一种联合滑移控制的纵向车速估计方法技术

本发明专利技术提出一种联合滑移控制的纵向车速估计方法，确保在车轮滑移控制介入期间，确保从四个轮速信号中提取出纵向车速。首先根据轮速传感器测得车轮转速，通过刚体运动转换以及制动力系数与滑移率之间的关系将车轮转速转换为车辆质心处速度，并制定模糊逻辑得到四个车轮的可信度，通过加权融合得到纵向车速的测量值；接着计算车辆的纵向加速度，并基于纵向车速测量值对其校正，通过得到的纵向加速度进一步预测得到纵向车速的估计值；最后根据纵向车速估计值和测量值进行加权融合，得到最终的纵向车速估计结果。纵向车速估计结果。纵向车速估计结果。

【技术实现步骤摘要】
一种联合滑移控制的纵向车速估计方法


[0001]本专利技术涉及一种联合滑移控制的纵向车速估计方法，属于车辆控制


技术介绍

[0002]在车辆行驶过程中，汽车的纵向车速是车辆主动安全系统中的重要信息，对车辆的稳定性控制具有重要意义。在汽车稳定性控制中需要对车辆的纵向车速进行估计，目前常用的纵向车速估计方法主要包括基于运动学估计方法和动力学方法。基于运动学的估计方法主要包括有轮速法和直接积分法等传统的纵向车速估计方法。基于动力学的纵向车速估计方法主要基于动力学模型和多维信息融合，然而在车辆失稳的复杂工况下，信号来源和模型经常受到外界干扰而无法准确反映纵向车速信息，而单纯提高滤波算法的复杂度和参考的信息量不仅不能提高估计精度，反而可能对控制系统的鲁棒性产生影响。
[0003]因此针对复杂状态环境下(如车辆在紧急制动失稳状态)，现有基于动力学模型或信号滤波处理的纵向车速估计方法无法保证鲁棒性的问题。本专利技术提出一种联合滑移控制的纵向车速估计方法，确保在车轮滑移控制介入期间始终能从四个轮速信号中提取出纵向车速。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在解决车辆在复杂状态环境下(如紧急制动过程)的纵向车速估计问题，通过引入滑移控制，确保能够从四个轮速信号中提取出纵向车速。
[0005]本专利技术是采用如下技术方案实现的：
[0006]步骤一：首先根据轮速传感器测得车轮转速，然后将车轮转速转换为车辆质心处速度，最后制定模糊逻辑，根据四个车轮的可信度加权融合得到纵向车速的测量值：r/>[0007](1)从轮速传感器定时器和计数器分别获取上下边沿个数和计数器所计时大小，计算车轮原始的转速；
[0008](2)根据制动力系数与滑移率关系，对轮速进行滑移率校正，得到轮心的纵向速度；
[0009]轮胎纵向制动力系数与滑移率的关系为：
[0010]μ＝Ks
[0011]式中，μ为制动力系数，K为比例系数，s为轮胎滑移率；
[0012]其中，轮胎滑移率s的计算如下所示：
[0013][0014]式中，s
i
为轮胎滑移率，V
xi
为车轮轮心纵向速度，ω
i
为车轮转速，r为车轮半径，(下标i＝1,2,3,4分别代表左前轮、右前轮、左后轮，右后轮，在后续的参数均适用)；
[0015]根据上式，当K、r、μ等参数已知时，即可将原始车轮转速转换为车轮轮心纵向速度：
[0016][0017](3)根据刚体运动转换，结合方向盘转角、横摆角速度等测量值，将车轮的轮心纵向速度转换到为车辆质心处纵向速度；
[0018]在得到四个车轮的轮心纵向速度后，根据刚体运动学关系可以从轮心处的纵向线速度转换到质心处，通过推导得出四个车轮在车轮坐标系下的轮心纵向速度到质心处的转换关系为：
[0019][0020]式中，V'
xi
(i＝1,2,3,4)为转换到质心处的车轮速度，V
xi
为轮心速度在车轮坐标系内横向分量，δ
i
为车轮转向角，L为轴距，ω
r
为车辆本体横摆角速度，B为轮距；
[0021](4)根据不同的工况(加速、减速、滑行)，制定不同的模糊逻辑，并计算四个车轮的可信度系数(以紧急制动情况为例进行分析)；
[0022]首先进行工况识别判定，以紧急制动情况为例进行分析，在车辆紧急制动时，首先判定进入减速工况，此时四个轮胎都可能出现较大的滑移，导致四个车轮的可信度较小，估算得到的车速不准，因此引入滑移控制，在保证车辆制动性能的情况下，使得某一个车轮处于调整状态，减小该车轮的制动力或让该车轮处于小滑移状态，以保证至少有一个车轮的可信度较高，能够准确反映车辆纵向车速；
[0023]根据该工况下轮速的变化规律，在保证稳定性的前提下以优先级的方式表征车轮的相对稳定程度，筛选得到“最优选”车轮，用于进入调整状态，若该车轮上个周期已经处于调整状态且处于该状态时间超过最大时间期限，则需要该车轮跳出调整状态，并由下一优先级车轮进入调整状态；
[0024]若四个车轮均没有被选中进入调整状态，则表明目前四个车轮均处于正常滑移范围，调整状态控制结束；
[0025]为保证车轮从正常滑移控制转入调整状态时的车辆平顺性，在正常滑移控制和调整状态控制中间引入调整过渡状态，三种状态的切换采用前馈+反馈方法进行调节；
[0026]最后通过轮速变化、加速度变化和受力大小等参数，计算当前输入轮速的可信度；
