ABS轮速信号测量误差分析及等周期采样方法研究

从理论分析的角度对ABS轮速信号测量的误差进行了研究,指出触发误差是影响轮速测量门槛值高低的主要因素,并通过试验测量了该误差随轮速的变化关系。等角度采样的轮速信号在ABS中需要变换成等控制周期采样的轮速信号。在低速测量场合,当ABS控制周期内没有轮速信号出现时,本文利用了一种基于二阶多项式拟合的预测算法来估计轮速信号,仿真试验结果表明该估计方法是可行且可靠的。     

基于小波变换估计噪声方差的轮速信号卡尔曼滤波器

搭建了针对车轮轮速信号的卡尔曼滤波器,分析了不准确的观测噪声统计特征对该卡尔曼滤波器性能的影响,在此基础上利用小波变换事先估计出了轮速信号的噪声方差值。试验结果表明,该估计算法能适应轮速信号噪声方差的变化,且计算量小,解决了在未知观测噪声条件下卡尔曼滤波的失效问题。     

轮速脉冲信号失真原因分析及其软件抗干扰处理

在车辆防滑控制系统中,微控制器根据输入的轮速脉冲信号计算控制量,所以对轮速脉冲信号的处理方式将直接影响到整个系统的控制精度.本文在分析轮速脉冲信号失真原因的基础上,比较了三种轮速脉冲信号抗干扰预处理算法的优劣,并提出轮速异常数据的后续修正算法.实车试验证明,处理后的轮速值满足控制需要,达到预期效果.     

汽车轮速传感器工作稳定性研究

针对汽车防抱死制动系统中磁电式轮速传感器失效问题,提出在同一车轮上布置两个轮速传感器以提高轮速传感器工作稳定性方案.提出一种基于小波变换信号突变点检测的融合滤波算法,用该算法对采集到的两组轮速信号作融合滤波处理.结果表明,该算法能有效检测到轮速传感器是否符合失效模式,且能有效滤掉外界噪声,提高了轮速传感器数据采集的稳定...     

基于扩展卡尔曼滤波算法的智能泊车航位推算研究

针对智能泊车系统对高精度车辆航位估计的要求,设计了基于轮速及方向盘转角信号的扩展卡尔曼滤波航位推算算法.离线仿真实验将本算法与传统航位推算算法进行了对比,结果显示本算法具有更高的精度;实车试验进一步验证了本算法的实际应用价值.     

基于多信息融合的全轮独立电驱动车辆车速估计

鉴于用非驱动轮轮速信号来估计车速的方法已不适用于没有非驱动轮的全轮独立电驱动车辆,提出了借融合车载普通传感器信号和驱动电机反馈信号等多信息源,并基于稳态工况下的轮速信号卡尔曼滤波和瞬态工况下的加速度积分的全轮驱动车辆车速估计方法.通过实车试验对该方法的有效性、适用性和精度进行了验证.     

一种基于加速度及轮速信息的参考车速估计方法

以两轮驱动轿车为研究对象,提出了一种基于加速度及轮速信息的参考车速估计方法。以Kalman滤波为基本算法,结合试验分析,通过估计系统噪声特征和修正量测方程,改进了算法对加速度量测信号静态偏差变化的跟踪能力,提高了参考车速的估计精度。利用该方法估计参考车速具有不依赖大量试验、计算量小的特点,适于实车应用。     

基于虚拟传感的轮胎压力监测系统

虚拟传感技术用于估计系统中不能或者难以直接放置传感器的位置处的物理量的大小。本文介绍以虚拟传感理论为基础的轮胎压力监测系统，从不同的角度建立相关参数的轮胎模型，利用ABS轮速传感器获取的轮速信号，通过相应的算法来间接实现对轮速的监测。分别运用有效滚动半径、扭转刚度以及纵向刚度等参量，通过不同的算法来监测气压的变化，并预测了今后发展的趋势。     

ABS轮速信号处理电路研究

在低速时,传统磁电式轮速传感器由于信号弱,使得ABS轮速信号精度差,ABS能够获得的最低轮速值也较大。在分析磁电式轮速传感器工作原理的基础上提出一种新的轮速信号处理电路,其结合动态迟滞电压的软件处理算法,提高了低速时轮速信号的准确性,并且使ABS获得的最低轮速值更小。     

