基于小波变换的车轮力传感器信号的去噪研究

在汽车道路试验中,通过多维车轮力传感器(WFT)可以测量每个轮所受的各维力和力矩。在测量过程中,信号会不可避免地受到各种噪声的干扰,而且,在将测量数据从车轮坐标系转换到车辆坐标系时,车轮转角的误差使测量结果产生了更严重的噪声。这些宽带随机噪声严重影响了车辆性能的分析。小波分析是一种信号的时间-尺度分析方法,特别适合于非平稳信号的分析,具有多分辨率分析特性,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。针对车轮力信号的特点,在MATLAB环境下编程进行车轮力信号小波变换去噪研究,试验结果表明,在选择了适当的小波基本函数和阈值的情况下,采用小波变换的阈值去噪方法对多维车轮力信号进行去噪处理,可以取得良好的效果。

基于车轮力传感器的道路载荷谱采集系统设计

针对道路载荷谱采集系统多采用加速度传感器等间接测量方式导致测量误差较大等问题,通过自主研发的车轮力传感器对道路载荷谱进行直接测量,并依此构建了采集系统.设计了单向并行总线实现了高速数据传输,设计了双向串行总线实现了个模块间控制信息的传输.系统硬件上采用CAN总线和基于cPCI的传感器-集成数据采集系统-上位机的构架方案,对WFT中的车轮力传输模块采用无线传输方式;软件上对采集的原始载荷谱采用AR建模结合Kalman滤波的方法进行去噪处理.实车试验分别采集了水泥和沥青路面数据,试验结果表明:采用滤波算法后,既保留了路面起伏的原貌,又去除了细小的波动,较准确地得到了路谱数据,系统是稳定可靠的.

多维车轮力传感器静态解耦的研究

传感器的静态耦合是制约多维车轮力传感器(WFT)测量精度的一个主要因素,WFT的耦合主要为线性耦合。针对标定WFT时不能施加单维力的情况,用迭代法实现了线性解耦。对WFT的耦合率矩阵进行了计算,并进行了耦合分析。对汽车道路试验数据进行了解耦,并与不解耦的结果进行了对比。结果表明:经线性解耦后,WFT的耦合误差基本被消除,测量精度得到了提高。

车轮力传感器的侧向力动态标定方法

车轮力传感器(WFT)在汽车道路试验中起着非常重要的作用,其动态特性是评价传感器的重要指标,但在国内尚缺乏研究。文中以零成本的方式,设计了WFT中的侧向力传感器的动态标定装置。用负阶跃加载的方式,进行了侧向力的动态标定,通过对试验数据进行分析,得到了传感器的传递函数。试验结果表明:用负阶跃加载的方式对WFT进行动态标定是可行的,侧向力的动态标定为其余五维力的动态标定奠定了基础。

基于蓝牙的车轮力传感器数据传输系统设计

车轮力传感器对汽车整车性能研究有着重要的作用,为了提高车轮力传感器数据的采集精度,开发了基于蓝牙无线技术的数据传输系统.以车轮力传感器(wheel force transducer)为基础,设计了包含采集模块、传输模块和蓝牙模块的数据传输系统.采集模块以C8051F021为核心芯片,负责采集车轮力传感器输出的数据、码盘数据和检测电池电量;传输模块以C8051F040为核心芯片,负责转换命令格式和向上位机传送数据,供其后续处理和显示;蓝牙模块以CSR BC04为核心芯片,负责采集模块和传输模块之间的通信,使其通过蓝牙方式实现通讯.实验测试了系统的传输率和稳定性,并与现有的nRF2401无线传输进行对比测试,结果表明,蓝牙无线传输系统有着更快的传输率和更好的稳定性.

车轮力传感器称重式标定装置的采集系统设计

介绍了车轮力传感器(WFT,wheel force transducer)的称重式实车标定装置及其数据采集系统的原理及结构,并且详细介绍了采集系统的硬件和软件设计。该系统以混合信号系统级单片机C8051F005为核心,实现了对车轮力传感器数据和称重平台数据的同步采集,并通过RS232将数据传送到上位机(笔记本计算机)。在该标定装置上成功地进行了车轮力传感器的实车标定试验。

基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计

提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器。建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角。在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性。通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证。在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力。

基于ansys车轮力传感器的优化设计

车轮在行驶过程中载荷情况较为复杂,采用经典力学的计算方法往往有很大的局限性。建立了一组多个车轮力传感器弹性体的有限元模型,然后对弹性体进行结构应力分析,最后使用MATLAB软件对分析结果进行拟合,得到应变与变形梁宽的关系,再以优化约束条件最终计算出尺寸优化结果并加以验证。

六分量车轮力传感器结构多目标优化设计

以六分量车轮力传感器为研究对象,进行考虑一致灵敏度和低耦合度的传感器结构多目标优化设计。首先利用有限元分析确定应变计位置,并设计测力电桥。采用最优拉丁超立方实验设计方法分析传感器结构参数对灵敏度和耦合度的影响程度。建立起考虑一致灵敏度和低耦合度的多目标结构优化设计模型,并采用NSGA-II遗传算法求解该优化设计问题。优化设计后的传感器最大耦合降到3.8%,条件数降低到2.39,在一致灵敏度和低耦合度两个相互矛盾的性能间取得了较好的平衡。

对于新型车轮力传感器的试验验证

以车轮力传感器(WFT)技术为核心的汽车道路试验,在车型开发和优化过程中的作用越来越重要.其中WFT产品在欧美等国已经趋于成熟,而在国内仅处于起步阶段.本文以国内新型车轮力传感器为研究对象,对WFT系统的结构和原理进行了分析和介绍.并在此基础上,将其与国外产品进行了同车对比试验,通过采集和处理不同路况的路面信息,从时域、频域和循环计数等多个角度对两者进行了全面对比,验证了国产新型WFT原理的正确性.

