購買設計請充值后下載，，資源目錄下的文件所見即所得，都可以點開預覽，，資料完整，充值下載可得到資源目錄里的所有文件。。?！咀ⅰ浚篸wg后綴為CAD圖紙，doc,docx為WORD文檔，原稿無水印，可編輯。。。具體請見文件預覽，有不明白之處，可咨詢QQ:12401814
黃河科技學院畢業(yè)設計（文獻翻譯） 第15 頁
基于車輛動力學穩(wěn)定性控制的輪胎參數(shù)實時觀測
摘要：車輛動力穩(wěn)定性控制系統(tǒng)（DCS）的性能主要由對輪胎受力的準確實時的估計決定。輪胎受力的特點是由輪胎的動態(tài)特性和參數(shù)決定，而它們又會隨著工作環(huán)境的不同在很大程度上發(fā)生明顯的變化。目前，已經(jīng)有許多基于非線性觀測器來估計輪胎動力和動態(tài)參數(shù)的方法，但是由于它們計算復雜而且沒有很好的考慮四個輪子在轉(zhuǎn)向操縱條件下的動態(tài)差異，因此它們只用于離線分析。本文提出了一個新的算法，用于在（DCS）實時控制器中觀察輪胎的參數(shù)。這是一種基于傳感器的算法——依靠來自DCS傳感器的信號融合技術(shù)，通過一組機動的程序來實現(xiàn)輪胎參數(shù)的估計。在控制周期內(nèi)校準輪胎參數(shù)被視為車輛動態(tài)觀察的基本階段，其中計算和測量的車輛動態(tài)誤差被用作輪胎參數(shù)觀測過程中的修正因素。在一個給定的加速度下沿著直線運動的測試過程被用來驗證縱向剛度的估計方法，而在一個給定的轉(zhuǎn)向角度的測試過程則被用來驗證側(cè)偏剛度的估計值。地面測試的結(jié)果表明，該算法可以準確的估計輪胎的剛度，并且由于實時控制器只使用了DCS傳感器的信號，因此該算法計算成本可以接受。這一算法可以成為車輛動態(tài)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)在輪胎動態(tài)參數(shù)估計方面的一個高效的算法，并可用來改善DSC控制器的魯棒性。
關鍵詞：輪胎，縱向剛度，側(cè)偏剛度，車輛動力學穩(wěn)定性
1簡介
隨著汽車底盤主動控制技術(shù)的發(fā)展，精確調(diào)整橫向和縱向輪胎受力的分布和范圍已經(jīng)成為提高輪胎動態(tài)穩(wěn)定性的一種重要方法。動態(tài)控制系統(tǒng)如：防抱死制動系統(tǒng)（ABS），牽引力控制系統(tǒng)（TCS），動態(tài)穩(wěn)定控制（DSC），的動態(tài)干預效果由輪胎與路面的摩擦值決定[1]。VAN ZENTAN[2]首先解釋了基于基本輪胎力估計邏輯的DCS控制邏輯，哈托利等人[3]進一步開發(fā)了基于輪胎力非線性最佳分布控制的車輛動態(tài)管理系統(tǒng)。顯然對輪胎力的準確估計已經(jīng)成為上文提到的動態(tài)控制系統(tǒng)中的關鍵環(huán)節(jié)?？紤]到計算的復雜性和輪胎力估算方法的成本，簡化參數(shù)的輪胎模型是最常使用的方法[4]。輪胎的參數(shù)，尤其是縱向和側(cè)偏剛度，決定了輪胎受力估計的精度。
KIN[5]等人根據(jù)輪胎數(shù)據(jù)地圖來估計輪胎力，但是這種方法不能有效的補償氣壓，溫度，材料老化，輪胎的使用趨勢這些因素的影響作用。VAN ZENTAN[2]通過簡化的HSRI輪胎模型來估計輪胎的受力。這些動態(tài)狀態(tài)可以通過DCS控制的實時控制環(huán)節(jié)獲得[6]。如果這些輪胎參數(shù)是通過DCS傳感器在車輛動態(tài)控制器中觀測的，那么就可能實現(xiàn)輪胎受力的精確估計了。
