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路面附着系数是车辆安全行驶的重要因素。我们采用神经网络方法,建立了以轮胎纵向力、侧向力、垂直载荷、侧偏角、滑移率为输入向量,以路面附着系数为目标输出的路面附着系数测算模型。通过MATLAB仿真得出附着系数神经网络模型测算值,进而将其与附着系数样本值进行对比,结果表明,该附着系数测算模型的精度能够满足工程要求,为测算轮胎与路面间的附着系数提供了参考依据。 相似文献
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提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力. 相似文献
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为探索汽车稳态转向失稳的非线性动力学行为,采用二次多项式轮胎模型建立了包含侧倾运动和平面运动的四维非线性侧向动力学系统.极限工况下汽车的稳态转向失稳与鞍结分岔有密切的联系,提出了基于最近鞍结分岔点实时追踪的汽车稳态转向稳定性分析方法,即采用迭代法在u-δf参数空间中实时搜索与当前工作点距离最近的分岔点,并以此最短距离作为汽车稳态转向的稳定裕度.均匀路面工况和对开路面工况下的实例计算表明,该方法经过很少的迭代次数即可找到最近的分岔点,计算速度快,满足实时性要求,可以对汽车的稳态转向稳定性实时做出预测. 相似文献
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轮胎侧向力影响因素试验 总被引：2，自引：0，他引：2
轮胎侧向力与轮胎侧偏角、垂直载荷、车轮外倾角、纵向滑移率、轮速及胎压等因素直接相关,是车辆横向动力学重要的组成部分.通过对轮胎试验数据整理分析,阐述了车轮侧向力与各种影响因素间的关系.随着轮胎侧偏角的增大,车轮侧向力呈现很强的非线性.随着垂直载荷的增大,车轮侧向力不会呈比例增大.由于侧向力与侧偏角及垂直载荷间的非线性关系对车辆行驶性能及悬架调校非常重要,应用计算实例描述了载荷变化的影响.车轮外倾角与侧向力间的关系对悬架外倾角补偿特性非常重要,对此进行了计算说明. 相似文献
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基于扩张状态观测器的路面附着系数实时估计 总被引：2，自引：0，他引：2
对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究.首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究.结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性. 相似文献
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对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究。首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究。结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性。 相似文献
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针对农业轮式机器人各转向轮协调控制问题,提出一种转向运动控制方法。基于轮毂电机驱动的四轮独立转向机器人底盘结构,采用PID控制方法,构建轮间跟随联动的转向协调控制策略;设计轮式机器人转向控制的硬件与软件系统,对PID控制参数进行整定;并进行样机台架试验及路面验证试验。结果表明：该方法能精准控制轮毂电机转速,最佳PI控制参数Kp为0.45,Ki为0.02;台架试验中,底盘启动时存在1°～3°转向误差,但随时间推移,各轮逐渐吻合阿克曼转向关系;路面试验中,转向角可随目标信号实时调整,保持阿克曼转向关系,转角误差2°～3°,转向时间小于3 s,满足本文轮式机器人的作业要求。 相似文献
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轮胎侧偏特性识别是汽车动力学稳定性控制的基础,而极限工况下因侧倾转向和变形转向的影响,基于动力学模型的轮胎侧偏角估计方法精度变差。提出一种基于直接视觉测量转向轮转角和车身姿态的轮胎侧偏角测试方法,为极限工况下转向轮转角和轮胎侧偏角观测模型研究提供技术手段。首先分析了侧偏角测试原理,基于高精度定位定向差分GPS和图像实时处理器CVS 1456等构建了实车试验系统。在对试验车转向系统传动比进行标定的基础上,原地转向和小侧向加速度行驶试验表明:基于图像获取转向轮转角与基于转向盘转角方法一致性好。圆周加减速行驶试验表明,在侧向加速度约0.8 g时,汽车达到极限工况,基于图像方式获取的转向轮转角曲线体现了侧倾转向和变形转向的影响,试验车具有不足转向特性。实车试验表明所提出方法是有效、可行的。 相似文献
