车速传感器的工作原理和作用，很多人虽然是有车的，可是对于车的东西很多都是不懂的，相信车速传感器对大家来讲并不陌生了，就是用来测试汽车车轮轮速的一种传感器。以下看看车速传感器的工作原理和作用及相关资料。
车速传感器工作原理：车速传感器
车速传感器的输出信号能是磁电式交流信号，也能是霍尔式数字信号或是光电式数字信号，车速传感器一般情况下安装在驱动桥壳或变速箱壳内，车速传感器信号线一般情况下装在屏蔽的外套内，这是以便消除有高压电火线及车载电话或其他电子设备造成的电磁及射频干扰，用于保证电子通讯不造成中断。
避免引起行驶性能变差或其他疑问，在汽车上磁电式及光电式传感器是应用最多的两种车速传感器，在欧洲、北美和亚洲的各类汽车上相当广泛使用磁电式传感器来做好车速(VSS)、曲轴转角(CKP)和凸轮轴转角(CMP)的调节，与此同时还能用它来感受其它运转地方位置的速度和位置信号等，例如压缩机离合器等。
车速传感器工作原理：工作原理
车速传感器的输出信号能是磁电式交流信号，也能是霍尔式数字信号或是光电式数字信号，车速传感器一般情况下安装在驱动桥壳或变速箱壳内，通过指针摆动来显示汽车驾驶速度，或造成交变电流信号，一般情况下由带两个接线柱的磁芯及线圈组成。这两个线圈接线柱是传感器输出的端子，转化为电流振幅代表车速。
车速传感器工作原理：作用
车速传感器检查电控汽车的车速，调节电脑用这一输入信号来调节发动机怠速，自动变速箱的变扭器锁止，自动变速箱换档及发动机冷却风扇的开闭和巡航定速等其它功能。
小伙伴们看完了的简单介绍之后小伙伴们是并不是对车速传感器工作原理这一疑问有了必需的了解了呢！那么小伙伴们喜不喜欢今天为小伙伴们推介的这些内容知识呢！觉得这些知识对小伙伴们有着挺大的作用，让我们能够更加了解汽车。那么最后希望的简单介绍能够排忧解难到小伙伴们。
车速传感器工作原理
车速传感器是由永久磁铁、磁极、线圈和齿圈组成。当齿圈在磁场中旋转的时候，齿圈齿顶和电极之间的间隙就会以恒定的速度变化，使得磁路中的磁阻发生变化。随之，磁通量就会周期地增减，在传感器线圈的两端产生正比于磁通量增减速度的感应电压，而这个交流电压信号会直接输送给汽车的控制电脑里面，从而确保汽车的稳定性能。
至于车速传感器在哪个位置，一般来说都是安装在驱动桥壳或变速器壳内，而传感器的信号线则是装在屏蔽的外套内。值得一提的是，轮速传感器与齿圈之间的间隙是有所讲究的，前轮的正常标准值为1、10-1、97mm，而后轮则是0、42-0、80mm。如果间隙过大的话，会直接影响轮速传感器的采集和数据的准确性。
速度传感器损坏的症状
1、怠速时发动机不稳定；
2、车辆在行驶中起步或减速停车时，有瞬间停顿或熄火现象；
3、发动机加速性能下降；
4、仪器上的速度显示有偏差；
5、发动机故障灯点亮。
车速传感器的安装位置
通常有一个速度传感器，通常安装在驱动桥壳或变速器壳中。速度传感器的信号线通常安装在屏蔽套内。这是为了消除高压带电导线、车载电话或其他电子设备造成的电磁和射频干扰，保证电子通讯不中断，防止驾驶性能变差或出现其他问题。
无速度传感器的控制方法
在近20年来，各国学者致力于无速度传感器控制系统的研究，无速度传感器控制技术的发展始于常规带速度传感器的传动控制系统，解决问题的出发点是利用检测的定子电压、电流等容易检测到的物理量进行速度估计以取代速度传感器。
重要的方面是如何准确地获取转速的信息，且保持较高的控制精度，满足 实时控制的要求。无速度传感器的控制系统无需检测硬件，免去了速度传感器带来的种种麻烦，提高了系统的可靠性。
降低了系统的`成本；另一方面，使得系统的体积小、重量轻，而且减少了电机与控制器的连线，使得采用无速度传感器的异步电机的调速系统在工程中的应用更加广泛。国内外学者提出了许多方法。
（1）动态速度估计法 主要包括转子磁通估计和转子反电势估计。都是以电机模型为基础，这种方法算法简单、直观性强。由于缺少无误差校正环节，抗干扰的能力差，对电机的参数变化敏感，在实际实现时，加上参数辨识和误差校正环节来提高系统抗参数变化和抗干扰的鲁棒性，才能使系统获得良好的控制效果。
（2）PI自适应控制器法 其基本思想是利用某些量的误差项，通过PI自适应控制器获得转速的信息，一种采用的是转矩电流的误差项；另一种采用了转子q轴磁通的误差项。此方法利用了自适应思想，是一种算法结构简单、效果良好的速度估计方法。
（3）模型参考自适应法（MRAS） 将不含转速的方程作为参考模型，将含有转速的模型作为可调模型，2个模型具有相同物理意义的输出量，利用2个模型输出量的误差构成合适的自适应律实时调节可调模型的参数（转速）。
以达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的。根据模型的输出量的不同，可分为转子磁通估计法、反电势估计法和无功功率法。转子磁通法由于采用电压模型法为参考模型，引入了纯积分，低速时转子磁通估计法的改进，前者去掉了纯积分环节。
改善了估计性能，但是定子电阻的影响依然存在；后者消去了定子电阻的影响，获得了更好的低速性能和更强的鲁棒性。总的说来，MRAS是基于稳定性设计的参数辨识方法，保证了参数估计的渐进收敛性。
但是由于MRAS的速度观测是以参考模型准确为基础的，参考模型本身的参数准确程度就直接影响到速度辨识和控制系统的成效。
（4）扩展卡尔曼滤波器法 将电机的转速看作一个状态变量，考虑电机的五阶非线性模型，采用扩展卡尔曼滤波器法在每一估计点将模型线性化来估计转速，这种方法可有效地抑制噪声，提高转速估计的精确度。但是估计精度受到电机参数变化的影响，而且卡尔曼滤波器法的计算量太大。
（5）神经网络法 利用神经网络替代电流模型转子磁链观测器，用误差反向传播算法的自适应律进行转速估计，网络的权值为电机的参数。神经网络法在理论研究还不成熟，其硬件的实现有一定的难度，使得这一方法的应用还处于起步阶段。