一些研究小組已經(jīng)提出了在車輛動態(tài)控制中觀察輪胎參數(shù)的各種方法。RAY[7]通過擴展卡爾曼-布西濾波（EKBF）來獲得輪胎參數(shù)。在這之后，李等人[8]用μ-slip關系來估計摩擦力，即便是輪胎工作在較大的滑移率下。PASTERKAMP等人[9]通過神經(jīng)網(wǎng)絡的方法來估計輪胎的受力。在基于效果的對 μmax 的預測中可能用到這些方法。然而這些方法沒能考慮到由四個輪子的單個主動控制，不同的垂直負載，或在DCS控制下的不平路面摩擦而引起的四個輪子之間的動態(tài)差異。同時由于計算復雜這些方法只用于離線分析。
RYU[10]使用差分全球定位系統(tǒng)（DGPS）來估計縱向剛度。他提出了基于GPS的輪胎側(cè)偏剛度的實時識別辦法。但在車輛動態(tài)控制中差分全球定位系統(tǒng)由于其高成本而不被使用?？紤]到車輛動態(tài)狀態(tài)估計是DCS控制器中的一個基本組成部分，可以通過DCS的控制環(huán)節(jié)或者DCS傳感器例如：輪速傳感器，陀螺儀傳感器，轉(zhuǎn)向角傳感器獲得車輛和輪胎的動態(tài)狀態(tài)。輪胎參數(shù)觀測器可以集成到DCS控制器中，從而實現(xiàn)與輪胎相關的名義控制模型的實時自適應調(diào)整。
為了構(gòu)建輪胎縱向和側(cè)偏剛度的觀測器，由四個輪子的縱向和橫向的動態(tài)及負載轉(zhuǎn)移引起的差異要在論述中進行補償?；镜囊?guī)則是：通過基于某個輪胎的打滑率的變化的縱向動態(tài)傳感機制來實現(xiàn)縱向剛度的檢測。側(cè)偏剛度則可以通過聯(lián)合勵磁支路在一個給定的轉(zhuǎn)向操縱中來實現(xiàn)檢測。車輛和輪胎的動態(tài)狀態(tài)可以通過DCS控制器獲得；這些相關狀態(tài)的觀測邏輯在本文中只作了簡短的描述。相關的橫向車輛和輪胎模型在第2節(jié)中論述?？v向剛度觀測器在第3節(jié)中論述。側(cè)偏剛度在第4節(jié)中論述。最后，實車測試結(jié)果在第5節(jié)給出。
2車輛和輪胎模型
一個七自由度的車輛動力學模型（圖1）包括縱向，橫向，偏航運動和四個輪子的旋轉(zhuǎn)，可能反映了負荷轉(zhuǎn)移的影響以及單個輪子在主動制動控制下的動態(tài)特性。該模型可以描述車輛的平面轉(zhuǎn)向的動態(tài)。這些相關的動態(tài)狀態(tài)也可以用DCS傳感器測量或估計。因此，該模型適合于輪胎動態(tài)觀測器。該模型的相關參數(shù)在表1中列出
圖1.七自由度四輪車輛模型
表1.被測車輛模型的相關參數(shù)
動動力學方程可以表述如下： mvx-vyφ=Fx11+Fx12cosδw-Fy11+Fy12sinδw+Fx21+Fx22,（1）
mvy+vxφ=Fx11+Fx12sinδw+Fy11+Fy12cosδw+Fy21++Fy22,(2)
Jvφ=Fy11+Fy12acosδw-Fy11-Fy12bsinδw-Fy21+Fy22c-Fx11+Fx12asinδw
-Fx11-Fx12bcosδw-Fx21-Fx22b（3）.
