考虑路面不平输入的车辆侧倾状态估计及主动控制

为了低成本且高精度地估计车辆侧倾状态,研究考虑路面不平输入的车辆侧倾状态估计及主动防侧倾控制方法。建立三自由度侧向动力学模型,利用Kalman滤波算法设计基于侧向动力学的车辆侧倾状态估计算法。为了估计由路面不平引起的侧倾状态,建立七自由度垂向动力学模型,利用可测的车身垂向加速度信号设计基于垂向动力学的车辆侧倾状态估计算法。在此基础上,利用滑模变结构控制方法来决策车辆所期望的附加防侧倾力矩,通过阻尼可调减振器的阻尼力实现车辆主动防侧倾控制。仿真结果表明,基于侧向动力学的侧倾状态估计算法只对转向输入引起的侧倾具有较好地估计效果,而基于垂向动力学的估计算法能够有效地估计由转向输入和路面不平输入引起的侧倾状态,并且利用阻尼可调减振器能够有效地实现车辆侧倾状态的主动控制。

基于双线性观测器的汽车侧倾状态估计

在路面不平度的随机激励下,针对汽车相对于路面而非水平面的侧倾状态难以直接测量的问题,基于双线性观测器实现对该侧倾状态的在线估计。利用半主动悬架汽车直接测量其簧载与非簧载质量左、右两侧垂向加速度,分析半主动悬架系统的双线性特性,借鉴Luenberger线性观测器的思想设计双线性观测器,并通过对汽车左、右轮胎变形量的在线观测,进而估计出汽车相对于路面的侧倾状态。最后,利用TruckSim与MATLAB/Simulink开展了联合仿真试验。结果表明:在路面高程一度超过0.1m的情况下,汽车侧倾中心线相对于路面的侧倾角估计值与其真实值之间的相对误差始终保持在10%以内。