[硕士]基于四驱电动汽车的路面附着系数估计方法研究

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内容简介

　　[硕士]基于四驱电动汽车的路面附着系数估计方法研究　　学科专业：车辆工程　　授予学位： 硕士 　　学位授予单位：同济大学　　学位年度：2008　　 论文以四轮轮边驱动电动车为研究对象，以提高车辆主动安全性和行驶稳定性为目标，对直线行驶工况下的四轮轮边驱动电动车路面附着系数估计以及与之相关的整车质量参数及道路坡度辨识和车轮滑转状态辨识进行了研究。论文的研究成果为四轮轮边驱动电动车底盘控制技术的研究奠定了基础，有利于进一步的底盘集成控制研究。　　 论文采用递推最小二乘方法辨识直线行驶工况下的整车质量参数及道路坡度。算法利用驱动力矩大小可以直接获得的特点，只要通过传感器测量获得纵向车速信息、纵向车身加速度信息、轮边驱动力矩信息及车轮加速度信息即可实现参数辨识，需要的传感器较少，实现方便。由于带单个遗忘因子的递推最小二乘法无法辨识变化速率不同的两个参数，采用“多遗忘因子”的思想，解决了多变量的同时辨识问题。通过设定合理的遗忘因子，对每次观测的方程误差做相应的加权处理，提高了辨识准确性。　　 论文分别对基于声一:曲线斜率变化的车轮滑转状态辨识方法和基于加速度差值的车轮状态辨识方法进行研究。利用状态滤波器可以准确获得轮加速度信号的特点，前者虽然可以在理论上辨识出车轮状态，并同时获得路面峰值附着系数，但受信号噪声及模型精度的影响，容易出现误判断，限制了其在实车上的应用前景。基于加速度差值的车轮状态辨识方法，考虑车轮响应的固有特性，方法简单有效，能够在大多数情况下准确辨识车轮滑转情况。　　 论文针对基于卡尔曼滤波器的路面附着系数估算方法在对接路面上的辨识响应慢、甚至失效的局限性，采用基于广义卡尔曼滤波器的状态估计算法进行车轮纵滑刚度估计，并间接获得路面附着系数值。通过对传统卡尔曼滤波器的消息模型进行改进，并加入路面变化探测模块，通过仿真试验验证了车轮稳定工作时，算法在对接路面上的有效性，同时估算收敛速度和估算准确性都有了明显提高。　　 论文通过实车试验获取关键参数值，使得改进后的路面附着系数估计算法能够适应本文的研究平台。通过选取典型路面条件(干沥青路面、不锈钢路面及对接路面)验证路面附着系数估计算法在直线行驶时的实车适用性。针对绪论中对己有的路面附着系数辨识方法局限性的分析，分别通过整车质量参数及道路坡度辨识、车轮滑转状态辨识及基于广义卡尔曼滤波器的路面附着系数估计方法，保证了算法的有效性和适用性。　　 通过本文的研究，对四轮轮边驱动电动车整车质量参数及道路坡度辨识、车轮滑转状态辨识进行了探究，并对路面附着系数估算提出了改进方案，为四轮轮边驱动电动车力学控制的进一步研究奠定了基础。

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