車輪的動力學方程是：
Fxij=TwijR-McalhalfR+JwijR?dwwhlijdt,(4)
在這里i,j（i，j=1,2）代表了不同的輪子。Fx和Fy分別是輪胎在縱向和橫向受的力。vx和vy分別代表輪胎橫向和縱向的速度。?表示車輛的偏轉(zhuǎn)率。dw代表前輪的轉(zhuǎn)角。Tw代表車輪的制動力矩。Mcalhalf 表示驅(qū)動力矩，可以從引擎控制系統(tǒng)獲得。Wwhl是車輪的角速度。
VAN ZENTEN根據(jù)Dugoff輪胎模型提出了DCS中輪胎受力估計的邏輯，可以用輪胎動態(tài)狀態(tài)實時控制中的一個簡單的關系來描述非線性摩擦性能。并且根據(jù)Dugoff輪胎模型中描述的關系，可以很容易的根據(jù)輪胎的縱向受力推導出其橫向受力。因此Dugoff輪胎模型是車輛動態(tài)控制系統(tǒng)中合適的輪胎模型。該模型表示如下：
Fx=λ1-λ?Cλ,H<12 λ1-λ?Cλ1H-14H2,H≥12（5）
Fy=11-λ?Cα?tanα,H<12 λ1-λ?Cα?1H-14H2?tanα,H≥12 （6）
這里H是綜合的滑動參數(shù)，Cλ 和Cα分別代表輪胎的縱向剛度和側(cè)偏剛度，λ和α分別代表輪胎的滑移率和滑移角。
3輪胎的縱向剛度觀測器
Dugoff輪胎模型應用在縱向剛度觀測器中。為了估計結(jié)果的精確性輪胎的受力應該定義在輪胎道路摩擦曲線的線性區(qū)域。CARLSON等人曾經(jīng)提出了一種輪胎縱向剛度觀測方法，在該方法中輪胎的半徑和剛度同時被估計，但前提是假設左右輪的動態(tài)是一樣的。但是在實時觀測中，輪胎的半徑可以很容易的測得，然而輪速波動和噪聲可能會因為路況的不同而有明顯的差異。所以在認為四個輪子的半徑和輪胎的類型是一樣的情況下四個輪子的動態(tài)必須包含在觀測過程中。
如果一個車輪的滑移率低于5％，則輪胎的縱向受力與滑移率的關系可以表示為線性如下：
Fxij=Cλij?λij1-λij?Cλijλij.7
將驅(qū)動輪的在驅(qū)動狀態(tài)下的滑動率定義如下：
λij=-vx-Rwfijvx,(8)
當車輛沿直線運動時，輪胎的縱向剛度可以逐個觀測。如果車輛運行的速度低則空氣動力學和滾動阻力的影響可以忽略不計。因此車輛在水平地面的縱向運動方程可由式（1）簡化：
mvx=i,j=12Fxij(9)
假設前面輪胎的縱向輪胎剛度是相同的，則只用考慮前輪的驅(qū)動力。縱向方程是基于式（7）—（9），可表示如下：
vx=-1m wwh1mvx2CλfRCλf(10)
這里sign^表示測量或檢測狀態(tài)。輪速傳感器可以測量車輪的轉(zhuǎn)角θu 然后令wwhij=θu,則
vx=14Ri,j=12wwhij=14Ri,j=12θuij, vx=14Ri,j2θuij . (11)
在DCS控制系統(tǒng)里，控制器可以在時間間隔T—通常情況下為10毫秒內(nèi)，通過輪速脈沖捕獲轉(zhuǎn)角運動并且計算輪速。
那么，
θuk=θuk+2-θuk2T , θuk=θuk+2-2θuk+1+θuk2T2. (12)
在即時參數(shù)k下，車速和車輛縱向加速度的錯誤可能被包含在估計值中。則θuk=θuk+?θuk,vxk=vxk+?vxk,axk=vxk=vxk+2-vxk2T=axk+?axk. (13)
從式子（10）-（13），縱向的方程可以表述如下：
ax—1m θu11+θu12mvx2CλRfCλ=-?ax+
0 vx?θu11+?θu12-θu11+θu12?vxmvx+?vxvx2CλRfCλ. (14)
上述方程是縱向剛度的線性觀測方法，可以用最小二乘發(fā)來計算Cλ和Rf。乘項的錯誤可表述如下：
vx?θu11+?θu12-θu11+θu12?vxmvx+?vxvx,
