随着人们生活水平的提高,人们对车辆的安全性能要求也越来越高。汽车的安全性能很大程度上反应在防抱死制动装置ABS的控制效果上面,其中轮速传感器作为ABS的关键组成部分,其采集的轮速信号的精确与否决定了ABS对车轮的控制效果。据统计,ABS轮速传感器的故障率占ABS总故障的30％以上,故障率却如此之高不得不引起重视。尤其在汽车制动时,若某一传感器失效,ABS无法采集到正确的车轮速度,即使报警灯检测到传感器有故障,这时候ABS也无法对该车轮进行有效控制,容易诱发一些交通事故。所以有必要在研发阶段就要考虑轮速奇异性信号检测及应急措施,以保证ABS较好的发挥其作用。　　 制动实验是试验车在高附着沥青路面上进行的,用CANalyzer工具读取车轮的轮速信号,并选取了两组同轴车轮的轮速信号:第一组信号是在两个传感器都处于正常模式下采集的;第二组信号是在一传感器处于正常模式,一组失效模式下采集到的。数据融合技术已在很多领域的应用,基于小波变换的奇异性检测理论,本文提出了基于小波变换轮速信号的融合滤波算法。分别用卡尔曼融合技术、小波变换融合滤波算法对选取的两组轮速信号进行融合研究,两种算法融合后的轮速信号都能较好的反应车轮的真实运动状态;第二组融合后的结果表明,卡尔曼融合算法缺乏自适应性,不能有效检测出奇异性轮速信号,基于小波变换的融合算法,具有一定的自适应性,能够检测到轮速信号的异常,融合后的轮速信号也更加精确,能够作为失效传感器所在车轮的参考轮速,供ABS进行有效控制。具有一定的理论和参考价值。