轮边电驱动铰接云梯维修车质心位置估计算法研究    云梯维修车出租, 珠海云梯维修车出租, 珠海云梯维修车租赁  多轴轮边电驱动铰接云梯维修车在行驶过程中，实时准确的车辆质心位置参数信息是整车动力学模型横摆转动惯量计算、轮胎垂直载荷转移以及车辆侧倾运动控制的重要依据。然而，多轴轮边电驱动铰接云梯维修车的质心位置随着车辆载荷的变化而经常不断变化，且一般无法通过传感器直接获取。现有的方法对车辆质心纵向位置和高度这两个参数进行实时估计时通常需要一定强度的横摆和侧倾运动的持续激励，这将影响车辆的操纵稳定性和安全性，并且估计时还需要已知一些其他车辆参数，如车辆的转动惯量、悬架参数以及车轮与地面摩擦系数等，但是这些参数通常不易实时测量。所以，在配备标准车载传感器的前提下，如何寻找一种简单有效的方法来全面解析出基于整车质心位置的状态空间模型，并对其进行实时准确的估计显得十分关键。另外，量测信号常常受到外部噪声的干扰，所以估计算法应在保证准确性的前提下，具备一定的滤波和抗干扰的能力。

 

    本文充分利用电动汽车驱动轮的转矩、转速可以实时获取的特点建立针对质心位置估计的车辆动力学模型，提出基于 H∞滤波和卡尔曼滤波的质心位置联合估计算法，并验证估计算法的可行性与准确性，为后续多轴轮边电驱动铰接云梯维修车驱动力矩分配控制提供依据。

 

     轮胎垂直载荷计算   本文假设目标车型的前中后轴的左右车轮完全等价，因此，可以简化为“三车轮模型”。简化后的前轴、中轴和后轴的轮胎垂直载荷计算公式如下：表示被估计参数，则垂直载荷计算公式简化为4-DOF . 本文采用包括汽车纵向车速 vx、前轮角速度 ω1、中轮角速度 ω2以及后轮角速度 ω3的车辆四自由度模型，忽略轮胎滚动阻力，动力学模型如下：=1,  2,  3 分别代表前轮、中轮和后轮，T 表示三个车轮的驱动扭矩，前轮为从动轮，驱动扭矩为零，中轮和后轮驱动扭矩独立可控，r 代表车轮的有效半径，I为车轮转动惯量。前、中和后轮纵向力之和定义如下：x x1 x2 x3F 对于轮胎纵向力的计算，本文假设轮胎工作在线性区间，因此可采用如下简单的线性轮胎模型：纵向滑移率，其定义如下：是轮胎滑移系数，它主要由轮胎的物理特性以及轮胎与地面的接触条件决定，并且作为未知参数和质心位置一起被估计。

    云梯维修车出租, 珠海云梯维修车出租, 珠海云梯维修车租赁 http://www.ludengchechuzu.com/

 

   

    基于 H∞-EKF 滤波和 H∞-UKF 滤波的车辆质心位置估计 卡尔曼滤波法（Kalman）是一种基于量测反馈的实时估计方法，由线性最小方差估计演化而来的递推化运算方法。由于仅仅存储前一个时间的状态估值，不用存储所有的历史观测信息，算法的实时性较好。算法能解决带有噪声干扰的线性/非线性系统的时域估计问题，作为一种最重要的估计算法在车辆动力学状态估计中应用普遍。对于线性离散系统，其状态方程和观测方程如下：X 当0和 P0已知，卡尔曼滤波首先预测当前时刻的系统状态值𝑘，然后根据观测到的新的数据 Zk，滤除噪声后获得残差向量反馈，将先验估计和残差向量相结合，得到当前时刻的状态估计改进值。算法分为时间更新和量测更新过程两个信息更新步骤。在时间更新阶段预测当前状态变量和误差协方差，为下一个时间状态提供输入值；量测更新过程负责观测信息的反馈。因此，可将时间更新方程视为预估方程，而观测更新方程看作为校正方程。

 

    本文动力学模型是非线性模型，对于非线性系统的估计问题，用状态空间模型的形式来表达，包括状态方程和量测方程，状态方程反映了状态变量随时间不断变化的物理本质，对于车辆动力学系统即为外界输入下的车辆动态变化过程。量测方程反映了传感器测量到的变量和车辆动力学系统中被估计的状态变量的内在联系，量测方程间接反映了系统状态变量的变化过程。本文动力学模型可改写成如下离散型式的状态估计方程： k 代表当前时间步；uk和 zk分别是系统输入和量测输出；

  

   基于状态空间模型的估计方法的基本思想就是利用可观测的量测量在外部噪声的扰动下不断寻求或修正内部状态变量的过程。为了准确的计算轮胎纵向力，必须实时计算滑移率，因此需要从噪声中准确的获得纵向车速𝑣𝑥以及轮胎角速度 ω1,ω2和 ω3。但是标准卡尔曼滤波（KF）需要在一些确定的条件下才能很好地工作：第一，需要知道系统噪声 wk和量测噪声vk在每一时刻的均值和相关性；第二需要知道噪声的协方差矩阵 Qk和 Rk，卡尔曼滤波将 Qk和 Rk当作设计参数，所以如果不知道 Qk和 R，那么将很难成功使用标准卡尔曼滤波。

  

   

    云梯维修车出租, 珠海云梯维修车出租, 珠海云梯维修车租赁