本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)濾波的汽車(chē)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)

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【摘要】：汽車(chē)電子穩(wěn)定程序(Electronic Stability Program,ESP)中,需要更多的車(chē)輛狀態(tài)信息,如輪胎力、縱側(cè)向速度、橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角等。然而,由于物理原因或成本問(wèn)題,有些狀態(tài)信息無(wú)法找到非常有效適用的傳感器來(lái)直接進(jìn)行測(cè)量。為此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了基于狀態(tài)估計(jì)模型和狀態(tài)估計(jì)方法實(shí)現(xiàn)車(chē)輛狀態(tài)信息估計(jì)來(lái)解決這種狀態(tài)信息不完全性問(wèn)題。根據(jù)ESP控制中所需要考慮的自由度,選取了七自由度車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型,并利用CarSim仿真軟件對(duì)選取的七自由度車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行模型驗(yàn)證。結(jié)合狀態(tài)參數(shù)估計(jì)的思想將該模型的動(dòng)力學(xué)方程寫(xiě)為狀態(tài)方程;根據(jù)ESP應(yīng)用中實(shí)際可用的傳感器,建立了量測(cè)方程;車(chē)輛狀態(tài)方程和量測(cè)方程各式中用到的輪胎力均需通過(guò)輪胎模型求取,本文從控制科學(xué)的角度將隨機(jī)走動(dòng)模型選為輪胎模型將輪胎力作為待估計(jì)的未知參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)擴(kuò)維,將擴(kuò)維后的車(chē)輛狀態(tài)空間模型作為汽車(chē)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)模型。介紹經(jīng)典卡爾曼濾波(Kalman Filter,KF)理論的優(yōu)點(diǎn),由于KF只適用于線性系統(tǒng),但汽車(chē)動(dòng)力學(xué)模型是非線性的,應(yīng)該采用適用于非線性系統(tǒng)的卡爾曼濾波,因此在理解了KF理論的基礎(chǔ)上,本文深入探究了擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)、無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)和自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF),這些濾波算法都是基于KF的擴(kuò)展且都能對(duì)非線性系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。EKF濾波算法通過(guò)對(duì)非線性函數(shù)的Taylor展開(kāi),將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性問(wèn)題時(shí)存在高階項(xiàng)截?cái)嗾`差,且非線性函數(shù)的雅可比矩陣的求解計(jì)算量也比較大。針對(duì)EKF濾波的不足,引出了UKF濾波算法,該濾波算法使用采樣方法近似非線性分布來(lái)解決非線性問(wèn)題,UKF以UT變換為基礎(chǔ),卡爾曼濾波為框架,通過(guò)確定性采用策略直接逼近狀態(tài)的后驗(yàn)分布,整個(gè)濾波過(guò)程不需要求導(dǎo)計(jì)算雅克比矩陣,計(jì)算時(shí)間和估計(jì)精度比EKF高。EKF和UKF以準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性已知為基礎(chǔ),而當(dāng)汽車(chē)行駛的周?chē)h(huán)境發(fā)生變化或者運(yùn)動(dòng)狀態(tài)劇烈變化時(shí),將會(huì)對(duì)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性產(chǎn)生比較大的影響,大大降低了EKF和UKF濾波精度和穩(wěn)定性。針對(duì)汽車(chē)在行駛過(guò)程中遇到一定的干擾,對(duì)車(chē)載傳感器造成一定的影響,導(dǎo)致傳感器的統(tǒng)計(jì)特性難以準(zhǔn)確獲得,即量測(cè)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性時(shí)變或未知這個(gè)問(wèn)題,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波(AUKF)算法,AUKF通過(guò)信息序列實(shí)現(xiàn)了對(duì)量測(cè)噪聲協(xié)方差陣的在線估計(jì),提高了UKF的自適應(yīng)能力。仿真結(jié)果表明,在量測(cè)噪聲未知或時(shí)變的情況下,對(duì)汽車(chē)的狀態(tài)變量進(jìn)行估計(jì),AUKF的估計(jì)性能最高,狀態(tài)估計(jì)值最接近于真實(shí)值。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6

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