基于轮胎侧偏刚度变化率的车辆质心侧偏角融合估计算法

针对车辆在高速紧急避让工况下质心侧偏角难以直接测量的问题,提出一种基于轮胎侧偏刚度变化率的质心侧偏角融合估计算法。在车辆二自由度动力学模型的基础上,提出一种轮胎侧偏刚度估计方法,构建基于改进扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法,根据质心侧偏角和车辆纵向、侧向加速度的关系,构建基于积分法的质心侧偏角估计算法;结合两种估计算法的特点,采用轮胎侧偏刚度的一阶微分表征车辆的非线性程度,设计了一种适用于不同车辆动态特性及路面条件的融合估计算法。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,该融合估计算法在不同的车辆动态特性和不同路面条件下具有良好的估计精度和实时性,对传感器信号的噪声、误差鲁棒性强。

基于滑模的线控转向车辆横向稳定性分层控制

为提升线控转向车辆的横向稳定性,针对线控转向系统提出了一种分层控制策略,其中上层控制包括轮胎侧偏刚度估计器和主动转向控制器,下层控制包括转向跟随控制器。当车辆以极小转向角稳定行驶时,上层控制将首先估计出前后轮胎侧偏刚度。而后在车辆转向行驶过程中,主动转向控制器将结合轮胎侧偏刚度估计值并根据二自由度车辆动力学模型,推导出与驾驶员输入前轮转角相对应的车辆稳态转向时的横摆角速度,将其作为期望横摆角速度,并实时对驾驶员输入前轮转角进行补偿以使车辆快速跟踪期望横摆角速度,补偿后的前轮转角将由转向跟随控制器控制电机以使前轮准确地跟踪。

智能汽车纵横向整体反馈线性化控制

针对智能汽车纵横向耦合非线性导致的控制系统模型复杂度高以及轮胎侧偏刚度不确定性影响控制效果的问题,提出了一种基于轮胎侧偏刚度估计的纵横向整体反馈线性化控制方法。首先,建立智能汽车纵横向耦合动力学模型和轨迹跟踪偏差模型;其次,对车辆模型的线性化条件进行了判定,利用李雅普诺夫稳定性分析方法设计了可以保证系统稳定和跟踪误差渐近收敛的虚拟控制律;然后,对轮胎侧偏刚度进行了实时估计;最后,通过基于CarSim/Simulink的高速紧急双移线仿真实验,验证了本文提出的方法可使智能汽车在纵横向耦合工况行驶时具有良好的轨迹跟踪性能和稳定性。