纵向质心位置对中置轴挂车的横向稳定性影响

为提高中置轴挂车的横向稳定性,根据TruckSim软件构建卡车-中置轴挂车模型,包括轮胎模型、载荷模型、道路模型,进行整车在空载和满载下的双移线工况仿真分析。根据各个状态变量的变化趋势,得知中置轴挂车是引起整车失稳的主要因素,并得到侧倾角速度和质心侧偏角对评价中置轴挂车质心位置变化时的稳定性更为有效的结论。通过改变中置轴挂车的纵向质心位置,即质心前移、质心不变、质心后移的对比分析,得到质心前移0.2 m时,是整车发生侧翻失稳的临界条件。中置轴挂车满载时的纵向质心位置与其车轴距离在前移0.45 m,后移0.2 m的范围内时,可保证整车在平直路面上稳定行驶。该研究可为中置轴挂车的安全运输提供参考。     

基于FFRLS的质心位置修正的ESP控制研究

建立了描述汽车横摆、侧向、纵向、垂向、侧倾和4个车轮运动的汽车模型,利用卡尔曼滤波状态观测器对前后轴悬架力进行估计,采用遗忘因子的递推最小二乘估算法对质心位置进行估计,并用估计的质心位置来修正参考模型得到的横摆角速度和质心侧偏角的期望值,最后设计了ESP系统的参数自整定模糊PID控制器,并进行了仿真和硬件在环试验,结果表明,考虑质心位置变化的ESP控制器的效果比未考虑的控制器好,使汽车在高速转向制动行驶时具有更好的横向稳定性。     

基于中心差分卡尔曼滤波的车速估计研究

针对车辆行驶过程中车速估计问题,论文基于中心差分卡尔曼滤波理论设计了车速的估计算法。建立了非线性三自由度车辆估算模型,根据纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角低成本传感器信号的信息融合,实现对车速的准确估计,应用CarSim与Matl ab/Simulink联合仿真实验对算法进行验证。结果表明:估计算法能够准确估计车辆行驶过程中的纵向车速、侧向车速和质心侧偏角。     

三元锂电池荷电状态估计的传感器误差影响CSCD

锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。     

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年，基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中，信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而，在低渗透率条件下，单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入，难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此，融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息，提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先，依据历史轨迹数据的停车位置信息，估计排队长度的先验分布；其次，依据历史轨迹数据的车辆到达信息，估计周期内车辆的历史到达分布，并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置，构建排队长度似然函数；最后，基于贝叶斯理论，结合前述先验分布与似然函数，推导周期排队长度的后验分布，并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明：所提方法在不同饱和度和渗透率条件下，均优于现有的方法；即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^-1的低渗透率条件下，所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^-1。实证结果表明：在渗透率仅为8.96%的条件下，所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^-1，平均相对估计误差为12.4%，同样优于现有同类方法。     

基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧偏角估计

基于二自由度汽车动力学模型和轮胎模型,运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧偏角估计器.利用汽车动力学仿真平台,通过仿真对比了线性轮胎模型和非线性轮胎模型的质心侧偏角估计结果.仿真结果表明,轮胎模型对于质心侧偏角估计精度至关重要,而采用非线性轮胎模型能显著提高质心侧偏角估计精度,估计结果能满足ESC控制的要求.     

路面附着系数的自适应衰减卡尔曼滤波估计

为了获得实时、准确的路面附着系数,进一步提高观测路面附着系数算法的精度和收敛速度,结合非线性车辆动力学模型和轮胎力修正模型,搭建分布式驱动电动汽车联合仿真平台,提出一种基于自适应衰减无迹卡尔曼滤波的路面附着系数观测算法。该算法设计与各轮对应的路面附着系数观测器,应用协方差匹配判据对观测器发散趋势进行判别,设计自适应加权系数修正预测协方差,以增强新近观测数据的利用率;同时采用次优Sage-Husa噪声估计器对未知的系统过程噪声进行估计,抑制观测器的记忆存储长度,调整过程噪声和测量噪声的均值与协方差,提高观测器的跟踪能力。利用分布式驱动电动汽车分别进行高、低附着路面和对开路面直线制动试验,并将自适应衰减无迹卡尔曼滤波路面附着系数观测器的观测结果与无迹卡尔曼滤波观测值、参考路面附着系数进行比较和分析。结果表明：高附着路面条件下,所设计的算法估计误差可控制在0.64%以内;低附着路面条件下,所设计的算法估计误差可控制在1.03%以内;对开路面条件下估计误差可控制在1.26%以内;自适应衰减无迹卡尔曼滤波算法相比无迹卡尔曼滤波算法响应速率更快,具有更高的估计精度和较强的自适应能力,估计结果整体上维持稳定,能够适应各种不同路面的估计。     

