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考虑垂向与横向运动特性的车辆悬架系统状态估计及控制研究

王振峰  
【摘要】:随着车辆向智能化、节能化以及安全化方向发展的趋势日益增强,在应用可控悬架优化车辆性能过程中,由于车辆本身结构的非线性与行驶工况的复杂性,对于以提高车辆综合性能为目标的车辆非线性状态观测器以及控制算法设计面临巨大挑战。本文针对复杂行驶工况下车辆多自由度强非线性垂向与横向动力学性能优化问题,利用状态观测器方法与非线性控制理论,结合磁流变半主动悬架,分别对悬架与车辆系统的动力学建模、状态观测以及优化控制等问题进行了深入研究,并进行了数值仿真与实车以及台架试验验证。本论文主要研究工作如下:(1)针对车辆系统垂向与横向运动特性准确建模的问题,构建了考虑不同路面激励以及方向盘转角的整车垂向与横向动力学模型、车辆四分之一麦弗逊悬架模型以及路面高程激励模型,并利用商用动力学软件Car Sim~?验证了整车垂向与横向动力学模型的准确性,解决了复杂行驶工况下车辆垂向与横向动力学精确建模的问题。(2)针对整车不同参数对车辆系统响应状态影响程度差异的问题,在车辆领域中采用了双层全局灵敏度分析(GSA)方法,首次定量分析了复杂行驶工况下整车建模所需的十二个关键参数对系统垂向与横向运动响应的影响权重。仿真结果表明,方向盘转角对车辆垂向与横向运动响应特性具有显著影响;在各种工况下车辆侧倾响应影响权重基本不变。GSA方法的应用,拓展了传统针对多输入多输出问题只考虑系统单输入多输出响应的局限。(3)针对车辆与悬架系统运动状态无法准确预知与测量的问题,提出了基于当前路面等级识别方法的悬架自适应线性卡尔曼滤波算法(AKF)与整车自适应非线性无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),并应用于车辆与悬架系统的状态估计;应用最小模型误差理论,设计了可有效识别簧载质量不确定时路面高程的最小模型误差卡尔曼滤波算法。考虑轮胎受力具有强非线性的特点,提出了基于模糊(T-S)理论的整车非线性T-S观测器算法。仿真结果表明,以上观测算法均可有效估计系统状态,且T-S观测器算法相较AUKF算法在不增加运算量的基础上具有更高观测精度。以上观测器的设计,解决了车辆与悬架系统运动状态无法准确获取的难题。(4)针对车辆复杂行驶工况下利用磁流变半主动悬架系统优化车辆垂向与横向动力学性能的控制问题,提出了基于性能约束误差转移以及非线性滑模控制理论的性能约束非线性滑模反馈控制策略(PPC);为进一步验证PPC控制效果的可靠性,提出了基于简化模型的修正模型预测控制策略(MPC)。通过与MPC在不同路面激励与方向盘小转角复合输入下J-turn与Fishhook仿真工况的对比,验证了PPC有效性的同时也体现了其在改善车辆瞬态响应性能上的优势,此控制策略有效降低了由于车辆瞬态与稳态激励引发车辆侧倾的危险,进而极大改善车辆的侧倾性能。(5)设计并搭建了车辆四分之一台架试验平台以及整车实车测试平台,对识别路面高程激励状态以及整车响应状态所用的观测器方法进行了试验验证。试验结果表明,本文所提出的线性以及非线性观测器方法能够实现准确估计系统状态的目标,具有一定的工程实用价值。


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