车辆转向工况下的路面附着系数估计算法

《车辆转向工况下的路面附着系数估计算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、万方数据2011年(第33卷)第6期汽车工程AutomotiveEngineering2011(V01．33)No．62011107车辆转向工况下的路面附着系数估计算法球陈无畏，刘翔宇，黄鹤，杨军(合肥工业大学机械与汽车工程学院，合肥230009)[摘要]提出了一种在转向工况下根据车轮侧偏特性估计路面附着系数的算法。首先在Matlab／Simulink中建立了七自由度整车模型，分析了车轮的侧偏特性；然后设计了扩展卡尔曼滤波器，以根据车辆的纵、侧向加速度，估算车辆的纵、侧向速度，并据此计算出车轮的侧偏角；最

2、后，采用反向传播神经网络算法，根据前轮侧偏角和横摆角速度及其增益，估计路面附着系数。仿真结果验证了该算法的有效性。关键词：车轮侧偏角；路面附着系数；扩展卡尔曼滤波器；神经网络AnAlgorithmforEstimatingRoadAdhesionCoefficientinVehicleSteeringConditionChenWuwei。LiuXiangyu，HuangHe&YangJunSchoolofMechanicalandAutomotiveEng池研昭，HefeiUniversity旷Techn

3、ology，麒扣230009[Abstract]Inthispaperallalgorithmforestimatingroadadhesioncoefficientinsteeringconditionispro—posedbasedonwheelcorneringcharacteristics．Firstly，a7DOFvehiclemodelisbuiltwithMaflabsimulinkandthewheeleomeringcharacteristicsaleanalyzed．Thenanext

4、endedkalmanfilterisdesignedtoestimatethelongitu-dinalandlateralspeedsaccordingtoitslongitudinalandlateralaccelerations．andthesideslipanglesofwheels眦calculated．Finally，theBPneuralnetworkalgorithmisadoptedtoestimateroadadhesioncoefficientbasedonthesideshpan

5、glesoftwofrontwheelsandtheyawrateanditsgainofvehicle．Theresultsofsimulationverifytheef-feetivenessofthealgorithm．Keywords：wheelsideslipangle；roadadhesioncoefficient；extendedka]t-llall饲ter；neuralnetwork刖舌路面附着系数估计是汽车动力学控制中非常重要的内容，是大多数汽车主动安全控制策略能够实现的基础。目前研究较

6、多的路面附着系数估计方法，主要集中于车辆的制动工况，通过构建制动因数与路面附着系数的关系曲线，来计算路面附着系数¨。21；但由于横摆稳定控制系统，如车辆稳定性控制系统(vehiclestabili哆control，VSC)等工作在转向工况，而此时一般没有高强度制动操作，且须较准确地估计路面附着系数，因此针对转向工况下的路面附着系数估计策略的研究具有重要意义。在转向时，由车轮的侧偏特性可知，随着车轮侧偏角的增大，车轮的侧向力逐渐从线性增长过渡到非线性增长，且逐渐趋于饱和。通过进一步的分析可知，在不同附着系数

7、的路面上，车轮侧向力进入非线性区域时车轮侧偏角的值不刚3’引。因此，在转向初期，只要能够准确判断出车轮何时进入非线性状态，并且计算出此时的侧偏角值，便可以区分出路面附着系数的高低。通过分析横摆角速度和车轮侧偏角的关系可知，车轮行驶于非线性状态时，在不同附着的路面上，汽车维持相同的横摆角速度时的车轮侧偏角不同。在高附着路面上，较小的车轮侧偏角便能产生足够的侧向力以保持车身姿态，而低附着路面则需要更大的车轮侧偏角才能产生足够的侧向力。利用该特性则可在转向维持阶段判断路面附着系数的幸国家自然科学基金项目(509

8、75071)资助。原稿收到日期为2010年5月27日，修改稿收到日期为2010年lO月28日。万方数据·522·汽车工程2011年(第33卷)第6期高低。基于上述特性，本文中在Matlab／Simulink建立了一个七自由度整车模型，首先分析了车轮侧偏特性和路面识别策略；然后将车辆的纵、侧向加速度输入扩展卡尔曼滤波器，估算车辆的纵、侧向速度，然后计算车轮的侧偏角；最后设计了神经网络算法。根据转向盘转角与横摆角速度的增益关系，判