現(xiàn)如今,交通事故屢見不鮮。隨著汽車行業(yè)的快速發(fā)展,人們關注的重點在于如何能提高汽車的安全性、舒適性,減少意外事故的發(fā)生。國內外的學者對自主駕駛車輛的研究也越來越多,同時也研究出許多種有效的電控系統(tǒng)來實現(xiàn)車輛智能化的發(fā)展。關于汽車主動安全性的問題,車輛橫擺穩(wěn)定性控制至關重要。為了能夠改善車輛整體性能,車輛狀態(tài)參數辨識對車輛穩(wěn)定性控制具有重要意義。如何對車輛狀態(tài)參數進行辨識和車輛橫擺穩(wěn)定性控制是本文的關注點。本論文在國家自然科學基金重大項目課題四（No.61790564）“極限工況下汽車運動一體化協(xié)同控制”,國家自然科學基金國際（地區(qū)）合作與交流重點項目（No.61520106008）“面向安全化得電動化汽車能效滾動優(yōu)化”和國家自然科學基金青年基金項目（No.61703176）“非線性模型預測控制的快速計算方法研究及應用”的資助下,進行了如下的研究和分析。針對橫擺穩(wěn)定性控制問題,本文提出了多時間尺度車輛橫擺穩(wěn)定性滾動優(yōu)化控制方法,同時考慮了轉向駕駛行為和橫向穩(wěn)定控制的不同時間尺度,分別建立駕駛員決策模型和非線性橫向集成控制器。駕駛員行為和橫向主動安全控制分屬不同的時間尺度,使控制器能夠滿足... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

車輛俯視受力圖

器參數優(yōu)化方法的有效性，以 veDYNA 中的仿真車速工況作為仿真工況，具體工況設置為：在具有，車輛由靜止開始加速，當車輛速度加速到80 km 。在觀測器參數優(yōu)化相同的條件下驗證車輛狀態(tài)觀體的實驗結果與分析。 3.5 顯示了縱向速度與坡度估計結果之間的比較以 veDYNA 輸出真實值。圖 3.6、圖 3.7 顯示了縱向速以及在坡度為 5 度的道路條件下的真實值之間的比，對于估計的車輛狀態(tài)，觀測器估計值可以較好的跟值，并且估計誤差較小，表明本文所提出的基于狀度估計算法具有一定的有效性。量已知，道路坡度為 1 度的估計驗證

veDYNA 輸出真實值。圖 3.6、圖 3.7 顯示了縱向速以及在坡度為 5 度的道路條件下的真實值之間的比，對于估計的車輛狀態(tài)，觀測器估計值可以較好的跟值，并且估計誤差較小，表明本文所提出的基于狀度估計算法具有一定的有效性。量已知，道路坡度為 1 度的估計驗證圖 3.4 縱向速度對比曲線

【參考文獻】：
期刊論文
[1]自主駕駛車輛的預測避障控制[J]. 余如,郭洪艷,陳虹.  信息與控制. 2015(01)
[2]基于擴展卡爾曼濾波的車輛質量與道路坡度估計[J]. 雷雨龍,付堯,劉科,曾華兵,張元俠.  農業(yè)機械學報. 2014(11)
[3]基于MPC的駕駛員轉向控制行為建模與仿真[J]. 吉巖,郭洪艷,曲婷,陳虹.  計算機仿真. 2014(03)
[4]四輪轉向半掛汽車列車直接橫擺力矩的模糊控制[J]. 方沂,劉春輝,李小鵬.  機械與電子. 2012(01)
[5]主動前輪轉向與直接橫擺力矩集成控制算法[J]. 李剛,宗長富,姜立勇,梁赫奇,洪偉.  吉林大學學報(工學版). 2011(S2)
[6]汽車DYC系統(tǒng)的二階滑�？刂芠J]. 王偉達,張為,丁能根,李宏才.  華南理工大學學報(自然科學版). 2011(01)
[7]主動前輪轉向與直接橫擺力矩H2/H∞集成控制[J]. 胡愛軍,王朝暉.  河南科技大學學報(自然科學版). 2010(06)
[8]基于模糊邏輯的AFS/DYC集成控制策略研究[J]. 溫曉南,柴衛(wèi)紅.  機械工程師. 2009(12)
[9]一種具有快速跟蹤能力的改進RLS算法研究[J]. 郭天一,廉保旺,鄒曉軍.  計算機仿真. 2009(08)
[10]汽車DYC模糊PID控制方法[J]. 王偉達,丁能根,徐向陽,張為.  北京航空航天大學學報. 2009(07)

博士論文
[1]車輛速度估計非線性觀測器方法研究[D]. 郭洪艷.吉林大學 2010
[2]汽車電子穩(wěn)定性系統(tǒng)質心側偏角估計與控制策略研究[D]. 付皓.吉林大學 2008

碩士論文
[1]模塊化的車輛行駛狀態(tài)估計方法研究[D]. 麻穎俊.吉林大學 2017
[2]載貨汽車質量及路面坡度估計方法研究[D]. 杜?.長安大學 2017
[3]車輛主動前輪轉向與直接橫擺力矩集成控制研究及FPGA實現(xiàn)[D]. 吉巖.吉林大學 2015
[4]車輛輪胎力及車速估計非線性觀測器方法研究[D]. 楊斯琦.吉林大學 2015
[5]道路坡度及車輛質量自適應的自主駕駛車輛縱向速度控制研究[D]. 劉柏楠.吉林大學 2015
[6]基于卡爾曼濾波的半掛汽車列車狀態(tài)估計[D]. 陳林.東北大學 2014
[7]自主駕駛車輛速度及道路坡度估計研究[D]. 張華玉.吉林大學 2013
[8]重型車質量辨識及道路坡度狀態(tài)估計方法研究[D]. 李遠方.吉林大學 2012
[9]基于擴展卡爾曼濾波的路面附著系數估計算法研究[D]. 武鐘財.吉林大學 2008
[10]汽車非線性輪胎力的估計方法研究[D]. 蘇海濤.吉林大學 2007



本文編號：3508234