、側(cè)向、橫擺運動和各個車輪旋轉(zhuǎn)運動的七自由度非線性車輛動力學(xué)模型,引入了故障參數(shù)模擬驅(qū)動電機故障,故障參數(shù)定義為輪轂電機實際輸出轉(zhuǎn)矩與命令轉(zhuǎn)矩之比,輪胎模型選用Dugoff輪胎模型。并基于高精度車輛動力學(xué)仿真軟件ve DYNA,對模型的精度和有效性進行了分析和驗證,結(jié)果表明可以作為輪轂驅(qū)動電動汽車驅(qū)動電機故障診斷的模型基礎(chǔ)�？紤]到輪轂電機驅(qū)動車輛是一種強非線性系統(tǒng),針對非線性系統(tǒng),無跡卡爾曼濾波算法比擴展卡爾曼濾波算法具有更高的估計精度,且...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 故障診斷方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 輪轂驅(qū)動電動車研究現(xiàn)狀
        1.2.3 輪轂驅(qū)動電動車故障診斷方法研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第2章 輪轂驅(qū)動汽車動力系統(tǒng)故障分析與建模
    2.1 引言
    2.2 驅(qū)動電機故障車輛動力學(xué)模型
        2.2.1 車身動力學(xué)模型
        2.2.2 車輪動力學(xué)模型
        2.2.3 輪胎模型
        2.2.4 整車模型的建立
    2.3 模型驗證
    2.4 本章小結(jié)
第3章 輪轂驅(qū)動汽車驅(qū)動電機故障診斷方法
    3.1 引言
    3.2 基于UKF的故障診斷方法
        3.2.1 UKF濾波器設(shè)計
        3.2.2 驅(qū)動電機故障參數(shù)估計
    3.3 故障診斷方法分析與驗證
        3.3.1 單輪故障
        3.3.2 同側(cè)車輪故障(左側(cè))
        3.3.3 三個車輪故障
        3.3.4 故障診斷方法適用性分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 融合GPS/INS系統(tǒng)的驅(qū)動電機故障診斷方法
    4.1 引言
    4.2 融合GPS與INS系統(tǒng)
        4.2.1 車輛坐標系
        4.2.2 基于卡爾曼濾波器的融合算法
    4.3 具有車速信息的故障診斷方法
    4.4 故障診斷方法分析與驗證
        4.4.1 單輪故障
        4.4.2 同側(cè)車輪故障(左側(cè))
        4.4.3 三個車輪故障
        4.4.4 故障診斷方法適用性分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號：3848272