【摘要】：輪轂電機全輪驅(qū)動車輛各輪轉(zhuǎn)矩獨立可控且響應(yīng)快速,有利于整車動力學(xué)控制的實施,但是動力學(xué)控制所需的縱向車速、路面附著系數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)信息很難依靠基本的車載傳感器獲取。為此,論文開發(fā)了輪轂電機全輪驅(qū)動車輛的狀態(tài)參數(shù)實時估計算法,主要研究工作如下:1)輪轂電機全輪驅(qū)動車輛仿真模型建立。依托課題組實車平臺,通過Matlab/Simulink與Carsim軟件平臺建立基于Dugoff輪胎模型的輪轂電機全輪驅(qū)動車輛7自由度整車仿真模型,并對模型進(jìn)行初步仿真驗證。2)路面附著系數(shù)估計算法設(shè)計。提出一種基于衰減記憶的無跡卡爾曼濾波估計算法,通過衰減記憶濾波,有效利用觀測數(shù)據(jù)對系統(tǒng)狀態(tài)變量進(jìn)行實時加權(quán),從而提高參數(shù)估計精度;結(jié)合各輪轉(zhuǎn)矩易測,提出使用車輪旋轉(zhuǎn)動力學(xué)模型求得的車輪縱向力反饋修正Dugoff輪胎模型求得的縱向力,從而提高輪胎縱向力輸入量精度,進(jìn)而間接提高了路面附著系數(shù)估計精度。3)車輛行駛狀態(tài)參數(shù)估計算法設(shè)計。考慮到模型誤差及縱側(cè)向車速、橫擺角速度、質(zhì)心側(cè)偏角等觀測參數(shù)之間的強耦合性,提出一種基于模糊邏輯修正的自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波估計算法,引入的模糊邏輯系統(tǒng)能夠?qū)ο到y(tǒng)過程噪聲及量測噪聲進(jìn)行實時修正,從而提高參數(shù)估計的精度及工況適應(yīng)性。另外,將路面坡度參數(shù)融合到系統(tǒng)狀態(tài)變量,提高了算法利用率。4)觀測算法集成設(shè)計與實車試驗。通過對路面附著系數(shù)和車輛行駛狀態(tài)參數(shù)估計算法的集成設(shè)計,兩部分參數(shù)可以相互交互與相互校正,實現(xiàn)了系統(tǒng)的完整性,通過仿真平臺對集成算法進(jìn)行仿真驗證,并結(jié)合課題組實車平臺,完成了集成算法在不同工況下的實車試驗。仿真與實車驗證試驗結(jié)果均表明,論文開發(fā)的基于衰減記憶的無跡卡爾曼濾波算法和基于模糊邏輯修正的自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波算法,提高了路面附著系數(shù)和車輛行駛狀態(tài)參數(shù)估計的精度和穩(wěn)定性,能夠保證整車動力學(xué)控制所需參數(shù)的性能要求,具有重要的理論指導(dǎo)和實踐應(yīng)用價值。
【圖文】：

度等優(yōu)點已經(jīng)得到了各大車企及高等院校等汽車研究單位的廣泛1 為 Carsim 的工作界面，，左側(cè)部分是車輛參數(shù)及仿真工況的設(shè)置，車輛類型的選擇、車輛參數(shù)的設(shè)置和試驗工況的設(shè)定等；中間部求解器，可以與 Matlab/Simulink 無縫連接進(jìn)行聯(lián)合仿真，且求解運算速度；右側(cè)部分是運算結(jié)果顯示及進(jìn)行相應(yīng)處理模塊，具有畫顯示等功能，可用于對比分析所建立的整車仿真模型的性能。

節(jié)將從以下幾個部分進(jìn)行相應(yīng)模型的建立工作。動力學(xué)模型模型的建立是后續(xù)路面附著系數(shù)和車輛行駛狀態(tài)，是影響估計器運行性能的關(guān)鍵因素，需要在估計出權(quán)衡�？紤]到車輛是一個強非線性復(fù)雜系統(tǒng)，基并針對輪轂電機全輪驅(qū)動車輛的驅(qū)動及控制特點，和車身橫擺 3 個方向運動自由度的非線性車輛模的影響及車輛在加速、制動和轉(zhuǎn)向工況時引起的輪示。根據(jù)剛體運動學(xué)原理及牛頓力學(xué)建立如下力學(xué)
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U469.72

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本文編號：2704830