Modellbasierte Zustandsüberwachung von semiaktiven Fahrwerksdämpfern

Abstract

Die Chassiskomponenten eines Fahrzeuges sind als funktions- und sicherheitsrelevante Systeme prädestiniert für die Anwendung des Predictive Maintenance. Deshalb wird das Condition Based Maintenance durch die Zustandsüberwachung auf den semiaktiven Fahrwerksdämpfer angewendet. Der vorgestellte Ansatz leitet dabei den Zustand des Dämpfers über dessen Funktion und Wirkung auf die Dynamik des Fahrzeuggesamtsystems ab. Die hierfür verwendete, dämpferunabhängige Modellierung der Fahrzeugvertikaldynamik erlaubt die Reduktion der modellbasierten Dämpferbeschreibung auf ein Minimum. Ausgehend von der Annahme, dass sich die Dämpferdegradation auf die Dämpferkraft auswirkt, wird diese zur Quantifzierung des Dämpferzustandes über den vorgestellten Funktionserfüllungsgrad verwendet, der ohne Kenntnis des Dämpfermodells direkt aus der Vertikaldynamik des Fahrzeugs geschätzt werden kann. Davon ausgehend werden die notwendigen Voraussetzungen für eine aussagekräftige Schätzung des Funktionserfüllungsgrades abgeleitet. Zur Online-Schätzung des Funktionserfüllungsgrades wird ein Extended-Kalman-Filter verwendet der auf einem semiaktiven Viertelfahrzeugschätzmodell basiert und dessen Zustände und den Funktionserfüllungsgrad über das Joint-Estimation-Prinzip schätzt. Zur simulativen Validierung der Schätzer wurde ein semiaktives Halbfahrzeug verwendet, dessen Dämpfer über adaptierte Sykhook-Regler geregelt werden und deren Dämpferdegradation nach verschiedenen Ansätzen modelliert wird. Durch simulative Versuche und die quantifizierte Beobachtbarkeit wird ein geeignetes Messgrößenkonzept definiert, wobei hierfür zusätzlich zur Schätzgüte des Funktionserfüllungsgrades die Sensitivität der Schätzer gegenüber der Dämpferdegradation und den unsicheren Modellparametern analysiert und berücksichtigt wird.

As function- and safety-relevant systems, the chassis components of a vehicle are predestined for the application of predictive maintenance. For this purpose, the condition based predictive maintenance is applied to semi active suspension dampers. The presented approach reduces the damper description to a minimum and instead derives its condition from the overall vehicle behaviour. The underlying approach is based on the assumption, that damper degration affects damper force. The damper force is then used to quantify the dampers health state through the health state indicator which does not require knowledge about the degraded damper behaviour. Based on this, the necessary conditions for a meaningful estimation are derived. The health state indicator is then estimated from the vertical vehicle dynamics by a joint estimation extended kalman filter, which is based on a semi active quarter car model. Simulation results are based on a semi active half car model, which is controlled by skyhook controllers, whose damper degradation is odeled according to different aproaches. Finally, observability measures and simulative experiments are used to define a suitable set of measurement variables, by analysing the estimation quality with respect to damper fault sensitivity and parameter sensitivity.