CN107016157A - 分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统及方法，该系统包括纵向车速估计器、纵向力估计器、路面峰值附着系数估计器和滑移率估计器，所述的纵向车速估计器分别连接纵向力估计器和滑移率估计器，所述的滑移率估计器连接路面峰值附着系数估计器，所述的纵向力估计器和路面峰值附着系数估计器连接，所述的路面峰值附着系数估计器还连接纵向车速估计器；纵向力估计器与路面峰值附着系数估计器互联在线估计路面峰值附着系数，并将其作为纵向车速估计器的输入信息，得到纵向车速估计值。与现有技术相比，本发明具有估计精度高、计算量小、可广泛应用等优点。

Description

分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统及方法

技术领域

本发明涉及一种汽车纵向车速估计方法，尤其是涉及一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统及方法。

背景技术

纵向车速是大多数车辆稳定性控制输入信息，实时估计纵向车速是车辆稳定性控制的基础。分布式驱动电动汽车没有非驱动轮，传统的非驱动车轮估计纵向车速的方法不再适用，因此如何估计分布式电动汽车纵向车速成为近年来研究重难点。

目前国内外纵向车速估计方法主要有：1、基于运动学模型的方法，鲁棒性好，估计结果几乎不受模型参数的影响，但是对传感器的信息精度要求较高。2、基于动力模型的观测器，对传感器的要求相对较低，但对模型参数的敏感度较高。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统及方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，该系统包括纵向车速估计器、纵向力估计器、路面峰值附着系数估计器和滑移率估计器，所述的纵向车速估计器分别连接纵向力估计器和滑移率估计器，所述的滑移率估计器连接路面峰值附着系数估计器，所述的纵向力估计器和路面峰值附着系数估计器连接，所述的路面峰值附着系数估计器还连接纵向车速估计器；

纵向力估计器与路面峰值附着系数估计器互联在线估计路面峰值附着系数，并将其作为纵向车速估计器的输入信息，得到纵向车速估计值，同时，纵向车速估计值作为纵向力估计器和滑移率估计器的输入信息，得到车轮滑移率估计值和纵向力估计值并作为路面峰值附着系数估计器的输入信息，进而路面峰值附着系数估计器与纵向车速估计器的互联，完成路面自适应纵向车速估计。

所述的纵向车速估计器具体为：

其中，为纵向车速估计值，a为车身纵向加速度测量值，u为纵向车速估计器反馈修正系数，为车轮i的车轮滑移率估计值，T_i为车轮i的车轮力矩，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，和均表示车轮i的轮速估计值，f和g表示函数符号，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

纵向车速估计器反馈修正系数u具体为：

其中，L为设定的大于零的系数，ω为车轮轮速综合测量值，为车轮轮速综合估计值；

k_fl、k_fr、k_rl和k_rr分别对应左前轮、右前轮、左右轮、右后轮的修正系数，k_s为上述四个车轮的修正系数之和，ω_i为车轮i的轮速测量值，为车轮i的轮速估计值，为车轮i的车轮滑移率估计值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

所述的纵向力估计器具体为：

其中，表示车轮i的轮胎纵向力估计值，J_w表示车轮i的转动惯量，R为车轮有效半径，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，为车轮i的轮速估计值，ω_i为车轮i的轮速测量际值，K_i对应车轮i的常数，F_z,i为车轮i的轮胎垂向力，为车轮i关于自变量t,ω_i,的利用路面附着系数函数，t为时间，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

所述的路面峰值附着系数估计器具体为：

其中，为车轮i的轮速估计值，K_i对应车轮i的常数，J_w表示车轮i的转动惯量，T_c,i为车轮i的车轮控制力矩，R为车轮有效半径，表示车轮i的轮胎纵向力估计值，和均表示为车轮i的路面峰值附着系数估计值的导数，t为时间，ω_i为车轮i的轮速测量际值， 为车轮i的路面峰值附着系数估计值，为纵向车速估计值，γ为大于零的反馈增益，表示车轮i的路面峰值附着系数实际值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

