针对分布式驱动电动汽车直驱轮毂电机系统电流、转速传感器故障问题,研究传感器鲁棒故障检测与定位方法.考虑电机模型中含有未知输入和噪声,通过系统降阶的方式对未知输入进行解耦,采用卡尔曼滤波器（Kalman filter, 简称KF）滤除解耦后子系统的白噪声,并设计最优未知输入观测器（unknown input observer, 简称UIO）实现系统状态估计,得到了一种较强鲁棒性的残差产生器.采用极大似然比（generalized likelihood ratio, 简称GLR）的方法评估残差信号并确定阈值,提出了一种传感器故障定位方法.台架实验结果表明,提出的基于最优UIO的传感器故障诊断方法能够实现电动汽车直驱电机系统传感器故障辨识与定位.

齿轮啮合过程中,其啮合刚度会受其相对位移的影响。基于势能法,针对理想渐开线直齿圆柱齿轮,通过考虑平移自由度对齿轮啮合中角度的影响,将平移自由度引入齿轮时变啮合刚度的计算中,提出一种考虑齿轮两个方向平移自由度的时变啮合刚度计算方法。分析齿轮时变啮合刚度最大值、平均值和重合度受齿轮相对位移方向、大小的影响。结果表明,时变啮合刚度对齿轮沿啮合线垂直方向的相对平移最为敏感,对齿轮沿啮合线方向的相对平移最不敏感;在啮合线垂直方向,齿轮在相对平移0.1mm的情况下,引起啮合刚度平均值变动0.93%。