多維車輪力傳感器的性能研究.pdf

1、以汽車車輪力測(cè)量為核心的汽車道路試驗(yàn)，是評(píng)價(jià)汽車整車特性的重要技術(shù)手段，對(duì)分析與評(píng)價(jià)汽車動(dòng)態(tài)性能，如動(dòng)力性、制動(dòng)性、操縱穩(wěn)定性、安全性、懸架特性等，以及對(duì)路譜數(shù)據(jù)采集等具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本文依托江蘇省交通科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目《車輛安全性能評(píng)價(jià)及檢測(cè)裝置研究》，對(duì)車輪力傳感器(Wheel Force Transducer，WFT)的性能進(jìn)行了研究，該項(xiàng)研究對(duì)于提高輪力傳感器的測(cè)量精度以及進(jìn)一步改進(jìn)都具有理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。 本論

2、文的主要研究成果如下： (1).設(shè)計(jì)了三套不同用途的輪力傳感器標(biāo)定系統(tǒng)。首先設(shè)計(jì)了液壓式靜態(tài)標(biāo)定系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于標(biāo)定六維輪力傳感器的靜態(tài)特性和維間耦合特性，通過液壓系統(tǒng)和高精度的力傳感器為WFT的彈性體連續(xù)地提供已知的作用力和力矩，在上位機(jī)的的控制下實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)標(biāo)定，提出了連續(xù)標(biāo)定的概念，通過連續(xù)標(biāo)定可以獲得六維力間耦合的細(xì)節(jié)信息，為非線性解耦提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然后設(shè)計(jì)了稱重式實(shí)車標(biāo)定系統(tǒng)，實(shí)車標(biāo)定可以消除安裝過程對(duì)WFT特性的影響，

3、實(shí)現(xiàn)了垂直力和縱向力傳感器的標(biāo)定。最后為了研究WFT的動(dòng)態(tài)特性，設(shè)計(jì)了負(fù)階躍動(dòng)態(tài)標(biāo)定系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了側(cè)向力的動(dòng)態(tài)標(biāo)定。 (2).利用小波變換和最小二乘法實(shí)現(xiàn)了液壓標(biāo)定數(shù)據(jù)的預(yù)處理。采用小波變換，利用噪聲信號(hào)與真實(shí)信號(hào)隨尺度變化特性不同的特點(diǎn)，有效地去除了液壓標(biāo)定數(shù)據(jù)的加性白噪聲信號(hào)，從而恢復(fù)了信號(hào)的本來(lái)面目。采用最小二乘法對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了刻度均勻化，解決了連續(xù)標(biāo)定數(shù)據(jù)中權(quán)重不一致和數(shù)據(jù)不能嚴(yán)格對(duì)應(yīng)的問題，為后續(xù)的處理提供了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)

4、。 (3).利用預(yù)處理后的液壓標(biāo)定數(shù)據(jù)對(duì)WFT進(jìn)行了線性耦合分析。首先針對(duì)加載時(shí)難以施加單維力的問題，提出了迭代耦合分析法以得到虛擬的單維力加載環(huán)境。然后對(duì)WFT進(jìn)行了線性耦合分析，并在前人的基礎(chǔ)上對(duì)耦合度進(jìn)行了詳細(xì)的定義，得到了WFT的標(biāo)定矩陣、解耦矩陣及耦合度陣，根據(jù)耦合度陣分析了耦合產(chǎn)生的原因。隨后對(duì)道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了線性解耦，通過線性解耦，大大提高了WFT的測(cè)量精度。最后提出了準(zhǔn)六維WFT的概念，即用六維力傳感器測(cè)量三維

5、力(Fx、Fz和My)，以解決目前液壓標(biāo)定系統(tǒng)存在一定缺陷的問題。準(zhǔn)六維WFT的測(cè)量精度優(yōu)于三維WFT。 (4).利用多項(xiàng)式法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行了WFT的非線性解耦研究。首先，在線性耦合分析的基礎(chǔ)上，引入多項(xiàng)式進(jìn)行非線性解耦研究，定義了多項(xiàng)式耦合系數(shù)矩陣，并借助于非線性方程組的求解對(duì)道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了非線性解耦。經(jīng)過對(duì)標(biāo)定數(shù)據(jù)的解耦，驗(yàn)證了非線性解耦精度高于線性解耦。該方法已經(jīng)可以應(yīng)用于汽車道路試驗(yàn)。然后，進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性解耦

6、研究，利用誤差反向傳播(Back Propagation，BP)算法擅長(zhǎng)于局部精確尋優(yōu)，而遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)擅長(zhǎng)于全局尋優(yōu)的優(yōu)勢(shì)，將兩種算法優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，建立了GA-BP非線性解耦模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦的精度更高，但對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求較苛刻。 (5).分析了WFT的靜態(tài)特性和動(dòng)態(tài)特性。首先針對(duì)傳統(tǒng)的靜態(tài)特性定義不適用于連續(xù)標(biāo)定環(huán)境的問題，提出了連續(xù)線性度、連續(xù)遲滯和連續(xù)符合度的概念，建立了連續(xù)靜態(tài)參數(shù)的計(jì)算