1、需求解决的技术问题 解决线控制动电机感知精度与可靠性不足问题、极端工况散热瓶颈问题。 2、技术需求提出背景及技术应用领域需求 线控制动电机是自动驾驶汽车制动系统的核心执行部件，其感知精度直接决定制动力控制准确性，散热性能影响电机可靠性与寿命。主要应用于自动驾驶汽车线控制动系统，适配L3及以上级智能驾驶场景。 3、技术难点 异构感知网络协同与误差补偿、微通道风冷系统设计与仿真优化、冗余容错机制响应速度。 4、主要技术经济指标 1）芯片式磁敏电阻异构感知网络与误差补偿技术研发 为满足线控制动电机对高精度测量与高冗余备份的严苛需求，构建以“核心测量层+辅助冗余层”为架构的芯片式磁敏电阻异构网络，实现测量精度与系统可靠性的平衡；针对线控制动电机传感器易受多种因素影响产生误差，开发针对性的在线辨识与补偿算法。为提升感知系统的容错性与数据可靠性，研发基于联邦卡尔曼滤波架构对异构网络中不同芯片的采集数据进行融合处理，并设计冗余切换机制。 2）微通道风冷设计与热性能优化仿真研究 针对刹车电机高频制动下定子绕组、转子永磁体等局部热点集中且散热空间受限的问题，开展刹车电机微通道风冷系统仿生设计研究；研究通过仿真模拟不同工况下电机温度场分布，重点监测定子绕组端部、永磁体表面、轴承外圈等易产生热点的区域，确保全工况下无局部过热风险。仿真分析气流在电机内部的流动路径，避免出现气流死角或涡流。 预期达到的核心技术指标如下： 通过对芯片式磁敏电阻异构感知网络与误差补偿技术研发，实现传感器偏心误差补偿、温度漂移、电磁干扰抑制等≥3种补偿算法，电机转速测量误差≤0.1％，电机扭矩测量误差≤0.5％，传感器故障识别时间≤50ms，冗余自动切换时间≤100ms；通过微通道风冷设计与热性能优化仿真研究，实现高频制动工况（10次/min连续制动）下，电机绕组和转子永磁体表面最高温度≤120℃，城市拥堵连续制动（30次循环）后，电机整体温升控制在60K以内。 在项目执行期内，申请受理或取得发明专利不少于2项，软件著作权3项，发表高水平论文不少于2篇。