[发明专利]汽车横向动力学的子空间辨识方法

权利要求书

1.一种基于子空间辨识的汽车横向动力学建模方法，其特征在于，将轮胎的非线性车辆 动力学模型在当前工况点x_t和u_t处通过一阶Taylor展开进行线性化，构建得到增量形式的非线 性汽车横向动力学模型结构，并通过递推闭环子空间辨识方法得到模型结构的车辆系统矩阵的 最优估计。

2.根据权利要求1所述的基于子空间辨识的汽车横向动力学建模方法，其特征是，所述 的增量形式的非线性汽车横向动力学模型结构为：

其中：系统状态变量x包含了汽车的横向速度V_y，横 摆角速度γ、前轴侧向力F_yf以及后轴侧向力F_yr，即：x＝[V_yγF_yfF_yr]^T；输入信号 u＝δ_f，δ_f为前轮转角，测量信号y＝[γa_y]^T，γ为横摆角速度，a_y为侧向加速度。

3.根据权利要求1所述的基于子空间辨识的汽车横向动力学建模方法，其特征是，所述 的增量形式的非线性汽车横向动力学模型结构的状态变量、输入信号和测量信号都是以当前t 时刻工况点为参考的增量形式，其离散形式的状态方程为：

其中：A_t＝I+ΔT·F， B_t＝ΔT·G且C_t＝H，ΔT为采样时间。

4.根据权利要求1所述的基于子空间辨识的汽车横向动力学建模方法，其特征是，所述 的递推闭环子空间辨识方法，具体包括以下步骤：

步骤一：估计Markov参数(m₁，...，m_p)：利用递推最小二乘(RLS)自适应滤波器对方程 y(k)＝Θ_kz_p(k)+e(k)进行线性回归，得到包含Markov参数的车辆系数矩阵Θ_k，基于车辆系 数矩阵Θ_k可以构造出系统的Markov矩阵其中：

z_p(k)＝[z^T(k-p)z^T(k-p+1)…z^T(k-1)]^T，z(t)=ΔuT(t)yT(t)T]]>

车辆系数矩阵Θk=Δmpmp-1...m1,]]>

步骤二：更新车辆系统的广义能观矩阵利用近似子空间投影技术(PAST)，的列空 间可以通过列空间的相似变换得到，将输入到准则函数式 J‾(W(k))=Σj=1kλ2t-j||x(j)-W(k)h(j)||2]]>中，通过最小化准则函数则得到广义能观矩阵的 估计；

步骤三：更新增量形式的非线性汽车横向动力学模型结构中的车辆系统矩阵：根据广义能 观矩阵的定义，按照式可以直接计算出然后，利用RLS自适应滤波器 对方程x(k)=ABKx(k-1)u(k-1)e(k-1)]]>进行线性回归处理，得到车辆系统矩阵A、B、K的最优 估计。