基于特征电压模型的锂离子电池容量估计与RUL预测

锂离子电池的容量与剩余使用寿命预测对提高其安全性具有重要的意义。该文提出一种基于改进粒子群滤波(PF)算法与特征电压关联模型的锂离子电池容量估计与剩余使用寿命预测方法。提取放电曲线中的特征电压,建立特征电压-循环次数及特征电压-容量2个关联模型;应用改进PF算法对2个关联模型的参数进行辨识,以实现容量的在线估计与剩余寿命的离线预测;利用此方法通过拟合样本电池老化数据来优化建议概率密度的初始值,提高模型参数辨识的准确性以提高所建立关联模型的精度。结果表明：所提出的方法容量估计误差能保持在3%以内,寿命预测误差保持在5%以内。     

半挂式轿车运输车轮胎磨损分析

针对半挂式轿车运输列车的结构特点，讨论了此类车型轮胎磨损的诸多因素，主要有主、挂车的尺寸参数不合理，半挂车的质心位置过高，轴载过大和挂车制造过程中的尺寸误差等。提出了解决问题的可能途径。     

基于多传感器信息融合的汽车行驶状态估计

为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包括横摆、横向和纵向的3自由度非线性汽车动力学模型,同时为降低噪声对系统影响,建立了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的信息融合算法,给出车辆状态最小方差意义下的融合结果。利用纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需的难以测量的质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速。通过Matlab/Simulink-CarSim联合仿真和实车试验对所研究的估计算法进行了试验验证。试验结果表明:该算法能够准确地估计汽车质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速,且相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),本算法提高了估计精度和实时性。     

基于冗余信息融合的车辆质心侧偏角估计方法

车辆质心侧偏角是表征车辆横向稳定性的重要参数之一,相关的估计方法研究可为整车稳定控制提供重要支撑.为提高车辆质心侧偏角估计效果,提出了一种基于冗余信息融合的质心侧偏角估计方法.分别建立了车辆动力学模型和运动学模型,利用容积卡尔曼滤波算法分别设计了用于车辆行驶状态估计的动力学模型估计器和运动学模型估计器,同时,分析了动力...     

基于滑移率优化的半挂汽车列车制动力分配

为提高半挂汽车列车制动时的制动性能和横向稳定性,提出基于滑移率优化的制动力分配策略,建立关于各轴滑移率加权和的目标函数,考虑牵引车与挂车之间的相互作用,采用模糊控制方法估计当前路面附着系数,基于扩展Kalman滤波法实时估计各轴的纵向力,实时比较牵引车与挂车的纵向力来调整目标函数权重,以各轴滑移率最小为目标优化分配牵引车前轴、后轴和挂车车轴之间的制动力;并通过Simulink与TruckSim联合仿真对优化分配方案进行验证,测试干燥与湿滑路面附着情况及直线与弯道路况下的制动性能,结果表明所提出的制动力分配策略在不同制动工况下能显著改善车辆的制动性能和横向稳定性。     

汽车质心侧偏角融合估计方法EI北大核心CSCD

基于质心侧偏角的运动学与动力学估计方法,提出了一种新的质心侧偏角融合估计器。它有3个基于不同估计模型的卡尔曼子滤波器,分别独立估计横向车速,并作为初步估计结果送入主滤波器,主滤波器根据信息融合规则,对这些初步估计结果进行融合,得到全局融合估计结果,最后用它算出质心侧偏角。实车试验结果显示,相比于单一估计方法,融合估计器有更高的估计精度和对传感器信号偏差的鲁棒性。     

