用于ESP系统的汽车状态参数估计方法研究

【摘要】ESP(ElectronicStabilityProgram)——汽车电子稳定程序的出现为汽车主动安全领域的发展做出了突出的贡献，它的发展是以TCS(TractionControlSystem)——牵引力控制系统和ABS（AntilockBrakeSystem）——防抱死制动系统为基础，现已成为主动安全领域的热门研究内容，已经在很多高档乘用车上使用，ESP不仅能够实现ABS与TCS的所有功能，可以有效避免汽车出现转向不足或过度转向的情况，还能够保证汽车在极限工况下的稳定性。ESP发挥作用的前提是能够保证对汽车稳定性有重要影响的状态参数的准确性，但准确获得这些参数是具有较大难度的，有些参数可以通过相应的传感器进行获取，但受到加工工艺等技术条件以及制造成本的限制，使得一些传感器（如陀螺仪）难以普及，这就导致一些重要参数难以直接获取，进而为ESP的控制带来了困难。因而，怎样准确获取汽车运动中的状态参数是ESP研究过程中的重要内容，目前汽车轮速、转角等信息可以直接从相关的传感器中获取，而质心侧偏角等对汽车稳定性有重要影响的状态参数还难以通过传感器直接获得，因此，需要使用间接获取的方法解决这一问题。随着研究的不断深入，世界各国的研究人员提出了很多对汽车运动参数进行估计的方法，其中具有代表性的有软测量方法，它可以实现以汽车动力学模型和状态方程为基础以软件算法对汽车运动参数进行估计，从而代替物理传感器的直接测量，本文也采用这一研究方法对汽车行驶过程中横摆角速度的值与质心侧偏角的值进行估计，以汽车动力学研究中广泛采用的汽车二自由度动力学模型为基础，并使用软测量方法中的经典kalmanfilter算法完成估计模型的建立，本文还建立了整车仿真模型，模型中ESP控制器模块是以模糊控制理论为基础进行设计，最后将汽车横摆角速度与质心侧偏角的估算结果与整车模型的仿真结果进行对比，验证经典kalmanfilter算法的有效性。
【作者】李金龙；
【导师】宋传学；
【作者基本信息】吉林大学，车辆工程，2014，硕士
【关键词】ESP；软测量技术；卡尔曼滤波；状态空间；

【参考文献】
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