车辆工程毕业设计（论文）-基于veDYNA的汽车质心侧偏角估计研究

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1、编号200801252008012515南京航空航天大学金城学院毕业设计题目基于veDYNA的汽车质心侧偏角估计研究学生姓名学号系部机电工程系专业车辆工程班级指导教师二〇一二年六月南京航空航天大学金城学院本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。作者签名：年月日（学号）：毕业设计（论文）报告纸基于veDYNA的汽车质心侧偏角估计研究摘要本文介绍了一种利用卡尔

2、曼滤波来估计汽车质心侧偏角的方法。汽车的质心侧偏角是描述车辆运动状态的关键参数，它较全面地表征了汽车运行时的稳定性，因此，大多数汽车稳定性控制系统(如BOSCH的ESP)都把抑制车身质心侧偏角作为控制目标。就目前的发展现状而言，质心侧偏角可以通过昂贵的光纤陀螺仪以直接测得，但考虑经济型原因，通常需要通过估计得到。而本文提出的卡尔曼滤波法结合汽车操纵动力学数学模型在MATLAB/SIMULINK软件中建立二自由度的整车动力学仿真模型，针对不同的使用参数，包括车速、前轮转角和路面摩擦系数，搭建卡尔曼滤波估计器，估计结果说明轮胎的侧偏角和侧偏力之间存在的非线性关系。最后

3、在汽车动力学仿真软件veDYNA下预估横摆角速度、质心侧偏角和车身侧倾角。从最后的评价结果来看，这种方法的性能较为可靠。关键词：卡尔曼滤波，质心侧偏角估计，veDYNA动力学仿真，SIMULlNK仿真-36-毕业设计（论文）报告纸EstimationofthecarsideslipanglebasedontheveDYNAAbstractThisarticledescribesanestimationalgorithmofcarsideslipangle.Sideslipangleisthekeyparameterstodescribethevehicledyna

4、micstate;itisacomprehensivecharacterofthestabilityofthevehiclemotion.Themajorityofvehiclestabilitycontrolsystem(suchasBOSCHESP)regardedtheinhibitionofsideslipangleasthemaincontrolobjective.Currently,thesideslipanglecanbeacquiredwithexpensivefiberopticgyroscopedirectly,butconsideringth

5、eeconomicreasons,thisparameterisusuallyacquiredwithestimation.WeintroduceanestimationalgorithmusingKalmanFilter,combinedwithatwo-degrees-of-freedomvehicledynamicsmodelinMATLAB/SIMULlNKinthisarticle.Withdifferentparameters(includingspeed,frontwheelangleandroadconditions),theestimationr

6、esultsshowthenonlinearrelationshipbetweenthetierslipangleandroadsurfacefrictioncoefficient.ThenwecarriedoutasimulationexperimentinveDYNA,thevehicledynamicssimulationsoftware.Fromthefinalevaluationresults,theperformanceofthismethodisreliable.KeyWords：Kalmanfilter;estimationofsideslipan

7、gle;DynamicssimulationofveDYNA;SimulationofSIMULINK-36-毕业设计（论文）报告纸目录摘要iAbstractii第一章引言-1-1.1研究汽车稳定性控制系统状态估计的意义-1-1.1.1汽车稳定性控制系统的研究意义-2-1.1.2汽车质心侧偏角估算的必要性-2-1.2汽车质心侧偏角估算研究现状及趋势-4-1.2.1汽车质心侧偏角估算研究现状-4-1.2.2汽车质心侧偏角估算发展趋势-6-第二章卡尔曼滤波器-9-2.1卡尔曼滤波器的基本理论-9-2.2卡尔曼滤波器的应用背景-9-2.3卡尔曼滤波器的原理-10-2.4

8、卡尔曼滤波