4WD车辆路面附着系数自适应滤波估计方法

作     者：郭兴 马彬 姜文龙 陈勇 GUO Xing;MA Bin;JIANG Wen-long;CHEN Yong

作者机构：北京信息科技大学机电学院北京100192 新能源汽车北京实验室北京100192 北京电动车辆协同创新中心北京100192 中国人民公安大学交通管理学院北京100038 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年第7期

页      面：204-209页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：北京市自然科学基金项目(3212005,3174049) 国家自然科学基金项目(51608040) 公共安全行为科学实验室开放课题“重点项目”(2021SYS01) 北京信息科技大学科研水平提高重点培育项目(2020KYNH203) 

主　　题：分布式驱动车辆 路面附着系数 卡尔曼滤波 模糊调节 轮胎参数 

摘      要：分布式驱动车辆路面附着系数是开发先进底盘控制策略的关键,而轮胎参数对路面附着系数估计具有较大影响。因此,提出了考虑轮胎参数的4WD车辆路面附着系数自适应滤波估计方法,提高了附着系数估计的准确性。在建立HSRI轮胎模型和3DOF车辆模型的基础上,基于扩展卡尔曼滤波理论开发了4WD车辆路面附着系数估计模型;为提高算法估计的精度,以轮胎半径变化量为输入设计了EKF参数自适应模糊调节器,通过对EKF量测噪声实时调整的方式实现了路面附着系数估计。开展实验验证了算法的可靠性,并在双移线和对接路面工况进行了仿真分析。结果表明,相比于EKF算法,该算法在双移线低附着路面上精度提高了17.2%,在对接路面工况下精度整体提高了约35.7%。研究结果为分布式驱动车辆的精确力矩分配提供了理论基础。