基于轮胎侧偏刚度估计的路面附着条件辨识

准确、实时地获取路面附着信息是汽车主动安全控制系统正常工作的前提.路面及其粗糙度、干湿状态对侧偏刚度有很大影响.基于此,文中在车辆稳态转向下进行轮胎侧偏刚度估计,从而进行路面附着条件辨识.首先由二自由度车辆模型得到前后轴的侧向力及侧偏角,并考虑载荷转移得到各个轮胎的垂向力.通过前后轴之间的差值,消去较难得到的质心侧偏角,而后通过递推最小二乘法估计得到归一化的轮胎侧偏刚度,并比较不同路面附着条件下的估计结果.与之前的侧偏刚度估计方法不同,所提出的方法不需要测量或估计质心侧偏角,因此不需要昂贵的额外传感器,并且考虑了载荷转移对侧偏刚度估计的影响.文中最后通过仿真及电控模型车辆道路试验对所提出的算法进行了验证.仿真及试验结果表明:在考虑载荷转移的条件下,文中提出的辨识算法可以进行路面附着条件辨识.     

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。     

基于支持向量机的车辆质心侧偏角估计

针对动力学建模方法对车辆质心侧偏角进行估计所面临的路面附着系数和车辆参数无法准确获取等缺点,基于统计学理论中的支持向量机对车辆质心侧偏角估计展开研究。选择方向盘转角、车辆速度、横摆角速度和侧向加速度作为支持向量机的特征向量。在Carsim仿真平台设计了20组典型车辆操纵试验作为训练样本得到预测模型,通过2组变附着系数路面上的操稳性试验对模型进行了验证。研究结果表明:支持向量机可以有效实现对不同附着路面上车辆质心侧偏角的估计,达到了较高的估计精度,即使车辆发生大侧偏现象使轮胎进入侧偏角-侧偏力曲线的非线性域,该方法仍能够实现质心侧偏角的准确估计,估计的绝对误差不超过1.42°,从而为车辆主动安全控制提供了参考。     

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.     

考虑车辆侧偏刚度变化的MPC稳定性控制方法

针对侧向行驶车辆易发生转向失稳，构建了一种考虑轮胎侧偏刚度变化的车辆稳定性控制方法，以避免轮胎侧向力饱和，提高行车安全性.采用前、后轴轮胎侧偏角分段拟合方法建立轮胎侧偏刚度拟合模型，将拟合过的侧偏刚度引入到车辆动力学模型中，准确描述车辆当前的动态性能.为了避免轮胎侧向力饱和引起的转向失稳，本文提出一种基于模型预测控制(model predictive control, MPC)算法的前后轴约束的轮胎侧偏角的车辆稳定性控制方法，以优化车辆的转向性能.仿真结果表明，车辆稳定性控制方法能够将前后轴的轮胎侧偏角抑制在一定范围内，根据侧偏刚度的变化，避免车辆侧滑现象的发生，提高了车辆的稳定性.     

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.     

基于多信息融合的汽车质心侧偏角估算

车辆稳定性控制系统因为其良好的主动安全性已经在汽车上广泛采用。对于汽车稳定性控制系统而言,横摆角速度和质心侧偏角是判断汽车运行情况的两个主要参考量。其中,车辆的横摆角速度可以通过横摆角速度传感器经过卡尔曼滤波直接得到,而质心侧偏角则必须通过估算得到。基于二自由度汽车动力学模型建立了一种车辆质心侧偏角估算器,该估算器包括基于车辆模型的卡尔曼滤波算法和动力学积分算法。在质心侧偏角较小的情况下,可认为轮胎的侧偏特性处于线性区域,故采用基于车辆模型的卡尔曼滤波算法,当质心侧偏角较大的情况下,切换为动力学积分算法。最后在Vedyna软件下搭建了该估算器的仿真平台,通过多工况的仿真,仿真结果表明该估算器可以准确估算车辆的质心侧偏角。     

基于无迹粒子滤波的车辆质心侧偏角估计方法

针对轮毂电机驱动车辆行驶状态参数获取困难的问题,提出了一种基于无迹粒子滤波的质心侧偏角估计方法。以采集的低成本普通车载传感器信息和驾驶信号作为输入信息,在构建非线性三自由度车辆模型基础上,建立了车辆行驶状态参数估计方程,设计了质心侧偏角无迹粒子滤波估计器。利用Matlab/Simulink和Adams进行了联合仿真实验。结果表明：该估计方法具有可行性,在不同工况下均具有良好的质心侧偏角估计效果。     

基于Dugoff轮胎模型对车辆质心侧偏角估计

为了解决车辆处于非线性状态下质心侧偏角的估计问题,考虑了纵向车速的变化,提出了基于Dugoff轮胎模型的质心侧偏角估计方法.根据二自由度车辆模型,验证了扩展卡尔曼滤波的估计精度高于卡尔曼滤波.根据建立的四轮三自由度车辆模型,对于车辆处于线性区和非线性区的两种运动状态,分别建立了基于扩展卡尔曼滤波算法的线性和非线性质心侧偏角估计模型,其中非线性估计模型基于Dugoff轮胎模型建立.采用CarSim软件搭建整车模型以及双移线道路模型,MATLAB/Simulink中搭建了扩展卡尔曼估计器,两者联合仿真.仿真结果表明:非线性估计模型在线性区域和非线性区域均能实现对质心侧偏角的估计,且估计精度高于线性估计模型.     

由稳态转向特性试验估算轮胎侧偏刚度

侧偏刚度是决定操纵稳定性的重要参数,轮胎应具有足够的侧偏刚度以保证汽车具有良好的操纵稳定性.文章探讨了在没有轮胎侧偏特性试验台的条件下,如何根据稳态转向特性试验结果估算小侧偏角下的侧偏刚度,并以安凯牌HFF6120K01型客车为例,求得轮胎的侧偏刚度.     

