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（Nissan Leaf）、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(Urban Future ElectricVehicle)，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（Extended Kalman Filter）与UKF(Unscented Kalman Filter)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。 【关键词】：全线控纯电动汽车 状态估算 路面识别
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U469.72;U463.6
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 课题研究背景及意义11-14
• 1.1.1 课题研究背景11-13
• 1.1.2 课题研究意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 国内外车辆行驶状态估算技术的研究现状14-18
• 1.2.2 国内外车辆路面识别技术的研究现状18-19
• 1.3 本文的主要研究内容和研究思路19-23
• 第2章 基于卡尔曼滤波器的全线控纯电动汽车行驶状态估算算法23-53
• 2.1 卡尔曼滤波理论介绍23-29
• 2.1.1 经典卡尔曼滤波算法（Kalman Filter）23-25
• 2.1.2 扩展卡尔曼滤波算法（Extended Kalman Filter）25-27
• 2.1.3 Unscented 卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter）27-29
• 2.2 用于状态估算的全线控纯电动汽车动力学模型29-35
• 2.2.1 四轮七自由度车辆动力学模型29-31
• 2.2.2 轮胎动力学模型31-35
• 2.3 基于 EKF 的车辆行驶状态估算算法35-37
• 2.4 基于 UKF 的车辆行驶状态估算算法37
• 2.5 用于计算机仿真的 CARSIM 全线控纯电动汽车模型37-40
• 2.6 计算机仿真与结果分析40-51
• 2.6.1 直线加减速工况41-44
• 2.6.2 60km/h 双移线工况44-47
• 2.6.3 楔形转向工况47-51
• 2.7 本章小结51-53
• 第3章 基于模糊控制的全线控纯电动汽车路面识别算法53-77
• 3.1 模糊控制理论的介绍53-56
• 3.1.1 Mamdani 型模糊控制器的组成及原理53-55
• 3.1.2 T-S 型模糊控制器的组成及原理55-56
• 3.2 基于模糊控制算法的路面识别56-61
• 3.2.1 轮胎与路面间的特性56-58
• 3.2.2 模糊控制理论的应用58-61
• 3.3 计算机仿真与结果分析61-75
• 3.3.1 低附着路面直线加减速工况61-66
• 3.3.2 对接路面工况66-71
• 3.3.3 对开路面工况71-75
• 3.4 本章小结75-77
• 第4章 全线控纯电动汽车行驶状态估算与路面识别联合实车验证77-95
• 4.1 实车试验与结果分析77-94
• 4.1.1 前轮转向77-82
• 4.1.2 四轮转向82-87
• 4.1.3 楔形转向87-91
• 4.1.4 原地转向91-94
• 4.2 本章小结94-95
• 第5章 全文总结与展望95-99
• 5.1 全文总结95-96
• 5.2 研究展望96-99
• 参考文献99-104
• 攻读硕士期间发表的学术论文104-105
• 致谢105

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