基于补偿自适应控制算法的车辆状态参数估计

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1、2014年11月农业机械学报第45卷第11期doi:10．6041/j．issn．1000-1298．2014．11．001*基于补偿自适应控制算法的车辆状态参数估计林程周逢军徐志峰曹万科董爱道(北京理工大学机械与车辆学院，北京100081)摘要:为实现用于车辆动力学稳定性控制的状态参数准确估计，基于自适应控制理论，针对三自由度车辆动力学模型，提出一种补偿更新律自适应控制估计方法，该方法能够实现对纵向车速、车辆质量及转动惯量的估计。通过原地起步直线加速工况和双移线工况的仿真和硬件在环仿真试验，表明该方法能够实现对运动状态的快速跟踪及参数的准确估计，

2、满足车辆在线估计需求。关键词:车辆动力学状态参数估计补偿自适应算法+中图分类号:U461.1;TP273.21文献标识码:A文章编号:1000-1298(2014)11-0001-08引言1自适应控制原理汽车电控系统如ABS、ESP等对汽车行驶安全自适应控制器主要特点是能够实时修正自身特性至关重要，但这些电控系统发挥正常功能需要性以响应过程和扰动的动力学特性变化。而补偿自［1］实时准确的车辆状态信息，除了少数车辆状态适应控制器的主要思想是补偿初始更新律，初始更［12－14］信息可通过传感器获取以外，大部分信息如车辆新律是由跟踪误差和估计误差共同决定

3、的。［15］质量、转动惯量等存在传感器不易获取或成本太对于非线性仿射系统有·高的问题。因此研究车辆状态信息的在线估计至x=f(x，u)+g(x，u)θ(1)关重要。nmp式中x∈Ｒ，u∈Ｒ，θ∈Ｒ。假设x和u为可测信自适应控制器能够解决控制中参数的不确定息，设计状态预测器性问题，但在很多情况下，设计自适应控制器会面·x^=f(x，u)+g(x，u)θ0+k(x－x^)(2)w临未知参数重构等问题。在传统李雅普诺夫自适0式中θ———θ的名义初始值应控制体系中，自适应控制器控制的效果和跟踪［2－3］kw———n×n阶正定矩阵误差呈正比。通过增加参考信号

4、的数量虽有kw同样用于下面滤波器中助于参数识别，但同时也会增加硬件成本，使车辆·结构布置变得复杂，因此该方法对车辆实际应用w=g(x，u)－kww(3)［4］n×p毫无意义。车辆的常见运动状态，如加速、制动式中w———g的滤波器，w∈Ｒ或转向等动作一般在几秒钟内就已完成，在短时状态预测误差定义为:e=x－x^，参数估计误差间内实现车辆参数的精确估计比较困难，因此将槇^定义为:θ=θ－θ，根据式(1)和(2)可以得到自适应控制理论方法成功应用到车辆状态估计的···0实例较少［5］。文献中比较常见的车辆状态估计方e=x－x^=g(x，u)(θ－θ)－k

5、we(4)［6－7］定义附加变量法有最小二乘法、扩展卡尔曼滤波(EKF)方0法［1，8－9］及传递函数法［10－11］。本文基于自适应控η=e－w(θ－θ)(5)制理论，提出一种补偿自适应算法用于车辆质量虽然θ是未知的，但可通过式(3)和(4)求得未和转动惯量的参数估计，该算法通过加入估计误知参数η·差项，与未补偿自适应算法相比，收敛速度更快，η=－kwη{(6)估计结果更精确。补偿自适应算法更适于车辆状η(t0)=e(t0)p×pp态参数的估计。附加矩阵P∈Ｒ及Q∈Ｒ，定义为收稿日期:2013-12-13修回日期:2014-02-12*国家自然科

6、学基金资助项目(51175043、51205022)作者简介:林程，教授，博士生导师，主要从事车辆总体技术研究，E-mail:lincheng@bit．edu．cn2农业机械学报2014年·TI———车辆绕质心的转动惯量P=－αP+ww(7)z·T0Fx=(Fxfl+Fxfr)cosδ+Fxrl+Fxrr－(Fyfl+Fyfr)sinδQ=－αQ+Bw(wθ+e－η)(8)(17)式中P(t0)———p×p阶零矩阵Q(t)———p维元素均为零的行向量Fy=(Fxfl+Fxfr)sinδ+Fyrl+Fyrr+(Fyfl+Fyfr)cosδ0(18)α

7、———正标量B———p×p阶正定矩阵Mz=Fxfl(－B'cosδ+asinδ)+Fxfr(B'cosδ+asinδ)+设在tc时刻P(tc)为p×p阶正定矩阵，则自适(－Fxrl+Fxrr)B'+Fyfl(B'sinδ+acosδ)+应律为Fyfr(－B'sinδ+acosδ)+(－Fyrl－Fyrr)b(19)·其中B'=B/2^^θ=Λ(Q－BPθ)(9)^0式中θ=θ，Λ为p×p阶正定矩阵，以保证从tc时刻点开始参数估计误差能以指数速率收敛到零。可通过调整设计矩阵实现收敛速度的调整。收敛速度［16］下限由λmin(ΛBP(t))确定，证明如

8、下:选取李雅普诺夫方程为1槇T槇Vθ～=θθ(10)图1车辆平面运动受力分析2Fig．1Forceanalysisofve