汽车轮胎-路面附着系数非线性观测器设计与仿真研究

轮胎-路面附着系数对于车辆主动安全控制系统设计与分析十分重要,本文中提出一种以鲁棒稳定性为设计目标的非线性观测器。通过分析轮胎侧向运动,建立数学模型,利用CarSim与Matlab/Simulink软件搭建联合仿真模型,实现鲁棒自适应观测器设计。通过仿真系统获取轮胎路面附着系数和轮胎侧偏角及相关信息,验证并分析所设计观测器的性能。     

基于轮胎回正力矩的路面附着系数估计方法

路面附着系数的识别对汽车稳定性控制起着至关重要的作用。轮胎回正力矩能够反映整车及轮胎的运动、受力状况以及路面环境信息,且利用回正力矩能比使用侧向力更早地估计轮-地接触状况。为此,本文设计一种基于轮胎回正力矩的路面附着系数估计方法。首先,基于二自由度车辆模型设计轮胎侧偏角反馈观测器,对轮胎侧偏角进行实时估计;其次,基于轮胎侧偏角和轮胎回正力矩信息设计路面附着系数估计器,构建路面附着系数评估函数;最后,搭建Carsim与Simulink联合仿真平台,仿真结果表明设计的估计算法能够有效地对路面附着系数进行估计。     

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。     

轮胎／路面附着系数估算方法

为提高汽车主动安全系统自适应控制性能,需要对轮胎／路面附着系数进行精确的识别或估算。鉴于附着系数估计的复杂性,文章综述了目前路面附着系数估算中的汽车动力学建模和轮胎／路面摩擦模型建模,重点讨论了轮胎／路面附着系数识别算法中传感器的直接检测估计法,以及基于车辆动力学、回正力矩和状态观测器等动力学模型的估计算法,并对各估算方法存在的问题与发展趋势等进行了分析。对开发汽车主动安全电控系统和提高汽车产业核心竞争力具有重要意义。     

基于路面附着系数估计的车辆轨迹跟踪控制

针对车辆在高速转向和不同路面附着系数下的轨迹跟踪控制问题，基于模型预测控制理论提出了一种考虑路面附着系数的变侧偏角约束MPC控制策略。根据魔术公式轮胎模型分析轮胎的侧偏特性以及不同附着系数对轮胎侧偏角-侧向力线性区的影响，建立轮胎侧偏角约束与不同路面附着系数的函数关系；采用遗传算法（GA）优化BP神经网络模型设计路面附着系数估计器，将估计结果作为与轮胎侧偏角约束相关的变量传递到MPC控制器中；最后在MPC控制器中建立系统控制量约束、控制增量约束，以及考虑路面附着系数的变侧偏角约束，将不同路面附着系数工况下的轨迹跟踪问题转化为多约束条件下最优值求解问题，实现轨迹跟踪和车辆稳定性控制。仿真和试验结果表明，考虑路面附着系数变化的MPC控制方法相对传统MPC控制方法在各种工况下具有更高的轨迹跟踪精度和更好的车辆稳定性，GA-BP神经网络路面系数估计方法具有很高的估计精度。     

基于HSRI模型的参数自适应质心侧偏角观测器的设计

首先对全维车速观测器进行降维处理,以减少观测器的在线计算量,并设计了非线性级联车速观测器.接着,对路面附着系数和轮胎侧偏刚度进行参数自适应估计,以提高质心侧偏角的估计精度,并基于HSRI轮胎模型设计了参数自适应非线性质心侧偏角观测器.在估算轮胎侧偏刚度时采用无侧向车速的车辆模型,以避免车辆动力学模型与侧向车速观测器的耦合作用,并引入带双重遗忘因子的递推最小二乘法,以保持算法的修正能力和解除不同估计参数之间误差的耦合作用.最后采用Simulink与Carsim动力学仿真软件进行联合仿真验证,结果表明所设计的参数自适应非线性质心侧偏角观测器是有效的,估计精度满足ESC控制的工程要求.     