所述的滑移率估计器具体为：

其中，为车轮i的车轮滑移率估计值，ω_i为车轮i的轮速测量际值，R为车轮有效半径，为纵向车速估计值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计方法，采用上述系统进行估计，所述的方法具体为：

纵向力估计器和路面峰值附着系数估计器互联，纵向力估计器估计车辆4个车轮的轮胎纵向力估计值并输入至路面峰值附着系数估计器，路面峰值附着系数估计器估计4个车轮的路面峰值附着系数估计值并输入至纵向力估计器；路面峰值附着系数估计器得到的4个车轮的路面峰值附着系数估计值还输入至纵向车速估计器进行纵向车速估计值的估计；同时，纵向车速估计器估计的纵向车速估计值输入至纵向力估计器和滑移率估计器并作为两者的输入信息，进而路面峰值附着系数估计器与纵向车速估计器的互联，完成路面自适应纵向车速估计。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

(1)本发明通过路面峰值附着系数估计器和车速估计器两者互联，实现路面自适应的纵向车速在线估计，从而有效地提高了估计算法在实车使用过程中的鲁棒性和可靠性。

(2)本发明纵向车速估计结果精度高，计算量小，可广泛应用。

附图说明

图1为本发明汽车路面自适应纵向车速估计系统的结构框图。

图中，1为纵向车速估计器，2为纵向力估计器，3为路面峰值附着系数估计器，4为滑移率估计器。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，该系统包括纵向车速估计器1、纵向力估计器2、路面峰值附着系数估计器3和滑移率估计器4，纵向车速估计器1分别连接纵向力估计器2和滑移率估计器4，滑移率估计器4连接路面峰值附着系数估计器3，纵向力估计器2和路面峰值附着系数估计器3连接，路面峰值附着系数估计器3还连接纵向车速估计器1；纵向力估计器2与路面峰值附着系数估计器3互联在线估计路面峰值附着系数，并将其作为纵向车速估计器1的输入信息，得到纵向车速估计值，同时，纵向车速估计值作为纵向力估计器2和滑移率估计器4的输入信息，得到车轮滑移率估计值和纵向力估计值并作为路面峰值附着系数估计器3的输入信息，进而路面峰值附着系数估计器3与纵向车速估计器1的互联，完成路面自适应纵向车速估计。

纵向车速估计器1具体为：

其中，为纵向车速估计值，a为车身纵向加速度测量值，u为纵向车速估计器1反馈修正系数，为车轮i的车轮滑移率估计值，T_i为车轮i的车轮力矩，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，和均表示车轮i的轮速估计值，f和g表示函数符号，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

纵向车速估计器1反馈修正系数u具体为：

其中，L为设定的大于零的系数，ω为车轮轮速综合测量值，为车轮轮速综合估计值；

k_fl、k_fr、k_rl和k_rr分别对应左前轮、右前轮、左右轮、右后轮的修正系数，k_s为上述四个车轮的修正系数之和，ω_i为车轮i的轮速测量值，为车轮i的轮速估计值，为车轮i的车轮滑移率估计值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

纵向力估计器2具体为：

其中，表示车轮i的轮胎纵向力估计值，J_w表示车轮i的转动惯量，R为车轮有效半径，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，为车轮i的轮速估计值，ω_i为车轮i的轮速测量际值，K_i对应车轮i的常数，F_z,i为车轮i的轮胎垂向力，为车轮i关于自变量t,ω_i,的利用路面附着系数函数，t为时间，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

路面峰值附着系数估计器3具体为：

其中，为车轮i的轮速估计值，K_i对应车轮i的常数，J_w表示车轮i的转动惯量，T_c,i为车轮i的车轮控制力矩，R为车轮有效半径，表示车轮i的轮胎纵向力估计值，和均表示为车轮i的路面峰值附着系数估计值的导数，t为时间，ω_i为车轮i的轮速测量际值， 为车轮i的路面峰值附着系数估计值，为纵向车速估计值，γ为大于零的反馈增益，表示车轮i的路面峰值附着系数实际值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

