基于车辆状态参数估计的多时间尺度车辆稳定性滚动优化控制方法
发布时间：2021-11-20 22:49
现如今,交通事故屡见不鲜。随着汽车行业的快速发展,人们关注的重点在于如何能提高汽车的安全性、舒适性,减少意外事故的发生。国内外的学者对自主驾驶车辆的研究也越来越多,同时也研究出许多种有效的电控系统来实现车辆智能化的发展。关于汽车主动安全性的问题,车辆横摆稳定性控制至关重要。为了能够改善车辆整体性能,车辆状态参数辨识对车辆稳定性控制具有重要意义。如何对车辆状态参数进行辨识和车辆横摆稳定性控制是本文的关注点。本论文在国家自然科学基金重大项目课题四（No.61790564）“极限工况下汽车运动一体化协同控制”,国家自然科学基金国际（地区）合作与交流重点项目（No.61520106008）“面向安全化得电动化汽车能效滚动优化”和国家自然科学基金青年基金项目（No.61703176）“非线性模型预测控制的快速计算方法研究及应用”的资助下,进行了如下的研究和分析。针对横摆稳定性控制问题,本文提出了多时间尺度车辆横摆稳定性滚动优化控制方法,同时考虑了转向驾驶行为和横向稳定控制的不同时间尺度,分别建立驾驶员决策模型和非线性横向集成控制器。驾驶员行为和横向主动安全控制分属不同的时间尺度,使控制器能够满足...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
车辆俯视受力图
器参数优化方法的有效性，以 veDYNA 中的仿真车速工况作为仿真工况，具体工况设置为：在具有，车辆由静止开始加速，当车辆速度加速到80 km 。在观测器参数优化相同的条件下验证车辆状态观体的实验结果与分析。 3.5 显示了纵向速度与坡度估计结果之间的比较以 veDYNA 输出真实值。图 3.6、图 3.7 显示了纵向速以及在坡度为 5 度的道路条件下的真实值之间的比，对于估计的车辆状态，观测器估计值可以较好的跟值，并且估计误差较小，表明本文所提出的基于状度估计算法具有一定的有效性。量已知，道路坡度为 1 度的估计验证
veDYNA 输出真实值。图 3.6、图 3.7 显示了纵向速以及在坡度为 5 度的道路条件下的真实值之间的比，对于估计的车辆状态，观测器估计值可以较好的跟值，并且估计误差较小，表明本文所提出的基于状度估计算法具有一定的有效性。量已知，道路坡度为 1 度的估计验证图 3.4 纵向速度对比曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]自主驾驶车辆的预测避障控制[J]. 余如,郭洪艳,陈虹. 信息与控制. 2015(01)
[2]基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计[J]. 雷雨龙,付尧,刘科,曾华兵,张元侠. 农业机械学报. 2014(11)
[3]基于MPC的驾驶员转向控制行为建模与仿真[J]. 吉岩,郭洪艳,曲婷,陈虹. 计算机仿真. 2014(03)
[4]四轮转向半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制[J]. 方沂,刘春辉,李小鹏. 机械与电子. 2012(01)
[5]主动前轮转向与直接横摆力矩集成控制算法[J]. 李刚,宗长富,姜立勇,梁赫奇,洪伟. 吉林大学学报(工学版). 2011(S2)
[6]汽车DYC系统的二阶滑模控制[J]. 王伟达,张为,丁能根,李宏才. 华南理工大学学报(自然科学版). 2011(01)
[7]主动前轮转向与直接横摆力矩H2/H∞集成控制[J]. 胡爱军,王朝晖. 河南科技大学学报(自然科学版). 2010(06)
[8]基于模糊逻辑的AFS/DYC集成控制策略研究[J]. 温晓南,柴卫红. 机械工程师. 2009(12)
[9]一种具有快速跟踪能力的改进RLS算法研究[J]. 郭天一,廉保旺,邹晓军. 计算机仿真. 2009(08)
[10]汽车DYC模糊PID控制方法[J]. 王伟达,丁能根,徐向阳,张为. 北京航空航天大学学报. 2009(07)
博士论文
[1]车辆速度估计非线性观测器方法研究[D]. 郭洪艳.吉林大学 2010
[2]汽车电子稳定性系统质心侧偏角估计与控制策略研究[D]. 付皓.吉林大学 2008
硕士论文
[1]模块化的车辆行驶状态估计方法研究[D]. 麻颖俊.吉林大学 2017
[2]载货汽车质量及路面坡度估计方法研究[D]. 杜?.长安大学 2017
[3]车辆主动前轮转向与直接横摆力矩集成控制研究及FPGA实现[D]. 吉岩.吉林大学 2015
[4]车辆轮胎力及车速估计非线性观测器方法研究[D]. 杨斯琦.吉林大学 2015
