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为有效解决复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态无法精确获取,进而对车辆系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化无法提供准确输入的难题,本文中设计了基于车辆垂向与横向耦合动力学的双非线性状态观测器算法,以实现复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态的实时准确估计。首先,建立了路面激励模型与整车系统垂向与横向耦合动力学模型;接着,利用无迹卡尔曼滤波方法(UKF)与非线性模糊观测(T-S)理论,设计了非线性状态观测算法,以在不同路面激励工况下对车辆系统簧载质量与侧倾状态进行联合估计;最后,运用CarSim■动力学软件,对比分析了在标准A级与C级路面上进行J-turn试验工况下,采用联合状态观测器(UKF&T-S)实时估计车辆侧倾角与侧倾率的观测精度。结果表明,本文所设计的UKF&T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,且与CarSim■仿真数据相比识别状态标准偏差不超过10%。 相似文献
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轮毂电机驱动车辆各轮转矩精确可控且响应迅速的特点适用于越野工况,但越野路面起伏不一且附着条件多变,因此,开发基于越野工况辨识的车辆驱动力控制策略,对提升轮毂电机驱动车辆的纵向行驶稳定性具有重要意义。基于动力学模型分析路面附着与路面几何特征,确定可用于越野工况辨识的车辆特征参数集;针对车轮悬空垂向载荷估计失真现象,且由于地面垂向力的实际变化导致车辆垂向载荷分配比例的改变,修正了垂向载荷的计算;利用各特征参数的差异与越野工况的映射关系判定工况属性,采用模糊识别法界定4种地形工况;驱动力控制上层考虑工况与驾驶员影响因素,通过越野工况辨识结果决策驱动利用系数,作为前馈期望转矩调节权重;中层通过四轮垂向载荷得到转矩分配系数,设计驱动力分配算法;下层针对车辆在越野工况下出现车轮滑转与悬空状态,对车轮进行动态转矩补偿。仿真测试与实车验证表明,越野工况辨识结果与预期相符,驱动力控制策略综合优化了车辆稳定性和动力性。 相似文献
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为了在越野行驶车辆平顺性仿真系统中实时动态反映车辆的振动特性,提出了基于小波变换的松软越野路面突变性描述方法并分析突变性对车辆垂向振动的影响。通过小波变换对路面奇异点进行测定和定位,把越野车辆平顺性仿真系统看作是在有限时间内受到随机载荷激励的动力系统,分析其受路面突变载荷的车辆的垂直振动响应方差。结果表明,小波变换能较准确地判定路面奇异点并对其定位,可为越野车辆平顺性虚拟测试系统提供路面随机输入。 相似文献
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车辆侧倾状态估计的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂行驶工况下车辆侧倾状态无法准确测取,因而对车辆侧倾无法有效控制的问题,本文中利用车辆耦合动力学与模糊T-S理论,设计了基于模型的T-S状态观测器算法,实现了复杂工况下车辆侧倾状态的实时有效观测。首先,构建了不同路面激励与转向盘转角工况下的车辆垂向与横向运动学模型;接着,在考虑轮胎受力具有强非线性特点的基础上,提出了基于T-S理论的轮胎T-S模型,并采用"魔术公式"对其进行了仿真验证;然后,基于轮胎T-S模型与整车动力学模型,利用贝叶斯理论,设计整车T-S观测器算法;最后,利用Car Sim软件对标准A/C级路面激励工况下整车T-S观测器实时估计的车辆侧倾角与侧倾率进行仿真验证。结果表明,所设计T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,最大标准偏差不超过12%。 相似文献
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为改善多轴重型车辆的动态性能,提出一种利用变论域模糊控制来实时优化悬架参数的方法.首先通过ADAMS/CAR软件建立采用磁流变减振器的车辆多体动力学模型,并在Matlab/Simulink中设计基于模糊推理的变论域模糊控制器;然后进行联合仿真,以研究在A、B、C级随机路面和不同车速工况下的整车动态特性.仿真 结果表明:与普通模糊控制,尤其是被动悬架相比,经变论域模糊控制实时优化后的行驶平顺性和轮胎动载荷都有明显改善. 相似文献
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重型商用车存在转动惯量大、控制响应慢等特点。针对重型商用车,基于质心侧偏角、横摆角速度、垂向载荷转移系数设计了三维相空间分析方法,从而判断车辆的实时稳定状态。针对不同的车辆行驶状态,采用AFS控制和AFS/DYC分级控制,并基于利用附着系数设计了可拓控制方法,从而补偿前轮转角和横摆力矩的控制输出,以保证控制器在不同工况下的鲁棒性。通过TruckSim/Simulink联合仿真和硬件在环实验验证了该方法的有效性,并在仿真中通过■判断和■判断对比证明了相空间动态稳定域的优越性。仿真和实验结果表明:相比单纯以驾驶员意图操纵车辆,所设计的基于可拓H∞的AFS/DYC分级控制策略可以保证车辆在不同工况下的稳定性,尤其在低附着路面上表现出更好的稳定性,可有效降低车辆在极端工况下发生交通事故的概率。 相似文献
