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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于解析冗余的汽车电子稳定系统故障诊断及容错方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117644876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410012643.1，技术领域涉及：B60W50/02；该发明授权基于解析冗余的汽车电子稳定系统故障诊断及容错方法是由朱冰;唐衍鹏;赵健;陈志成;郑英龙设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解析冗余的汽车电子稳定系统故障诊断及容错方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于解析冗余的汽车电子稳定系统故障诊断及容错方法，包括以下步骤：S1、利用相关传感器获取车辆状态参数；S2、利用卡尔曼滤波算法和直接积分法对车辆的质心侧偏角进行融合估计，获得质心侧偏角融合估计结果；S3、根据质心侧偏角融合估计结果，结合车辆状态参数建立传感器冗余观测器；S4、基于传感器冗余观测器，建立车辆不同行驶状态下的故障诊断及故障诊断补偿机制。本发明通过精确地检测并分析横摆角速度及侧向加速度传感器故障，在传感器故障情况下为ESP系统提供可用传感器信号，提升智能电动汽车的ESP系统功能安全性能。

本发明授权基于解析冗余的汽车电子稳定系统故障诊断及容错方法在权利要求书中公布了：1.基于解析冗余的汽车电子稳定系统故障诊断及容错方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用相关传感器获取车辆状态参数； S2、利用卡尔曼滤波算法和直接积分法对车辆的质心侧偏角进行融合估计，获得质心侧偏角融合估计结果； S3、根据所述质心侧偏角融合估计结果，结合所述车辆状态参数建立传感器冗余观测器； S4、基于所述传感器冗余观测器，建立车辆不同行驶状态下的故障诊断及故障诊断补偿机制； 其中，所述步骤S2具体包括： S21、基于线性二自由度车辆动力学模型的卡尔曼滤波算法，建立质心侧偏角观测器，获得质心侧偏角观测值；具体包括： 假定车辆纵向车速保持恒定，建立包含侧向和横摆的二自由度模型，车辆动力学方程为： 1 式中，为车辆总质量，为车辆的侧向车速，为车辆前轮侧偏刚度，为车辆的纵向车速，为车辆质心到前轴的距离，为车辆的横摆角，为车辆后轮侧偏刚度，为车辆质心到后轴的距离，为车辆横摆转动惯量，为车辆前轮转角； 对式1进行转化，得到以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量的车辆动力学方程： 2 式中，为车辆质心侧偏角，为车辆的横摆角速度； S22、利用直接积分法建立质心侧偏角有关的运动学关系，并运用积分估计当前车辆的质心侧偏角，获得质心侧偏角估计结果；计算公式为： 6 式中，为质心侧偏角当前估计值，为侧向加速度，为基于直接积分法得到的质心侧偏角下一时刻估计值； S23、利用一阶低通滤波算法对所述质心侧偏角观测值和所述质心侧偏角估计结果进行融合，获得质心侧偏角融合估计结果；公式为： 7 式中，为自适应滤波器参数，为基于卡尔曼滤波质心侧偏角的融合权重系数，为基于直接积分法质心侧偏角的融合权重系数； 所述步骤S3具体包括： S31、结合多种车辆运动状态和整车动力学特性，建立横摆角速度冗余观测器，并确定所述横摆角速度冗余观测器的触发概率；所述横摆角速度冗余观测器包括至少五个基于不同原理的观测器：基于卡尔曼滤波的观测器、基于稳态二自由度模型的观测器、基于前轮轮速差的观测器、基于后轮轮速差的观测器以及基于阿克曼转向几何的观测器； S32、结合所述横摆角速度冗余观测器和所述质心侧偏角融合估计结果，建立侧向加速度冗余观测器，并确定所述侧向加速度冗余观测器的触发概率； 所述步骤S4具体包括： S41、根据所述传感器冗余观测器，利用冗余观测值和传感器实际测量值计算车辆不同行驶状态下的估计残差值；所述车辆行驶状态被划分为稳定状态SB、次稳定状态NSB及不稳定状态USB； 在稳定状态SB下，有效传感器冗余观测器个数k=5，取所有残差最大值和第二大值的均值作为估计残差e： 27 式中，为残差最大值；为残差第二大值；为传感器实际测量值；为传感器最大观测值；为传感器第二大观测值；为残差值集合；n为第n个有效冗余观测器；v为有效冗余观测器集合；为使传感器达到最大实际测量值的冗余观测器；为使传感器达到第二大实际测量值的冗余观测器； 在次稳定状态NSB下，有效传感器冗余观测器个数k=2、3、4，通过计算冗余观测值与其均值的差值，并选取特定序位的残差作为估计残差e； 在不稳定状态USB下，有效传感器冗余观测器个数k=1，选定最小的残差值作为估计残差e： 31 式中，为传感器在j条件下的残差值；表示第j个冗余观测器对传感器输出的估计值； S42、建立故障诊断阈值，结合所述估计残差值，当所述估计残差值大于所述阈值时，判定传感器故障； S43、基于车辆不同行驶状态下的传感器故障判定结果，建立相应的故障诊断补偿机制； 其中，在稳定状态SB下，计算传感器冗余观测值的均值，去除其中与均值误差最大的观测值，并对剩余信号依据其触发概率进行加权融合作为传感器真实值： 34 式中，为传感器真实值；为冗余观测器的权重，且； 在次稳定状态NSB下，直接利用有效冗余观测值依据其触发概率进行加权融合作为传感器真实值； 在不稳定状态USB下，当有效冗余观测器的触发概率时，使用该冗余观测值作为传感器真实值，否则判定无法提供冗余信号。

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