ABS轮速信号抗干扰处理方法

ABS的轮速处理模块的特性直接关系到系统控制效果，轮速信号中的随机和系统干扰和不能很好地识别和剔除，就有可能导致ABS控制的失效。在分析ABS轮速信号产生原因和特点的基础上，提出了轮速信号抗干扰处理方法，包括伪脉冲异点剔除预处理算法和轮算冲击平滑算法，对ABS试验数据的处理结果表明，所设计的轮速信号干扰处理方法具有干扰信号抑制彻底，实时性好的优点。     

电动助力转向系统回正控制算法研究

提出了一种电动助力转向系统回正控制算法以提高转向盘的回正性。开发了一种基于转向盘转角估计的PID控制算法，该控制算法不需要转向盘转角或者电动机转速传感器，降低了控制系统的成本。同时，对提出的控制算法进行了仿真，并与其它回正控制算法的试验进行对比，结果证实此算法可提高转向盘的回正性和稳定性。     

Vehicle sideslip estimation and compensation for banked road

The sideslip driving status is of fundamental importance to the stability of a vehicle. This paper presents a practical vehicle sideslip driving status estimation method that uses ESP (electronic stability program) sensors. ESP sensors such as wheel speed, lateral acceleration, yaw rate and steering wheel angle sensors are used to determine the sideslip driving status and distinguish a banked road. This estimation algorithm contains front-rear sideslip and banked road detection methods. The proposed sideslip estimation algorithm was designed to use the analytical redundancy of these sensors and Lagrange interpolation methods. The performance and effectiveness of the proposed estimation and compensation algorithm were investigated using vehicle tests. This paper presents the results of two cases that were used for the experimental verification: a curved flat road and banked road.     

转向加速工况下汽车驱动防滑控制系统滑转率算法研究

汽车低速转弯加速时,用后轮轮速作为参考车速计算驱动轮滑转率会造成计算偏差,引起驱动防滑控制系统误干预,为此提出了驱动轮滑转率计算的修正算法.该修正算法不需要增加前轮转角传感器,而是采用两非驱动轮轮速估计车身横摆角速度和汽车前轮转角,进而计算出前轮参考轮速,并将前轮参考轮速代替车速对转弯工况的驱动轮滑转率计算进行修正.试验结果表明,该修正算法消除了滑转率计算误差,可防止汽车在高附着路面上转弯加速时驱动防滑控制系统的误干预.     

Distributed and self-adaptive vehicle speed estimation in the composite braking case for four-wheel drive hybrid electric car

Considering the controllability and observability of the braking torques of the hub motor, Integrated Starter Generator (ISG), and hydraulic brake for four-wheel drive (4WD) hybrid electric cars, a distributed and self-adaptive vehicle speed estimation algorithm for different braking situations has been proposed by fully utilising the Electronic Stability Program (ESP) sensor signals and multiple powersource signals. Firstly, the simulation platform of a 4WD hybrid electric car was established, which integrates an electronic-hydraulic composited braking system model and its control strategy, a nonlinear seven degrees-of-freedom vehicle dynamics model, and the Burckhardt tyre model. Secondly, combining the braking torque signals with the ESP signals, self-adaptive unscented Kalman sub-filter and main-filter adaptable to the observation noise were, respectively, designed. Thirdly, the fusion rules for the sub-filters and master filter were proposed herein, and the estimation results were compared with the simulated value of a real vehicle speed. Finally, based on the hardware in-the-loop platform and by picking up the regenerative motor torque signals and wheel cylinder pressure signals, the proposed speed estimation algorithm was tested under the case of moderate braking on the highly adhesive road, and the case of Antilock Braking System (ABS) action on the slippery road, as well as the case of ABS action on the icy road. Test results show that the presented vehicle speed estimation algorithm has not only a high precision but also a strong adaptability in the composite braking case.     

基于模糊逻辑的车辆侧偏角估计方法

提出了一种基于模糊逻辑的汽车侧偏角估计方法。它利用模糊逻辑和汽车运动学模型,将汽车转向盘转角、车轮转速、汽车加速度和横摆角速度信息相融合,进行车辆侧偏角估计。试验结果显示,该方法的鲁棒性和精确性较好,而且响应频率较高,可以满足ESP的控制需要。