CN105691403A - 四轮全驱电动汽车路面附着系数估计方法 - Google Patents

四轮全驱电动汽车路面附着系数估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:该系统包括左前轮轮速传感器、右前轮轮速传感器、车速传感器、横摆角速度传感器、侧向加速度传感器、纵向加速度传感器、回正力矩传感器、前轮转角传感器、滑移率计算单元、车辆工况判断单元,路面附着系数估计单元;各传感器获取车辆姿态参数;滑移率计算单元计算滑移率;车辆工况判断单元根据车辆姿态参数判断车辆行驶状态并选择路面附着系数估计方法;路面附着系数估计单元根据所选方法对路面附着系数进行估计。本发明对路面附着系数进行实时精确估计。

Description

四轮全驱电动汽车路面附着系数估计方法
技术领域
本发明公开了一种面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法。
背景技术
与传统车相比,电动汽车对环境污染小,其前景被广泛看好。四轮全驱(fourwheeldrive,4WD)电动汽车四个驱动轮与转向系统共同作用,各自可以独立调节,为汽车操控性能的提高提供了更大的空间,但由于增加了四轮独立操控执行单元,去掉了机械差速机构,因此仅靠司机操控实现车辆安全、稳定行驶几乎是不可能的,而全新的底盘结构也使得传统的底盘主动安全配件难以适应,因此需要针对四轮全驱电动车的结构特点研发主动安全控制系统。
主动安全系统一般根据车辆的行驶状态和路面情况选择相应的控制算法,而所需的车辆状态路面附着系数目前尚不能通过传感器获得,针对四轮全驱电动车的结构特点的路面附着系数估计方法,是提高防抱死制动系统、自适应巡航系统、避撞系统等主动安全系统性能的重要技术。
发明内容
本发明公开一种面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其目的在于构建一种用于四轮全驱电动汽车路面附着系数估计方法,本方法通过检测四轮全驱电动汽车行驶状态,判断车辆所行驶的工况,选择相应估计算法实现对路面附着系数的精确估计。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:该系统包括左前轮轮速传感器、右前轮轮速传感器、车速传感器、横摆角速度传感器、侧向加速度传感器、纵向加速度传感器、回正力矩传感器、前轮转角传感器、滑移率计算单元、车辆工况判断单元,路面附着系数估计单元。
所述的左前轮轮速传感器、右前轮轮速传感器、车速传感器、横摆角速度传感器、侧向加速度传感器、纵向加速度传感器、回正力矩传感器、前轮转角传感器实时获取车辆姿态。
所述的滑移率计算单元根据左前轮轮速传感器、右前轮轮速传感器和车速传感器所测量值分别计算车辆左前轮滑移率、右前轮滑移率。
所述车辆工况判断单元通过滑移率计算单元所计算的左前轮滑移率、右前轮滑移率及横摆角速度传感器、侧向加速度传感器所测量的车辆姿态参数对车辆工况进行分析,判断车辆所处工况并选择路面附着系数估计方法。
所述路面附着系数估计单元根据车辆工况判断单元所选择路面附着系数估计方法对路面附着系数进行估计。
作为一种优选方案,所述的面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:工况判断单元根据车辆左前轮滑移率、右前轮滑移率、横摆角速度、侧向加速度大小选择使用基于车辆侧向动力学的回正力矩估计方法或非线性观测器估计方法;及基于车辆纵向动力学的线性区域估计方法或饱和区域估计方法。
作为一种优选方案,所述的面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:回正力矩估计方法根据回正力矩传感器的测量值,以及路面附着系数与回正力矩的线性关系,对路面附着系数进行估计;其关系式为为回正力矩最大峰值点,F z为车辆载荷,l为轮胎接触印迹的一半。
作为一种优选方案,所述的面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:非线性观测器估计方法采用龙伯格观测器结构,根据车辆前轮转角、侧向加速度及回正力矩对路面附着系数进行估计。
作为一种优选方案,所述非线性观测器状态方程如下:
;其中,为前轮质心侧偏角估计值,为路面附着系数估计值,m为车辆质量,v x 为车辆纵向速度,I z 为车辆转动惯量,a、b分别为前轴和后轴到质心之间的距离,r为横摆角速度,为前轮转角,F yfF yr分别为车辆前轮和后轮的侧向力,为车辆侧向加速度,l 1l 2l 3l 4为非线性观测器增益。
作为一种优选方案,所述的面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:线性区域估计方法和饱和区域估计方法采用递推最小二乘算法,根据车辆纵向加速度、左前轮滑移率、右前轮滑移率对路面附着系数进行估计;
作为一种优选方案,所述的递推最小二乘算法其特征在于:车辆行驶方向的力平衡方程为,牵引力方程为,将其整理为递推最小二乘法基本形式,则;其中,是纵向加速度,m为整车质量,R xf R xr分别是前轮和后轮的滚动阻力,D A是空气阻力,分别为左前轮和右前轮滑移率,F x为车辆牵引力,F zfrF zfl分别为左前轮和右前轮轮胎载荷,为路面附着系数关系式。
附图说明:
图1为四轮全驱电动汽车路面附着系数估计系统结构示意图;
图2为基于非线性观测器路面附着系数估计结构框图。
具体实施方式:
如图1所示,四轮电动汽车路面附着系数估计系统,包括左前轮轮速传感器(1)、右前轮轮速传感器(2)、车速传感器(3)将其测得的左前轮轮速、右前轮轮速、车速给滑移率计算单元(9),计算出左前轮滑移率、右前轮滑移率,工况判断单元(10)根据左前轮滑移率、右前轮滑移率、横摆角速度传感器(4)测得的横摆角速度、侧向加速度传感器(5)测得的侧向加速度判断车辆行驶工况,路面附着系数估计单元(11)根据侧向加速度传感器(5)测得的侧向加速度、纵向加速度传感器(6)测得的纵向加速度、回正力矩传感器(7)测得的回正力矩、前轮转角传感器(8)测得的前轮转角、工况判断单元(10)输出的工况信号选择、左前轮滑移率、右前轮滑移率选择路面附着系数估计方法并对其进行估计。
如图2所示,非线性观测器路面附着系数估计结构包括:侧向加速度传感器(5),回正力矩传感器(7),车辆观测模型模块(12),非线性观测器(13);车辆观测模型模块(12)对车辆参数进行实时估计;非线性观测器(13)根据车辆参数偏差调整路面附着系数估计值以及前轮质心侧偏角估计值并反馈给车辆观测模型模块(12)。

