四轮独立驱动电动汽车状态参数观测及横摆稳定性控制
发布时间：2021-01-03 19:18
车辆横摆稳定性控制是电动车辆主动安全性的一个重要组成部分。实时而准确地获取电动汽车行驶过程中的状态变量是实现车辆底盘横摆稳定性控制的关键。四轮独立驱动电动汽车具有高传动效率,轮毂电机响应快速精确等多方面优势,可实现各轮扭矩的独立控制和快速响应,容易产生所需横摆力矩,以实现车辆横摆稳定性控制。以四轮独立驱动电动汽车为研究对象,研究了侧向稳定性动力学系统的状态参数非线性估计和横摆稳定性控制策略,主要研究内容如下:（1）将无迹卡尔曼滤波算法应用于车辆状态参数观测系统,并引入车辆非线性动力学模型。利用四轮独立驱动电动汽车车载传感器采集的数据,设计状态参数估计器。利用Carsim/Simulink进行仿真验证,结果表明在不同的工况下,状态参数估计器能够有效估计所需状态变量,具有较高观测精度。（2）采用模型预测控制算法分析车辆横摆动力学系统运动稳定性。利用Carsim/Simulink建立整车动力学模型和单轨车辆参考模型,求解车辆行驶时的期望横摆角速度和质心侧偏角以保持车辆行驶稳定性。基于模型预测控制算法设计控制器,通过改变驱动转矩,获得附加横摆力矩,实现对车辆横摆角速度和质心侧偏角的控制。仿真实...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
国外纯
1绪论5位系统（GlobalPositioningSystem，GPS）结合惯性测量单元（Inertialmeasurementunit，IMU）在卫星实时信号可接收的范围内可提供较高精度的状态参数测量信息[37]，但在信号强度较弱的区域，如山区、隧道等，信号易受干扰甚至丢失。此外，光学传感器镜头容易被污染和破坏，在可靠性方面存在较大的隐患。图1.3CorrevitS-CE非接触式光学传感器图1.4轮胎力传感器真实视图（Nsk公司MsHub单元）因此，目前研究常用基于动力学的方法对车辆质心侧偏角进行观测及分析。总的来说，车辆状态参数估计目前有两大瓶颈，第一，高精度传感器价格昂贵，第二，技术条件限制使得某些状态参数无法测量和不宜测量。针对以上问题，研究利用量产车上的传感器布置，通过车辆状态参数估计技术，准确计算得到其他所需但不可测得状态信息，从而保障汽车横摆稳定性控制。基于动力学方法对质心侧偏角进行估计，最常用的方法是使用单轨模型作为状态参数观测模型。在稳态转向条件下，车辆的质心侧偏角是前轮转角的线性函数，而单轨模型侧重于轮胎侧向力对车辆横向运动的影响，对于轮胎纵向力的忽略使得在侧滑明显或者车辆加速的工况下，此方法的估算不再准确。而轮胎的侧偏刚度影响因素众多，侧向力较大时处于线性区域，因此可以通过对轮胎侧偏刚度的自适应方法对估计效果进行优化。另外，还广泛使用包括纵向、侧向和横摆运动的三自由度车辆模型来估计质心侧偏角。此种方法对轮胎侧向力的准确度要求较高，为此需要建立高精度的车辆模型。一些学者使用了高阶车辆动力学模型以获得更准确的质心侧偏角的估计值，但是在实际应用中，此类高阶动力学模型的实时性和稳定性有待验证。
西安科技大学硕士学位论文102四轮独立驱动电动汽车行驶状态估计四轮独立驱动电动车辆进行状态参数观测的目的在于为整车动力学控制提供支撑[70]。作为车辆底盘动力学主动安全控制的研究起点，车辆状态参数估计的准确性和实时性将决定动力学控制的效果。而测量四轮独立驱动电动汽车横摆稳定性的关键状态信息的传感器价格昂贵，因此通常可由间接估计的方式获取相关状态信息。此外，车辆动力学系统具有较强的非线性特性，本章搭建了非线性动力学模型，并设计无迹卡尔曼滤波非线性估计算法对车辆行驶状态参数质心侧偏角、横摆角速度进行估计，以满足车辆安全稳定性控制系统对车辆状态信息实时获取的需求。2.1车辆动力学模型二自由度车辆模型是车辆动力学模型研究中使用面最广的模型，基于车辆的二自由度，重点考虑车辆的横摆运动及侧向运动，并引入纵向车速创建三自由度非线性模型以提高估计结果的准确度。三自由度模型已广泛应用于车辆状态参数估计研究，它能够表示对所研究车辆状态估计的动力学建模。为了简化后续研究，假设车身是刚性的，反向盘转角和前轮转角可以通过线性关系计算，忽略由悬架减震作用导致的车辆垂向方向的运动，同时道路状况良好。车辆模型如图2.1所示。图2.1三自由度车辆模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国能源与重要矿产资源需求展望[J]. 王安建,高芯蕊. 中国科学院院刊. 2020(03)
