分布式驱动电动汽车的平方根容积卡尔曼滤波状态观测

针对车辆动力学系统状态估计的非线性问题,引入非线性动态Dugoff轮胎模型来构建包括纵向、侧向、横摆和侧倾等8自由度的非线性车辆动力学状态估计系统.在融合车载多传感器信息的基础上设计了车辆动力学的平方根容积卡尔曼非线性滤波状态观测器,对质心侧偏角、轮胎侧向力等关键状态进行观测.在Matlab/Simulink环境中搭建了Simulink-Carsim分布式驱动电动汽车系统状态估计联合仿真平台,采用双移线工况对观测器的可行性和有效性进行仿真验证.结果表明:传统的扩展式卡尔曼滤波状态观测器在车辆经历高侧向加速度过程中的观测值大幅偏离车辆运行状态的真实值,而设计的平方根容积卡尔曼非线性滤波状态观测器在整个双移线仿真工况下观测结果平稳,能实时反映车辆动力学系统的真实非线性运行状态,具有更小的观测误差和更高的观测精度.     

汽车稳定性控制系统关键传感器故障诊断

设计了基于解析模型的故障诊断算法实现传感器信号的自诊断功能,首先建立关键传感器的故障诊断算法基本框架,然后利用不同的故障诊断模型分别设计了基于等价方程与基于观测器两种故障诊断算法.等价方程算法利用车辆线性单轨模型及车辆运动学方程,将车辆操纵稳定性控制需求的传感器联系起来,并用于彼此的相互诊断.观测器方法利用车辆非线性单轨模型,通过建立龙贝格观测器提取传感器故障信息.从灵敏度与误报率两方面出发,提出了将两种算法有效融合的算法改进措施,重新制定诊断规则.实车试验的结果表明融合算法能够准确快速地诊断出微小故障,并给出故障等级.     

车辆质心侧偏角估计算法设计与对比分析

车辆质心侧偏角是描述车辆侧向运动状态的重要变量之一,同时也很难准确估计.为此设计了基于运动学的直接积分法,基于扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法和基于广义龙贝格观测器的质心侧偏角估计算法.对信号引入一定强度的噪声,通过多种典型工况对质心侧偏角估计算法进行调试与验证,分析不同算法的特点和工况适应性.直接积分法在长时间尺度下无可用性,但在极限工况下能较为快速地描述质心侧偏角变化趋势;卡尔曼滤波算法整体估计效果较好,但在一些动态工况存在估计偏差,且多为高估;龙贝格观测器算法在大部分工况都能获得良好效果,但在某些情况下存在估计偏差,且多为低估.     

基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计

本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态.仿真结果表明该方法可以精确估计液压缸压力,实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值;从而验证了扩展卡尔曼滤波器估计液压系统状态的有效性,为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴.     

基于反馈线性化的整车振动状态观测算法

针对整车振动状态观测器设计中的整车悬架系统高维非线性特性,提出了反馈线性化卡尔曼滤波算法.基于微分几何理论,通过求解坐标变换,将车辆非线性振动模型变换成一个可观测的标准型,实现系统的精确反馈线性化,进而采用线性卡尔曼滤波算法,针对变换后的线性系统设计观测器,最后通过坐标逆变换获得原非线性系统的状态观测值.仿真结果表明,相比扩展卡尔曼滤波算法,该算法能够提高车辆振动状态观测精度和运算效率.      

基于模型预测的主动转向智能无人车辆横向稳态控制

在复杂路况以及智能无人车辆转向过程中，车辆处于一种时变非稳定性状态，影响车辆操纵安全性和行驶稳定性.针对此问题，提出了一种应用于前轮主动转向无人车辆的优化模型预测控制策略，该控制器采用分层结构对车辆前轮转角进行优化控制，以改善车身在非稳态下的特征.考虑到无人车辆实际行驶时存在的内部和外部扰动因素，建立了非线性扰动量平台模型和非线性轮胎模型，并通过模块化方法，构建了无人车辆非线性动力学模型，利用非线性扰动观测器对干扰进行抑制，提高了车辆模型精确性与控制器控制效果.经仿真实验对比和硬件在环实验测试，结果表明：与无横向稳态控制车辆相比，稳定性提高了55%，验证了该策略能显著改善车辆的横向稳定性及有效性.     

