[发明专利]汽车横向动力学的子空间辨识方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种汽车设计领域的技术，具体是一种基于子空间辨识的汽车横向动力 学建模方法。

背景技术

汽车动力学模型辨识包括模型结构的选择和辨识方法的使用。在模型结构方面，目前， 线性开环模型结构在一定程度上可用于车辆系统的仿真，但由于该模型结构本身的限制，导致 辨识系统真实的动态响应较差，很难准确地反应出实际车辆系统的动态细节。其次，线性车辆 辨识模型的适用前提是车速恒定且侧向加速度小于0.4个重力加速度，这样的要求对于真实车 辆系统来说并不实际。为克服模型结构的上述缺点，还提出了一种基于单轨车辆模型的线性变 参数结构，在其模型结构中，待辨识车辆系统的系数都为关于纵向车速倒数的多项式函数，尽 管充分考虑了纵向车速的变化，但遗憾的是轮胎侧偏特性仍然在线性域。另外，在推导该模型 结构的过程中，系统的输出量必须包含质心侧偏角信号，这在实际的汽车系统中并不容易实现， 因为侧偏角传感器的价格较高且测量精度差，一般仅通过估计手段获得。

在辨识方法的使用方面，尽管一些智能方法(如：人工神经网络、最小二乘支持向量机) 可以辨识出具有很高精度的模型，但是由于这样的模型缺乏明确的物理意义，应用范围受到了 限制。集员辨识方法虽然考虑了线性时变参数的影响，但其仅仅是针对单输入单输出系统，对 于具有多输入多输出特点的车辆系统而言，辨识效率低。此外，经典子空间方法虽然可以有效 地用于有多输入多输出系统，但在闭环条件下估计的结果是有偏的。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于子空间辨识的汽车横向动力学建模 方法，综合考虑了汽车系统的多输入多输出、人-车-路大闭环以及非线性等特点，能够快速、 有效地辨识出实际汽车系统的动力学模型，并且对模型进行实时更新，获得的模型可以准确地 预测系统的输出。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明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。

所述的增量形式的非线性汽车横向动力学模型结构为：