基于质心侧偏角修正的汽车ESP系统仿真研究

汽车ESP可使汽车在各种行驶工况及允许的物理极限范围下,保持在车道内稳定行驶,提高汽车在高速时遇到突发情况下的安全性。设计了基于质心侧偏角修正的ESP系统横摆角速度模糊控制器,通过建模和仿真分析,其控制器能较好地控制质心侧偏角和汽车横摆角速度,使汽车能够按照驾驶员意图行驶,提高了汽车的行驶稳定性。     

汽车稳定性控制系统侧偏角道路试验测试系统

汽车侧偏角是汽车动力学稳定性控制系统实现对汽车稳定性预估的主要依据,设计了"1+2"GPS侧偏角测试方案,即1个基准站和2个移动站,并搭建了道路试验系统.阐述了传感器选型、系统配置和侧偏角计算方法,进行了系统的实车道路试验,并基于光学侧偏角传感器同时测量的数据验证了GPS方案的可行性.汽车侧偏角道路试验系统能够实现高频率的精确定位、测速和侧偏角测量,兼顾车身和车轮位置姿态测量,现场安装快捷方便,可为稳定性控制系统开发中的侧偏角算法和控制逻辑验证提供试验依据.     

汽车稳定性控制系统侧偏角道路试验测试系统

汽车侧偏角是汽车动力学稳定性控制系统实现对汽车稳定性预估的主要依据,设计了“1＋2”GPS侧偏角测试方案,即1个基准站和2个移动站,并搭建了道路试验系统。阐述了传感器选型、系统配置和侧偏角计算方法,进行了系统的实车道路试验,并基于光学侧偏角传感器同时测量的数据验证了GPS方案的可行性。汽车侧偏角道路试验系统能够实现高频率的精确定位、测速和侧偏角测量,兼顾车身和车轮位置姿态测量,现场安装快捷方便,可为稳定性控制系统开发中的侧偏角算法和控制逻辑验证提供试验依据。     

基于EKF对汽车质心侧偏角的估计

通过道路实车试验,验证了Car Sim的仿真模型的准确性,为后续的估计提供仿真实验平台。用Car Sim代替实车,基于卡尔曼滤波KF(Kalman filter)用二自由度车辆模型;基于扩展卡尔曼滤波EKF(Extended Kalman Filter)用三自由度车辆模型,分别在低速和高速两种工况下,建立Car Sim和MATLAB/Simulink联合仿真,估计质心侧偏角,比较估计效果。实验结果表明:由于汽车在低速行驶的工况下车辆动力学特性大致呈线性变化,用KF和EKF估计值差别不大,但是汽车在高速行驶的工况下车辆动力学特性趋于非线性,KF估计结果误差较大,而EKF估计的适应性要好一些。     

基于GPS的汽车横摆角速度和侧偏角工程测试方法

面向汽车动力学控制系统产业化开发中的冬季试验和夏季试验,基于GPS技术设计了汽车横摆角速度和侧偏角工程测试系统和测试精度验证系统,并给出了具体的数据处理方法.阐述了两套系统的硬件设计、试验方法,并根据同步采集的试验数据对比分析了车身方位角、横摆角速度和侧偏角的测量精度.结果表明:测试系统定位能力较差,但横摆角速度和侧偏角测量精度与验证系统接近,满足汽车性能道路试验的要求.     

具有噪声鲁棒性的车辆质心侧偏角估计

为解决车辆运动状态估计中卡尔曼滤波器因量测噪声统计特性发生变化而出现性能降低甚至滤波发散的问题,针对双轨车辆模型提出了一种基于变分贝叶斯自适应容积卡尔曼滤波算法的估计方法.该方法从概率角度将车辆运动状态及量测噪声一起作为待估计的变量,通过定点迭代的方式不断逼近量测噪声的真实后验分布,最终获得局部最优解.基于CarSim...     