一类Lipschitz非线性时滞离散广义系统降维观测器的设计

针对时滞离散广义系统降维观测器的设计问题,提出一类Lipschitz非线性时滞离散广义系统降维观测器的设计方法。首先,基于时滞离散广义系统的可观性对系统进行变换,将系统变换为易于求取降维观测器的形式;其次,基于非线性系统观测器设计的Lyapunov稳定性理论,通过讨论时滞系统中的Lipschitz非线性项,分两种情况设计出了时滞系统的两个降维观测器;最后,为使得时滞系统与降维观测器的误差系统渐近稳定,利用线性矩阵不等式(LMI)的方法分别给出了两个降维观测器存在的充分条件,并通过数值算例验证了该类降维观测器设计方法的有效性。     

分布式驱动电动车降阶滑模状态观测器设计

针对轮胎动力学存在的非线性问题及质心侧偏角估计的准确性与实时性问题,基于分布式驱动电动车(简称:IEV)车轮转矩易于测量的优势,设计了一种非线性降阶滑模状态观测器,对质心侧偏角和轮胎力进行估计。首先建立IEV车辆七自由度非线性动力学模型,选择UniTire轮胎模型描述轮胎特性。在此基础上考虑垂向载荷变化的影响;其次,利用饱和函数克服滑模固有的颤振现象;然后,根据IEV车辆车载传感器可测量的车辆状态,基于滑模变结构理论设计降阶观测器;最后以CarSim中的车辆模型作为仿真平台,对观测器性能进行验证。仿真结果表明:观测器对质心侧偏角和轮胎力的估计都有很高的精度。     

动力定位船舶的非线性观测器设计

针对动力定位船舶设计了一个非线性观测器，该观测器的全局收敛性通过李亚普诺夫稳定性定理得到了证明。观测器的最大优点是可以省略采用Kalman滤波器时线性化船舶运动方程的过程。该非线性观测器可以从附有测量噪声的输出中估计到船舶低频位置和运动速度以及环境扰动作用力，同时也能从输出信号中滤除一级波浪引起的船舶高频运动。该非线性观测器的性能通过对一动力定位船舶模型的仿真得到了验证。     

含未知输入的Lipschitz非线性广义系统的观测器设计

考虑了一类含有未知输入的Lipschitz非线性广义系统的鲁棒观测器设计问题.设计了一种非线性广义系统的未知输入观测器；当系统干扰无法消除时,设计出了一种鲁棒观测器.证明了它们的存在判据，并给出了具体的设计步骤.算例说明了方法的有效性.     

汽车质心侧偏角观测器试验验证

提出了一种综合运动学和动力学模型估算车辆质心侧偏角的方法。引入非线性因子表征车辆的非线性状态程度,在此基础上提出了一种简化的非线性轮胎侧向力计算方法,考虑轮胎侧偏刚度补偿,基于单轨模型建立Kalman滤波器实时估计出车辆质心侧偏角。搭建基于轮速传感器、侧向加速度和横摆角速度组合传感器、方向盘转角传感器、MicroAutoBox和GPS系统的试验验证系统,在高附着路面条件下进行蛇形操纵和双移线操纵试验。试验结果表明:所设计的估计算法能在一定程度上反映车辆的实际状态,实时性和估计精度能满足稳定性控制系统的要求。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.      