[5]道路坡度及车辆质量自适应的自主驾驶车辆纵向速度控制研究[D]. 刘柏楠.吉林大学 2015
[6]基于卡尔曼滤波的半挂汽车列车状态估计[D]. 陈林.东北大学 2014
[7]自主驾驶车辆速度及道路坡度估计研究[D]. 张华玉.吉林大学 2013
[8]重型车质量辨识及道路坡度状态估计方法研究[D]. 李远方.吉林大学 2012
[9]基于扩展卡尔曼滤波的路面附着系数估计算法研究[D]. 武钟财.吉林大学 2008
[10]汽车非线性轮胎力的估计方法研究[D]. 苏海涛.吉林大学 2007
本文编号：3508234
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
车辆俯视受力图
器参数优化方法的有效性，以 veDYNA 中的仿真车速工况作为仿真工况，具体工况设置为：在具有，车辆由静止开始加速，当车辆速度加速到80 km 。在观测器参数优化相同的条件下验证车辆状态观体的实验结果与分析。 3.5 显示了纵向速度与坡度估计结果之间的比较以 veDYNA 输出真实值。图 3.6、图 3.7 显示了纵向速以及在坡度为 5 度的道路条件下的真实值之间的比，对于估计的车辆状态，观测器估计值可以较好的跟值，并且估计误差较小，表明本文所提出的基于状度估计算法具有一定的有效性。量已知，道路坡度为 1 度的估计验证
veDYNA 输出真实值。图 3.6、图 3.7 显示了纵向速以及在坡度为 5 度的道路条件下的真实值之间的比，对于估计的车辆状态，观测器估计值可以较好的跟值，并且估计误差较小，表明本文所提出的基于状度估计算法具有一定的有效性。量已知，道路坡度为 1 度的估计验证图 3.4 纵向速度对比曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]自主驾驶车辆的预测避障控制[J]. 余如,郭洪艳,陈虹. 信息与控制. 2015(01)
[2]基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计[J]. 雷雨龙,付尧,刘科,曾华兵,张元侠. 农业机械学报. 2014(11)
[3]基于MPC的驾驶员转向控制行为建模与仿真[J]. 吉岩,郭洪艳,曲婷,陈虹. 计算机仿真. 2014(03)
[4]四轮转向半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制[J]. 方沂,刘春辉,李小鹏. 机械与电子. 2012(01)
[5]主动前轮转向与直接横摆力矩集成控制算法[J]. 李刚,宗长富,姜立勇,梁赫奇,洪伟. 吉林大学学报(工学版). 2011(S2)
[6]汽车DYC系统的二阶滑模控制[J]. 王伟达,张为,丁能根,李宏才. 华南理工大学学报(自然科学版). 2011(01)
[7]主动前轮转向与直接横摆力矩H2/H∞集成控制[J]. 胡爱军,王朝晖. 河南科技大学学报(自然科学版). 2010(06)
[8]基于模糊逻辑的AFS/DYC集成控制策略研究[J]. 温晓南,柴卫红. 机械工程师. 2009(12)
[9]一种具有快速跟踪能力的改进RLS算法研究[J]. 郭天一,廉保旺,邹晓军. 计算机仿真. 2009(08)
[10]汽车DYC模糊PID控制方法[J]. 王伟达,丁能根,徐向阳,张为. 北京航空航天大学学报. 2009(07)
博士论文
[1]车辆速度估计非线性观测器方法研究[D]. 郭洪艳.吉林大学 2010
[2]汽车电子稳定性系统质心侧偏角估计与控制策略研究[D]. 付皓.吉林大学 2008
硕士论文
[1]模块化的车辆行驶状态估计方法研究[D]. 麻颖俊.吉林大学 2017
[2]载货汽车质量及路面坡度估计方法研究[D]. 杜?.长安大学 2017
[3]车辆主动前轮转向与直接横摆力矩集成控制研究及FPGA实现[D]. 吉岩.吉林大学 2015
[4]车辆轮胎力及车速估计非线性观测器方法研究[D]. 杨斯琦.吉林大学 2015
[5]道路坡度及车辆质量自适应的自主驾驶车辆纵向速度控制研究[D]. 刘柏楠.吉林大学 2015
[6]基于卡尔曼滤波的半挂汽车列车状态估计[D]. 陈林.东北大学 2014
[7]自主驾驶车辆速度及道路坡度估计研究[D]. 张华玉.吉林大学 2013
[8]重型车质量辨识及道路坡度状态估计方法研究[D]. 李远方.吉林大学 2012
[9]基于扩展卡尔曼滤波的路面附着系数估计算法研究[D]. 武钟财.吉林大学 2008
[10]汽车非线性轮胎力的估计方法研究[D]. 苏海涛.吉林大学 2007
本文编号：3508234
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