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基于功能原理的重型车质量辨识方法研究

夏冰  
【摘要】:交通运输业是国民经济发展的首要行业,而交通运输业的重要组成部分之一即为公路运输,其中重型载货汽车因为具有低油耗、低运输成本和高经济效益等特点,在公路运输中占有越来越重要的地位。随着重型汽车产业的不断发展,重型车的动力性、燃油经济性和驾驶平顺性等越来越成为人们关注的问题。为了提高重型车在这些方面的性能,自动变速器被应用于重型车上,而变速器的自动控制问题需要精确的车辆运行参数作为支持。考虑到重型车装载量大,且空满与满载差别巨大,因此对重型车的质量信息的获取显得尤为重要。 本文在吉林大学车辆运行仿真研究室李远方同学的研究基础上,利用功能原理的特点,提出了一种新的用于重型车质量辨识的方法,并利用来自于车辆CAN总线的信息,实时、在线地估计重型车的质量,得到了较为理想的估计结果。本文的研究内容主要分为以下几个方面: 第一,建立了车辆纵向动力学模型,通过分析模型在计算中所产生的系统和计算误差等问题,并考虑到功能原理方法能够消除动力学方程对计算误差的敏感性,提出了基于功能原理的动力学模型。 第二,根据李远方同学在其论文中关于车辆质量这一参数性质的分析,确定系统参数的车辆质量仍应采用系统辨识的方法进行估计,通过对系统辨识方法的分析,最终选定使用总体最小二乘法作为本研究中所使用的系统辨识方法。 第三,基于功能原理方法与总体最小二乘法搭建了重型车质量辨识模型,并使用MATLAB及其Simulink工具箱编写了程序代码,实现了模型的质量辨识功能。随后,对总体最小二乘法的奇异值分解算法的实时性进行了分析与改进。 第四,利用已建立的车辆平路与山区试验数据库,对所搭建的重型车质量辨识模型进行仿真验证分析。首先,进行了重型车辆平路加速试验数据的仿真试验,所得质量估计结果在可接受的范围内,在简单平路加速工况下验证了质量辨识模型的可行性;随后,利用上述平路加速试验与山区道路试验数据,对基于力法的最小二乘法和总体最小二乘法质量辨识模型以及基于功能原理方法的最小二乘法和总体最小二乘法质量辨识模型进行仿真试验,对比分析四个模型的质量辨识结果,得出了基于功能原理的总体最小二乘法质量辨识模型的质量辨识结果仅能够满足一般工程需要,但能够有效地增强模型的适用性;而基于功能原理的最小二乘法质量辨识模型能够有效地提高质量辨识的精度。


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