AYC系统基于多传感器数据融合的路面附着系数估计

为提高车辆行驶安全性,研究适用于车辆稳定性控制系统的实时路面附着系数估计算法。利用多传感器数据融合综合车辆稳定性控制系统的各传感器数据,从中提取轮胎-路面附着系数得到充分利用的特征信息。根据路面附着系数充分利用时的侧向加速度估算路面附着系数。通过15自由度硬件在环仿真平台以及实车试验两种方式对算法进行验证。一定条件下的仿真结果表明算法的最大估算误差不超过0.04,车辆双移线实车试验的通过率从25%提高到100%。     

AYC系统基于多传感器数据融合的路面附着系数估计算法

为提高车辆行驶安全性,研究适用于车辆稳定性控制系统的实时路面附着系数估计算法。利用多传感器数据融合综合车辆稳定性控制系统的各传感器数据,从中提取轮胎-路面附着系数得到充分利用的特征信息。根据路面附着系数充分利用时的侧向加速度估算路面附着系数。通过15自由度硬件在环仿真平台以及实车试验两种方式对算法进行验证。一定条件下的仿真结果表明算法的最大估算误差不超过0.04,车辆双移线实车试验的通过率从25%提高到100%。     

基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计

建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,设计了基于联邦卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计算法与基于扩展卡尔曼滤波理论的路面附着系数估计算法,使车辆状态估计与路面附着估计相互联系、闭环反馈、同时进行.选择典型工况,应用Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真实验对车辆状态算法和路面附着估计算法进行了验证.结果表明:文中算法能够实现对车辆状态及路面附着系数的准确估计.     

基于双重扩展卡尔曼滤波汽车防碰撞模型研究

针对现有的汽车防碰撞高速扇形预警模型,文章提出了基于双重扩展卡尔曼滤波的高速扇形预警模型。根据双重扩展卡尔曼滤波原理,将车辆状态和路面附着系数估算过程形成闭环控制,实现了对车辆状态和路面附着系数的准确估算;建立汽车的四自由度动力学模型和魔术轮胎模型,结合Carsim和Matlab/Simulink软件进行联合仿真。仿真实验结果表明,该模型能够实时监测路面附着系数,正常预警。     

ABS四轮车辆的Matlab/Simulink建模与仿真

建立了一种四轮车辆制动防抱死系统(ABS)的车辆模型、轮胎模型、路面状况模型和轮速传感器模型，嵌入了气压制动系统和ABS控制逻辑模拟；采用Matlab／Simulink模拟了汽车在直线制动，转弯制动和不同附着系数路面制动的运动状态，为ABS产品的开发提供了依据．     

基于轮胎滑水模型的轮胎-沥青路面附着特性影响因素分析

为研究轮胎与沥青路面之间的附着特性,基于耦合欧拉-拉格朗日法(CEL法)建立充气花纹轮胎滑水有限元模型,验证了滑水模型适用性,计算出AC,SMA及OGFC三种沥青路面附着系数曲线.基于轮胎-路面附着特性理论,分析了制动防抱死系统(ABS)状态和潮湿条件下轮胎-路面附着特性影响因素.研究发现:胎路附着特性与轮胎运动状态有关,随滑移率增大轮胎受到的纵向附着系数先上升后下降,滑移率为15%左右时附着系数达到最大;在水膜厚度较小、轮胎压力较高时增大表面宏观纹理可提高路面抗滑性;平均断面深度(MPD)一定时,干燥路面较潮湿状态体现出更高的附着性能;相同水膜厚度时,附着系数随车速增加而不断减小,OGFC路面比AC路面和SMA路面具有更好的抗滑性能.     

基于功能原理和模糊控制的路面附着系数估计

为从根本上解决轮胎参数变化影响估计精度的问题,文中不引入轮胎模型,提出了一种基于功能原理和模糊控制的路面附着系数估计算法.首先利用功能原理推算当前车辆状态下的利用附着系数,再通过模糊推理的方法由当前状态下的利用附着系数和滑移率推算当前行驶路面的峰值附着系数,然后利用Matalb软件建立车辆的三自由度模型,对估计算法进行了仿真分析.结果表明,文中算法能有效地估计路面附着系数,具有良好的实时性和准确性.     