[2]极限工况下主动前轮转向汽车稳定性控制[J]. 李绍松,郭孔辉,仇韬,陈虹,王国栋,崔高健. 汽车工程. 2020(02)
[3]推进能源转型的现实路径[J]. 马建堂. 中国石油石化. 2020(02)
[4]分布式电驱动车辆状态感知与控制研究综述[J]. 徐坤,骆媛媛,杨影,徐国卿. 机械工程学报. 2019(22)
[5]基于转矩优化分配的分布式电动车辆横摆力矩研究[J]. 王悦,李春明,肖磊. 车辆与动力技术. 2019(01)
[6]北汽在京停产燃油车引热议 车企和地方“脱油”计划一览[J]. 高玉英,李春玲. 汽车与配件. 2018(26)
[7]分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制策略与仿真验证[J]. 张一西,马建,唐自强,刘晓东,贺伊琳. 甘肃农业大学学报. 2018(04)
[8]电动汽车的应用展望及其对电网影响的浅析[J]. 王靖萱. 通讯世界. 2018(07)
[9]基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计[J]. 王震坡,薛雪,王亚超. 北京理工大学学报. 2018(07)
[10]基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态参数估计[J]. 吕梦男,孙涛,李洁. 农业装备与车辆工程. 2018(05)
博士论文
[1]分布式电动汽车操纵稳定性集成控制方法研究[D]. 谢宪毅.吉林大学 2018
[2]分布式驱动电动汽车状态参数估计与侧向稳定性鲁棒控制研究[D]. 金贤建.东南大学 2017
[3]基于复合滑动率控制的4WID-EV驱动力分配研究[D]. 赵明慧.燕山大学 2014
[4]分布式电驱动车辆动力学状态参数观测及驱动力协调控制[D]. 褚文博.清华大学 2013
[5]线控四轮独立驱动轮毂电机电动汽车稳定性与节能控制研究[D]. 李刚.吉林大学 2013
[6]四轮独立电驱动车辆实验平台及驱动力控制系统研究[D]. 王博.清华大学 2009
硕士论文
[1]中国电动汽车发展对能源需求结构影响研究[D]. 张宁.中国地质大学(北京) 2019
[2]电动轮车辆直接横摆力矩控制策略研究[D]. 叶刚.武汉科技大学 2018
[3]四轮独立驱动电动车实验平台驱动控制技术研究[D]. 卢冬奇.东北大学 2015
[4]四轮独立驱动电动汽车系统多模型预测控制方法研究[D]. 陈琦.东南大学 2015
本文编号：2955348
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
国外纯
1绪论5位系统（GlobalPositioningSystem，GPS）结合惯性测量单元（Inertialmeasurementunit，IMU）在卫星实时信号可接收的范围内可提供较高精度的状态参数测量信息[37]，但在信号强度较弱的区域，如山区、隧道等，信号易受干扰甚至丢失。此外，光学传感器镜头容易被污染和破坏，在可靠性方面存在较大的隐患。图1.3CorrevitS-CE非接触式光学传感器图1.4轮胎力传感器真实视图（Nsk公司MsHub单元）因此，目前研究常用基于动力学的方法对车辆质心侧偏角进行观测及分析。总的来说，车辆状态参数估计目前有两大瓶颈，第一，高精度传感器价格昂贵，第二，技术条件限制使得某些状态参数无法测量和不宜测量。针对以上问题，研究利用量产车上的传感器布置，通过车辆状态参数估计技术，准确计算得到其他所需但不可测得状态信息，从而保障汽车横摆稳定性控制。基于动力学方法对质心侧偏角进行估计，最常用的方法是使用单轨模型作为状态参数观测模型。在稳态转向条件下，车辆的质心侧偏角是前轮转角的线性函数，而单轨模型侧重于轮胎侧向力对车辆横向运动的影响，对于轮胎纵向力的忽略使得在侧滑明显或者车辆加速的工况下，此方法的估算不再准确。而轮胎的侧偏刚度影响因素众多，侧向力较大时处于线性区域，因此可以通过对轮胎侧偏刚度的自适应方法对估计效果进行优化。另外，还广泛使用包括纵向、侧向和横摆运动的三自由度车辆模型来估计质心侧偏角。此种方法对轮胎侧向力的准确度要求较高，为此需要建立高精度的车辆模型。一些学者使用了高阶车辆动力学模型以获得更准确的质心侧偏角的估计值，但是在实际应用中，此类高阶动力学模型的实时性和稳定性有待验证。