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...     

基于滑模控制理论的车辆横向稳定性控制

针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时的横向稳定性控制问题,建立以车辆横向速度、横摆角速度及车身侧倾角为状态变量的3自由度非线性动力学模型.在动力学分析的基础上,探讨依靠施加各车轮不同纵向制动力而产生辅助横摆力矩的方法来提高车辆在极限工况下的操纵稳定性.考虑到作为车辆状态变量之一的质心侧偏角难以测量,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器.运用滑模控制理论,以车辆横摆角速度和质心侧偏角与相应的理想横摆角速度和质心侧偏角之差,作为车辆稳定性控制系统的两类控制输入变量,以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标建立了联合滑模控制系统,通过计算机仿真表明,该控制方法可以有效改善车辆横向稳定性.     

多轴轮毂电机驱动车辆的转向阻力特性

为研究多轴电动车辆的转向阻力特性,在考虑了轮胎负荷变化对轮胎侧偏刚度影响的基础上,建立了车辆3自由度动力学模型;提出了一种稳态转向工况下的转向阻力计算方法,推导了轮胎侧偏角和转向阻力矩的理论计算式.基于该模型,分析了转向阻力矩与转向输入量和车速的关系及理论约束边界,比较了在相同质量与等效履带接地长度条件下轮胎式与履带式车辆的转向阻力矩,讨论了轮胎侧偏角对轮胎力分配的影响,并通过ADAMS软件对计算结果进行了验证.结果表明,相同参数条件下,多轮驱动车辆的转向阻力矩大于履带式车辆的阻力矩,计算模型可为转向控制策略提供理论参考.     

基于改进LQR方法的汽车横摆稳定性控制研究

为提高极限工况下汽车行驶的横摆稳定性,提出了一种改进的LQR横摆稳定性控制方法,考虑了路面附着极限的影响。在轮胎特性处于线性区域时,以二自由度线性模型作为参考模型,其稳态横摆角速度及质心侧偏角作为理想状态,当轮胎特性处于非线性区域时,以由路面附着系数决定的横摆角速度作为理想状态。根据线性二次型调节器(LQR)理论计算出维持汽车稳定所需要施加的附加横摆力矩。最后利用所建立的七自由度非线性模型,在正弦转向输入以及单移线工况下对控制方法进行了仿真验证,结果表明所设计的算法能够合理地控制横摆角速度及质心侧偏角,提高行驶的横摆稳定性。     

模糊逻辑在车辆稳定性控制系统中的应用

探讨了车辆在高速转向的极限运动工况下,利用施加于各车轮不同纵向力产生的辅助横摆力矩来提高车辆动力学稳定性的基本原理.推导了七自由度整车动力学模型,建立了车辆质心侧偏角观测器,并且考虑到车辆参数和运行工况的复杂多变,设计基于模糊控制逻辑的车辆稳定性控制策略,通过控制横摆角速度和质心侧偏角可使车辆对象输出跟踪理想参考模型的输出,用Matlah/Simulink建立车辆仿真模型,对所设计的控制算法进行了数字仿真,最后利用基于dSPACE的硬件在环仿真技术,对设计控制器的性能进行了实验验证.结果表明:所设计的模糊控制器能够显著改善车辆的操纵稳定性,特别是在低附着系数路面工况下.     

基于多模型自适应方法的智能汽车路径跟踪控制

路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术,跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性,尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题,将多模型自适应理论引入到智能汽车运动控制中处理不确定性系统的控制。首先,推导了多模型自适应控制律,提出了凸包构架下各个顶点的子模型对真实模型的自适应逼近律,并通过李雅普诺夫函数证明了所提出自适应律的收敛能力。在此基础上建立了汽车动力学模型和车辆-路径联合模型,并由多个顶点子模型构建可覆盖汽车轮胎侧偏刚度摄动范围的凸多面体,利用汽车动力学模型求解自适应率,通过车辆-路径联合模型,基于线性二次型方法(linear quadratic regulator, LQR)求解各个顶点的子模型处的反馈控制律,并通过所得出的自适应权重进行加权。基于Carsim/Simulink的联合仿真结果表明,所提出的多模型自适应路径跟踪控制器在保证鲁棒性的同时克服了传统鲁棒控制方法的保守性问题,与基于名义模型的LQR控制器和鲁棒保性能控制器相比,在高附着路面和低附着路面上都可以取得更好的控制效果,很好地解决了路径跟踪...     

基于模糊滑模观测器与传感器信号积分可拓融合的车辆质心侧偏角估计

车辆质心侧偏角对于车辆横向稳定状态判断具有重要作用，对质心侧偏角的高估或低估都会对稳定性控制系统产生影响. 针对目前质心侧偏角估计方法仍具有较大误差且实用性不强，提出了以降低观测误差及提高估计系统实用性为目标的方法，构建了鲁棒性较强的模糊二阶滑模观测器计算质心侧偏角观测值，同时采用惯性测量单元信号计算质心侧偏角积分值. 之后分析了两种估计方法的优缺点，对质心侧偏角观测估计值与传感器信号积分估计值进行可拓融合，以实现采用传感器信号估计对观测值进行修正. 最后通过Simulink/TruckSim仿真、硬件在环仿真，进行了质心侧偏角估计方法的验证. 在实车定圆加速测试工况中以控制效果论证了所提出方法的有效性. 研究表明所提出方法能够准确反映实际质心侧偏角状态，并且可靠性、实用性均较佳.