文摘

美国的悬架系统包括道路激励取决于道路质量,汽车的速度,簧载质量。这些州中发挥非常重要的作用的稳定控制问题,乘坐舒适,安全,和悬架的动态轮载荷系统。速度和变位的簧载质量和簧下质量不会完全被测量的实践。因此,它必须由其他测量估计数量从系统如加速度和偏转簧载质量和簧下质量。控制主动悬架系统,它需要准确估计和保证响应时间。介绍了方法使用σ点卡尔曼滤波器来估计悬架系统的州包括励磁,歪斜,簧载质量和簧下质量的速度。悬架系统的数学模型是重写的状态估计问题,噪声和随机加载配置文件应该是主要的输入。道路激励的随机特征取决于汽车的速度是考虑在模型中用于悬架系统状态估计。结果计算基于实际实验数据为特定道路轮廓与一些特定汽车的速度表明,悬架系统状态估计相当准确地与实践相比。

1。介绍

近年来,主动悬架控制的研究继续发展就其驱动能力灵活悬架阻尼和悬架弹簧刚度保证行驶舒适(1- - - - - -4]。这项工作考虑一个典型的主动式悬吊系统的符号数量描绘在图1。

机械系统包括簧载质量和非簧载质量 ,簧载质量和簧下质量的悬挂部分包括阻尼部分相连和春天并行执行。主动制导悬架系统,这部分是添加一个活跃的致动器(电气、电磁和混合设备由电信号驱动的 )改变悬架部分的自然特征,以得到所需的运行舒适感。非簧载质量和路面之间的连接。轮子是由车轮阻尼描述部分和轮弹簧部分 。美国的悬架系统变位,速度,和簧上质量加速度和非簧载质量 ,分别。道路激励支持为主要输入系统的噪声;取决于汽车的道路剖面和速度 。

悬架系统的性能质量体现在安慰,这质量是由三个参数:汽车的加速和车轮 ,分别;动态轮载荷和悬架挠度 。动态轮载荷计算如下:

动态轮载荷取决于汽车的质量 ,汽车的速度 ,和公路剖面如图2和3。

较小的值,更高的乘客舒适骑在车上。控制执行机构的主动式悬吊系统为了得到所需的值测量的质量 , , ,所有的州需要估计的使用状态估计。有很多状态估计方法实现这个问题在某些材料(5- - - - - -8]在文献中;现在他们中的大多数使用卡尔曼滤波器(KF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)的一些修改模型悬架系统。路的状态估计质量相关的概要文件,车子的速度 ,和簧上质量的 。

道路激励总是应该作为主要的输入噪声,但我们意识到不仅取决于道路轮廓,也在汽车的速度。同样的路面,汽车的速度变化,随机的特征将被改变。

图4显示的不同在汽车的速度从5公里/小时45公里/小时为同一道路轮廓。道路剖面具有随机特征如下:min =−0.0232厘米;max = 0.0235;意味着= 0.00131;方差= 0.033; ; 。

图4表明,汽车更高的速度和振幅的变化更低。的最大的是0.06年的 ,的最大值0.023米和0.02米的箱子吗分别和45公里/小时。

随机的变化特征由汽车和道路的速度剖面强烈会影响状态估计过程。

介绍了方法使用SPKF估计悬架系统的状态。系统模型考虑道路激励模型和速度的汽车用于SPKF算法。道路激励的统计特征中更新SPKF利用关联矩阵根据汽车的速度。使用实际数据计算的结果为特定的道路轮廓与一些特定的汽车的速度表明,悬架系统的状态估计相当准确地与真正的国家相比。本文的其余部分的结构如下:部分2提到悬架系统的模型。部分3介绍了方法使用SPKF估计美国的悬架系统。部分4显示了状态估计计算通过使用特定的道路的实际数据资料和一些特定的汽车的速度。最后,部分5总结了一些结论。

2。造型的悬架系统

的一阶模型激励的必经之路随着汽车的道路剖面和速度的函数图中描述5可以写成(9,10]: 在哪里可选参数和速度反馈的车,分别和是输入噪声引起的路面。

估计大多数人使用的材料(11,12)考虑作为输入噪声直接作用到系统的模型有关汽车的道路剖面和速度不考虑系统的模型。所以,来描述系统的所有美国包括路面和道路激励,主动悬架系统的模型需要提到的关系方程(2)。

让我们考虑悬架系统的状态向量描述在图1作为

假设作为活跃的力量,如果 ,其他系统称为被动悬架系统,它被称为主动式悬吊系统,当 。悬架系统编写的模型如下:

方程(4)书面简要如下: 态函数和向量的定义如下:

向量反映的自然动态悬架系统,矩阵将道路激励;汽车的积极力量和速度的振动簧载质量和簧下质量描述道路激励之间的关系与道路剖面和速度的汽车。动态噪声向量 ,一分之四的元素是美国的声音错误引起的模型参数的改变质量汽车(数字6和7)和最后两个元素是噪音引起的路面和汽车的速度 。通过道路和系统的特点,是高斯白噪声,满足的方程 ,在哪里问积极的定义矩阵。

测量信号的悬架的簧载质量加速度,非簧载质量和簧上质量和簧下质量之间的偏差。模型形成的输出向量如下:

模型的输出向量

方程(8)是书面简要 在哪里

向量是自然系统和矩阵的输出描述速度的影响和积极力量的加速度和变位和簧下质量。向量是输出噪声引起的簧载质量和弹簧刚度的变化。是高斯白噪声,满足的方程 ,在哪里R积极的定义矩阵。