不同质心位置的汽车正碰与速度分析

汽车的质心位置在汽车碰撞过程中是一个较大的影响因素,文章利用有限元方法对在相同质量下不同质心位置的汽车正面碰撞进行了模拟计算。采用在不同位置加载500kg质量的方法来改变某皮卡车的质心位置,并模拟该车以3种不同的速度碰撞刚性墙。通过分析得到汽车变形随质心位置变化的规律,并根据在不同车速时得到的整车变形量来计算在各个质心位置处的判速方程,为事故分析提供了很好的参考。     

汽车质心位置测试方法的研究

在分析国内外汽车质心位置测试方法的基础上，介绍了采用质量反应法测定汽车质心位置的试验方法，并测试中的主要影响进行了理论分析和试验研究。结果表明，采用质量反应法测定汽车质心位置是完全可行的。     

基于FFRLS-EKF联合算法的锂离子电池荷电状态估计方法

针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题，本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型，再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明，本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中，最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。     

基于后悬架扰度的载货汽车质量辨识研究

针对载货汽车质量辨识问题,设计了一种基于后悬架扰度的质量辨识算法。建立了基于后悬架扰度的质量辨识模型,分析了质心位置变化和坡道角度测量误差对汽车质量辨识的影响。通过建立货厢模型,制定不同类型货物的质量分布规则,模拟出不同载货种类和质量下质心分布情况,得到质心距前轴距离与载货质量之间的关系,提出了汽车质量辨识迭代算法。实车试验表明,所设计的汽车质量辨识算法能够有效估计整车质量,受货物种类和摆放位置的影响小。     

基于交互多模型的车辆质量与道路坡度估计（双语出版）

车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一，而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息，因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题，提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先，设定了适宜进行质量精确估计的工况条件，据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法，进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法，以实现质量的在线估计。然后，以车辆纵向动力学模型为基础，建立了运动学和动力学2种坡度估计模型，并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器，基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计，设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器，基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息，坡度估算结果与实际值有偏差；动力学模型对模型精度要求高，算法稳定性差，为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计，采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后，对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明：所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性，适合智能汽车运动控制的应用需求。     

一种改进的动力电池阻抗参数和荷电状态分层在线联合估计方法

传统的电池模型参数和荷电状态SOC联合估计算法通常采用双层架构:一个递推估计器辨识所有模型参数,另一个递推估计器推测SOC。由于待辨识参数较多,该算法往往存在调参麻烦、鲁棒性不高等问题。为解决该问题,本文中提出一种基于3层架构的阻抗参数和SOC在线联合估计算法,将欧姆内阻和极化参数分开辨识,以降低问题的复杂度。另外,通过分析1阶RC模型建模误差的动态特征,引入一个基于1阶惯性环节的集总误差模型,提高了1阶RC模型的精度。两组实车运行工况数据的验证结果表明:所提出算法的鲁棒性比传统算法明显提高,精度也有所提升;25和-20℃工况下的SOC估计误差能分别快速收敛到2%和3%以内。同时,敏感性分析结果表明,该算法对初始误差也具有较好的鲁棒性。     

基于线性变参数实时简化模型的重型半挂车稳定性控制策略

为实现重型半挂车各工况稳定性精准最优控制,提出了基于线性变参数实时简化模型的重型半挂车稳定性控制策略。该控制策略基于制动系统,采用分层控制方式,运用线性二次型调节器(LQR)方法,选择多个车辆状态为反馈状态,以实现重型半挂车横摆、折叠和侧倾稳定性综合控制;应用遗传粒子群算法,设计综合提高横摆、折叠和侧倾稳定性的优化目标函数,优化控制策略权重系数,以实现重型半挂车各工况稳定性最优控制;最后搭建硬件在环试验台并进行了台架试验。结果表明:采用所提出的控制策略后,牵引车质心侧偏角、牵引车横摆角速度、挂车质心侧偏角和挂车横摆角速度最大值分别改善了38.6%、13.8%、15.8%、8.4%,铰接角最大值改善了5.1%,牵引车侧向加速度、牵引车侧倾角、挂车侧向加速度、挂车侧倾角最大值分别改善了10.4%、15.4%、10.8%、17.7%,表明所设计的控制策略综合提高了重型半挂车普通工况的横摆、折叠和侧倾稳定性,并且实现了极限工况侧翻精准控制,从而避免重型半挂车侧翻。