汽车行驶稳定性动力学优化控制仿真研究.pdf

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1、第32卷第5期计算机仿真2015年5月文章编号：1006—9348(2015)05—0150—06汽车行驶稳定性动力学优化控制仿真研究包瑞新L2，EdoardoSabbioni2(1．辽宁石油化工大学机械工程学院，辽宁抚顺113001；2．米兰理工大学机械工程学院，米兰意大利20156)摘要：汽车行驶稳定动力学优化控制，旨在通过确定汽车行驶状态下纵向车速、横摆角速度、质心侧偏角等重要的状态变量，提前预知汽车未来时刻的可能的行驶状态，并将其输送到汽车底盘主动控制系统，实现动力学优化控制，提高汽车的主动安全性，减少道路交通事故。寻找一种低成本、高精度且能够实时获得车辆重要状态参

2、数的方法，是汽车稳定行驶动力学优化控制的关键技术之一。利用Madab／Simulink仿真工具，分别建立了汽车动力学仿真模型和车辆行驶状态Kalman滤波估计仿真模型，可以同时实现对车辆行驶状态的仿真和对车辆行驶过程中横摆角速度、侧向加速度和质心侧偏角的估计，并且模型具有可扩展性。最后进行了实车场地试验，完成了阶跃曲线、双移线等操作，通过模型仿真、试验数据和状态估计结果的比较得出，三者一致性较好，同时验证了车辆动力学仿真模型和状态估计算法仿真模型的有效性和通用性。关键词：汽车动力学；状态估计；卡尔曼滤波；试验数据中图分类号：TP391．9文献标识码：BTheVehicleD

3、ynamicsandStateEstimationModelDesignBasedonMatlab／SimulinkBaoRui—xin‘”．EdoardoSabbioni2(1．SchoolofMechanicalengineering，LiaoningSHIHUAUniversity，FushunLiaoning113001，China；2．DepartmentofMechanicalEngineering，PolitecnieodiMilano，Milano20156，Italy)ABSTRACT：Identificationofvehicledrivingstate

4、swithlowcostandhighaccuracyisoneofthemostimportanttech—nologiesfordynamicsoptimizationcontrolofdrivingvehicles．ByusingMatlab／Simulinktool，avehicledynamicsmodelandastateestimationmodelbasedonKalmanfiltertechnologyareestablishedrespectively．Theyawrate，lat-eralacceleration，andsideslipanglecan

5、beestimatedthroughthemodel．Step—steeranddouble-lane-changehan·dlingmaneuversarecarriedoutduringthetests．Throughthecomparisonofthevehiclefieldtestdata，stateestima—tionresultandthemodelsimulationresult，agoodagreementisfound，andtheeffectivenessandgeneralizedabilityofthesetwomodelsareproved．KE

6、YWORDS：Vehicledynamics；Stateestimation；Kalmanfilter；Testdata1引言近些年来，有关汽车的主动安全性能问题已经成为了科研机构和各大汽车生产厂商关注的焦点问题，研究人员陆续开发出横摆力矩直接控制系统(DYC)、制动防抱死系统(ABS)等先进的汽车电子控制系统，旨在更好的确保汽车的安全性，从这些系统的工作原理来看，均为依靠直接体现汽车行驶状态的各种参量进行相应决策，从而保证汽车行驶的安全性。描述汽车行驶状态的各种参量中，有些状态参量虽然能够通过传感器直接获得，但是需要依靠价格高昂的特殊试验设备，因而不适合配置在量产车辆上，

7、只适合于新型车辆的开发试验阶段。而有些状态参量，则根本无法直接进行收稿日期：2015—01—14修回日期：2015—02—04-————150．--——测量。因此找到一种高精度、低成本，同时能够实时获取车辆关键参数的方法，就成为实现汽车底盘主动控制系统，确保汽车主动安全性的关键技术之一，同时它也是车载故障诊断系统中的关键技术之一¨，zJ。通常情况下，人们需要提出状态辨识的方法，并通过Matlab文本编程实现算法，然后进行场地试验，获取试验数据，并将其代入到算法中，验证算法的有效性。在辨识算法还不够完善的情况下，直接