基于四轮轮边驱动电动车的路面附着系数估算方法

路面附着系数是影响车辆行驶安全性的重要因素,利用轮边驱动电动汽车驱动力矩可以对路面利用附着系数进行观测。当观测到μ-λ曲线接近于峰值点时,将该时刻的轮胎利用附着系数作为路面峰值附着系数,并根据识别的路面峰值附着系数进行驱动防滑控制。该方法能够有效防止轮胎滑转,提高车辆行驶稳定性。     

基于状态观测器的半挂汽车折叠角估算

根据商用车ESC系统各传感器的信息,利用半挂汽车3自由度模型设计了状态观测器来估计半挂汽车的折叠角.根据侧向加速度值对当前利用路面附着系数进行了估算,用来修正线性轮胎模型.利用三轴半挂汽车的21自由度非线性模型对观测器的估计结果进行了验证.结果表明,该观测器在车辆的线性和非线性区域内都能准确地估算出半挂汽车的折叠角.     

基于鲁棒反馈控制理论的路径跟踪控制器设计

为了提高智能车辆路径跟踪的精确性和鲁棒性，基于李雅普诺夫稳定性（Lyapunov Stability）理论设计了鲁棒反馈路径跟踪控制器，运用舒尔（Schur）补引理并求解线性矩阵不等式（LMI）得到控制系统的反馈矩阵。通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台将鲁棒反馈控制器与线性二次型调节器（LQR）进行对比分析，以不同的车速分别在不同附着系数的路面上进行仿真，验证所设计控制器的性能。仿真结果表明：在不同路面和车速工况下，相较于LQR控制器，基于李雅普诺夫稳定性理论的鲁棒反馈控制器具有更高的控制精度，同时具有更强的鲁棒性。     

基于实车试验的路面峰值摩阻系数影响因素分析

实时精准的路面附着系数影响车辆的电子制动及智能控制性能,因此在建立轮胎与路面峰值摩阻系数数学模型的基础上,结合试车场Dynatest995型纵向附着系数测量设备,基于理论研究以及试验的数据结果对路面峰值摩阻系数的影响因素进行了分析,分析结果表明:轮胎磨损状态、载荷、气压、测试速度以及路面状态都影响路面峰值摩阻系数的数值,并且基于实车测试给出了各影响因素对摩阻系数数值的变化趋势。     

冬奥延庆赛区复杂山地公路路面附着系数研究

由于地形的限制,冬奥延庆赛区的山地公路设计中大纵坡小半径路段较多,境内现有的标准、规范未能全面覆盖,为保障运行安全,需进行路面附着系数的研究。根据实际运营状况,利用摆式仪测量路面常温干燥、低温干燥、低温潮湿、融雪等状态下,普通轮胎、雪地轮胎分别与普通路面、防滑路面组合的附着系数值。研究发现,在所有路面上,普通轮胎的附着系数随温度的升高先减小后增大、而雪地胎的值持续增大至稳定;两种轮胎的值随水膜厚度的增加先减小后增大,雪地胎的值始终高于普通轮胎。最优组合为刻槽路面和雪地胎,低温干燥的值为0.806,低温潮湿的值为0.75,雪水混合物状态下的值为0.436。文章可为理论计算和仿真安全评价提供关键参数支持。     

基于轮边驱动电动汽车轮胎力估计的路面附着系数估算

为了能够实时准确的获得当前车轮的轮胎力及路面附着系数以提高汽车主动安全性能,提出一种轮边驱动电动汽车状态估计与路面附着系数估计相结合的估计方法。根据车载传感器及七自由度非线性车辆动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行车辆状态及轮胎力的估计。结合EKF估算结果和轮胎模型,采用递归最小二乘法(RLS)实时估计不同路面的附着系数。仿真结果表明:该方法可以在较为复杂工况下估计出不同的路面附着系数,估计精度较高,实时性较好。     

车速和路面附着系数的滚动时域估计

基于Dugoff轮胎模型建立了车辆的非线性动力学方程,并给出了路面附着系数的约束条件.针对车速和路面附着系数约束的非线性估计,提出了一种基于滚动优化原理的滚动时域估计法(MHE),并给出了MHE法的具体步骤.在不同路面上对MHE法进行了多种工况的实验验证,并在同样条件下与扩展Kalman滤波法进行了比较.实验结果表明,MHE法的估计性能优于扩展Kalman滤波法.     

