[发明专利]融合卡尔曼滤波和加速度积分的车轮质心侧偏角观测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种车辆状态实时观测技术，特别是关于一种在动力学控制系统中作为控制变量的融合卡尔曼滤波和加速度积分技术的车轮质心侧偏角观测方法。

背景技术

汽车动力学控制系统在车辆处于极限工况时，通过实际的车辆状态(如质心侧偏角、横摆角速度、车轮滑移率等)与控制器内部制定的期望值进行比较，调节车辆各个车轮的驱动/制动力，从而提高车辆在极限工况下的稳定性。其中，车辆状态的观测技术对于汽车动力学控制具有极大的影响。而质心侧偏角又是车辆状态观测中非常重要又比较难于观测的。现有的质心侧偏角观测方法主要有三种：1、根据车辆轮距、轴距、车轮半径等固定参数以及各轮轮速信号，运用车辆运动学方程进行质心侧偏角观测；2、根据横向加速度传感器及横摆角速度传感器信号，运用车辆运动学方程，积分得到横向车速，进而得到质心侧偏角；3、利用GPS(全球定位系统)传感器信号进行质心侧偏角的观测。

但是，上述三种质心侧偏角观测方法存在以下缺点：1、根据车辆轮距、轴距、车轮半径等固定参数以及各轮轮速信号的方法，在车轮发生较大滑移或滑转时将不再适用，而很多极限工况往往伴随着车轮的滑移和滑转，这种方法应用范围狭窄；2、根据横向加速度传感器及横摆角速度传感器的方法，由于横向加速度传感器及横摆角速度传感器信号均存在噪声，经过较长时间的积分后累计误差较大；3、利用GPS(全球定位系统)传感器信号的方法，传感器设备费用昂贵，从成本角度考虑不适合大范围推广应用。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种融合卡尔曼滤波和加速度积分的车轮质心侧偏角观测方法，能够在较低成本下得到较准确的质心侧偏角观测结果。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：本发明的质心侧偏角观测系统包括车速传感器、纵向加速度传感器、横向加速度传感器、横摆角速度传感器及控制器。控制器接受车速传感器、纵向加速度传感器、横向加速度传感器及横摆角速度传感器的信号，进行信号处理，对质心侧偏角进行观测。

本发明的质心侧偏角观测方法包括以下步骤：

1、通过纵向加速度传感器、横向加速度传感器、横摆角速度传感器，分别得到原始信号：纵向加速度横向加速度横摆角速度

2、对纵向加速度横向加速度横摆角速度信号分别进行卡尔曼滤波，对信号进行初步信号处理，得到处理后的估计值：纵向加速度横向加速度横摆角速度具体操作方法如下：

假设需要做滤波处理的原始信号为实际信号为x(因为有干扰或误差，所以传感器测得的值并不是其实际值)，处理后的估计值为x(k)表示第k时刻x的瞬时值，ΔT是采样时间(相邻时刻的时间间隔)，将该信号在时间域上第k时刻进行泰勒展开得到：

x(k+1)=x(k)+x′(k)ΔT+x′′(k)2ΔT2+o(ΔT2)---(1)]]>

忽略二阶以上的高阶项，选取x(k)及其一阶导数x′(k)为状态变量[x(k)x′(k)]^T，则式(1)可以写成如下所示的状态方程：