江苏大学学报(自然科学版)

作者：马世典,戴永根,江浩斌,唐斌,李傲雪

单位：江苏大学 汽车工程研究院， 江苏 镇江 212013

关键词：智能转向系统, 故障诊断, 随机森林算法, Simscape物理模型, CarSim联合仿真

基金：国家自然科学基金资助项目（52202414）； 江苏省六大人才高峰项目（2019-GDZB-084）

 针对现有汽车转向系统故障诊断研究方法泛化性差和故障数据集存在缺陷的问题，提出一种基于随机森林（random forest，RF）算法的智能转向系统故障诊断方法.首先基于Simscape进行智能转向系统物理模型的搭建，与CarSim进行联合仿真，设置多种转向系统关键故障，并采集多种行驶工况下的故障样本来建立数据集.然后建立基于RF的故障诊断模型，对输入数据进行分类，实现智能转向系统的故障诊断，并与典型算法进行对比研究.最后搭建转向系统台架，采集不平衡样本来建立数据集，研究该方法的诊断效果.结果表明：使用RF算法对仿真故障数据集进行故障诊断，故障诊断准确率约为87.43%；试验验证中该方法故障诊断准确率高达99.93%，且具有较快的诊断速度和较好的泛化性能.

来源：2025年第5期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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