（同济大学汽车学院，上海 201804）

安全一直是车辆领域的主题之一，作为车辆动力传动部件的变速器对于安全驾驶有着至关重要的作用。传感器作为获取变速器信号的器件，是变速器与控制器之间通信的重要桥梁，传感器的正常与否直接影响变速器的性能，所以对于传感器的故障诊断至关重要。

传感器的故障诊断方法有3 种，分别为基于模型、基于规则与数据驱动的故障诊断方法［1-2］。

在能够获得系统精确解析模型的情况下，基于模型的故障诊断方法是最直接有效的，但对于变速器这样的复杂系统，精确的解析模型一般难以获得。此外，模型的不确定性、系统的非线性特性等都会对诊断结果产生很大影响。Lee［3］使用奇偶方程法对电动助力转向系统中的传感器进行故障诊断，由于模型存在不确定性，因此设置自适应阈值来提高故障诊断的鲁棒性，但该方法的对象是线性时不变系统，对于变速器这样的非线性时变系统而言适用性较差。Wang等［4］研究了多输入-多输出非线性模型的故障诊断方法，通过将该模型转化为多个一维的线性等效模型来处理非线性问题，简化了建模工作量，但没有分析系统内部结构对故障诊断产生的影响，这在模型简化时是必须要考虑的。

基于规则的故障诊断方法要求积累足够的故障原因与故障表象的先验知识，然后将知识转化为推理规则。运用故障树分析（FTA）、失效模式和效果分析（FMEA）等方法实现故障诊断，优点是规则非常容易修改，缺点是知识获取困难。……