這往往會使參數(shù)估計出現(xiàn)偏差，為了克服這樣的錯誤vx只能由兩個自由的后輪推導出來。那么，
θuk=θuk+?θuk， vxk?Rrw21+w222=Rrθu21+?θu21+θu22+?θu222 , axk=vx?Rrw21+w222=Rrθu21+?θu21+θu22+?θu222. (15)
由式（10），該方程可轉(zhuǎn)化為： f=mvx-i,j=12Fxij=mvx-Cλfvx-Rfw11vx+Cλfvx-Rfw12vx=0. (16)
將式（16）乘以vx，用式（15）代替vx和vx我們就得到：
f'=mRr24+θu21+?θu21+θu22+?θu22×θu21+?θu21+θu22+?θu22
-Cλf×Rrθu21+?θu21+θu22+?θu22-Rfθu11+?θu11+θu12+?θu12=0.(17) 在實際的測試中，輪胎的半徑變化較小幾乎可以看做保持不變。Rr 和 Rf可以看做不變，以減少計算的復雜性。那么在即時參數(shù)k下，式（17）可表述為以下方便的形式：
f'kθu11,θu12,θu21,θu22,?θu11,?θu12,?θu21,?θu22,Cλf=0.(18)
來自DCS傳感器的檢測信號的錯誤，例如：輪速和縱向速度估計值，可能被視為獨立的零均值{IZM}噪聲。為了使測量誤差平方后的總值最小，這個問題將轉(zhuǎn)化為利用檢測到的IZM噪聲來找出正確的參數(shù)。那么式（18）可表述如下：min?θu11;?θu12;?θu21;?θu22, s.t. fkθu11,θu12,θu21,θu22,?θu11,?θu12,?θu21,?θu22,Cλf=0.(19)
為了降低實時控制器的計算復雜程度，觀測器可以劃分成兩個級聯(lián)的觀測器。先估計Vx，再估計縱向剛度。初試值有一個給定的常用范圍：Cλmin≤Cλ≤Cλmax。
式（19）可簡化為：
min?θu11;?θu12, s.t. fkθu11,θu12,?θu11,?θu12,CλfCλmin≤Cλf≤Cλmax. =0(20)
觀測器可以和DSC控制算法集成在一塊。如果控制器得到檢測縱向剛度的命令，那么驅(qū)動程序?qū)⒈桓嬷詼睾偷募铀俸蜏p速操作驅(qū)動車輛沿直線運動。根據(jù)檢測到的轉(zhuǎn)向角，控制器可以判斷車輛是否在一條直線上。如果符合要求，控制器將會存儲給定時間內(nèi)的輪速，縱向速度和加速度。然后計算出Cλ。觀測過程可通過圖2說明。
圖2輪胎縱向剛度觀測示意圖
4輪胎側(cè)偏剛度的檢測
側(cè)偏剛度可以在自由滑行時的一個轉(zhuǎn)向操作中檢測。前輪的驅(qū)動力被視為0。如果前輪的轉(zhuǎn)角很小，那么車輛的動力學方程可由式（2）-（3）推導出。則只需估計前輪的側(cè)偏剛度：
mcvy+vxφ+Jvφ=LFy11+Fy12+Fy12-Fy11bδw.(21)
如果側(cè)偏角不超過5度，線性的水平輪胎力可以用HSRI輪胎模型來估計，并且認為兩輪的側(cè)偏角是相等的。式（21）可進一步簡化如下： vy+vxφ+Jvφmc=2LmcCαfαf.(22)
我們可以定義：
αf=δw.-β+aφvx,vy=ay-vxφ,β=vyvx.(23)
如果用集成的方法計算側(cè)偏角，那么只要整合的時間足夠長累積得錯誤就會大幅增加。因此，用衰減系數(shù)τ（τ≥1）縮減錯誤。那么：
vyk=ay-fk-vrefk?φfk-vykτ. (24)
用到了復化梯形積分：
vyk+1=vyk+ay-fk-vrefk?φfk-vykτT.(25)
考慮到轉(zhuǎn)向角的測量誤差，水平加速度，偏航率以及輪速，式（22）可表示如下：
S= ay+? ay+12Rrθu21+?θ21+θu22+?θ22×φ+?φ+Jvmcφ+?φ
