System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法技术方案_技高网
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一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法技术方案

技术编号:40426196 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-20 22:46
本发明专利技术公开了一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,利用Dugoff轮胎模型计算轮胎的侧向力,结合轮胎的垂向力以获取回正力矩,建立轮胎的偏转力学方程,推导出齿条力估计值,结合BP神经网络,通过反向传播算法不断调整神经网络的权重和偏置,以最小化齿条力估算值与实际值之间的误差,最终得到齿条力的虚拟测量值。由于车辆在低速转向时,轮胎与路面之间的摩擦包含滑动摩擦和滚动摩擦成分,随着车速的不同,两种成分之间的比例发生相互转移,动态过程相当复杂,目前还没有成熟的模型可以描述这样的动态过程,但是本发明专利技术通过BP神经网络训练的方式,能够很好地估计低速段的齿条力。仿真结果显示,在最低为10km/h的车速下齿条力的估算误差低于10%,与已公开报道的估算方法相比,估算误差有明显下降。

【技术实现步骤摘要】

专利技术属于汽车线控转向技术邻域,尤其涉及一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法


技术介绍

1、线控转向是近年来汽车技术的研究热点。由于线控转向系统的方向盘和转向执行机构之间没有机械连接,为了获得准确的路感,齿条力的精确估算是线控转向系统开发过程中一大难题。齿条力一般采用直接测量或者理论估计来确定,直接测量齿条力需要安装传感器,对于量产车辆来说会增加成本。因此,采用理论方法进行齿条力估算是更为理想的选择。

2、目前,估算齿条力的方法主要有两种。第一种是建立转向系统模型,利用转向执行电机的扭矩或电流来估计齿条力;第二种是建立车辆横向动力学模型,以获得轮胎侧向力,并将其转换为齿条力。第一种方法需要测量转向执行电机的扭矩或者电流,其与齿条力的关系受到转向器内部摩擦的影响,造成估算精度下降;第二种方法是基于齿条力与轮胎侧向力之间的传递关系,不确定性因素较少,因此估算精度更高,且不会产生额外的成本。现有的对齿条力进行测量和估计的方法如下:

3、公开日为2020年01月21日,公开号为cn110712676a,名称为《转向系统的齿条力估计》的美国专利技术专利,公开了通过对轮胎建模,估计横向速度,计算滑移角进而计算轮胎横向受力,得到齿条力。该方法的缺点是对模型的依赖较强,由于车辆在低速转向时,轮胎与路面之间的摩擦包含滑动摩擦和滚动摩擦成分,随着车速的不同,两种成分之间的比例发生相互转移,动态过程相当复杂,目前还没有成熟的模型可以描述这样的动态过程,导致低速齿条力估计的精度较低。

4、公开日为2019年10月08日,公开号为cn110304135a,名称为《转向系统的齿条力估计》的中国专利技术专利,公开了将齿条力作为转向执行机构的干扰进行建模,引入非线性的增益函数完成观测器的设计。该观测器收敛速度快、实时性好,可以满足在复杂工况下对齿条力估计的需求。该方法的不足是其模型仅有一个自由度,对实际物理系统的动力学描述不够精准,并且由于低速下的车辆行为更为复杂和不稳定,同时传感器噪声和模型不确定性的影响更为显著,这使得利用观测器估算转向系统齿条力时,误差更容易变大。


技术实现思路

1、为解决
技术介绍
中存在的问题,本专利技术提供了一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,通过优化后的齿条力估算方法可以更加适用于低车速的工况,并且能够保持较高的拟合精度。仿真结果表明,本专利技术提出的方法在最低为10km/h的车速下齿条力的估算误差低于10%,与已公开报道的估算方法相比,估算误差有明显下降。

2、为了实现上述目的,本专利技术采取如下技术方案:

3、一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,所述测量方法包括如下步骤:

4、步骤1、轮胎垂向力的计算:

5、步骤2、质心侧偏角的计算;

6、步骤3、横向车速的计算;

7、步骤4、构建轮胎模型,基于轮胎垂向力、轮胎滑移率、轮胎侧偏角计算轮胎侧向力:

8、步骤5、计算回正力矩:

9、步骤6、基于回正力矩,结合建立的轮胎偏转力学方程,计算回正力矩与齿条力的关系公式,在不考虑热损耗的情况下,根据能量守恒定律,得以下公式:

