基于滑模观测和模糊推理的车辆侧翻实时预警技术

提出一种实时的车辆侧倾状态观测器和侧翻预警算法.建立一种考虑轮胎力非线性特性的扩展3自由度车辆模型,并使用非线性最小二乘法拟合轮胎模型的参数.在车辆模型的基础上设计了基于超螺旋理论的滑模观测器,实时观测车辆的侧倾状态.侧翻预警算法依据当前车辆状态参数及变化趋势,通过构造模糊推理系统计算车辆侧翻指数,综合评价车辆侧翻的危险程度.使用车辆动力学仿真软件veDYNA进行的虚拟道路试验验证了观测器的观测精度和预警算法的预警效果.     

基于LabVIEW的轮式车辆侧翻预警系统研究

针对农用车辆自动导航作业中常见的侧翻事故,基于轮式车辆侧翻力学模型,设计了一种实时性强且可有效降低车辆侧翻事故发生率的车辆侧翻预警系统。系统基于LabVIEW2015平台进行开发,通过获取车速、前轮转角和侧倾角数据,实时判断车辆的侧翻危险程度,并根据不同的侧向加速度阈值进行三级侧翻预警。实车试验结果表明:系统运行稳定且预警效果良好,平均预警误差率为7.14%,可以满足预警系统精度要求。     

基于TTR的重型货车侧翻预警研究

为了提高重型货车行驶安全性,基于侧翻时间(TTR),提出一种车辆预警算法。在建立重型货车三自由度简化模型基础上,运用卡尔曼(Kalman)滤波技术对车辆侧倾状态进行估计与预测,预警算法获取动态横向载荷转移率(LTRd)值,并选用TTR作为车辆侧翻危险评价指标。根据重型货车运动状态实时计算TTR值,当其值少于3 s时,触发预警。Matlab/Simulink仿真结果表明:基于TTR的侧翻预警算法实时性提高了10%,可预测重型货车侧翻。     

基于局部线性化的汽车质心侧偏角估计

对于汽车侧偏角估计,现有非线性状态观测器反馈增益的设计大多采用解析法,但其仅适用于表达式较简单的轮胎模型。提出一种基于局部线性化设计状态观测器反馈增益的数值方法,使得采用精度更高、表达式更复杂的轮胎模型成为可能。将非线性系统在状态变量空间中离散化,采用数值计算获得若干个工作点处的反馈增益。为便于实时观测应用,这些离散的反馈增益值被拟合为关于状态变量的函数。在一个高精度的车辆动力学实时仿真环境中验证了所提出侧偏角估计方法的有效性及其对参数变化的鲁棒性。仿真结果表明,所提出估计方法估计精度较高,具有较好的鲁棒性。     

基于动态稳定性的汽车侧翻预警

文章根据车轮侧倾外倾、变形转向影响轮胎侧偏特性等情况,建立了线性3自由度汽车侧翻动力学模型,并针对驾驶员的侧翻反映模型提出基于动态稳定性汽车侧翻预警的算法,旨在为提高汽车侧翻预警精确度提供参考,从而保障汽车防侧翻的安全性能。     

基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计

提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力.     

铰接车辆侧倾过程动态仿真

建立了铰接车辆侧倾过程的数学模型,根据铰接车辆在侧倾过程中的一些重要特性,研究和分析铰接车辆侧倾的影响参数,通过Matlab和Veh-sim进行计算机仿真,得到铰接车辆在行驶速度30km/h时突然转向,发生侧翻的危险时间出现在转向指令的1s后,可能产生翻车的时间为4.5s,若同时实施车辆制动,出现最大纵向和横向加速度。通过加大铰接车辆的轮距,降低车辆的重心高度,增加轮胎和路面的摩擦因数可以提高车辆的防侧倾性能。     

基于多模型迭代的车辆状态融合估计方法

为了提高车辆行驶状态估计的可靠性,提出一种基于多模型观测器误差补偿与迭代的车辆状态融合估计方法。基于三自由度车辆动力学模型设计了车辆状态强跟踪滤波估计算法;同时,根据四轮轮速耦合关系,考虑到数据扰动和病态矩阵的影响,设计了车辆状态的岭估计算法。为进一步提高估计系统的可靠性,提出了动力学模型观测器与运动学模型观测器补偿与迭代的估计方式,设计了模糊控制器,根据实时的质心侧偏角和滑移率的伪量测值,判断强跟踪滤波器和岭估计器估计结果所占权重,利用闭环估计系统的迭代与融合提高估计性能。仿真和道路实验结果表明,所提出的车辆状态融合估计方法能够兼顾强跟踪滤波算法与岭估计算法的优势,根据车辆纵向滑移和质心侧偏角动态调节强跟踪估计与岭估计结果的权重系数,从而在保证估计精度的同时提高了估计系统的多工况适应能力。     

基于扩展Kalman滤波技术汽车状态参数的软测量

提出利用扩展Kalman滤波理论对车辆质心侧偏角与横摆角速度状态变量进行间接测量的新方法。研究了卡尔曼滤波理论及其算法的具体流程,建立了基于GIM轮胎模型的整车2自由度动力学观测器模型。与高精度的整车动力学模型仿真对比,结果表明:借助车辆易测量的纵向、横向加速度等信息,结合扩展Kalman滤波技术,对车辆控制系统所需的状态变量进行实时估计,是一种精度高、成本低的有效方法,对于汽车主动安全控制系统在中低档车辆上的推广使用有重要的意义。      

基于扩张状态观测器的路面附着系数实时估计

对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究。首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究。结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性。