-2LmcCαfδw.+?δw.-β+2aφ+?φθu21+?θ21+θu22+?θ22=0.(26)
vx是由自由滾動的車輪的輪速信號計算得出的。如果車輛處于自由滑行時的轉(zhuǎn)向操作中，那么vx可以被看作側(cè)偏剛度檢測中的一個獨立參數(shù)。因此，側(cè)偏剛度檢測器是一個級聯(lián)的觀測器。首先，檢測vy（或側(cè)偏角），然后檢測側(cè)偏剛（26）可簡化下：
S= ay+? ay+vxφ+?φ+Jvmcφ+?φ-2LmcCαfδw.+?δw.-β+aφ+?φvx=0(27)
加上一個即時參數(shù)k，式（27）可簡便的表述如下：
Skay,φ,δ,?ay,?φ,?δ,Cαf=0.(28)
為了降低計算的復雜度圍繞輪胎剛度的的常用范圍Cαmin≤Cαf≤Cαmin給出了恰當?shù)某跏贾怠Ｄ敲捶蔷€性估計方程如下：
min?ay,?φ, s.t. Skay,φ,δ,?ay,?φ,?δ,Cαf=0,Cαmin≤Cαf≤Cαmax. (29)
該檢測過程如圖3所示：
圖3輪胎側(cè)偏剛度的概略圖
觀測器可以和DCS控制算法集成在一塊。如果控制器得到檢測偏轉(zhuǎn)剛度的命令，那么驅(qū)動程序?qū)⒁砸粋€溫和的轉(zhuǎn)角驅(qū)動車輛；為了控制水平加速度，縱向速度必須適應轉(zhuǎn)向角。這樣輪胎就能夠在水平方向上工作在線性區(qū)域內(nèi)。根據(jù)測量到的轉(zhuǎn)向角，偏航率以及水平加速度控制器就能夠判斷汽車是否以一個適應的方式運行。如果條件滿足，該控制器將在給定的時間內(nèi)存儲這些相關數(shù)值。然后觀測器開始計算Cσ
5在線測試受力
檢測器集成在DCS控制器里，當驅(qū)動程序以某一給定操作驅(qū)動車輛，就會有一個子程序來校準輪胎的剛度。
5.1縱向剛度的驗證
首先，在操縱過程測試中觀測輪胎的縱向剛度。讓車輛沿直線加速，加速度ax 范圍是0～3m/s2典型的數(shù)據(jù)集如圖4所示。在測試中有兩個加減速周期。DCS傳感器測量四個輪子的轉(zhuǎn)角。然后可以通過有限差分的方法推導出縱向速度和加速度。接著可以利用式（20）來估計縱向剛度。
圖4為觀測Cλf設置的典型數(shù)據(jù)
正如圖5所示，分別基于線性和非線性觀測器來估計縱向剛度。進行不同初始值得反復試驗：估計值列于表2.非線性觀測器更為精確并且硝化數(shù)量比線性的小。輪胎的類型是米其林MXV8-205/55R16-91V。垂直載荷約是4120N。車輛和輪胎的參數(shù)由華晨汽車有限公司和米其林提供。
圖5基于通過線性和非線性方法縱向剛度估計
表2縱向剛度估計值
5.2側(cè)偏剛度驗證
為了觀測側(cè)偏剛度，設置了如下試驗：
（1）轉(zhuǎn)向角輸入是固定的，車輛繞一半徑約為16m的圓運行。
（2）轉(zhuǎn)向角，偏航率，橫向加速度及輪速通過DCS傳感器測量。
（3）車輛的滑動角通過式（23）和(25)估計。估計邏輯也集成在DCS控制器中。
（4）檢測器收集典型的數(shù)據(jù)集并計算出側(cè)偏剛度。
測試數(shù)據(jù)集如圖6所示，側(cè)偏剛度的估計如圖7所示。
來自三項非線性觀測的估計值列于表3。
因為車輛是穩(wěn)定的并且DCS控制器在測試的過程中是未激活狀態(tài)，所以計算輪胎剛度的計算能力是足夠的。控制器的主芯片是英飛凌XC2000，控制周期為40ms?？刂破鞯挠嬎銜r間是9ms。縱向剛度的估計過程可能在10ms內(nèi)完成，側(cè)偏剛度的估計過程可能在15ms內(nèi)完成。因此整個輪胎參數(shù)的估計過程將很容易在DCS實時控制器中實現(xiàn)。
圖6為觀測側(cè)偏剛度設置的測試數(shù)據(jù)
