[发明专利]一种分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法

权利要求书

1.一种分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：分布式驱动电动汽车车辆建模，包括整车非线性动力学建模、电驱动轮建模以及轮胎建模；

步骤S2：基于非线性观测器和扩展卡尔曼滤波的纵向力观测器设计，首先利用电驱动轮模型构造纵向力的状态估计方程，从而设计非线性观测器，将非线性观测器和扩展卡尔曼滤波进行结合降低噪声对估计的影响；

步骤S3：车辆行驶状态自适应迭代估计方法设计，首先分别针对车辆横摆角速度和侧向车速设计伦伯格观测器，得到横摆角速度和侧向车速的前验估计，所述前验估计利用所述步骤S2所估计的纵向力信息和由轮胎模型得到的侧向力计算得到的；再根据整车非线性动力学模型，基于扩展卡尔曼滤波进行车辆行驶状态估计，得到车辆行驶状态的后验估计，即卡尔曼滤波估计，其中前验估计信息被用来作为扩展卡尔曼滤波的测量更新，得到的后验估计同时作为前验估计所设计的伦伯格观测器的伪传感器输入量，从而实现车辆状态信息的迭代估计；还设计了模糊规则，根据行驶时的车速和前轮转角动态地调节前验估计在扩展卡尔曼滤波测量更新中所占的权重，从而使得车辆状态估计的迭代过程有了基于车辆行驶工况的自适应性；

步骤四：纵向力观测器和行驶状态自适应迭代估计方法实验验证。

2.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法，其特征在于，所述步骤S1中整车非线性动力学模型的动力学方程为：

其中，v_y为侧向车速，γ为横摆角速度，β为车辆质心侧偏角，v_x为纵向车速，为车辆质心速度且考虑到侧向车速较小，公式一c中将v等于v_x，m为汽车质量，δ为前轮转角，I_z为绕z轴的转动惯量，l_f为质心距前轴的距离，l_r为质心距后轴的距离，b_f为前轮距的1/2，b_r为后轮距的1/2，F_xj和F_yj(j＝1,2,3,4)分别为编号为j的轮胎所对应的纵向力和侧向力。

3.根据权利要求2所述的分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法，其特征在于，所述步骤S1电驱动轮建模中单个车轮的旋转动力学方程为：

式二中，ω_j为纵向力F_xj所对应车轮的转速；J₁为车轮转动惯量；r为车轮有效半径；T_Lj为安装于车轮内轮毂电机的负载力矩；

轮毂电机输出轴上的转矩平衡方程为：

轮毂电机等效电路的动态电压平衡方程为：

式三、四中，J₂为电机转子的转动惯量；b为阻尼系数；K_t为电机转矩常数；i_j为线电流；u_j为线电压；R为绕组等效线电阻；L为绕组等效电感；K_a为反电动势系数。

4.根据权利要求3所述的分布式驱动电动汽车行驶状态自适应迭代估计方法，其特征在于，所述步骤S1轮胎建模包括以下步骤：

采用半经验魔术公式的轮胎模型对轮胎侧向力进行估计，公式为：

F_y＝Dsin{Carctan[Bα-E(Bα-arctan(Bα))]} 公式五

式五中，B为刚度因子，C为曲线形状因子，D为峰值因子，E为曲线曲率因子，α为车轮侧偏角；

轮胎模型参数B、C、D、E都与轮胎的垂直载荷相关，各轮胎的垂直载荷为：

式六中，F_z1、F_z2、F_z3、F_z4、为对应轮胎的垂直载荷，h为质心高度，g为重力加速度；

各轮胎侧偏角为：

式七中，α₁、α₂、α₃、α₄为对应轮胎的侧偏角。