手把手教你学Simulink实例--基于Simulink的自动驾驶车辆故障诊断系统仿真
目录
基于Simulink的自动驾驶车辆故障诊断系统仿真
一、背景介绍
二、所需工具和环境
三、步骤详解
步骤1：创建Simulink模型
步骤1.1：打开Simulink并新建模型
步骤2：设计车辆动力学模型
步骤2.1：添加车辆底盘模块
步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
步骤2.3：连接各模块
步骤3：设计动力总成系统
步骤3.1：选择动力源类型
步骤3.2：配置动力总成参数
步骤3.3：连接动力总成模块到车辆底盘模块
步骤4：设计传感器数据采集模块
步骤4.1：添加传感器模块
步骤4.2：添加传感器数据聚合模块
步骤4.3：连接传感器模块到数据聚合模块
步骤5：设计故障诊断算法
步骤5.1：添加故障诊断算法模块
步骤5.2：连接传感器数据聚合模块到故障诊断算法模块
步骤6：设计驾驶循环工况
步骤6.1：添加驾驶循环模块
步骤6.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
步骤7：设置仿真参数
步骤8：运行仿真
步骤9：性能评估
故障检测率
误报率
故障响应时间
步骤10：性能优化
调整故障阈值
引入多传感器融合算法
使用更精确的故障检测模型
使用Simulink Test进行自动化测试
四、总结
基于Simulink的自动驾驶车辆故障诊断系统仿真
一、背景介绍
该技术基于实时监控和评估各子系统的运行状态进行设计与开发。以提升车辆运行的安全性和可靠性为目标。借助传感器数据采集与先进算法分析, 该技术能够迅速识别潜在问题并采取应对措施。本文将介绍如何利用Simulink搭建一个用于实现自动驾驶车辆故障诊断系统的仿真平台, 并详细说明其验证过程
二、所需工具和环境
为了进行自动驾驶车辆故障诊断系统的仿真，你需要以下工具和环境：
- MATLAB/Simulink 提供用于建模与仿真的综合平台。
- Automated Driving Toolbox 专门针对自动驾驶系统设计的模块集合。
- Powertrain Blockset 专注于动力总成系统设计与仿真。
- Simscape Driveline 提供机械传动系统建模与仿真的专业解决方案。
- Predictive Maintenance Toolbox 专注于开发故障诊断算法及其验证过程。
- Statistics and Machine Learning Toolbox 提供数据分析及机器学习模型开发所需的关键工具。
- SimEvents 可选使用以进行事件驱动型离散事件系统仿真。
- Simulink Test 提供自动化测试与验证功能（可选配置）.
确保你已经安装了上述工具箱，并且拥有有效的许可证。
三、步骤详解
步骤1：创建Simulink模型
首先，打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。
步骤1.1：打开Simulink并新建模型
- 打开 MATLAB 应用程序。
- 在命令窗口中输入 simulink 命令即可打开 Simulink 启动界面。
- 单击“Blank Model”按钮以创建一个新的空模型。
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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'AutonomousVehicleFaultDiagnosis';
new_system(modelName);
open_system(modelName);步骤2：设计车辆动力学模型
我们需要为车辆建立一个简单的动力学模型，以便模拟其运动状态。
步骤2.1：添加车辆底盘模块
在 Automated Driving Toolbox 模块库下的 Vehicle Library > Chassis 子模块中进行操作。
拖放 Bicycle Model 模块至模型编辑区。
配置参数包括质量属性、惯性矩以及纵向轴间距等关键指标。
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% 添加自行车模型模块
add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle']);
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
- 在 Automated Driving Toolbox 的 Vehicle Library 中的子目录 LongitudinalDriverInputs 和 LateralDriverInputs 中分别拖放 LongitudinalDriver 和 LateralDriver 模块至模型编辑区。
- 配置参数设置包括最大加速度和转向角速率等关键指标。
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% 添加纵向控制模块
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver'], 'MaxAcceleration', '3'); % 设置最大加速度为3m/s^2
% 添加横向控制模块
add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName '/Lateral_Driver']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s步骤2.3：连接各模块
将控制模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。
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% 连接纵向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
% 连接横向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');步骤3：设计动力总成系统
将
步骤3.1：选择动力源类型
根据你的仿真需求选择合适动力源类型，如内燃机或电动机。
- 为燃油型乘用车配置 Powertrain Blockset 下的 Conventional Powertrain 模块。
- 为新能源汽车配置 Simscape Electrical 下的 Electric Drive 模块。
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% 示例：添加燃油车动力总成模块
add_block('powertrainblockset/Conventional Powertrain', [modelName '/Conventional_Powertrain']);
% 示例：添加电动车动力总成模块
add_block('simscape_electrical/Electric Drive', [modelName '/Electric_Drive']);步骤3.2：配置动力总成参数
该系统需由专业人员根据具体车型及使用场景优化配置其动力总成相关参数配置方案。其中应包含以下各项：不同工况下的动力输出特征以及能量存储能力。
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% 配置燃油车动力总成参数
set_param([modelName '/Conventional_Powertrain'], 'EngineTorqueCurve', '[0, 100; 2000, 200; 4000, 300]'); % 设置发动机扭矩曲线
set_param([modelName '/Conventional_Powertrain'], 'TransmissionRatio', '3.5'); % 设置变速箱传动比
% 配置电动车动力总成参数
set_param([modelName '/Electric_Drive'], 'BatteryCapacity', '60'); % 设置电池容量为60kWh
set_param([modelName '/Electric_Drive'], 'MotorEfficiencyMap', '[0.9, 0.85; 0.8, 0.75]'); % 设置电机效率图步骤3.3：连接动力总成模块到车辆底盘模块
将动力总成模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。
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% 连接燃油车动力总成模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Conventional_Powertrain'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
% 或者对于电动车