基于MATLAB/SIMULINK的车辆操纵稳定性分析

采用非线性轮胎模型,在此基础上建立了两轴汽车操纵稳定性数学模型。并对用Simulink构建的计算机模型进行仿真,通过实例详细描述了在Matlable环境下的车辆操纵稳定性仿真研究的实现过程,分析了横摆角速度和质心侧偏角对汽车操纵稳定性的影响。仿真结果可为实际设计车辆动力学稳定性控制系统提供理论依据。     

基于GPS的汽车横摆角速度和侧偏角工程测试方

面向汽车动力学控制系统产业化开发中的冬季试验和夏季试验,基于GPS技术设计了汽车横摆角速度和侧偏角工程测试系统和测试精度验证系统,并给出了具体的数据处理方法。阐述了两套系统的硬件设计、试验方法,并根据同步采集的试验数据对比分析了车身方位角、横摆角速度和侧偏角的测量精度。结果表明：测试系统定位能力较差,但横摆角速度和侧偏角测量精度与验证系统接近,满足汽车性能道路试验的要求。     

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。     

基于扩展卡尔曼滤波的分布式电驱动汽车状态参数估计

为了实时准确的获取汽车主动安全控制的状态量,基于汽车三自由度动力学模型和扩展卡尔曼滤波理论对质心侧偏角和横摆角速度进行估计。利用分布式驱动电动汽车提供的标准车载信息：轮速、侧向加速度、横摆角速度、前轮转角等测量,结合扩展卡尔曼滤波估计算法来实时估计质心侧偏角和消除横摆角速度误差,在MATLAB环境中开发分布式轮边四驱电动汽车,并建立Simulink-CarSim联合仿真平台,选取高速和低速工况,仿真验证了扩展卡尔曼滤波在车辆动力学系统状态估计中的可行性与适应性。     

前轮主销后倾角对高速转向稳定性的影响

为提高车辆高速转向时的行驶稳定性，通过建立整车二自由度模型和转向系统力输入动力学方程，用Routh-Hurwitz稳定判据推导了前轮主销后倾角与转向稳定极限车速匹配关系计算式。用样车进行了实例计算和试验研究，试验结果验证了理论分析与计算式的正确性，表明该计算式对前轮主销后倾角与转向稳定车速的关系有一定预测性。     

基于粒子滤波算法的汽车状态估计技术

将粒子滤波（particle filter, PF）算法应用到汽车的状态估计之中,建立了包含定常统计特性噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,根据汽车非线性状态转移函数完成对粒子的预测,基于当前时刻的量测值实现对预测粒子权重的评估,最后通过重采样完成对汽车关键状态量估计。将PF估计器与常见的EKF、UKF估计器进行了比较分析,基于ADAMS/Car的虚拟试验和实车试验验证了PF在汽车状态估计中的可行性。     

基于逆系统方法的汽车方向盘转角识

将逆系统理论应用于汽车操纵动力学,用于研究汽车精确达到给定侧向加速度时的驾驶员方向盘转角输入.以汽车方向盘转角输入的状态方程为基础,在逆系统满足稳定、可逆、可控、可观的情况下,分别以闭环仿真和实车试验得到的侧向加速度为逆系统输入识别方向盘转角,并和实车试验的方向盘转角进行对比.结果表明:该方法识别的方向盘转角和实车试验的方向盘转角运动趋势相似,得到的侧向加速度与给定的侧向加速度绝对误差较小.     

基于补偿自适应控制算法的车辆状态参数估计

为实现用于车辆动力学稳定性控制的状态参数准确估计,基于自适应控制理论,针对三自由度车辆动力学模型,提出一种补偿更新律自适应控制估计方法,该方法能够实现对纵向车速、车辆质量及转动惯量的估计。通过原地起步直线加速工况和双移线工况的仿真和硬件在环仿真试验,表明该方法能够实现对运动状态的快速跟踪及参数的准确估计,满足车辆在线估计需求。     

基于无迹卡尔曼滤波的车辆状态与参数估计

准确获取车辆运动过程中的状态变量和时变模型参数可以提高动力学控制的鲁棒性.引入了车辆模型时变参数的概念,建立了车辆动力学状态空间模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对车辆状态变量和参数进行了估计.与车辆动力学软件CarMaker建立的参考模型对比表明,该估计方法具有可行性和准确性.在估计系统中,提出含自适应参数的简化...