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农用柔性底盘原地姿态切换时车轮绕偏置转向轴原地滚动转向,为探明该过程的轮胎力学特性,对接地区域的滑移速度进行了运动学分析,据此将现有轮胎纵滑LuGre模型扩展成纵滑横滑联合的偏置转向轴原地转向LuGre模型;设计了相应测试装置,通过双因素试验测试了偏置距离和载荷对轮胎横向与纵向摩擦力的影响;根据实测结果对模型参数进行了辨识,利用辨识值对柔性底盘原地姿态切换过程中的轮胎摩擦力进行了仿真。结果表明:柔性底盘原地姿态切换时,轮胎受到阻碍滚动的纵向摩擦力和指向外侧的横向摩擦力,纵向摩擦力与载荷的1.82次方成正比,与偏置距离的1.61次方成反比;随着偏置距离的增加,横向摩擦力先增大、后减小,但变化较为平缓。轮胎横向与纵向摩擦力的实测结果和仿真结果吻合程度较高。本研究可为柔性底盘转向驱动力矩的估算和装置参数的优化提供依据。 相似文献
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轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。 相似文献
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针对现有拖拉机牵引性能预测模型未包含前后轮附着差异、载荷转移和前后桥运动不协调等因素对滑转效率和滚动阻力的影响，导致四轮驱动拖拉机的田间牵引性能预测精度较低。为此本文从拖拉机轮胎的驱动特性和载荷特性入手，通过引入轮胎指数、机动指数等特征参数，分别建立了土壤-轮胎驱动模型与包含轴荷转移的前后轮胎载荷模型；在牵引受力分析的基础上，考虑实际前后桥运动不协调性对总体底盘作业的影响，分别建立了整机滚动效率与滑转效率的预测模型，导出了包含轮胎规格、土壤特性、整机前后桥运动不协调特性、传动效率的四轮驱动拖拉机牵引性能预测模型。针对模型多变量、非线性产生的求解难题，基于双维度迭代法设计了预测算法与流程；采用研究的方法开展了实例分析应用；针对预测模型的有效性验证需求，设计并开展了实车田间牵引试验，结果表明：最大牵引力与特征滑转率对应的牵引力的仿真值误差分别为1.41%与1.74%,滚动阻力误差为0.64%,较对照组准确度提升较大，总体误差较小。 相似文献
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为提高多轮轮毂电机驱动车辆动力学综合控制性能,提出了一种基于分层模型的直接横摆力矩控制策略。上层为运动跟踪控制层,设计了基于车轮转角的前馈控制器,对车辆横摆角速度稳态增益进行调节,同时将滑模控制进行改进,设计了滑模条件积分控制器进行反馈控制,使横摆角速度追踪其期望值;下层为转矩优化分配层,基于稳定性优先原则,建立了以减小轮胎负荷率为目标的优化函数,并且将控制分配问题转换为二次规划问题进行求解。依托某型8×8轮毂电机驱动样车进行实车试验,结果表明,在连续转向工况和双移线工况下,所提出的控制策略使车辆最大横摆角速度偏差分别降至理想横摆角速度的6%和9%以内。此外,该策略能够有效控制轮胎负荷率,实现转向行驶时的转矩优化分配,改善了车辆操纵稳定性。 相似文献
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针对当前拖拉机自动导航转向控制系统结构复杂、算法繁琐及对上位所检测机位置姿态信息要求较高等特点,设计了一种基于51单片机为中央控制载体的拖拉机自动导航执行系统。本系统在不改变原车的液压转向控制系统的前提下,通过加装以步进电机为动力的驱动装置带动方向盘转动实现前轮转向;同时利用角度传感器不断检测前轮转角,为系统在进行转向决策时提供反馈,并且在执行过程中采用涡轮电机控制齿轮啮合与分离。控制系统采用单因子补偿控制算法,通过判断当前车辆的横向偏差走势判断当前的车身偏角。为验证程序算法以及结构设计的可行性,以TN954为实验对象,构建了转向系统和车身偏角的数学模型,运用Matlab/Simulink进行仿真。结果表明:拖拉机以3 km/h作业速度行驶时,在初始横向轨迹偏差设定在5 cm的调整过程中,稳态误差达到2%,单因子补偿控制算法所需的平均调整时间为1. 4 s,满足当今拖拉机自动驾驶控制实时性的要求。 相似文献