10、

11、其中,fr为齿条力,s是齿条位移,θ是前轮转角,my为回正力矩;

12、步骤5、构建bp神经网络,并利用低车速工况对应的数据对所构建bp神经网络的进行训练和验证,将训练好的bp神经网络用于低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量;所述bp神经网络,包括输入层、隐藏层输出层,

13、所述输入层(input layer)包含四个神经元,分别对应4个输入特征,分别为模型估计齿条力、横向车速、横摆角速度、前轮转角;输入特征的加权和表示为:

14、

15、其中,wi是权重,xi是输入特征,b是阈值;

16、所述隐藏层包括8个神经元;

17、所述输出层是预测的齿条力。

18、进一步,传递函数采用sigmoid函数,公式为:

19、

20、进一步,所述bp神经网络的训练集与测试集以及验证集的比例为8:1:1。

21、进一步,所述低车速工况是指车速为10km/h-20km/h工况。

22、进一步,所述轮胎垂向力使用线性二自由度双轨汽车模型中左右轮垂向力计算公式;

23、质心侧偏角计算方法为:

24、结合dugoff轮胎模型和二自由度车辆模型,得到以下公式:

25、

26、其中,β是质心侧偏角,ωr是横摆角速度,δ是前轮转角,vx是纵向车速,k1和k2分别为前后轴侧偏刚度,iz是车辆转动惯量,a和b分别为质心到前后轴的距离,m为整车质量;

27、通过轮胎侧向力和汽车侧向加速度之间的几何关系,得到以下公式:

28、

29、构建以下ekf算法状态方程和观测方程:

30、

31、状态量输入量y=[δ],侧向加速度ay为观测量;

32、横向车速的计算方法为:

33、质心侧偏角计算公式为:

34、

35、移项后,得到以下公式:

36、

37、其中,u为横向车速;

38、进一步,所述轮胎模型使用dugoff轮胎模型;

39、侧偏角的计算公式为:

40、

41、

42、其中和是左右转向轮的转角。

43、进一步,垂向力相关的回正力矩计算公式为:

44、

45、其中fz是轮胎垂向力,d是主销内移量,θ是主销内倾角;

46、侧向力相关的回正力矩计算公式为:

47、

48、其中ε1是机械拖距,ε2是气胎拖距,是左前轮侧向力,fyfr是右前轮侧向力。

49、进一步,机械拖距的计算公式为:

50、ε1=r tan(γ)

51、其中,r是车轮静态半径,γ是主销后倾角。

52、进一步,气胎拖距计算公式为:

53、

54、

55、其中,δ是轮胎压缩变形量,d是轮胎外径。

56、进一步,利用前轮转角与齿条位移的曲线获得每个齿条位移下对应的传动比,并对曲线进行求导,每个齿条位移对应的斜率即为所需传动比。

57、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:

58、1、本专利技术提出的齿条力估算方法是一种简单高效的方法,在国标工况下都能够准确估计齿条力,且拟合精度较高,误差能够被控制在10%以内。

59、2、本专利技术提出的齿条力估算方法可以适用于最低车速为10km/h的工况,由于车速较低时,车辆系统的非线性效应会增强,相较于一般的利用卡尔曼滤波器估算齿条力的方法,优化后的齿条力估算方法更加适用于低车速的工况,并且能够保持较高的拟合本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S1中生计算轮胎垂向力的方法为:

3.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S2中计算质心侧偏角的方法为:

4.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S3中计算质心侧偏角的方法为:

5.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S4中构建轮胎模型,计算轮胎侧向力的方法为:

6.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S5中计算回正力矩的方法为:

7.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S6中计算回正力矩与齿条力的关系公式的方法为:

8.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,S7中构建神经网络的方法为:

...

【技术特征摘要】

1.一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,s1中生计算轮胎垂向力的方法为:

3.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,s2中计算质心侧偏角的方法为:

4.根据权利要求1所述的一种低车速工况下线控转向系统齿条力虚拟测量方法,其特征在于,s3中计算质心侧偏角的方法为:

5.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:江浩斌曾鑫辉唐斌李傲雪陈一枭
申请(专利权)人:江苏大学
类型:发明
国别省市:

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