基于线控制动的轮胎与地面附着系数实时检测

轮胎与地面间的附着系数是影响车辆安全性能的重要因素.在理论分析的基础上,提出了基于线控制动的路面附着系数检测方法.利用踏板位置传感器估计制动器制动力,采用MMA6260Q加速度传感器检测车辆制动减速度,由制动器制动力与地面制动力判断轮胎运动状态,根据车辆载荷转移公式得到车轮法向载荷,获得进入滑动区域的利用附着系数,并由此得到地面附着系数.分析显示,该检测方法可以较准确地识别轮胎与地面附着系数,具有一定的实用价值.     

路面峰值附着系数辨识算法研究

为改善现有路面辨识方法,兼顾其准确性和实时性,在Burckhardt轮胎-路面数学模型的基础上,基于类比特性提出了快速准确的路面辨识算法,能实时计算汽车当前行驶路面的峰值附着系数。通过Car Sim软件建立整车模型,并测试了路面峰值附着系数,验证路面-轮胎模型。利用Burckhardt轮胎模型验证算法的有效性和可行性,再分别在单一路面和对接路面上进行Car Sim/Simulink联合仿真。结果表明,该算法能快速准确地计算出路面峰值附着系数,滞后仅0.1s,误差在5%左右。该辨识算法可同时兼顾准确性和实时性,且适用路面范围广。     

冬天关于行驶的附着力

附着力表示轮胎与路面附着情况。附着力的大小是车重与路面附着系数的乘积。这是对整部汽车而言的，如果对一个车轮，那么该车轮的附着力应为：该车轮所受地面垂直反作用力乘以路面附着系数。     

基于自适应模型预测的智能汽车横向轨迹跟踪控制

当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明：在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。     

A Research on the ABS Test Method for Four-Wheel-Drive Vehicle Equipped with Viscous Coupler

装备黏性联轴器的四驱车辆在进行防抱死制动系统的试验中,按照传统的使单轴制动失效的办法获得的低附路面附着系数远高于试验路面实际的附着系数.文中通过分析揭示了其原因是:单轴制动失效时前、后轴轮胎滑移率变化造成转速差过大而产生驼峰现象,前、后轴形成准刚性连接而共同参与制动.因此,装备黏性联轴器的四驱车辆在进行ABS路面附着系数试验时应将黏性联轴器输入轴拆除,使之仅有单轴参与制动,才能获得正确的路面附着系数.     

驾驭极限——对比测试雪地轮胎与四季轮胎之性能差异

“φ”在汽车理论中是附着系数,它不依人的意志而改变,只与车速及车轮对路面的滑动程度有关。在车重一定的情况下,该系数越大,轮胎的附着力就越大。一般来说,压实雪面的附着系数是普通柏油路面的1/4,最高时可达1/10,差距十分巨大。既然如此,那么分别针对这不同路况而设计两款轮胎,其性能差别是否也同样巨大?本次测试将给您一个全面而细致的答案。     

基于Freescale S12单片机的路面附着系数测试系统

路面附着系数与行车安全性密切相关。设计了一种基于Freescale S12单片机控制的路面附着系数测试系统。该系统针对路面附着系数测试系统的需求,以滑移率与路面附着系数间的关系为依据,将MC9S12DG128B单片机作为控制核心,对信号采集系统和信号调理单元输出的信号进行相应计算处理,最终将测得的路面附着系教发送至数据显示单元。试验结果表明,设计的路面附着系数测试系统具有结构简单、测量精度高、实用性强及人机交互功能强等优点,具有一定的实际应用价值。