[0027](5)根据四个车轮校正后的可信度系数以及四个车轮轮速加权得到纵向车速测量值；
[0028]得到每个车轮可信度后对V'
xi
进行加权融合，最终得到纵向车速测量值为：
[0029][0030]式中，V'
x
为四个轮速加权得到的纵向车速测量值，并将该值作为卡尔曼滤波的测
量值，f
i
为车轮的加权系数，由模糊逻辑计算得到，代表每个车轮的可信度；
[0031]步骤二：计算车辆的纵向加速度，并基于纵向车速测量值对其校正，然后经过纵向加速度进一步预测得到纵向车速的估计值：
[0032](1)首先根据加速度偏移值的动态模型，计算得到纵向加速度偏移值的估计值，然后结合纵向车速测量值和估算估计值的偏差大小，计算得到加速度偏移值测量值，然后将估计值和测量值加权融合得到纵向加速度校正量；
[0033]计算纵向加速度的偏置和校正后的纵向加速度：
[0034]a
off
(k+1)＝a
off
(k)+K
a_off
(V'
x
(k)
‑
V
ax
(k))
[0035]式中，a
off
(k+1)为第k+1周期的加速度偏置值，a
off
(k)为第k周期的加速度偏置值，K
a_off
为加权系数，用来对a
off
(k)平滑滤波，V
ax
(k)为第k周期的纵向车速估计值，V'
x
(k)为第k周期的纵向车速测量值；
[0036](2)根据四个车轮的受力大小，并基于动力学模型，计算出基于模型的纵向加速度，作为纵向加速度的基础值；
[0037](3)结合加速度基础值和加速度校正值，加和得到车辆纵向加速度，根据纵向加速度积分得到纵向车速估计值；
[0038]校正后的纵向加速度为：
[0039][0040]式中，a
x
为基于模型求解的纵向加速度，a
off
为加速度的偏置值；
[0041]然后根据校正后的纵向速度得到纵向车速估计值：
[0042][0043]式中，T为每个估计周期的时间步长，为第k
‑
1周期的纵向加速度估计值，为第k周期校正后的纵向加速度；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种联合滑移控制的纵向车速估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：首先根据轮速传感器测得车轮转速，然后将车轮转速转换为车辆质心处速度，最后制定模糊逻辑，根据四个车轮的可信度加权融合得到纵向车速的测量值：(1)从轮速传感器定时器和计数器分别获取上下边沿个数和计数器所计时大小，计算车轮原始的转速；(2)根据制动力系数与滑移率关系，对轮速进行滑移率校正，得到轮心的纵向速度；轮胎纵向制动力系数与滑移率的关系为：μ＝Ks式中，μ为制动力系数，K为比例系数，s为轮胎滑移率；其中，轮胎滑移率s的计算如下所示：式中，s
i
为轮胎滑移率，V
xi
为车轮轮心纵向速度，ω
i
为车轮转速，r为车轮半径，(下标i＝1,2,3,4分别代表左前轮、右前轮、左后轮，右后轮，在后续的参数均适用)；根据上式，当K、r、μ等参数已知时，即可将原始车轮转速转换为车轮轮心纵向速度：(3)根据刚体运动转换，结合方向盘转角、横摆角速度等测量值，将车轮的轮心纵向速度转换到为车辆质心处纵向速度；在得到四个车轮的轮心纵向速度后，根据刚体运动学关系可以从轮心处的纵向线速度转换到质心处，通过推导得出四个车轮在车轮坐标系下的轮心纵向速度到质心处的转换关系为：式中，V'
xi
(i＝1,2,3,4)为转换到质心处的车轮速度，V
xi
为轮心速度在车轮坐标系内横向分量，δ
i
为车轮转向角，L为轴距，ω
r
为车辆本体横摆角速度，B为轮距；(4)根据不同的工况(加速、减速、滑行)，制定不同的模糊逻辑，并计算四个车轮的可信度系数(以紧急制动情况为例进行分析)；首先进行工况识别判定，以紧急制动情况为例进行分析，在车辆紧急制动时，首先判定进入减速工况，此时四个轮胎都可能出现较大的滑移，导致四个车轮的可信度较小，估算得到的车速不准，因此引入滑移控制，在保证车辆制动性能的情况下，使得某一个车轮处于调整状态，减小该车轮的制动力或让该车轮处于小滑移状态，以保证至少有一个车轮的可信度较高，能够准确反映车辆纵向车速；根据该工况下轮速的变化规律，在保证稳定性的前提下以优先级的方式表征车轮的相
对稳定程度，筛选得到“最优选”车轮，用于进入调整状态，若该车轮上个周期已经处于调整状态且处于该状态时间超过最大时间期限，则需要该车轮跳出调整状态，并由下一优先级车轮进入调整状态；若四个车轮均没有被选中进入调整状态，则表明目前四个车轮均处于正常滑移范围，调整状态控制结束；为保证车轮从正常滑移控制转入调整状态时的车辆平顺性，在...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋大凤，吴佳俊，钱琦峰，曾小华，高皓铭，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：