滑移率估计器4具体为：

其中，为车轮i的车轮滑移率估计值，ω_i为车轮i的轮速测量际值，R为车轮有效半径，为纵向车速估计值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计方法，采用上述系统进行估计，方法具体为：

纵向力估计器2和路面峰值附着系数估计器3互联，纵向力估计器2估计车辆4个车轮的轮胎纵向力估计值并输入至路面峰值附着系数估计器3，路面峰值附着系数估计器3估计4个车轮的路面峰值附着系数估计值并输入至纵向力估计器2；路面峰值附着系数估计器3得到的4个车轮的路面峰值附着系数估计值还输入至纵向车速估计器1进行纵向车速估计值的估计；同时，纵向车速估计器1估计的纵向车速估计值输入至纵向力估计器2和滑移率估计器4并作为两者的输入信息，进而路面峰值附着系数估计器3与纵向车速估计器1的互联，完成路面自适应纵向车速估计。

本发明的原理：

(1)非线性纵向车速估计方法：

设计基于轮速信息与车身加速度信息的非线性方法如下：

其中，为纵向车速估计值，a为车身纵向加速度测量值，u为纵向车速估计器1反馈修正系数，为车轮i的车轮滑移率估计值，T_i为车轮i的车轮力矩，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，和均表示车轮i的轮速估计值，f和g表示函数符号，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

上式中，表示纵向加速度估计值和实际值的差值，表示纵向加速度估计值，表示纵向加速度实际值，表示加速度差值，sat反馈修正系数函数，k表示大于0的系数，λ_i表示车轮i滑移率真实值，表示车轮i滑移率估计值与真实值的差值，表示纵向车速估计值与实际值得差值，表示纵向车速估计值。

实际运用中，将四个车轮信息均纳入考虑，各车轮滑移率的大小决定了其轮速误差修正在观测器反馈项中的比例，即四个车轮的系数k_i可以表示为：

k_s＝k_fl+k_fr+k_rl+k_rr，

其中，R表示车轮有效半径，表示轮速实际值导数，表示纵向车速估计值。

上式中v表示纵向车速估计值，表示车轮滑移率估计值和车轮滑移率实际值差值的导数，J_w表示车轮转动惯量，T_i表示单个车轮的力矩，表示车轮纵向力，将表示纵向力估计值与实际值的差值，它只与θ_i和有关的函数，如下所示：

上式中表示纵向车速估计值与实际值得差值，表示纵向车速估计值，J_w表示车轮转动惯量，R表示车轮有效半径。

从而可以得到：

上式中的乘积数值相对很小，可以忽略不计。因此可以得到：

而是关于的单调函数，且所以可以得到：

进一步可以得到：

从而可以得到纵向车速估计值与实际值的差值有上界，保证了纵向车速估计器1估计得到的纵向车速的可靠性。

(2)路面峰值附着系数估计方法：

利用扰动观测理论，对轮胎力进行估计，纵向力估计器2上述已给出，如下：

等式两边同时乘以R/J_w可以得到：

路面峰值附着系数估计算法如下：

是等式方程的数值解，y可以理解为对车轮角速度ω_i的观测值，互联扰动的纵向力估计器2和路面峰值附着系数估计器3误差收敛，设计的路面在线估计器具有李雅普诺夫全局渐近稳定性。

在求解等式方程时，由于等式为超越方程，很难直接求出其精确数值解。考虑到实际运用时的快速性和实时性，本文采用了二分法求解方程的近似解。

内部的轮胎模型采用Burckhardt轮胎模型，同时利用横摆角速度、前轮转角、侧向加速度，估计前后轴轮胎侧偏角，对轮胎模型进行相应修正，从而可以在纵侧联合工况下得到对路面的综合估计结果。该估计器能够根据四个车轮信息分别给出四个实时路面估计结果。

考虑车辆侧倾和俯仰导致的载荷转移对车轮所受的垂向力的影响：

其中m表示车辆质量，g表示重力加速度，l_f和l_r分别表示车辆质心到前后轴的距离，h_g表示质心高度，a_x表示纵向加速度，a_y表示侧向加速度，B_r表示车辆轮距，和分别表示左前轮，右前轮，左后轮，右后轮所受的垂向力。