add_line(modelName, [modelName '/Electric_Drive'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');步骤4：设计传感器数据采集模块
为了实现故障诊断，我们需要收集车辆各个关键部件的状态数据。
步骤4.1：添加传感器模块
- 在 Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking 库中拖放不同种类的传感器模块至模型编辑区（如 IMU, GPS, Radar, Lidar, Wheel Speed, Brake Pressure）。
- 配置参数设置例如设置采样频率和精度等参数。
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% 添加IMU传感器模块
add_block('automatedDriving/IMU Sensor', [modelName '/IMU_Sensor']);
set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'SamplingFrequency', '100'); % 设置采样频率为100Hz
% 添加GPS传感器模块
add_block('automatedDriving/GPS Sensor', [modelName '/GPS_Sensor']);
set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'Accuracy', '1.0'); % 设置精度为1.0米
% 添加雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Radar Sensor', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'RangeResolution', '0.1'); % 设置距离分辨率为0.1米
% 添加激光雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'AngularResolution', '0.05'); % 设置角度分辨率为0.05度
% 添加轮速传感器模块
add_block('automatedDriving/Wheel Speed Sensor', [modelName '/Wheel_Speed_Sensor']);
set_param([modelName '/Wheel_Speed_Sensor'], 'SamplingFrequency', '50'); % 设置采样频率为50Hz
% 添加制动压力传感器模块
add_block('automatedDriving/Brake Pressure Sensor', [modelName '/Brake_Pressure_Sensor']);
set_param([modelName '/Brake_Pressure_Sensor'], 'SamplingFrequency', '50'); % 设置采样频率为50Hz步骤4.2：添加传感器数据聚合模块
- 在指定库中进行模块导入操作。
- 配置相关参数设置包括传感器类型和采样频率。
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% 添加传感器数据聚合模块
add_block('automatedDriving/Sensor Data Aggregator', [modelName '/Sensor_Data_Aggregator']);
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SensorTypes', 'IMU, GPS, Radar, Lidar, WheelSpeed, BrakePressure'); % 设置传感器类型为IMU、GPS、雷达、激光雷达、轮速、制动压力
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SamplingFrequency', '10'); % 设置采样频率为10Hz步骤4.3：连接传感器模块到数据聚合模块
将各个传感器模块的输出连接到传感器数据聚合模块的输入端口。
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% 连接IMU传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/IMU_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接GPS传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/GPS_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接激光雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接轮速传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Wheel_Speed_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接制动压力传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Brake_Pressure_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');步骤5：设计故障诊断算法
我们将设计一个故障诊断算法，用于分析传感器数据并检测潜在的故障。
步骤5.1：添加故障诊断算法模块
- 在指定库位置中导入
Condition Monitoring和Fault Detection模块到模型编辑区。 - 配置参数设置为故障检测敏感度和模型识别类型等参数。
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% 添加条件监测模块
add_block('predictiveMaintenanceToolbox/Condition Monitoring', [modelName '/Condition_Monitoring']);
set_param([modelName '/Condition_Monitoring'], 'Threshold', '0.5'); % 设置故障阈值为0.5
% 添加故障检测模块
add_block('predictiveMaintenanceToolbox/Fault Detection', [modelName '/Fault_Detection']);
set_param([modelName '/Fault_Detection'], 'ModelType', 'Anomaly Detection'); % 设置模型类型为异常检测步骤5.2：连接传感器数据聚合模块到故障诊断算法模块
将传感器数据聚合模块的输出连接到故障诊断算法模块的输入端口。
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% 连接传感器数据聚合模块到条件监测模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Condition_Monitoring'], 'autorouting', 'on');
% 连接条件监测模块到故障检测模块
add_line(modelName, [modelName '/Condition_Monitoring'], [modelName '/Fault_Detection'], 'autorouting', 'on');步骤6：设计驾驶循环工况
我们将设计一个驾驶循环工况，模拟实际道路行驶条件下的车辆行为。
步骤6.1：添加驾驶循环模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Scenario Builder库中导入Driving Cycle模块至模型编辑区。- 配置参数包括标准驾驶循环（例如NEDC（New Energy Drumming Cycle）和WLTC（World harmonized driving cycle）），以及自定义驾驶循环等选项。
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% 添加驾驶循环模块
add_block('automatedDriving/Driving Cycle', [modelName '/Driving_Cycle']);
set_param([modelName '/Driving_Cycle'], 'CycleType', 'WLTC'); % 设置驾驶循环类型为WLTC步骤6.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
将驾驶循环模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口。
