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《中南大学》 2012年
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汽车状态软测量和车载组合导航系统故障检测技术研究

任孝平  
【摘要】:车载组合导航技术的发展以及各种滤波方法的成熟,使得组合导航系统变得更加复杂。一方面如何利用其他技术,有效的克服惯导系统自身的缺陷,辅助提高惯导系统的性能;另一方面,对组合导航系统的可靠性也提出了严格的要求。此外,自主车辆的安全行驶及准确的定位和组合导航系统不可分割,而采用车体外传感器准确地估计汽车的行驶状态成为汽车主动安全的保障。 在建立车体坐标系和全局坐标系的基础上,本论文围绕组合导航系统故障检测,自主汽车的稳定控制和状态软测量技术进行了研究,主要工作及创新性成果如下: 建立了本文坐标框架下的惯性导航系统误差模型,研究了GPS坐标变换方法的区别。对汽车的运动学特性进行了分析,建立了不考虑滑行、刹车等情况下的基本汽车运动学模型。对该运动学模型引入了阿克曼约束,给出了描述汽车运动状态的转向角、航向角和转弯半径等物理量的计算公式。由于汽车在行驶过程中总会受到如侧滑、刹车和侧倾等的影响,其非完整性约束条件会被破坏,因此对该基本运动学模型引入了非完整性约束条件,分析了误差矢量在导航坐标系中的映射关系,并将汽车运动学模型用于分析汽车横向操作的稳定性。设计了验证理想运动学模型的试验方法,讨论了所提出的汽车运动学模型中参数的匹配,并提出了一种汽车前轮转向角的在线测量方法。 要确定汽车稳定性控制系统的控制目标,必须准确的获得当前车辆的行驶状态。然而由于汽车自身的故障和环境的复杂性(如振动和颠簸),车辆总是较难控制。如果不能及时的估计汽车的行驶状态,极有可能发生事故。针对自主汽车行驶中的主动安全问题,在基本汽车运动学模型的基础上,研究了行驶车辆中的相关参数的软测量方法,并通过试验对车辆的纵向速度、侧向速度、质心侧偏角以及车辆侧滑角的估计有效性进行了验证。随后利用汽车姿态角信息和车速信息,估计出汽车在行驶过程中的横向速度偏差和垂向速度偏差,并提出用前进方向速度和推算速度的偏差作为行驶状态的估计精度。实验结果证明了该估计方法的有效性。 在设计组合导航系统时,需要相应的仿真系统来测试导航系统的性能,而此类组合导航仿真系统多为仿真飞行载体而设计。车辆的行驶特点更多的受到地面和地形特点的影响。针对该问题分析了常用航迹发生器原理,结合汽车运动学模型和航迹推算原理,提出了一个新的车辆航迹发生器,可以提供载体车辆在各个时刻的过程参数,对典型的车辆动作进行模拟。接着对惯性元器件,包括陀螺仪和加速度计进行了仿真。并通过惯性元器件仿真模块组成一个适用于车载组合导航系统仿真的系统。对该系统进行了多种驾驶行为的仿真测试,验证了仿真系统的合理性。接着用误差无抑制和有抑制两种类型的卡尔曼滤波算法对该系统进行了组合导航系统仿真试验,验证了仿真系统的有效性。 组合导航系统精度的好坏不但由滤波算法决定,而且还受到观测信息精度的影响。GPS观测信息中含有的故障数据会对组合导航系统造成深度污染,针对该问题提出了一种基于变长扫描模型的故障检测方法。该方法对待检测的时间序列数据进行差减操作求得相应的差减序列。由于跳跃点会影响两个相邻差减序列的统计特性,因此通过当前差减序列来估计即将来临的下一时刻的取值区间,进而判断下一时刻是否跳跃点,从而实现故障检测。考虑算法的时间复杂度,设计了扫描窗口的变长机制,以在检测精度和检测速度上寻求平衡。通过仿真实验讨论了置信度和扫描窗口长度的取值问题。最后将该故障检测算法应用到组合导航系统中。与传统χ2检验法对比的试验表明,该故障诊断方法能够有效地检测出数据中的跳跃点,提高了滤波器的精度。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TN967.2

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