基于自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态参数估计与仿真分析

针对车辆状态参数估计时量测噪音对估计精度的影响,为了提高车辆状态参数估计的可靠性,设计了一种自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态估计算法。建立非线性三自由度动力学车辆模型,以车辆方向盘转角与车辆纵向加速度为输入参数,以车辆侧向加速度为观测参数,实现对车辆横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度的估计,最后采用CarSim/Simulink联合仿真平台搭建不同工况进行验证。仿真证明,自适应容积卡尔曼滤波算法（ACKF）对车辆状态估计比拓展卡尔曼滤波算法（EKF）有更好的收敛特性和估计精度。     

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...     

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.     

考虑车辆动力学特性的半挂汽车列车队列协调控制

为提高低附着极限操纵工况下半挂汽车列车队列的跟驰控制性能,保证队列运行的安全性,提出考虑个体车辆动力学特性的半挂汽车列车队列协调控制方案。首先建立了12自由度(12DOF)的非线性半挂汽车列车模型作为队列中个体车辆的动力学仿真模型,其次设计了基于车头时距策略和模型预测控制(MPC)方法的上层队列跟驰控制器,一个显著特点是加速度约束可以根据路面附着的变化自动调整,即在进行上层队列的控制决策时就考虑了个体车辆动力学的潜能,使决策的期望跟驰加速度不超出个体车辆动力学极限,实现了上层队列跟驰与下层车辆动力学稳定性的协调控制。为准确识别路面附着工况,设计了基于带有遗忘因子的递归最小二乘法的路面附着系数估计算法。最后,以3辆车组成的半挂汽车列车队列为对象,对控制方案进行仿真验证,并分析了轴间制动力分配对队列跟驰控制和队列中各车辆横向稳定性的影响。研究结果表明:所提出的队列控制方案可以实现队列的跟驰控制,验证了在低附着路面条件下通过上下层的协调控制,可以显著减小跟驰误差和车间距波动,缩短跟驰调整时间。通过仿真分析还得到不同的制动力分配方案对队列跟驰性能的影响差别较大,并且还会显著影响车辆的横向稳定性。     

车辆防侧翻横摆力矩最优控制策略研究

为提高车辆在危险工况下的防侧翻性能,本文利用差动制动及主动转向两种控制方式对车辆进行防侧翻最优控制研究。在系统动力学模型和相关轮胎模型的基础上,利用模糊控制方法设计控制系统的上层控制器,利用防止车辆侧翻所需的矫正横摆力矩,采用主动转向和差动制动协调控制从而得到最佳矫正横摆力矩的方法来控制车辆的侧翻,并进行了仿真分析。结果表明,运用这两种控制方式对车辆进行最优控制时,两种控制方式产生的矫正横摆力矩达到最优,有效地降低了车辆在弯道路段的侧向加速度,提高整车的防侧翻性能,能够快速准确地使车辆恢复稳定。利用Matlab对控制系统进行了仿真与分析,仿真结果验证了所提出控制方法及控制策略的有效性,与未采用防侧翻控制系统的仿真结果相比,整车的主动安全性得到提高。     

基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计

针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程向量函数的Jacobian矩阵,实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。在Matlab/Simulink仿真平台下,进行了实车道路试验数据的离线仿真。仿真结果表明,该算法可有效估计车辆质量及道路坡度,能够满足车辆自动变速器控制系统的要求。     

基于DEKF的商用车稳定性控制研究

建立了双扩展卡尔曼滤波(DEKF)估计器,经过双移线工况的仿真验证,确定估计器的准确性,可用于控制系统的研究;应用双扩展卡尔曼滤波方法估计车辆的状态及参数,估算出反映侧翻的危险时刻。控制采用线性二次型LQR最优方法求解纠正车辆姿态所需要的最优补偿横摆力矩,然后基于差动制动的控制策略,把横摆力矩分配到某个唯一车轮上,设计PD控制器对滑移率进行控制。最终在Trucksim-Simulink联合仿真中证实,该系统能及时控制住车辆,避免车辆侧翻。     