一般来说,悬架系统的动力学模型考虑到道路激励模型,用于描述状态估计

在静态状态下,和 ,和系统仍然是自然特征和 。当 ,悬架系统是影响 , ,和道路。模型(11)和(12)用于设计状态估计量,这个模型如图8。

3所示。估计美国使用SPKF的悬架系统

SPKF称为的状态估计方法有一些优点比卡尔曼滤波器的应用范围,这方法更准确地估计美国二阶系统或更高;与此同时,计算复杂度与EKF相同。SPKF很容易实现,因为没有雅可比矩阵计算的要求。

的卡尔曼滤波器,系统的非线性动态线性化采样时间,通过线性化动态映射输入分布函数来计算输出分布和输出分布不太准确,如果有高非线性系统的动态。

SPKF,整个输入的分布(系统噪声和加载配置文件)认为非线性动态映射函数的输出分布。图9解释之间的差异基本上卡尔曼滤波器和SPKF尽管分布的计算当时基于非线性函数和的分布当时 。我们可以看到的分布计算更准确地比EKF (13- - - - - -15]。

悬架系统,道路激励的分布取决于汽车的速度同样的道路轮廓,所以函数在动态模型中还取决于方差 ;它是非线性的。因此,应用SPKF的协方差矩阵更新,汽车的速度可以提高状态估计的准确性以及激励的必经之路 。

考虑取样的时间是足够小,系统(11)可以转化为离散模型的采样时间作为

模型(13)用于估计悬架系统状态包括位置、速度的迅速和簧下质量,同时也激发的必经之路 。测量的输出 ,包括两个物体的加速度和变位。汽车的速度也是SPKF的输入。路激发同样的路概要文件的协方差矩阵取决于汽车的速度。

状态估计的过程使用SPKF采样时间是由两个主要步骤:步骤1(我)采样时间的增广状态向量形式基于估计状态之前的时候和向量的平均值系统噪音和测量噪声 。请注意,向量有最后一个元素的均值路激发行动的速度车,所以这些向量是吗 (2)形式估计误差的协方差矩阵估计前面步骤中包括估计误差的协方差矩阵,噪声误差和测量误差。系统噪声的协方差矩阵还取决于汽车的速度: (3)增广矩阵包含σ点σ点了 (iv)计算先验σ在采样时间点通过悬架系统动态(13)和增强西格玛点矩阵在采样时间 。σ点 ,先天的西格玛点估计计算由以下方程: (v)的先天状态估计计算通过使用先天西格玛点通过系统动态映射作为 (vi)估计误差的协方差矩阵更新由以下方程: 请注意,尺度参数;加权均值和协方差的吗所选择的无味卡尔曼滤波(16]。(七)估计输出分布计算使用 : (我)估计悬架系统在采样时间的输出估计由以下方程: 步骤2(我)更新协方差矩阵输出错误的采样时间和输出错误和状态估计错误;这些矩阵依赖于σ分和矩阵(计算方程(20.),也 , : (2)计算估计增益矩阵 (3)更新步骤1的先验估计状态计算考虑输出的错误由以下方程,估计状态 (iv)估计动态轮载荷: (v)更新估计误差的协方差矩阵: (vi)回到步骤1,下一个采样时间 。

向量过程噪声的手段和过程噪声协方差矩阵的误差取决于汽车的速度同样的道路轮廓。在每个采样时间,这些矩阵需要更新汽车和道路的速度剖面。为特定道路轮廓,实际考试需要做决定过程噪声协方差矩阵的错误关于汽车的速度。

4所示。悬架系统的状态估计结果

悬架系统的物理参数

图10显示了道路剖面(长度1000米,10厘米/采样点),和道路的分布特征是描绘在图11和表1。

协方差矩阵根据汽车的速度值

估计的状态通过使用SPKF悬架系统是描绘在图12来16汽车的速度 , , , ,和 。状态估计的错误错误如图17。状态估计误差分布如图18。

状态估计的结果和状态估计误差的分布,我们看到以下。

的估计 ,分布和是完全一样的;的方差分布逐渐减少从0.04厘米到0.005厘米的速度增加的汽车从5公里/小时到80 km / h,分别。

的分布比的分布和 ,估计误差的分布是当汽车的速度达到0.25厘米5 km / h,然后呢降低到0.015厘米时汽车的速度达到80公里/小时。

两个物体的速度估计的分布方差1 cm / s汽车5 km / h的速度和0.1厘米/秒80 km / h。

的分布相比方差较大超过两次的分布 。

图19显示了估计车轮动载荷对汽车的速度从5公里/小时到80公里/小时。

图20.介绍了状态估计的情况下不同的质量一样 ,分别。

5。结论

介绍了方法使用SPKF估计悬架系统的州包括励磁,歪斜,簧载质量和簧下质量的速度。估计美国,我们使用协方差矩阵的估计错误不同汽车的速度。利用这个系统的状态估计更好,尤其是激发的必经之路。悬架系统的数学模型是重写的状态估计问题;随机加载配置文件应该是主要的噪声输入。路的随机激励取决于汽车的速度被认为是在模型中。估计结果计算基于实际道路剖面数据和一些特定的汽车的速度表明,状态估计误差越来越小,当车的速度较高;悬架系统的状态估计相当准确地与真正的国家相比。悬架系统的状态估计考虑道路激励取决于汽车的速度根据SPKF是本文的主要贡献。

数据可用性

道路的实际数据概要文件用于支持这项研究的结果已经收集、测量和处理的研究小组在批准号B2016-TNA-06。路上配置文件数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是由越南外交部批准号下的教育和培训B2016-TNA-06。