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基于卡尔曼滤波的半挂汽车列车侧倾控制

李旭光  
【摘要】:半挂汽车列车由牵引车和半挂车组成,与普通货车相比有很多优点,在现代公路运输中起到重要作用。但由于其质量大、重心高,极易发生侧翻事故,所以,提高半挂汽车列车侧倾稳定性就显得尤为重要。而实时、准确地获取车辆行驶过程中的关键状态参数是实现安全控制的前提和必要条件,但由于各种限制,汽车的部分状态变量又不能直接测得或者很难用合理的成本测得。 本文围绕半挂汽车列车运行姿态监测及侧倾控制这一主题,主要从基于卡尔曼滤波理论的状态估计、半挂汽车列车侧倾控制策略两个方面展开研究: 首先,建立了七自由度的半挂汽车列车操纵动力学数学模型,并利用Matlab软件的Simulink模块建立了仿真模型。在所建模型基础上,根据卡尔曼滤波理论设计出状态估计器,利用较易测量的辅助变量信息对半挂汽车列车难以测量或测量成本较高的运行参数进行估计,并将估计值与仿真测量值做比较,分析过程噪声协方差Q和量测噪声协方差R的变化对估计值的影响。结果表明:在设计Kalman滤波估计器时,Q和R对参数估计精度有很大的影响。为此,本文提出了基于Simulink Response Optimization优化工具箱的优化方法,对Q和R进行优化,解决了噪声测量困难的问题,同时提高了Kalman滤波估计器的状态估计精度。 然后,设计出模糊PID控制器对半挂汽车列车进行侧倾控制,针对以往PID控制器参数调整复杂繁琐的问题,提出利用Matlab优化函数对PID参数进行整定,为PID参数的整定提供了一个更方便快捷有效的途径。该控制器根据卡尔曼滤波估计器估计出的侧倾角,利用模糊PID控制方法将侧倾角控制在一定范围内。仿真结果表明:本文所采用的模糊PID控制策略,可以显著提高半挂汽车列车侧倾稳定性。 基于卡尔曼滤波的软测量技术和基于模糊PID控制的主动悬架目前在半挂汽车列车上运用极少。本文利用卡尔曼滤波理论,对半挂汽车列车不能直接测量或测量成本较高的状态参数进行估计,可极大地降低测量和控制成本,并且可对半挂汽车列车的侧翻趋势进行预估和预警,以及时实施控制进行干预,防止半挂汽车列车因侧倾过大而发生侧翻事故。


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