无人驾驶铰接转向车辆路径跟踪控制研究综述

路径跟踪是无人驾驶技术的重要组成部分,是实现铰接转向车辆准确平稳自主行驶的关键,对提高铰接转向车辆在农业、林业、矿山及建筑等行业的作业效率和安全性具有重要意义。车辆模型构建、控制算法设计和算法验证评估是路径跟踪控制研究的基础,围绕这3方面阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制研究的进展。首先回顾了铰接转向车辆的几何学模型、运动学模型和动力学模型,并讨论了各类模型在路径跟踪控制研究中的适用场景及局限性;在此基础上,阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制算法的研究现状,对比并总结了每种算法的优缺点及适用范围,并进一步归纳了算法的验证与评估手段;最后展望了铰接转向车辆路径跟踪技术未来的研究重点及方向：考虑车辆动力学因素及模型参数动态时变特性的车辆建模研究;融合各类算法适应性并结合智能算法的多工况自适应控制算法设计;标准化、流程化的高保真仿真场景开发及集成准确性、稳定性、安全性等多性能的评估方法研究。     

耦合神经网络轮胎模型EPS自适应控制

建立了基于神经网络的轮胎模型。同时在EPS工况分类的基础上建立了工况推理准则,满足准确的判断要求,进而根据EPS所处的不同工况更改模糊PID的模糊规则,实现了多种助力特性的自适应切换。建立了整车多体动力学模型,进行了蛇形道路下的SIMPACK/Matlab联合仿真,并与基于dSPACE平台的实车试验进行对比分析。结果表明,基于该模型设计的控制策略可以有效降低驾驶员的操纵转矩和提高车辆的回正性能。     

复杂路面农用车辆制动防抱死系统仿真研究

分析了农用车辆使用制动防抱死系统的可行性,研究了复杂路面农用车辆制动防抱死系统仿真模型和仿真试验控制问题,建立了1/3农用三轮车制动动力学模型、复杂路面附着条件模型、农用三轮车仿真模型和复杂路面仿真模型,提出了两种制动工况下的仿真试验方法,准确模拟出农用车辆在复杂路面制动时车速与轮速曲线变化情况,验证了复杂路面ABS控制的有效性。     

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。     

车辆主动悬架免模型输出反馈控制器设计与实验

针对车辆主动悬架的免模型振动控制问题,提出了结合饱和超螺旋算法的实际输出反馈控制策略。在控制设计中,考虑测量噪声和未知动态的影响,采用高阶滑模观测器估计系统的集中不确定性以及状态变量。为了保证二阶滑模有限时间可达、且控制信号连续,采用一个新的饱和超螺旋算法设计系统控制器。该方法无需精确的反馈线性化,仅需测量一个状态变量,减小了控制实施成本及复杂性。通过调节控制增益可保证系统状态的渐近稳定性和有界性。通过硬件回路实验验证了控制策略的有效性,仿真和实验结果表明,该方法相对于传统的比例积分(PD)及线性二次调节器(LQR)控制具有更好的减振效果,控制输出抖振较小。频响结果显示,被动控制的加速度增益峰值为44. 7 dB,LQR控制的加速度增益峰值为29. 4 dB,而所提控制方法的加速度增益峰值仅为13. 5 dB,舒适性得到较大的改善。     

基于模型自适应粒子滤波的汽车状态估计

为准确实时获取汽车行驶过程中的状态变量,提出了一种模型自适应更新粒子滤波方法。建立了非高斯噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,并基于小波变换的方法,采用高频子带估计传感器量测噪声的实时方差,提高了观测似然函数的真实拟合程度,结合自适应自回归模型对整车系统的状态进行自适应更新,较好地克服了粒子权值的退化现象;基于ADAMS/Car的虚拟实验和实车实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明该方法在估计精度和克服噪声方面均优于常用方法,满足汽车状态估计器的软件性能要求。     