圖7側(cè)偏剛度估計值
表3側(cè)偏剛度的估計值
（δw= 0.16rad）
6結(jié)論
（1）利用DCS傳感器獲得的信號和直接從DCS控制器獲得的一些相關的車輛動態(tài)狀態(tài)輪胎剛度參數(shù)，在提出的觀測方法中通過一個給定的校準操作過程可實現(xiàn)輪胎剛度參數(shù)的估計。
（2）輪胎縱向剛度和側(cè)偏剛度的計算復雜程度在實車測試中的到了驗證。結(jié)果表明該估計算法可用在實時控制器中。
（3）校準操縱過程很簡單，并且當車輛在普通駕駛狀態(tài)下運行時控制器可以很容易的激活估計算法。
（4）輪胎參數(shù)估計的精度并不依賴于車輛和輪胎模型。該算法可以集成在DCS控制算法中來提高魯棒性。
參考文獻：
[1] LI Liang，LI Hongzhi，SONG lian，et a1．Road friction estimation under complicated maneuver conditions for active yaw control[J]．Chinese Journal of Mechanical Engineering,2009，22(4)：514—520．
[2] VAN ZANTEN A T．Control aspect of Bosch-VDC[C]／／The3rd International Symposium on Advanced Vehicle Control Aachen, Germany．1 996：573—607．
[3]HAITTOR1 H，KOIBUCHI K，YOKOYAMA T．Force and moment contr01 with nonlinear optimum distribution for vehicle dynamics[C]／／The 6th International Symposium on Advanced Vehicle Control, Hiroshima，Japan．2002：595-600．
[4]LI Liang，SONG Jiang，WANG Huiyi，et a1．Fast estimation and compensation of the tire force in real time control for vehicle dynamic stability control system[J]．International Journal of Vehicle Design，2008，48(3--4)：208-229．
[5]KIN K，ⅪRYU H，IKEDA T，et a1．Enhanced vehicle stability and stecrability with VSA[C]／／The 6th International Symposium on Advanced Vehicle Control Hiroshima．Japan．2002：75-80．
[6]TSENG H E，AsHRAFI B，MADAU D．The development of vehicle stability control、 at ford[J]． IEEE，ASME Transactio on Mechatronics，1999，4(3)：223-234．
[7]RAY LAuRA R．Nonlinear state and tire force estimation for advanced vehicle control[J]．1EEE Transaction on Control System Technology,1995．13r11：117-124．
[8]LEE Chankyu，HEDRjCK Karl，YI Kyongsu．Real-time slip—based