面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法，利用分布式驱动电动汽车即时反馈的车轮转角和车轮转速等参数和标准车载传感器实时测定的汽车参数，构建适用于复杂工况的四自由度汽车动力学方程并建立自适应无迹卡尔曼滤波器进行滤波，最终实现对关键参数的估计，具有较高的估计精度。本发明专利技术可用于分布式驱动电动汽车的底盘辅助控制和主动安全控制，具有较广的适用性和较好的鲁棒性。的鲁棒性。的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法


[0001]本专利技术涉及一种针对分布式驱动电动汽车复杂路况行驶，基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的车辆操纵稳定性相关状态参数实时估计与辨识方法，属于电动汽车稳定性观测与控制领域。

技术介绍

[0002]传统汽车以燃油发动机作为动力源，通过传动机构将动力传导至运动执行单元。这种方式对整车的控制存在延迟，控制精度不高；同时，车辆行驶过程中的状态参数需要通过传感器进行测量，存在传感器价格昂贵，一些关键性参数如车辆质心侧偏角、车身侧倾角等无法利用标准车载传感器测量等问题。因此，实现传统车辆操纵稳定性的观测与控制以及车辆的主动安全控制较为困难。
[0003]与传统汽车相比，分布式驱动电动汽车以电机作为动力源，由四个轮毂电机分别独立对车轮进行驱动，具有高水平的运动响应速度和高精度的转矩控制与输出；同时在不需要增设其他传感器的条件下，车轮转矩、转速和转角等信息参数可以即时反馈。在以上条件的支持下，可利用确定自由度的动力学方程结合合适的滤波算法对分布式驱动电动汽车操纵稳定性相关参数如质心侧偏角进行实时估计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、考虑复杂工况下分布式驱动电动汽车的运动，构建四自由度电动汽车动力学模型，建立汽车纵向横向动力学方程、质心动力学方程和角动量动力学方程；步骤二、选取魔术轮胎模型与所述四自由度电动汽车动力学模型相结合，推导所选取的电动汽车操纵稳定性关键参数的系统演化方程；步骤三、建立车辆动力学系统，确定系统中车辆输入参数为车辆四轮纵向力、四轮横向力和四轮轮胎转角；车辆结构参数为车辆质量及车辆的几何参数，包括车辆总质量、车辆簧载质量、车辆转动惯量、车辆迎风面积、车辆车轨宽及车辆车轴距；实时测量参数为车辆纵向速度、横向速度、横摆角速度和侧倾角；步骤四、建立自适应无迹卡尔曼滤波器，确定滤波器的待估量、输入量和观测量以将滤波器与车辆动力学系统进行对接；建立无迹卡尔曼滤波过程的状态方程、演化方程和观测方程；运用对称采样方法选取sigma点集及其权重值，确定车辆动力学系统的时间更新和观测更新，进行待估参数的修正及演化噪声方差和观测噪声方差自适应估计，最终实现对所选取的电动汽车状态参数的实时估计。2.如权利要求1所述的面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法，其特征在于所述步骤一，考虑复杂工况下车辆的纵向运动、横向运动、横摆运动和侧倾运动建立四自由度车辆动力学方程如下：式(1)为车辆纵向、横向动力学方程；m,m
s
分别表示车辆总质量和车辆簧载质量；u,V
y
,ω分别表示车辆纵向速度、车辆横向速度和车辆横摆角速度；φ表示侧倾角；F
x
,F
y
,F
w
,F
f
分别表示车辆四轮纵向力、横向力、轮胎滚动阻力和车辆风阻；下标i＝f,r分别表示车辆前轮和车辆后轮，下标j＝l,r分别表示车辆左轮和车辆右轮，由此下标fl,fr,rl,rr分别表示车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；h表示车辆簧载部分质心到侧倾轴垂直距离；D
d
,ρ,A
f
分别表示汽车阻力系数、空气密度和车辆迎风面积；μ,g分别表示轮胎—道路附着系数和重力加速度；上标志“·”表示对所示量的微分；
式(2)(3)为车辆质心动力学方程；下标j＝l,r分别表示车辆左轮和车辆右轮，由此下标fl,fr,rl,rr分别表示车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；V
g
表示车辆水平方向合速度；δ表示轮胎转角；β表示质心侧偏角；m,m
s
表示车辆总质量和车辆簧载质量；h表示车辆簧载部分质心到侧倾轴垂直距离；ω表示车辆横摆角速度；φ表示侧倾角；F
x
,F
y
表示车辆四轮纵向力、横向力；上标志“·”表示对所示量的微分；式(4)为车辆角动量形式动力学方程；I
zz
,I
xz
,I
xxs
,I
xzs
分别表示车辆横摆转动惯量、车辆质量绕x,z轴的转动惯量积、车辆簧载质量横摆转动惯量和车辆横摆质量绕x,z轴的转动惯量积；下标j＝l,r分别表示车辆左轮和车辆右轮，由此下标fl,fr,rl,rr分别表示车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；V
y
,ω表示车辆横向速度和车辆横摆角速度；φ表示侧倾角；δ表示轮胎转角；m
s
表示车辆簧载质量；M
z
,M
x
分别表示横摆、侧倾力矩；B
f
,B
r
分别表示车辆前、后车轨宽；L
f
,L
r
分别表示车辆前、后车轴距；h
rf
,h
rr
分别表示车辆前、后侧倾中心高度；g表示重力加速度；上标志“·”表示对所示量的微分。3.如权利要求1所述的面向复杂工况的分布式驱动电动汽车状态参数估计方法，其特征在于：所述步骤二中所结合的车辆动力学模型中四轮垂向力、侧偏角和轮胎滑移率表示如下：
式(5)为车辆四轮垂向力的表达式；F
z
表示车辆垂向力；下标j＝l,r分别表示车辆左轮和车辆右轮，由此下标fl,fr,rl,rr分别表示车辆左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；a
x
,a
y
分别表示车辆纵向加速度和车辆横向加速度；g表示重力加速度；h
cg
,h
uf
,h
ur
分别表示车辆质...

【专利技术属性】
技术研发人员：任彦君，王凡勋，殷国栋，危奕，华政硕，陈乐彬，项朋仑，沈童，冯斌，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
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