基于传感器的车队故障检测与隔离

王高超，侯彦东，李 伟，周 毅

(1.河南大学 图像处理与模式识别研究所，河南 开封475004；2.河南省车联网协同技术国际联合实验室，河南 开封 475004)

基于传感器的车队故障检测与隔离

王高超1，侯彦东1，李 伟2，周 毅2

(1.河南大学 图像处理与模式识别研究所，河南 开封475004；2.河南省车联网协同技术国际联合实验室，河南 开封 475004)

针对车队的故障检测与隔离，建立了基于车队的系统诊断模型，并提出了两级故障诊断架构，以车间距为基础对整个车队建立数学模型。同时，构建了车队的状态空间模型，并利用空间几何法设计了车间距的残差发生器。为了设计车队系统的残差生成模型，加强了对车队和单辆车的结构分析，并引入了虚拟力分析。通过采用自适应的阈值法加强了故障检测与隔离系统对残差的敏感性和对干扰的鲁棒性。为了促进车辆对自身和整个车队的信息感知能力，智能车(自主移动机器人)装备有红外测距仪、里程计、增量式光学编码器等传感器。实验证明提出的针对车队的故障检测架构和方法是可靠的。

故障检测与隔离；车队；结构分析；虚拟力分析；残差生成

随着车联网技术的不断发展，相关技术和成果也在不断地从理论走向实践。比如车载辅助倒车系统，自动泊车系统和无人驾驶车等，都使得用户的驾驶更加舒适、方便和快捷。但却有一个突出的问题摆在大家的面前—安全。澳大利亚《悉尼先驱晨报》报道，大约90%的车祸归咎于人为失误，而麦卡锡认为，无人驾驶汽车有助于大幅降低车祸数量[1]。……