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。     

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.     

车辆横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度识别方法的研究

车辆参数辨识在汽车正逆向开发及控制器设计等方面是必要前提与技术难点.目前参数的获取主要有两种方法:通过仪器测量的方法和系统辨识技术.研究了一种能够识别横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度的实验辨识方法.该方法通过汽车转向盘转角脉冲输入获得的实验数据,首先采用时域法辨识车辆横摆角速度对转向盘转角和侧向加速度对转向盘转角的传递函数,再通过非线性最小二乘法拟合传递函数中包含的横摆转动惯量和前后轮胎侧偏刚度,使所得频响特性和辨识所得频响特性误差最小,最后通过仿真验证该方法的理论可行性.所提的实验辨识获得横摆角速度和轮胎侧偏刚度参数的优点是无需特制或购买专用测量设备,尤其在实验条件受限情况下,更具有重要的工程实际意义.     

轮胎侧偏动力特性的实验研究

研究了常侧偏角和时变轮胎载荷激励下轮胎的传递特性,测量了轮胎侧偏力、回正力矩和外倾力矩对轮胎载荷的传递函数,并考虑了轮胎参数的影响。用数据处理方法消除了实验台和测量装置的惯性力的影响。     

基于GPS软件修正技术的SPAN/INS陀螺系统应用

飞机飞控系统的性能和品质的评估,飞机姿态信息是不可或缺的参数分析依据。SPAN/INS航姿系统与传统的HZ系列的航姿系统相比,具有加装件数少,重量轻,串口输出,信息量大等诸多优点,非常适合在大型军机、民机的试飞科目上使用。     

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.     

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.     

基于汽车侧偏刚度估计的直接横摆力矩控制

文章提出了一种新型的直接横摆力矩控制(Direct Yaw Control,简称DYC)方法,利用估计的汽车前、后轴线性侧偏刚度信息,在传统的基于反馈的DYC基础上增加了前馈控制环节,当汽车的轮胎力处于线性区域时,将分别由实际侧偏刚度与理想侧偏刚度建立的2个模型同时运行,通过对比产生合适的前馈输出;在veDYNA仿真环境中验证了提出的直接横摆力矩控制方法可以进一步提高汽车的行驶稳定性。     

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。     

GPS／INS组合系统在飞船自主定位中的应用

为了提高绕地飞船的自主定位精度，又不至于增大定位系统的体积和重量，采用紧密组合方式构成了GPS／INS定位系统，研究了在绕地飞船自主定位中的应用，根据绕地飞船运动的实际情况建立了误差状态方程和组合观测方程，仿真分析表明，建立的GPS／INS组合导航系统模型既能保证定位的高精度，又能满足目标的高动态。     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

基于置信度加权的INS／BD／GPS组合导航信息融合

针对联邦卡尔曼滤波算法存在的不足,将标准卡尔曼滤波方法和置信度加权方法相结合,应用于组合导航系统.该方法利用了自适应神经网络模糊推理技术非线性、快速实时、自适应学习的优点,将滤波器的输出数据进行置信度判别,得到各个子系统加权值,最后进行加权融合得到全局输出.仿真结果表明:基于ANFIS神经网络置信度加权的组合导航信息融合技术在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度.     

GPS/INS在火车安全告警系统中的应用

为了弥补目前火车车辆运行中人工统计调度工作量大、效率低等缺陷，提出了一种基于全球定位系统和惯性导航技术(GPS／INS)的火车安全告警系统的设计方案；重点讨论了GPS／INS在信息融合时所使用的卡尔曼滤波方法，避免了独立的惯性导航系统无限位置误差和GPS的1Hz慢速数据修正的问题；利用原有国家铁路网数据库进行数据修正，进一步提高了系统的精度．在此基础上设计的火车安全告警系统就能够简捷、准确地计算车辆运行里程，当车辆达到维修等级时自动进行报警提示，从而降低火车车辆调度工作的工作量及运行风险．     

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用,文章提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵,调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散,并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。     

IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采用平方根滤波技术,解决了协方差矩阵难以保持正定的问题.同时,考虑到内部滤波器与线性/非线性模型不匹配,引入混合滤波思想,对SRUKF进行了优化.将新算法应用于紧组合模型进行仿真,结果表明:新算法能够以适当的时间复杂度,获得较强的鲁棒性能,适用于复杂的导航环境.     

车载GPS终端的设计与实现

讨论了智能交通系统中车载终端的作用和意义:阐述了车载 GPS 终端的主要功能:介绍了 GSM 模块及其性能和使用方法。设计了系统的结构和组网方式,着重讨论了车载 GPS 终端的软硬件设计与实现方法,包括系统组成、信道利用方式、呼叫方式、同步方式、数据传输格式等内容。     

基于GPS/WLAN的车辆信息采集系统

在深入分析WLAN和GPS技术的基本原理、应用现状和发展趋势的基础上,提出了采用GPS/WLAN技术采集车辆信息的车载设备系统方案,给出了系统的软、硬件设计.该系统的主要特点有:车载设备在车辆运行过程中通过GPS采集车辆的各种信息并保存,在到达系统设定的WLAN接入设备的覆盖范围内时,将车辆行驶过程中所采集到的数据传送给数据接收服务器以供统计和分析,不占用蜂窝移动通信网络资源,实现了车辆与控制中心的准实时通信,降低了设备成本,节省了运营费用.