一种线控转向系统稳定性控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种线控转向系统稳定性控制方法，步骤如下：建立四轮线控转向系统与整车模型；采用限定增益的扩展卡尔曼滤波算法对四轮侧偏刚度及侧向车速、横摆角速度进行估计；采用滑模控制算法设计理想横摆角速度及理想侧向车速跟踪控制器，完成线控转向系统的稳定性控制。本发明专利技术的方法实时估计四轮转向系统轮胎侧偏刚度，以及车辆相关反馈状态，设计鲁棒跟踪控制策略对汽车侧向车速及横摆角速度进行跟踪，响应驾驶员指令的同时，提高了整车稳定性及行驶安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种线控转向系统稳定性控制方法
本专利技术属于汽车线控转向系统领域，具体指代一种线控转向系统稳定性控制方法。
技术介绍
转向系统是车辆的关键部件之一，它不仅能保证汽车能按驾驶员的意志进行转向行驶，还与汽车的操纵稳定性密切相关。如何合理地设计转向系统，使汽车具有更好的操纵性，始终是设计人员研究的重要课题。在车辆高速化、驾驶人员非职业化、车流密集化的今天，针对更多不同水平的驾驶人群，汽车的易操纵性设计变得极为重要。线控转向系统的发展正是迎合了这种客观需求，是继电动助力转向系统后发展起来的新一代转向系统。现有的线控转向系统通常采用前轮转向，转向时车身行进方向与前轮转角方向不一致，产生非零的质心侧偏角，影响车辆的侧向稳定性。同时在线控转向系统的控制过程中，强烈依赖车身状态反馈信号，现有技术采用传感器直接获取，成本高昂；部分车身状态信号通过滤波估计方法获得，对车辆参数依赖性强，普通线性估计方法估计精度受限，无法得到理想的反馈信号。
技术实现思路
针对于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种线控转向系统稳定性控制方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种线控转向系统稳定性控制方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤1)：建立四轮线控转向系统与整车模型；/n步骤2)：采用限定增益的扩展卡尔曼滤波算法对四轮侧偏刚度及侧向车速、横摆角速度进行估计；/n步骤3)：采用滑模控制算法设计理想横摆角速度及理想侧向车速跟踪控制器，完成线控转向系统的稳定性控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种线控转向系统稳定性控制方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1)：建立四轮线控转向系统与整车模型；
步骤2)：采用限定增益的扩展卡尔曼滤波算法对四轮侧偏刚度及侧向车速、横摆角速度进行估计；
步骤3)：采用滑模控制算法设计理想横摆角速度及理想侧向车速跟踪控制器，完成线控转向系统的稳定性控制。


2.根据权利要求1所述的线控转向系统稳定性控制方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括：
建立四轮线控转向系统与整车模型，估计四轮侧偏刚度、侧向车速及横摆角速度：






式中，vx为纵向车速；vy为侧向车速；γ为横摆角速度；Cd为空气阻力系数；A为迎风面积；ρ为空气密度；fs为滚动阻力系数；m为整车质量；g为重力加速度；ki，i＝1,2,3,4，分别为左前、右前、左后、右后轮侧偏刚度；δi分别为左前、右前、左后、右后轮转角；λi分别为左前、右前、左后、右后轮滑移率；si分别为左前、右前、左后、右后轮纵滑刚度；a为前轴到质心距离；b为后轴到质心距离；c为半轮距。


3.根据权利要求1所述的线控转向系统稳定性控制方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：估计状态方程为所述四轮线控转向系统与整车模型，状态向量设为x＝[vx,vy,γ]T，参数向量设为θ＝[k1,k2,k3,k4]T，量测向量设为z＝ay，系统输入为u＝[λ1,λ2,λ3,λ4,δ1,δ2,δ3,δ4]T，则系统状态方程表达为：



式中，w(t)及v(t)为系统噪声及量测噪声；
将系统离散化得：



进行参数估计：
考虑待估计参数的动态模型：
θ(k+1)＝θ(k)+η(k)
式中，η(k)为具有未知时变统计值且独立与w(k)和v(k)的高斯白噪声，有：
E(η(k))＝μη(k),Cov[η(k),η(j)]＝Qη(k)
将系统线性化后，原系统状态方程重新写为：
x(k+1)＝Φx(x(k),u(k),θ(k))x(k)+Γx(k)w(k)
z(k+1)＝h(x(k+1))+v(k+1)
将量测写成关于θ的显式，即：
z(k+1)＝hθ(x(k),u(k),θ(k))+v(k+1)
式中，以滤波值代替x(k)，得到新的关于θ的量测模型：



vθ(k+1)＝v(k+1)+e(k)
其中，e(k)是用估计值近似代替x(k)产生的模型误差，设：
E(vθ(k))＝μθ(k),Cov(vθ(k),vθ(j))＝N(k)δkj
由此，估计参数θ的滤波估...

【专利技术属性】
技术研发人员：张寒，赵万忠，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32