[发明专利]一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法在审
申请号: | 202111394185.5 | 申请日: | 2021-11-23 |
公开(公告)号: | CN114139360A | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 李婧媛;刘亚辉;刘玉龙;徐涛 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F119/14 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 冀志华 |
地址: | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 扩展 卡尔 滤波 车辆 状态 估计 方法 | ||
1.一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法,其特征在于包括以下步骤:
根据力矩平衡建立考虑侧倾运动和横摆运动的五自由度车辆动力学模型,得到系统的状态方程和输出方程;
基于采集的待估计车辆的相关数据,利用双扩展卡尔曼滤波方法对所述状态方程和输出方程进行求解,得到待估计车辆侧倾状态的估计结果。
2.如权利要求1所述的一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法,其特征在于:所述根据力矩平衡建立考虑侧倾运动和横摆运动的五自由度车辆动力学模型,得到系统的状态方程和输出方程的方法,包括:
根据力矩平衡建立适用于商用车的五自由度车辆动力学模型;
根据建立的五自由度车辆动力学模型,得到系统的状态方程和输出方程。
3.如权利要求2所述的一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法,其特征在于:所述五自由度车辆动力学模型为:
其中,m为整车质量;vx为车辆纵向速度;为质心侧偏角的一阶导数;ms为簧载质量;h为簧载质量质心到侧倾中心的距离;为车厢侧倾角速度;β为质心侧偏角;Cf为前轴侧偏刚度;Cr为后轴侧偏刚度;lr为车辆质心到后轴中心的距离;lf为车辆质心到前轴中心的距离;ψ为横摆角,为横摆角速度;δf为前轮转角;φ为车厢侧倾角;φu为非簧载质量侧倾角;为非簧载质量侧倾角速度;mus为非簧载质量,g为重力加速度,取9.8m/s2;IXX为侧倾转动惯量;IXZ为横摆-侧倾转动惯量;IZZ为横摆转动惯量;kus为非簧载质量侧倾刚度;ks为悬架侧倾刚度,是待估计的不确定参数;bs为悬架阻尼系数;hu为非簧载质量质心高度;r为侧倾中心的高度。
4.如权利要求2所述的一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法,其特征在于:所述系统的状态方程和输出方程为:
其中,δf为前轮转角,是系统的输入;M-1K为系统矩阵,M-1F为输入矩阵,C为输出矩阵;x为系统的状态;y为系统的量测输出。
5.如权利要求2所述的一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法,其特征在于:所述系统的量测输出采用惯性测量单元采集得到。
6.如权利要求1所述的一种基于双扩展卡尔曼滤波的车辆侧倾状态估计方法,其特征在于:所述基于采集的待估计车辆的相关数据,利用双扩展卡尔曼滤波方法对所述状态方程和输出方程进行求解,得到待估计车辆侧倾状态的估计结果的方法,包括:
对系统的状态方程和输出方程进行离散化处理,得到离散形式的状态观测系统和参数估计系统的状态空间方程,并进行系统初始化;
基于离散形式的状态观测系统和参数估计系统的状态空间方程以及采集的待估计车辆的系统输入向量,采用双扩展卡尔曼滤波算法进行状态观测和参数估计,得到车辆侧倾状态估计结果。
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