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基于卡尔曼滤波的汽车EPS和AFS集成控制研究
| 论文题名： | 基于卡尔曼滤波的汽车EPS和AFS集成控制研究 |
| 关键词： | 车辆状态估计;电动助力转向;主动前轮转向;卡尔曼滤波;路面附着系数 |
| 摘要： | 转向系统是驾驶员对车辆的直接操纵控制输入装置，它的功能将对车辆操纵稳定性和车辆安全性产生重要影响。电动助力转向系统（EPS）是从助力的角度出发，根据车速和转向盘转矩等信息通过助力执行机构为驾驶员提供合适的转向助力，使驾驶员的操作更方便、舒适和安全。主动前轮转向系统（AFS）是从助转角的角度出发，根据车速和车辆稳定性等信息通过助转角执行机构向转向系叠加辅助转角，辅助驾驶员操作，提高车辆稳定性和安全性。EPS和AFS是从不同的角度提高车辆性能，因此在车辆中对这两个系统的集成将会大大提高转向系统性能。 本文首先建立了整车动力学模型、轮胎模型、电动助力转向系统模型和主动前轮转向系统动力学模型，并基于以上各部分的数学模型构建Matlab/simulink仿真模型。将其与carsim中实验车辆对比分析验证了建立的仿真模型的有效性； 其次，为了得到集成控制所需要的车辆状态和参数，介绍了卡尔曼滤波理论，从数学解析角度阐述了卡尔曼滤波理论的核心公式。利用卡尔曼滤波理论首先设计了车辆状态观测器，对车辆状态进行估计。由于轮胎力是路面附着系数的非线性函数，因此采用扩展卡尔曼滤波理论设计了路面附着系数观测器，对路面附着系数进行估计。通过仿真和实车验证了上述估计的准确性和有效性； 然后，对电动助力转向和主动前轮转向子系统进行单独控制研究。基于卡尔曼观测器对轮胎力的估计设计电动助力转向控制，使驾驶员可以在低附着路面行驶时获得同高附着路面相同的路感。为了给驾驶员提供适当的路面信息，结合由扩展卡尔曼滤波观测器得到的路面附着估计值和车速信息制定模糊控制规则，对传统电动助力电流进行补偿修正。选用滑模控制设计了AFS车辆稳定性控制。仿真分析验证了以上控制的有效性。 最后，介绍系统集成原因，分析了EPS和AFS之间相互作用。基于轮胎力估计和路面附着估计，制定考虑了路面附着的助力修正控制，解决两者相互作用，保证AFS功能的同时，通过EPS给驾驶员提供合适路感。 |
| 作者： | 徐蒙 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 周兵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湖南大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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