WSN节点温室环境试验系统的预测解耦控制

针对无线传感网络(WSN)节点温室环境模拟试验系统中温湿度的强耦合特性,提出了一种基于动态矩阵控制算法的自适应解耦方法。通过前馈补偿措施消除温度和湿度通道间的相互影响,设计一种基于加权方式的自适应解耦算法,实现了不同工况下耦合参数的在线调整,从而有效克服了模型严重失配对控制精度的影响。仿真和试验结果表明,该自适应预测解耦方法与传统PID控制算法相比,大大提高了系统的控制性能。     

半主动空气悬架阻尼多模型自适应控制研究

针对常规自适应控制器中辨识算法的收敛速度难以跟随半主动空气悬架模型参数实际变化速度的问题,提出一种能够满足半主动空气悬架在参数大范围变化时对控制品质较高要求的阻尼多模型自适应控制方法。为改善系统控制速度,根据半主动空气悬架阻尼实际控制过程,建立了针对不同车辆运行状态的多个局部线性固定模型,同时引入一个能够重新赋初值的自适应模型,以提升系统控制精度。基于误差最小的模型切换控制策略在线选择最佳匹配模型,并采用自适应控制方法调节最佳阻尼力,从而构成系统阻尼多模型自适应控制。仿真与实车道路试验结果表明,所提出的控制方法能够有效改善半主动空气悬架在大范围行驶工况下的控制品质,车辆垂直振动加速度均方根降幅达22.8%,车辆行驶平顺性得到了明显提升。     

商用车EBS系统比例继动阀特性与控制方法

针对商用车电子控制制动系统比例继动阀迟滞特性,提出了特性仿真模型和迟滞补偿控制方法。建立了能反映迟滞特性的比例继动阀数学模型,应用Matlab/Simulink软件进行了其响应特性和迟滞特性的仿真,通过开环测试验证了模型的准确性和可靠性。在此基础上提出了能够补偿迟滞特性的比例继动阀控制方法,并进行离线仿真和硬件在环试验,验证了该控制方法的有效性。     

基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。     

果园滑动转向机器人轮胎动力学参数实时估计方法

受果园路面起伏及轮胎附着能力变化影响,滑动转向轮式机器人轮胎的垂直载荷及侧向力参数变化大且难以实时估计,针对现有滑动转向控制器设计时对轮胎动力学参数进行简化,从而导致机器人姿态控制稳定性低的问题,本文提出了非铺装路面滑动转向轮式机器人轮胎垂直载荷实时估计方法和轮胎驱动力实时估计及优化分配算法。首先,提出了适用于滑动转向过程静力学计算的理想平面以及基于该平面的四轮垂直载荷估计方法;其次,提出了基于Fiala轮胎动力学模型的小侧偏角侧向力估计方法;再次,建立了滑动转向轮式机器人坡道稳态动力学方程和轮胎实时驱动力估计方法;最后,基于轮胎利用率构造轮胎驱动力最优实时分配模型。为验证本文方法,建立了基于ADAMS的滑动转向轮式机器人动力学模型进行对比验证,并且对垂直载荷以及侧向力估计方法搭建了检测装置进行实际验证。实际验证结果表明,轮胎垂直载荷实时估计方法准确率为95%以上,侧向力实时估计方法准确率为85%以上,基于轮胎垂直载荷以及侧向力的轮胎驱动力优化方法使轮胎利用率从96.25%降低至93.75%,提高了轮胎附着裕量和姿态控制稳定性。     

基于非平稳约束试验系统的汽车附着极限稳定性研究

提出基于非平稳约束试验系统的汽车附着极限工况下行驶稳定性控制性能试验方法,建立了非平稳约束试验系统动力学模型,针对奇瑞A3轿车,基于Matlab/Simulink建立了汽车行驶稳定性控制非平稳约束试验仿真系统,分别在典型附着极限工况下进行有、无ESP控制以及有、无试验系统的车辆稳定性控制性能对比分析和验证。研究结果表明,所提出的基于非平稳约束试验系统的汽车附着极限工况下行驶稳定性控制性能试验方法合理可行、安全可靠,为附着极限工况下汽车ESP控制系统开发提供了可靠试验平台和有效试验验证方法。