随着汽车工业与电子工业的不断发展,越来越多的线控类技术正在取代汽车传统的机械装置。汽车线控转向(Steer-by-wire)系统由于取消了转向盘和转向轮之间的机械连接装置,彻底摆脱了传统转向系统所固有的弊端,便于和其他系统集成、统一协调控制。但是线控转向系统含有许多电子元件,其可靠性低于传统的机械系统,为了满足汽车的可靠性与安全性的要求,SBW系统必须采用容错控制技术。动态系统的故障诊断技术是容错控制技术的重要支柱技术之一,是保证汽车可靠性和安全性的基础。本文详细介绍了汽车SBW传感器和电机的故障诊断方法。由于SBW的数学模型比较容易得到,因此选择了基于系统数学模型的诊断方法。针对SBW传感器的故障诊断,利用状态估计的解析冗余,构造残差向量,不同的传感器故障会体现在残差向量不同的方向之上,从而实现各传感器故障的检测和分离。状态估计算法采用了一种自适应卡尔曼滤波算法(AKF),克服了常规卡尔曼滤波器,在应用于参数时变性较强的SBW系统时的缺陷。对于SBW电机的故障诊断,采用了AKF参数估计的方法,对电机的性能参数(电枢线圈内阻、电感等)进行实时监测,一旦这些性能参数超出正常范围,则可以判断电机发生了故障。最后用Matlab/simulink建立了SBW故障诊断系统的模型,对本文提出的传感器和电机的故障诊断方法,进行了仿真验证。