基于虚拟样机技术的重型汽车ABS模糊控制研究

 在ADAMS/Car中建立三轴重型载货汽车的虚拟样机模型,包括前后悬架、动力总成、转向系统、稳定杆、制动系、轮胎及车身,同时还考虑了轮胎、悬架弹簧、减振器等部件的非线性.利用Matlab/Simulink建立了基于滑移率的防抱死制动系统ABS模糊控制系统.分别在高附着路面、低附着路面及分离系数路面上进行不同载重下的直线制动仿真,计算汽车制动时的动态特性,并与无ABS的常规制动进行比较.结果表明,本文设计的基于滑移率的ABS模糊控制策略对于重型汽车具有良好的控制效果,使车轮的滑移率控制在最佳滑移率附近,防止了车轮的抱死,在制动距离、制动时间及制动稳定性方面都有较突出的优势.     

基于路面识别的重载车ABS控制与硬件在环试验

建立了整车多体动力学模型,提出了路面附着系数估计算法,在Matlab/Simulink中搭建了路面识别模块和ABS制动模块以及制动压力模块,应用自适应的控制策略对整车的制动性能进行仿真分析.在三轴汽车底盘实验台上进行了硬件在环测试,验证了含有路面识别的ABS控制系统的车辆制动距离明显小于无路面识别的ABS控制系统的车辆制动距离,具有良好的自适应性和控制精度.     

基于归一化轮胎模型的路面附着系数观测

针对已有的最大路面附着系数观测算法存在收敛速度不够快以及观测精度不够高的问题,提出一种新型的基于归一化轮胎模型理论的路面附着系数观测算法。该算法通过引进归一化轮胎模型,提出基于滑移斜率(slip-slope)的参考路面附着曲线识别算法,并据此开发了一种基于线性插值的最大路面附着系数观测方法,同时引入了回归最小二次算法(RLS)方法对观测结果实时进行数据后处理。仿真分析表明,该算法能准确识别路面附着系数,可使观测精度提高约30%,同时能有效提高识别的收敛速度。     

基于归一化轮胎模型的路面附着系数观测

针对已有的最大路面附着系数观测算法存在收敛速度不够快以及观测精度不够高的问题,提出一种新型的基于归一化轮胎模型理论的路面附着系数观测算法。该算法通过引进归一化轮胎模型,提出基于滑移斜率(slip-slope)的参考路面附着曲线识别算法,并据此开发了一种基于线性插值的最大路面附着系数观测方法,同时引入了回归最小二次算法(RLS)方法对观测结果实时进行数据后处理。仿真分析表明,该算法能准确识别路面附着系数,可使观测精度提高约30%,同时能有效提高识别的收敛速度。     

基于路面识别的ABS模糊控制仿真研究

为提高车辆制动性和行驶安全性,针对当前ABS控制方法,提出了基于路面识别的ABS模糊控制。该方法利用车轮制动力矩对路面附着系数进行观测,当观测到μ-λ曲线趋近峰值点时,立即对当前路面进行路面识别,并基于此对车辆ABS进行模糊控制。建立以七自由度整车模型为研究对象,然后通过MATLAB/simulink软件对该控制方法进行制动实验和路面识别仿真。通过仿真实验表明,基于该方法的ABS控制具有较好的制动效果和较强的鲁棒性,并能够对当前车辆行驶路面类型做出准确的识别。     

CAN时滞对汽车ABS模糊控制的影响

基于有限状态机(FSM)理论,在MATLAB/Simulink/Stateflow仿真环境下,建立了适合车辆底盘集成控制系统的CAN网络通信模型,分析了网络信息帧在最坏情况时的最大时滞.将该模型应用于7自由度车辆ABS控制模型,对比研究了控制器在3种典型单一路面和对接路面情况下,采用CAN网络通信时,信息的通信时滞及丢帧对ABS控制器控制车轮滑移率性能的影响,并记录了所有信息帧的通信时滞时间.仿真结果表明,在低附着系数路面上,通信时滞效应会加剧车轮滑移率控制的不稳定性,虽然存在丢帧现象,但控制器仍能够保证车辆制动的有效性.     

基于路面识别的复合制动与ABS集成控制策略

为了使电动汽车在制动时既能充分回收制动能量,又能兼顾制动稳定性,针对四轮轮毂电动机驱动电动汽车,提出了一种基于路面识别的复合制动与ABS集成控制策略.以单轮制动模型为研究对象,利用Lagrange插值法估算当前路面的峰值附着系数和最优滑移率;通过比较目标制动强度与峰值附着系数,将制动工况分为常规制动和防抱死制动;针对常规制动向防抱死制动过渡的工况,通过一种在ABS触发前合理减少再生制动的方法,避免直接撤销再生制动带来的ABS频繁退出和启动.在MATLAB/Simulink环境下建立了仿真模型,仿真结果表明:路面识别算法识别准确度较高;复合制动与ABS集成控制策略能够合理地分配再生制动力与液压制动力,实现车轮的防抱死控制.     