西安科技大学硕士学位论文102四轮独立驱动电动汽车行驶状态估计四轮独立驱动电动车辆进行状态参数观测的目的在于为整车动力学控制提供支撑[70]。作为车辆底盘动力学主动安全控制的研究起点，车辆状态参数估计的准确性和实时性将决定动力学控制的效果。而测量四轮独立驱动电动汽车横摆稳定性的关键状态信息的传感器价格昂贵，因此通常可由间接估计的方式获取相关状态信息。此外，车辆动力学系统具有较强的非线性特性，本章搭建了非线性动力学模型，并设计无迹卡尔曼滤波非线性估计算法对车辆行驶状态参数质心侧偏角、横摆角速度进行估计，以满足车辆安全稳定性控制系统对车辆状态信息实时获取的需求。2.1车辆动力学模型二自由度车辆模型是车辆动力学模型研究中使用面最广的模型，基于车辆的二自由度，重点考虑车辆的横摆运动及侧向运动，并引入纵向车速创建三自由度非线性模型以提高估计结果的准确度。三自由度模型已广泛应用于车辆状态参数估计研究，它能够表示对所研究车辆状态估计的动力学建模。为了简化后续研究，假设车身是刚性的，反向盘转角和前轮转角可以通过线性关系计算，忽略由悬架减震作用导致的车辆垂向方向的运动，同时道路状况良好。车辆模型如图2.1所示。图2.1三自由度车辆模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国能源与重要矿产资源需求展望[J]. 王安建,高芯蕊. 中国科学院院刊. 2020(03)
[2]极限工况下主动前轮转向汽车稳定性控制[J]. 李绍松,郭孔辉,仇韬,陈虹,王国栋,崔高健. 汽车工程. 2020(02)
[3]推进能源转型的现实路径[J]. 马建堂. 中国石油石化. 2020(02)
[4]分布式电驱动车辆状态感知与控制研究综述[J]. 徐坤,骆媛媛,杨影,徐国卿. 机械工程学报. 2019(22)
[5]基于转矩优化分配的分布式电动车辆横摆力矩研究[J]. 王悦,李春明,肖磊. 车辆与动力技术. 2019(01)
[6]北汽在京停产燃油车引热议 车企和地方“脱油”计划一览[J]. 高玉英,李春玲. 汽车与配件. 2018(26)
[7]分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制策略与仿真验证[J]. 张一西,马建,唐自强,刘晓东,贺伊琳. 甘肃农业大学学报. 2018(04)
[8]电动汽车的应用展望及其对电网影响的浅析[J]. 王靖萱. 通讯世界. 2018(07)
[9]基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计[J]. 王震坡,薛雪,王亚超. 北京理工大学学报. 2018(07)
[10]基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态参数估计[J]. 吕梦男,孙涛,李洁. 农业装备与车辆工程. 2018(05)
博士论文
[1]分布式电动汽车操纵稳定性集成控制方法研究[D]. 谢宪毅.吉林大学 2018
[2]分布式驱动电动汽车状态参数估计与侧向稳定性鲁棒控制研究[D]. 金贤建.东南大学 2017
[3]基于复合滑动率控制的4WID-EV驱动力分配研究[D]. 赵明慧.燕山大学 2014
[4]分布式电驱动车辆动力学状态参数观测及驱动力协调控制[D]. 褚文博.清华大学 2013
[5]线控四轮独立驱动轮毂电机电动汽车稳定性与节能控制研究[D]. 李刚.吉林大学 2013
[6]四轮独立电驱动车辆实验平台及驱动力控制系统研究[D]. 王博.清华大学 2009
硕士论文
[1]中国电动汽车发展对能源需求结构影响研究[D]. 张宁.中国地质大学(北京) 2019
[2]电动轮车辆直接横摆力矩控制策略研究[D]. 叶刚.武汉科技大学 2018
[3]四轮独立驱动电动车实验平台驱动控制技术研究[D]. 卢冬奇.东北大学 2015
[4]四轮独立驱动电动汽车系统多模型预测控制方法研究[D]. 陈琦.东南大学 2015
本文编号：2955348
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