机动车加载制动台传感器故障诊断与容错控制技术研究

随着机动车保有量的持续增长，车辆制动性能检测成为保障道路交通安全的重要环节。机动车加载制动台通过传感器实时采集制动力、转速、扭矩等关键参数，为车辆制动性能评估提供数据支撑。然而，在实际运行中，传感器受环境因素（如高温、振动、电磁干扰）、老化磨损以及人为操作不当等影响，易发生故障，导致检测数据失真、设备停机甚至安全事故。例如，制动力传感器故障可能使不合格车辆通过检测流入道路，威胁交通安全；转速传感器失效则会干扰检测流程，降低检测效率。开展机动车加载制动台传感器故障诊断与容错控制技术研究，对提升检测设备可靠性、保障检测结果精准性、维护道路交通安全具有迫切的现实需求和重要的理论研究价值。

1 机动车加载制动台传感器故障特性分析

1.1 传感器常见故障类型与表现形式

机动车加载制动台传感器常见故障类型包括精度下降、信号中断、偏移失真与元件损坏。精度下降表现为传感器输出数据波动超出允许误差范围，如制动力传感器测量值与实际值偏差超过 5% ，导致制动性能误判；信号中断则是传感器无法输出有效数据，例如转速传感器因接线松动或内部电路故障，致使检测系统无法获取车轮转速信息；偏移失真指传感器输出信号出现固定偏差，使检测结果始终偏离真实值；元件损坏多由机械冲击、高温或腐蚀引发，如扭矩传感器的敏感元件断裂，直接丧失测量功能。这些故障轻则干扰检测流程，重则使不合格车辆通过检测，威胁道路交通安全。

1.2 故障产生的原因及影响因素分析

传感器故障的诱因涵盖环境因素、设备老化与人为操作。环境方面，制动台运行时的剧烈振动、车间高温高湿环境及电磁干扰，易导致传感器内部电路松动、元件性能衰退；设备长期高负荷运转使传感器元件疲劳老化，如应变片式压力传感器使用 3-5 年后，弹性体变形导致灵敏度下降。人为因素中，安装不当（如传感器安装位置偏差、接线错误）、未按规范校准、维护保养缺失等问题，也会加速故障发生。此外，不同车型检测时的载荷差异、检测频率波动，进一步加剧了传感器的工作压力，成为故障高发的潜在因素。

1.3 传感器故障对制动台运行的危害评估

传感器故障直接影响制动台的检测精度、运行效率与安全性。检测精度层面，故障传感器输出的错误数据会使车辆制动性能评估失准，可能将制动不合格车辆误判为合格，埋下交通事故隐患；运行效率方面，故障引发的检测中断或重复检测，导致设备停机时间增加，检测效率降低 30% 以上。安全危害尤为突出，例如当轮速传感器故障时，制动台可能误判车轮抱死状态，错误施加或释放制动力，引发机械部件过载损坏，甚至危及操作人员安全。长期累积的故障还会导致检测设备整体性能下降，增加维修成本与设备更换频率。

2 机动车加载制动台传感器故障诊断技术研究

2.1 基于信号分析的传统故障诊断方法

基于信号分析的传统方法通过时域分析、频域分析与时频域分析捕捉传感器故障特征。时域分析中，通过计算均值、方差、峭度等统计量，识别信号异常波动，如当制动力信号的方差突然增大，可能预示传感器内部结构松动；频域分析利用傅里叶变换将时域信号转换为频谱图，对比正常与故障状态下的频谱特征，判断故障类型，例如传感器谐振频率偏移可能表明元件老化；时频域分析（如小波变换）则结合时间与频率信息，在非平稳信号中定位故障时刻，实现早期故障预警。

2.2 基于人工智能的智能故障诊断技术

人工智能技术为传感器故障诊断提供了数据驱动的解决方案。深度学习算法如卷积神经网络（CNN）通过自动提取传感器信号的高维特征，可有效识别复杂故障模式，在振动信号故障诊断中准确率超 90% ；长短期记忆网络（LSTM）擅长处理时间序列数据，能够学习传感器信号的长期依赖关系，实现故障趋势预测。机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）通过构建分类模型，对故障类型进行精准识别。

2.3 多源信息融合的故障诊断方法探索

多源信息融合技术整合传感器数据、设备运行参数与历史维护记录，提升故障诊断准确性。数据层融合直接合并多类型传感器数据（如制动力、转速、温度信号），通过主成分分析（PCA）降维处理，消除数据冗余；特征层融合提取各源数据的关键特征后进行组合，利用 D-S 证据理论融合不同特征的诊断结果；决策层融合则基于各独立诊断模块的结论，通过投票法、加权平均法得出最终判断。

3 机动车加载制动台传感器容错控制策略研究

3.1 硬件冗余容错控制技术应用

硬件冗余通过并联冗余与冷备份冗余提高系统可靠性。并联冗余中，多个同类型传感器并行工作，采用多数表决或加权平均策略处理输出数据，如三个制动力传感器同时测量，当其中一个故障时，系统自动剔除异常数据，利用剩余两个传感器的平均值输出结果；冷备份冗余则配置备用传感器，当主传感器故障时，通过切换电路启用备用设备，实现无缝切换。硬件冗余可使系统在单传感器故障时仍保持正常运行，但成本较高，且需额外的故障检测与切换逻辑，适用于对安全性要求极高的关键检测环节。

3.2 软件容错与故障隔离策略分析

软件容错通过错误检测、故障隔离与恢复机制保障系统运行。错误检测模块实时监控传感器数据，利用阈值判断、校验码等方法识别异常；故障隔离采用模块化设计，将故障传感器对应的功能模块与系统其他部分隔离，防止故障扩散，例如当某通道轮速传感器故障时，关闭该通道数据采集，避免影响整体检测流程；恢复机制则在故障排除后自动重启相关模块，恢复系统正常工作。此外，软件容错还可结合状态机模型，根据传感器状态变化执行不同的控制逻辑，实现自适应容错，降低系统停机时间。

4 结语

本研究围绕机动车加载制动台传感器故障诊断与容错控制技术展开深入探讨，系统分析了传感器故障特性，研究了多种故障诊断方法与容错控制策略。通过理论研究与实践验证，形成了一套较为完善的技术方案，有效提升了加载制动台在传感器故障情况下的可靠性与稳定性。然而，随着检测技术的不断发展和设备运行环境的日益复杂，仍需进一步优化故障诊断的准确性与实时性，提高容错控制策略的适应性与通用性。未来，可结合更先进的传感器技术、大数据分析以及深度学习算法，持续完善机动车加载制动台的故障诊断与容错控制体系，为机动车制动性能检测的智能化、安全化发展提供更强有力的技术保障。

参考文献

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