Claims (5)

1.面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:该系统包括左前轮轮速传感器(1)、右前轮轮速传感器(2)、车速传感器(3)、横摆角速度传感器(4)、侧向加速度传感器(5)、纵向加速度传感器(6)、回正力矩传感器(7)、前轮转角传感器(8)、滑移率计算单元(9)、工况判断单元(10)、路面附着系数估计单元(11);
所述的左前轮轮速传感器(1)、右前轮轮速传感器(2)、车速传感器(3)、横摆角速度传感器(4)、侧向加速度传感器(5)、纵向加速度传感器(6)、回正力矩传感器(7)、前轮转角传感器(8)实时获取车辆姿态参数;
所述的左前轮轮速传感器(1)、右前轮轮速传感器(2)、车速传感器(3)共同连接至滑移率计算单元(9),计算车辆左前轮、右前轮滑移率;
所述横摆角速度传感器(4)、侧向加速度传感器(5)、滑移率计算单元(9)连接至工况判断单元(10),判断车辆行驶工况;
所述侧向加速度传感器(5)、纵向加速度传感器(6)、回正力矩传感器(7)、前轮转角传感器(8)、滑移率计算单元(9)、工况判断单元(10)与路面附着系数估计单元(11)相连,进行路面附着系数的估计。
2.根据权利1所述的面向四轮全驱电动汽车主动安全系统的路面附着系数估计方法,其特征在于:工况判断单元(10)根据车辆左前轮滑移率、右前轮滑移率、横摆角速度、侧向加速度大小选择使用基于车辆侧向动力学的回正力矩估计方法或非线性观测器估计方法;及基于车辆纵向动力学的线性区域估计方法或饱和区域估计方法。
3.根据权利要求2所述的基于车辆侧向动力学的回正力矩估计方法其特征在于:回正力矩估计方法根据回正力矩传感器的测量值对路面附着系数进行估计。
4.根据权利要求2所述的基于车辆侧向动力学的非线性观测器估计方法其特征在于:非线性观测器估计方法采用龙伯格观测器结构,根据车辆前轮转角、侧向加速度及回正力矩对路面附着系数进行估计。
5.根据权利要求2所述的基于车辆纵向动力学的线性区域估计方法和基于车辆纵向动力学的饱和区域估计方法其特征在于:线性区域估计方法和饱和区域估计方法采用递推最小二乘算法,根据车辆纵向加速度、左前轮滑移率、右前轮滑移率对路面附着系数进行估计。
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