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汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础.为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究.利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°.提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号. 相似文献
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重型车辆与路面耦合作用的仿真分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对车-路系统以及车-路耦合作用的特点,运用ADAMS动力学仿真软件,建立了某重型车的多自由度仿真模型,并利用ADAMS对模型进行了仿真计算,分析了车辆以不同载重量、不同速度行驶于不同等级路面时,车辆对路面的动载荷作用。结果表明:车-路耦合产生的动载作用受路面工况的影响较大,随着路面等级的降低,车辆对路面的动载荷有着显著的增大;在车辆正常行驶速度范围内,车辆对路面的动载荷也随着车速的增加而增大;而在相同条件下。满载车辆较空载车辆对路面的动载荷要大很多,即满载对路面的破坏作用更为显著。 相似文献
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为了规范可靠性试验中强化路的行驶速度,达到更好更快捷地考核车辆装备可靠性的目的,本文以Unimog4000为例进行了典型路面的平顺性行驶试验。车辆分别以不同的车速通过典型路面,记录各测点的振动时域信号。在后期处理中,采用DASYLab对信号进行时域和频域分析。以加速度均方根值为对比依据,对不同车速下车辆在B级沥青路面和搓板路面上的振动做了对比,从而为确定可靠性试验中不同强化试验路的行驶车速提供了一个依据。 相似文献
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《汽车工程》2021,(7)
针对路面条件变化时紧急制动系统易出现的制动时机决策失准问题,提出基于车辆运动学的动态决策增强安全模型的紧急制动策略。首先,依据目标车加减速状态细化工况,基于车辆速度与加速度建立动态决策安全模型,以提高极端工况下控制策略对车辆动态行驶速度的适应性。接着,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法连续辨识获得道路附着系数,通过系列道路条件下对实车和模型的制动性能试验建立路况与车辆减速能力的关系,根据道路条件实时更新模型依赖的极限减速度参数,进一步增强控制策略安全性和对动态道路条件的适应性。最后,通过附着系数连续多变路面工况试验和中国新车评价规程(C-NCAP)测试工况试验,对控制策略进行验证。结果表明,滤波算法具备精准的辨识效果;而自动紧急制动策略可在变化附着系数路面上实现对制动时机的准确决断。 相似文献
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基于车辆不同行驶状态(路面不平度和车速)下悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应不相同的客观事实,针对半主动悬架PID控制器无自适应能力的局限,以悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应作为车辆行驶状态的识别判据.建立起一种引入行驶状态识别的半主动悬架PID控制修正算法,进而以某型轿车为对象,采用MATLAB/Simulink建立起半主动悬架PID控制的仿真模型,针对不同行驶状态计算出PID控制算法修正前、后的车辆平顺性响应并加以对比,表明所提出的PID控制修正算法是有效的。 相似文献
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《交通信息与安全》2015,(6)
车辆的平顺性和道路友好性是反应车辆悬架性能的2个重要指标。为改善重载汽车在道路行驶中的友好性,基于7自由度重载汽车动力学模型,建立了半主动悬架系统的运动方程,设计了半主动悬架最优控制器,考虑路面不平度的随机激励,以车辆平顺性和道路友好性为控制目标,提出了车辆悬架的最优半主动控制策略,并且给出了详尽的推导过程。仿真分析结果表明:当汽车以20m/s的速度行驶在C级路面时,车身和驾驶室垂向加速度有效均方根值分别减少了3.42%和46.4%,轮胎对路面的破坏减少了2.10%;半主动控制悬架有效地保证了车辆行驶的平顺性,同时可减小车辆对路面的冲击作用,改善了车辆的悬架性能。 相似文献
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为了进一步提升既有的桥梁动态称重技术,提出一种交通视频辅助的新型桥梁动态称重方法。首先介绍基于深度神经网络的计算机视觉目标检测技术和一种计算机视觉坐标转换方法,实现从交通监控视频中实时地探测与定位桥上行驶的车辆和车轴。然后引入桥梁应变分解方法和应变影响面识别方法,建立车重、车辆位置与桥梁应变之间的映射关系,从而建立一种综合利用时间和空间冗余信息对车辆进行称重的方法。该方法构建超定的影响面加载方程组,使用最小二乘法求解该方程组以得到桥上行驶车辆的轴重和总重。最后总结出一套交通视频辅助的桥梁动态称重方法框架。为验证以上方法,在某连续大箱梁桥的缩尺模型以及实桥上进行试验。试验包含单车、双车、跟车、并行、直行、变道、匀速、变速等复杂交通工况。模型试验结果表明:该方法的车辆总重识别误差均值为-2.02%,标准差为4.77%;车辆轴重的识别误差均值为4.77%,标准差为17.50%。实桥试验结果表明:该方法的车辆总重识别误差均值为0.21%,标准差为1.53%;车辆轴重的识别误差均值为-3.59%,标准差为42.67%。除此以外,所提出的方法还可用于识别桥上车辆的数量、类型、轴数、实时位置、运动轨迹、行驶速度等多粒度交通信息。 相似文献