基于遗传粒子滤波的轮毂驱动电动汽车质心侧偏角估计方法

质心侧偏角估计是汽车稳定性控制系统中的关键技术.为了解决现有估计方法对轮毂驱动电动汽车信息利用不充分、估计精度低的问题,提出一种基于遗传粒子滤波(GPF)的轮毂驱动电动汽车质心侧偏角估计方法.利用魔术轮胎公式,融合轮毂驱动电动汽车车轮上驱动与制动力矩信息,建立非线性车辆动力学模型,实现轮胎纵向力与侧向力计算,完成质心侧偏角估计器的搭建.针对车辆动力学模型的强非线性及传统粒子滤波算法粒子退化、计算量大的问题,设计适用于强非线性系统并且能够有效抑制退化、减小计算量的遗传粒子滤波算法对质心侧偏角进行估计.仿真结果表明:所提出的估计方法能够提高质心侧偏角的估计精度和鲁棒性.     

采用双天线GPS/INS系统的汽车侧偏角和轮胎侧偏刚度估测法

介绍了测姿原理,分析了采用单天线GPS/INS组合测量方式的运动学卡尔曼滤波器在车辆侧倾和传感器发生漂移时存在的加速度偏差测量的延时问题,提出了直接测量车辆侧倾角和传感器漂移的双天线GPS/INS测量方法,并利用该测量方法对车辆和轮胎的侧偏角以及轮胎的侧偏刚度进行了估测.测试结果表明:采用双天线GPS方法测量的侧偏角和...     

轮胎非稳态侧偏特性非线性模型

在稳态指数统一模型的基础上 ,根据动态过程有效滑移率的理论表达式 ,建立了轮胎非稳态侧偏特性非线性模型 .在实验研究中发现当用有效滑移率和准稳态概念来计算回正力臂Dx时 ,有一种滑移率超前而回正力臂滞后的现象 ,它可以通过一个一阶滤波器来表达 .模型的计算结果与试验结果对比表明 ,该模型可以反映轮胎非线性动态侧偏特性 ,而且具有较高的精度 .它可以用于前轮摆振及汽车操纵动力学的研究中 .     

基于模糊技术的汽车ESP系统综合反馈控制

对汽车ESP(Electronic Stability Program)系统控制方法进行了分析,提出了以模糊控制技术为核心的横摆角速度和质心侧偏角综合反馈控制方法.考虑了轮胎的非线性特性对汽车转向特性与行驶稳定性的重要影响,考虑非线性轮胎模型(魔术公式),建立了二自由度四轮汽车模型及汽车参考模型.运用模糊控制原理,设计了模糊控制器,并基于Simulink进行了控制仿真.仿真结果表明:这种控制方法可以很好地控制汽车的横摆角速度和质心侧偏角,提高汽车的侧向稳定性.     

基于轮胎侧偏刚度变化率的车辆质心侧偏角融合估计算法

针对车辆在高速紧急避让工况下质心侧偏角难以直接测量的问题,提出一种基于轮胎侧偏刚度变化率的质心侧偏角融合估计算法。在车辆二自由度动力学模型的基础上,提出一种轮胎侧偏刚度估计方法,构建基于改进扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法。根据质心侧偏角和车辆纵向、侧向加速度的关系,构建基于积分法的质心侧偏角估计算法;结合两种估计算法的特点,采用轮胎侧偏刚度的一阶微分表征车辆的非线性程度,设计了一种适用于不同车辆动态特性及路面条件的融合估计算法。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,该融合估计算法在不同的车辆动态特性和不同路面条件下具有良好的估计精度和实时性,对传感器信号的噪声、误差鲁棒性强。     

状态反馈控制及观测器在多桥车辆转向中的应用

建立了多桥车辆的3自由度动力学模型,针对质心侧偏角、车身侧倾角及侧倾角速度难以测量问题,设计了Luenberger观测器,并对Luenberger观测器进行仿真分析,分析结果表明:观测器跟踪性能良好、速度快且误差小。基于Luenberger观测器设计了状态反馈控制器,并对某多桥车辆进行仿真研究,与只前轮转向对比分析,结果表明:采用状态反馈控制器进行转向的多桥车辆各性能指标都显著优于只前轮转向,且具有良好的动态性能和鲁棒性,提高多桥车辆的操纵稳定性及安全性。