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交通车辆机电制动执行器增强力估计
Enhanced Force Estimation for Electromechanical Brake Actuators in Transportation Vehicles
| 作者 | Zhuang Xu · Chris Gerada |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年12月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 故障诊断 机器学习 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 | 机电制动 力估计 无传感器控制 交通工具 估计算法 鲁棒性 |
语言:
中文摘要
在交通车辆中,机电制动系统安装力传感器存在成本高及实施困难的问题,因此迫切需要消除传感器。现有力估计器主要依赖偏移特性曲线或经验数据,导致其在复杂工况下鲁棒性不足。本文提出了一种增强型力估计方法,旨在提高估计精度并降低对物理传感器的依赖。
English Abstract
In transportation vehicles, the installation of force sensors for electromechanical brake systems causes cost issues and implementation difficulties. The elimination of the sensor is highly demanded. The main vulnerability of the existing force estimators is that the algorithms either rely on shifting characteristic curves or empirical data to determine the major quantities. Hence, they are less c...
S
SunView 深度解读
该文献探讨的无传感器力估计技术与阳光电源的电动汽车充电桩及储能系统中的执行机构控制具有一定的技术同源性。虽然该文聚焦于制动系统,但其核心的“无传感器观测器”设计思想可借鉴于阳光电源的功率模块驱动控制或iSolarCloud智能运维中的故障诊断算法。通过优化控制算法减少对物理传感器的依赖,有助于降低系统成本并提升在极端工况下的可靠性。建议研发团队关注该类算法在电力电子变换器内部状态监测及执行机构健康管理中的应用潜力。