基于MIMU车轮力传感器姿态解耦方法研究

为了克服编码器在车轮力姿态解耦中的局限性,设计了一种基于MIMU车轮力传感器姿态解耦方法。首先介绍了该方法的基本框架,并建立了坐标系和描述了姿态角。随后提出了一种梯度下降算法用于解算车轮的姿态,该算法能有效地结合加速度计和磁力计对MIMU中陀螺仪的输出进行补偿,使解算结果更加准确。最后的实验表明该解耦方法结果良好,为车轮力传感器姿态解耦提供理论基础。

汽车车轮力传感器研制

介绍汽车车轮力传感器的研制和数字信号的自动处理方法。该传感器能同时动态测出运动中汽车车轮与地面作用点处的瞬态垂直作用力（路面的支反力）和水平作用力（驱动力或阻力），具有精度高、制造安装容易、计算机自动标定、自动信号处理、操作简单方便等特点。它使对汽车进行载荷谱测试、汽车整车系统动态分析中外激励载荷的确定、零部件的可靠性设计等成为可能。

车轮多分力传感器静态解耦方法

从标定方法和解耦算法两方面对车轮力传感器静态耦合特性进行了研究。给出了详细的标定过程和样本获取方法,基于实际标定样本应用3种回归模型对多分力传感器维间耦合进行量化对比分析。结果表明:标定主通道线性特性显著;自行研制轮力传感器静态耦合率与国外产品相当;最小二乘支持向量回归机回归精度高、泛化能力强和算法稳定;对标准正交最小二乘径向基神经网络算法改进回归效果显著。

基于车轮多维力传感器的轮胎动特性研究

介绍了车轮多维力传感器的基本原理和以该传感器为核心构建的汽车道路试验数据采集系统。利用该系统进行了汽车的制动试验,以采集到的数据为基础应用BP神经网络进行轮胎纵向制动力和滑移率关系的研究。结果表明,基于车轮多维力传感器的道路试验数据采集系统能够为轮胎动特性的研究提供方便而有效的手段。

运动-力解耦的多维轮力传感器研究

介绍了一种具有运动-力解耦功能的多维车轮力传感器。基于车轮力传感器的特殊安装与实用环境的测量误差,在常规轮力传感器力-力维间解耦与测量的基础上,引入运动测量技术与校正方法,提出了一种联合的解耦方法,能够对运动场下传感器测量的旋转耦合误差和惯性耦合误差进行补偿,同时还兼顾初值误差校准,进一步提高了车轮力的测量精度和稳定性,即实现运动-力解耦。

车轮六维力智能传感器设计

本文分析了车轮六维力测量的特点,设计了一种基于 SOC 和无线传输的车轮六维力智能传感器。采用 SOC 技术将信号调理和数据采集与敏感弹性元件置于一体,在旋转的车轮上完成了车轮六维力信号的智能化采集;采用无线数字传输技术实现了测量数据的非接触传输。本系统为汽车道路试验系统的车轮力测试提供了一种通用性的方案。

多传感器并联式车轮六轴力测量系统及标定

针对汽车多通道台架耐久试验中轮心六分力测量参数需求,设计了一种基于多传感器并联结构的车轮六轴力测量轮,同时开发了信号调理模块以及相应的自动化标定系统。标定试验结果表明:该测量系统的测力精度为0.5级,最大串扰为0.67%FS。最后,在MTS329台架上,本测量系统与进口MSC测量轮进行了对标,结果表明:各轴最大相对误差为2.51%FS,最大非线性误差为2.29%FS,满足台架试验需求。

汽车车轮多维力测量关键技术

通过对汽车道路试验用车轮多维力测量技术进行研究,采用改进型轮幅式结构作为多维力传感部分,在不改变车轮距的前提下实现单胎和双胎安装 提出一种合理的应变片布片和组桥方式,实现多维力解耦测量 研制非接触型信号传输耦合器,使旋转件与非旋转件之间的信号传输可靠且精度高,组成基于车轮力测量的汽车道路试验系统。

基于小波包系数稀疏表示的WFT信号去噪

针对车轮力(WFT)信号受到各种扰动的影响在测量过程中测量灵敏度和稳定性严重下降的问题,根据压缩传感理论提出了基于恢复小波包细节系数稀疏性的WFT信号去噪算法.首先,利用小波包变换得到细节系数和近似系数;然后,基于约束建立最小化非零小波包细节系数个数的算法框架,并将该l0范数问题转化为l1范数问题,通过迭代加权优化算法剔除噪声信号的小波包系数;最后,根据小波包系数的处理结果通过小波包反变换得到去噪后的WFT信号.通过试验比较阈值法和所提出算法对WFT信号的去噪性能.结果表明所提出的方法在提高WFT信号的信噪比和保留信号的细节信息方面比阈值法更加有效.

基于Linux的WFT嵌入式数据传输系统设计

为实现同步采集道路载荷谱数据并保存,设计开发了一套车轮力传感器(wheel force transducer,WFT)数据采集系统.文中详细介绍了该系统的软硬件构成,硬件采用PC104主板,软件采用了Linux下的多线程技术,实现了既可以通过自身按键进行控制也可以通过以太网远程控制的WFT采集多串口数据转以太网服务器的设计.测试与试验表明:系统可以稳定可靠地采集各通道传感器数据,能够满足道路载荷谱数据采集的性能要求,作为自主研制的车路测试仪器具有重要的应用价值.