基于减速度参数的电子制动力分配控制算法

基于两轮车辆模型分析了利用路面峰值附着系数的电子制动力分配系统(EBD)的工作原理,研究了路面附着系数与车轮峰值地面制动力的关系,以后轮最大峰值地面制动力为目标确定了制动力的分配系数.讨论了前轮或后轮达到峰值制动力时车辆减速度实际值与目标值的差异,提出了以车辆减速度和车轮减速度为参数的EBD控制算法,开发了相应的EBD控制流程.在自主研发的防抱制动系统(ABS)中进行了EBD功能集成测试,结果表明:前后轮同时达到峰值附着系数φp的制动力分配曲线与前后轮同时抱死的I曲线一致.一定载荷下,后轮制动力存在最大值,且存在较宽范围的φp,对应最大制动力变化不大,EBD能在ABS作用前有效调节后轮制动力.     

大客车紧急状态纵向可控域模型研究

为提高车载避撞系统的工作效能,在充分考虑轮胎模型的情况下,针对不同路面附着系数建立相应的大客车紧急状态纵向可控域模型。首先通过车载DSP实时获取可控域模型参数,并在此基础上构建四轮八自由度的车辆模型,且结合大客车轮胎模型的特点,选取Gim轮胎模型作为大客车轮胎的简化模型,结合前后车辆运动关系构建了基于车速的紧急状态纵向可控域计算模型。依据不同天气条件发生的频次以及危险程度等级,将路面条件划分成晴天、雨天、冰天以及雪天四种典型路面,针对不同路面条件下附着系数的差异性建立相应的可控域模型,并与传统的基于制动过程的可控域模型进行了对比分析,最后,对两模型的有效性进行了验证。结果表明：考虑路面附着系数和轮胎模型的可控域模型能够准确的逼近真实的可控域范围。     

基于 UKF车辆状态及路面附着系数估计的AFS控制

本文侧重于主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)控制系统的应用性与可行性研究,针对紧急转向工况下轮胎呈现强非线性问题,以及AFS控制算法中部分状态量难以获取、路面附着系数对车辆稳定性有重要影响但难以直接测量等问题,设计非线性滑模控制器以综合考虑载荷转移、轮胎非线性及路面条件等对操稳性影响,同时,通过ESP系统现有的IMU传感器测量信息,运用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法为滑模控制器动态估计车辆状态信息和路面附着系数.在得到期望轮胎侧偏力后,通过非线性轮胎模型精确反求所需叠加转角,以在"轮胎-路面"附着能力范围内检验控制系统的有效性.最后,高附着系数情况下的鱼钩测试仿真及低附着系数时的角阶跃转向仿真共同表明,通过IMU与UKF结合的状态估计确保了AFS控制系统的可行性,有效提高了车辆操纵稳定性.     

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.     

采用极值搜索算法估计附着系数的车辆驱动防滑控制

为了解决现有驱动防滑控制(ASR)策略响应慢、鲁棒性差的问题,提出一种利用扰动极值搜索算法估计动态路面附着系数的车辆驱动防滑控制策略.搭建车辆动力学系统模型,采用扰动极值搜索算法,自动搜索路面附着系数-滑移率曲线的极大值点,并设计一种踏板信号前馈控制与滑移率负反馈校正的动态驱动防滑控制策略,将车轮滑移率控制在附着系数-滑移率曲线附着系数极大值对应的滑移率处.结果表明:采用扰动极值搜索算法估计路面附着系数的驱动防滑控制策略能够在0.4 s将轮胎滑移率、附着系数和车辆加速度控制在最优滑移率、最优附着系数和稳定车辆加速度较小的邻域内,比门限值ASR控制快0.8 s.     

基于模糊规则的路面附着识别算法研究

为了提高双通道主动式稳定杆(ASB)系统对车辆横摆稳定的控制性能,基于车辆的侧向动力学特性,提出了1种新型路面附着系数识别算法。先通过模糊规则识别非线性因子,再由估算模型计算路面附着系数的初始估计值。通过滤波处理算法处理后得到最终估计值,并将其应用于双通道ASB系统中。利用MATLAB/Simulink对该算法进行了高、中、低附着路面以及对接路面的仿真分析。仿真结果表明,该算法能够有效地识别路面状况,双通道ASB系统根据当前的路面信息及时调整控制策略,提高了车辆的横摆稳定性。