作者：陶婕; 肖本贤电动助力转向故障检测与诊断粗糙集理论支持向量机概率神经网络
摘要：电动助力转向(EPS)系统在电动叉车操纵中起关键作用,并且转向系统的故障会影响车辆的操纵性能。因此EPS系统需要可靠且有效的故障检测与诊断(FDD)方法,以保证EPS系统的安全性和改善故障部件的可修复性。提出了一种基于模型和数据驱动的EPS系统故障检测与诊断方法。首先建立一个基于物理的EPS系统模型,进行故障注入实验以得出故障传感器测量依赖性;然后研究各种故障检测与诊断方案以检测和隔离故障,重点强调基于粗糙集理论(RST)的故障分类;最后,通过实车实验数据说明运用粗糙集理论方法估计故障的严重程度,同时将故障分类精度与传统分类方法的精度进行比较,证明了基于粗糙集理论的故障检测与诊断方法对缺失数据具有鲁棒性。
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