四輪輪邊驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車縱向車速估算算法研究.pdf

1、論文以四輪輪邊驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車為研究對(duì)象，對(duì)四輪輪邊驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車在直線工況下的縱向車速估算進(jìn)行了研究。論文主要成果是對(duì)多種車速估計(jì)算法的估計(jì)效果進(jìn)行比較，并根據(jù)比較結(jié)果針對(duì)四輪輪邊驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車的特點(diǎn)，即沒有非驅(qū)動(dòng)輪以及電機(jī)驅(qū)動(dòng)力矩已知，設(shè)計(jì)了一套與之適應(yīng)的車速估計(jì)算法，作為將來估計(jì)其他狀態(tài)量的基礎(chǔ)。 論文首先使用了卡爾曼濾波器、龍貝格觀測(cè)器和傳統(tǒng)模糊邏輯的估算方法對(duì)車輛的縱向車速進(jìn)行估算，以比較兩種估計(jì)器的實(shí)際估算效果。實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)的離線

2、仿真結(jié)果表明：在模型不精確的條件下，龍貝格觀測(cè)器的估計(jì)精度不高，通常情況下，誤差在10％左右，在車輪打滑明顯時(shí)，由于角加速度的計(jì)算誤差較大，導(dǎo)致估算加速度嚴(yán)重偏離實(shí)際值，長(zhǎng)時(shí)間積分會(huì)令車速估計(jì)值的累積誤差迅速上升。而傳統(tǒng)模糊控制器在準(zhǔn)確判斷車輛狀態(tài)時(shí)能夠有效的回歸車速，估計(jì)誤差在5％以內(nèi)，但是在估計(jì)值與實(shí)際值產(chǎn)生一定偏離的情況下，傳統(tǒng)模糊控制器由于規(guī)則本身的限制，無法自適應(yīng)的消除這一估計(jì)誤差，因此算法的魯棒性有待改進(jìn)。 論文隨后

3、對(duì)傳統(tǒng)模糊控制器的不足對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，加入了狀態(tài)濾波器(ZVF)，對(duì)輪速進(jìn)行一階濾波獲得車輪的角加速度，通過比較車身加速度與車輪角加速度來判斷車輪是否處于強(qiáng)烈滑移或者滑轉(zhuǎn)狀態(tài)，由于這四個(gè)輸入變量與前一時(shí)刻的估計(jì)值無關(guān)，可以有效地提高車輪狀態(tài)判斷的準(zhǔn)確性。實(shí)車試驗(yàn)數(shù)據(jù)的離線仿真結(jié)果表明：使用角加速度與車身加速度進(jìn)行比較能夠準(zhǔn)確的反映車輪是否開始打滑。加入該信息能夠有效的避免車輪狀態(tài)的判斷錯(cuò)誤，改進(jìn)后的模糊控制器能夠適應(yīng)大部分工況，并控制估計(jì)

4、平均誤差在5％以內(nèi)。 由于在加速度較低時(shí)加速度傳感器的信噪比較低，所以在加速度較低時(shí)進(jìn)行積分會(huì)產(chǎn)生較大誤差。根據(jù)四輪輪邊驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車的驅(qū)動(dòng)力矩能夠準(zhǔn)確獲得的特點(diǎn)，本文利用力矩信息得到一個(gè)估算車身加速度，通過與實(shí)際加速度的對(duì)比可知，該估算值在加速度較低時(shí)能較準(zhǔn)確地反映車輛縱向加速度真值。故本文利用了另一個(gè)模糊控制器來選擇是否使用該估算值進(jìn)行積分運(yùn)算，仿真結(jié)果表明，采用力矩信息后能夠使模糊控制器更全面地適應(yīng)各種工況。 針對(duì)改進(jìn)

5、后的模糊估計(jì)器估算車速時(shí)可能出現(xiàn)估算值突變的情況，我們采用了幾點(diǎn)措施來提高估計(jì)值的精度，分別是加速度測(cè)量值的反饋修正，采用較小輪速平均，和非線性函數(shù)進(jìn)行信號(hào)的前后處理，這些方法也相應(yīng)地能使車速估計(jì)值保持穩(wěn)定。由于本文應(yīng)用了多個(gè)狀態(tài)濾波器和模糊控制器，因此利用Matlab的XpcTarget工具箱建立了實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)，驗(yàn)證了算法的實(shí)時(shí)性，并進(jìn)行實(shí)車試驗(yàn)驗(yàn)證了算法在實(shí)際運(yùn)用中的有效性。 通過本文的研究，對(duì)四輪輪邊驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車在直線工況下