Claims (7)

1.一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，其特征在于，该系统包括纵向车速估计器、纵向力估计器、路面峰值附着系数估计器和滑移率估计器，所述的纵向车速估计器分别连接纵向力估计器和滑移率估计器，所述的滑移率估计器连接路面峰值附着系数估计器，所述的纵向力估计器和路面峰值附着系数估计器连接，所述的路面峰值附着系数估计器还连接纵向车速估计器；

纵向力估计器与路面峰值附着系数估计器互联在线估计路面峰值附着系数，并将其作为纵向车速估计器的输入信息，得到纵向车速估计值，同时，纵向车速估计值作为纵向力估计器和滑移率估计器的输入信息，得到车轮滑移率估计值和纵向力估计值并作为路面峰值附着系数估计器的输入信息，进而路面峰值附着系数估计器与纵向车速估计器的互联，完成路面自适应纵向车速估计。

2.根据权利要求1所述的一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，其特征在于，所述的纵向车速估计器具体为：

其中，为纵向车速估计值，a为车身纵向加速度测量值，u为纵向车速估计器反馈修正系数，为车轮i的车轮滑移率估计值，T_i为车轮i的车轮力矩，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，和均表示车轮i的轮速估计值，f和g表示函数符号，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

3.根据权利要求2所述的一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，其特征在于，纵向车速估计器反馈修正系数u具体为：

其中，L为设定的大于零的系数，ω为车轮轮速综合测量值，为车轮轮速综合估计值；

k_fl、k_fr、k_rl和k_rr分别对应左前轮、右前轮、左右轮、右后轮的修正系数，k_s为上述四个车轮的修正系数之和，ω_i为车轮i的轮速测量值，为车轮i的轮速估计值，为车轮i的车轮滑移率估计值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

4.根据权利要求1所述的一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，其特征在于，所述的纵向力估计器具体为：

其中，表示车轮i的轮胎纵向力估计值，J_w表示车轮i的转动惯量，R为车轮有效半径，为车轮i的路面峰值附着系数估计值，为车轮i的轮速估计值，ω_i为车轮i的轮速测量际值，K_i对应车轮i的常数，F_z,i为车轮i的轮胎垂向力，为车轮i关于自变量t,ω_i,的利用路面附着系数函数，t为时间，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

5.根据权利要求1所述的一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，其特征在于，所述的路面峰值附着系数估计器具体为：

其中，为车轮i的轮速估计值，K_i对应车轮i的常数，J_w表示车轮i的转动惯量，T_c,i为车轮i的车轮控制力矩，R为车轮有效半径，表示车轮i的轮胎纵向力估计值，和均表示为车轮i的路面峰值附着系数估计值的导数，t为时间，ω_i为车轮i的轮速测量际值， 为车轮i的路面峰值附着系数估计值，为纵向车速估计值，γ为大于零的反馈增益，表示车轮i的路面峰值附着系数实际值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

6.根据权利要求1所述的一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计系统，其特征在于，所述的滑移率估计器具体为：

其中，为车轮i的车轮滑移率估计值，ω_i为车轮i的轮速测量际值，R为车轮有效半径，为纵向车速估计值，i＝fl,fr,rl,rr，分别表示左前轮，右前轮，左后轮和右后轮。

7.一种分布式驱动电动汽车路面自适应纵向车速估计方法，其特征在于，采用权利要求1所述的系统进行估计，所述的方法具体为：

纵向力估计器和路面峰值附着系数估计器互联，纵向力估计器估计车辆4个车轮的轮胎纵向力估计值并输入至路面峰值附着系数估计器，路面峰值附着系数估计器估计4个车轮的路面峰值附着系数估计值并输入至纵向力估计器；路面峰值附着系数估计器得到的4个车轮的路面峰值附着系数估计值还输入至纵向车速估计器进行纵向车速估计值的估计；同时，纵向车速估计器估计的纵向车速估计值输入至纵向力估计器和滑移率估计器并作为两者的输入信息，进而路面峰值附着系数估计器与纵向车速估计器的互联，完成路面自适应纵向车速估计。