全线控纯电动汽车行驶状态估算与路面识别

【摘要】2013年，全球乘用车销量达到8427万辆，较2012年的8121万辆，提升了3.8%；而我国2013年乘用车销量达到2193万辆，较2012年的1921万辆，增长了14.2%[1]。而早在2009年，中国国内汽车市场的汽车产销量更是双双超过了美国，中国汽车市场从而取代美国市场，一举成为世界上最大的汽车市场。世界汽车保有量逐年增加，交通拥堵、环境污染等问题随之而来。我国目前一些城市的交通拥堵以及环境污染问题也愈发严重，以北京市为例：北京市的机动车保有量已经超过520万辆，市区交通拥堵现象愈发严重，雾霾天气愈发频繁。北京市因此出台了一系列严格的汽车限购限行政策。国内其他一些城市也相继效仿北京，出台了相关的汽车限购限行政策，以缓解日益严重的交通拥堵与环境污染问题。纯电动汽车作为一种新能源汽车，可以实现零排放，且其使用成本较传统汽车低很多，因此其在全世界范围内获得了广泛的关注与研究。目前世界范围内，已有多款纯电动汽车投入量产，例如日产聆风（NissanLeaf）、比亚迪e6，并已经取得了消费者一定的认可。全线控纯电动汽车是一种执行机构全部采用线控技术的纯电动汽车，是一种新颖的汽车类型。课题组自行研发的UFEV(UrbanFutureElectricVehicle)，即为一辆全线控纯电动汽车。它的转向系统、驱动系统以及制动系统都采用线控技术，并可以实现四轮独立转向、驱动、制动。本文以全线控纯电动汽车UFEV为研究对象，在学习、分析和总结国内外车辆行驶状态估算与路面识别技术现有研究成果的基础上，分别采用EKF和UKF理论对其行驶状态（纵向车速、侧向车速、横摆角速度）进行了估算，并对两种方法进行了对比；分别采用Mamdani型和T-S型模糊控制器对路面峰值附着系数与最优滑移（转）率进行了识别，并对两种方法进行了对比。论文主要进行了以下几方面的研究工作：首先针对全线控纯电动汽车UFEV的特点以及本课题的研究目的，搭建了整车四轮七自由度动力学模型，以描述UFEV的各种运动以及各种转向模式，同时为状态估算模块与路面识别模块提供相关量。七个自由度分别为：车辆质心处的纵向车速、侧向车速，车辆的横摆角速度，以及四个车轮的转角。该整车动力学模型可以描述UFEV的各种转向模式，以及其在纵向、侧向、横摆方向上的任何运动。为了使用Simulink/CarSim进行计算机联合仿真，对CarSim中的车辆模型进行了二次开发，使其更接近全线控纯电动汽车UFEV的特点。然后采用HSRI轮胎模型，并分别使用EKF（ExtendedKalmanFilter）与UKF(UnscentedKalmanFilter)理论对其状态估算技术进行了研究，选取了几种典型工况，分别进行了计算机仿真，并进行了对比。路面识别方面，分别采用Mamdani型和T-S型模糊控制器对其路面识别技术进行研究，选取了几种典型工况，分别进行了计算机仿真，并进行了对比。最后，通过对比计算机仿真中各种方法的试验效果，最终确定了更易于调试的EKF+T-S的算法组合。针对UFEV的各种驾驶模式，进行了相应的实车试验。将EKF状态估算模块与T-S路面识别模块进行联合，进行了实车试验数据的离线验证。仿真与实车试验的结果表明，EKF与UKF都可以较好地实现状态估算，而EKF的工作流程更加直观、调试更加方便；Mamdani型与T-S型模糊控制器都可以较好地实现路面识别，其中T-S的结构更为简单，效率更高。
【作者】卜未琦；
【导师】宗长富；
【作者基本信息】吉林大学，车辆工程，2014，硕士
【关键词】全线控纯电动汽车；状态估算；路面识别；

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