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% 连接驾驶循环模块到纵向控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');
% 连接驾驶循环模块到横向控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');步骤7：设置仿真参数
在模型编辑器的顶部菜单栏中选择 Simulation > Model Configuration Parameters 选项，在配置参数界面中对仿真设置进行相应的调整（包括仿真时间设置（例如600秒）以及求解器类型的选择等），其中推荐使用 ode45 作为求解器类型以提高计算效率
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% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '600'); % 模拟运行时间为600秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');步骤8：运行仿真
在完成上述步骤后，在操作界面中点击"Run"按钮以启动仿真过程。持续监测车辆的行为状态，并通过遵循预先设定的驾驶循环以及故障诊断算法实现有效的驾驶任务执行能力的同时，请注意主动识别并发出潜在故障警报。
步骤9：性能评估
为全面评估自动驾驶车辆故障诊断系统的性能
故障检测率
通过测定故障诊断算法准确识别出的故障数量与总故障数量的比例来测定其检出能力
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function faultDetectionRate = calculateFaultDetectionRate(detectedFaults, totalFaults)
% 示例：计算故障检测率
faultDetectionRate = length(detectedFaults) / totalFaults; % 计算故障检测率
end
% 获取已检测故障和总故障数
detectedFaults = getDetectedFaults();
totalFaults = getTotalFaults();
% 计算故障检测率
faultDetectionRate = calculateFaultDetectionRate(detectedFaults, totalFaults);
disp(['Fault Detection Rate: ', num2str(faultDetectionRate * 100), '%']);误报率
用于以计算故障诊断算法误报故障次数占总的报告故障数量所占比例的方式评估误报频率。
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function falseAlarmRate = calculateFalseAlarmRate(falseAlarms, reportedFaults)
% 示例：计算误报率
falseAlarmRate = length(falseAlarms) / reportedFaults; % 计算误报率
end
% 获取误报警告和总报告故障数
falseAlarms = getFalseAlarms();
reportedFaults = getReportedFaults();
% 计算误报率
falseAlarmRate = calculateFalseAlarmRate(falseAlarms, reportedFaults);
disp(['False Alarm Rate: ', num2str(falseAlarmRate * 100), '%']);故障响应时间
通过计算从检测到故障发生到系统做出响应的时间，评估故障响应时间。
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function responseTime = calculateResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp)
% 示例：计算故障响应时间
responseTime = mean(responseTimestamp - detectionTimestamp); % 计算平均故障响应时间
end
% 获取故障检测和系统响应的时间戳
detectionTimestamp = getDetectionTimestamp();
responseTimestamp = getResponseTimestamp();
% 计算故障响应时间
responseTime = calculateResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp);
disp(['Response Time: ', num2str(responseTime), ' seconds']);步骤10：性能优化
为了提升自动驾驶车辆故障诊断能力
调整故障阈值
手动调整条件监测模块中的故障阈值，直到达到满意的故障检测效果。
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% 修改条件监测模块中的故障阈值
set_param([modelName '/Condition_Monitoring'], 'Threshold', '0.4'); % 更改为0.4引入多传感器融合算法
通过多传感器融合算法（如卡尔曼滤波器和粒子滤波器）来增强数据的准确性和鲁棒性
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% 使用多传感器数据融合算法
add_block('automatedDriving/Multi-Sensor Fusion', [modelName '/Multi_Sensor_Fusion']);
set_param([modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'FusionAlgorithm', 'Kalman Filter'); % 设置融合算法为卡尔曼滤波
% 连接传感器数据聚合模块到多传感器融合模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'autorouting', 'on');
% 连接多传感器融合模块到条件监测模块
add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/Condition_Monitoring'], 'autorouting', 'on');使用更精确的故障检测模型
使用更精确的故障检测模型（如深度学习模型）来提高预测的准确性。
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% 使用深度学习模型
add_block('deepLearningToolbox/Deep Learning Model', [modelName '/Deep_Learning_Model']);
set_param([modelName '/Deep_Learning_Model'], 'ModelType', 'LSTM'); % 设置模型类型为LSTM
% 连接条件监测模块到深度学习模型
add_line(modelName, [modelName '/Condition_Monitoring'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');
% 连接深度学习模型到故障检测模块
add_line(modelName, [modelName '/Deep_Learning_Model'], [modelName '/Fault_Detection'], 'autorouting', 'on');使用Simulink Test进行自动化测试
通过 Simulink Test 工具箱执行自动化测试与验证任务, 保证系统在各种驾驶循环中的稳定运行
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% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('FaultDiagnosis_TestCases');
testCase.addTestSuite('FaultDiagnosis_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Standard_WLTC_Cycle');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);四、总结
通过本指南, 详细讲解了如何利用Simulink构建了一个针对自动驾驶车辆故障诊断的仿真系统模型,并对该系统进行了仿真实验以及性能测试。主要涉及的内容包括:
【背景信息