[发明专利]一种基于纵向力观测器的车辆质心侧偏角鲁棒估计方法

说明书

本发明公开一种基于纵向力观测器的车辆质心侧偏角鲁棒估计方法，包括如下步骤：(1)建立二自由度车辆模型和电驱动轮模型；(2)纵向力观测器设计；(3)基于纵向力观测器的车辆质心侧偏角鲁棒估计。本发明针对分布式驱动电动汽车及其驱动特点，提出了一种新的纵向力估计方法，同时，在纵向力估计的基础上，考虑轮胎侧偏刚度的参数摄动带来的车辆模型不确定性，设计了鲁棒卡尔曼滤波来进行车辆质心侧偏角估计。本发明所提出的估计方法能够充分利用分布式驱动电动汽车的优势，有效地降低了纵向力估计成本，同时有助于提高未知扰动和复杂工况下质心侧偏角估计的鲁棒性。

技术领域

本发明属于电动汽车研究领域，具体涉及一种基于纵向力观测器的分布式驱动电动汽车质心侧偏角鲁棒估计方法。

背景技术

近年来，包括电子稳定系统ESP、制动防抱死系统ABS、牵引力控制系统TCS、驱动防滑系统ASR在内的主动安全系统在车辆上应用越来越广泛。良好的车辆系统闭环控制需要精确可靠的车辆状态测量值，然而包括质心侧偏角在内的一些车辆状态难以采用车载传感器直接测量得到，或者考虑到传感器成本过高的因素，人们越来越倾向于设计可行的观测器对部分车辆状态进行准确估计，从而为车辆控制系统提供依据。汽车实际行驶时，包括轮胎侧偏刚度在内的车辆参数是实时变化的，这些由于参数摄动带来的模型不确定性会造成一定程度的车辆建模误差，从而基于模型的车辆状态观测器估计精度也相应收到影响，因此有必要设计车辆质心侧偏角的鲁棒估计方法。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题提供一种基于纵向力观测器的车辆质心侧偏角鲁棒估计方法。本发明针对分布式驱动电动汽车及其驱动特点，提出了一种新的纵向力估计方法，同时，在纵向力估计的基础上，考虑轮胎侧偏刚度的参数摄动带来的车辆模型不确定性，设计了鲁棒卡尔曼滤波来进行车辆质心侧偏角估计。本发明所提出的估计方法能够充分利用分布式驱动电动汽车的优势，有效地降低了纵向力估计成本，同时有助于提高未知扰动和复杂工况下质心侧偏角估计的鲁棒性。

本发明的技术方案是：一种基于纵向力观测器的车辆质心侧偏角鲁棒估计方法，包括以下步骤：

步骤S1、建立二自由度车辆模型和电驱动轮模型；

步骤S2、纵向力观测器设计，首先通过系统降阶构造纵向力重构方程，针对直驱轮毂电机系统含有未知输入和噪声的情况，通过对直驱电机系统降阶处理实现系统的解耦，从而得到纵向力的解析重构方程：通过纵向力的重构方程先基于伦伯格观测器设计系统状态估计器，得到的估计量；再根据待估计量含有微分的特点，基于高阶滑模观测器实现子系统状态量的微分的估计；

步骤S3、基于纵向力观测器的车辆质心侧偏角鲁棒估计，根据所述步骤S2的纵向力观测器设计方法，设计纵向力观测器来实时估计车轮的纵向力，并将该纵向力估计值作为计算车辆横摆力矩的输入量，且设计鲁棒卡尔曼滤波进行车辆质心侧偏角估计。

步骤S4、仿真验证和实验验证。

上述方案中，所述步骤S1中二自由度车辆模型的建立包括以下步骤：

建立二自由度的单轨车辆动力学模型，动力学方程为：

式中，v_x为纵向车速，v_y为侧向车速，γ为横摆角速度，β为质心侧偏角，C_f、C_r分别为前后轮胎的侧偏刚度，m为汽车质量，I_z为绕z轴的转动惯量，l_f、l_r分别为质心距前轴和后轴的距离；

ΔM_z为四轮轮胎纵向力产生的额外横摆力矩，表示为：