[發明專利]一種基于重心高度在線估計的車輛側翻指數預測方法

有效

• 申請號: 201710429872.3
• 申請日: 2017-06-09
• 公開（公告）號: CN107195025B
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發明（設計）人: 付志軍
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: B60W30/04
• 分類號: B60W30/04
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于重心高度在線估計的車輛側翻指數預測方法，首先，根據動力學基本理論建立車輛側傾動力學模型；接著，借用自適應濾波理論得到有關重心高度的參數辨識模型，該參數辨識模型只需要側向加速度和相對側傾角傳感器信號作為輸入；針對參數辨識模型通過設計濾波矩陣提出一種由參數誤差信息驅動的自適應率，實現重心高度的在線實時自適應估計；最后，根據橫向載荷轉移率基本公式，得到一種基于重心高度在線估計的側翻指數預測方法。本發明可靠性高、實時性好、需測信號少、成本較低、具有較好的普適性。

技術領域

本發明屬于車輛工程領域，具體涉及車輛重心的在線實時估計以及在此基礎之上的側翻指數預測方法。

背景技術

在所有交通事故中，車輛側翻是一種極其危險的惡性交通事故，常常會帶來嚴重的后果。重心高度的在線估計對開發有效的側翻指數預測方法意義重大。通過對重心高度的在線估計可以直接獲得車輛的動態側翻預警指數。目前常用的重心估計方法，如卡爾曼濾波和最小二乘法存在的主要問題是除了側向加速度和側傾角信號外，還需要側傾角速度和側傾角加速度等高階信號，使得估計結果容易受噪聲干擾的影響，估計效果不理想。此外，多數現存的側翻指數預測方法都假定重心高度為一恒定的常值，導致側翻預警指數不準確，甚至失效。

發明內容

為了克服已有側翻指數預測方法的可靠性較差、實時性較差的不足，本發明提供一種可靠性高、實時性好、需測信號少、成本較低、具有較好的普適性的基于重心高度在線估計的車輛側翻指數預測方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于重心高度在線估計的車輛側翻指數預測方法，所述預測方法包括以下過程：首先，根據動力學基本理論建立車輛側傾動力學模型；接著，借用自適應濾波理論得到有關重心高度的參數辨識模型，該參數辨識模型只需要側向加速度和相對側傾角傳感器信號作為輸入；針對參數辨識模型通過設計濾波矩陣提出一種由參數誤差信息驅動的自適應率，實現重心高度的在線實時自適應估計；最后，根據橫向載荷轉移率基本公式，得到一種基于重心高度在線估計的側翻指數預測方法。

進一步，所述預測方法包括以下步驟：

Step1、根據動力學基本原理可以得到車輛側傾動力學方程如下：

其中，J_xeq＝J_xx+mh²表示等效側傾轉動慣量，J_xx表示側傾轉動慣量，m為車輛質量，h為重心高度，C為側傾阻尼，K為側傾剛度，a為側向加速度，g為重力加速度常數，φ_s,分別為簧載質量側傾角、側傾角速度和側傾角加速度，φ_u,分別為非簧載質量側傾角、側傾角速度；

Step2、將Step1中的車輛側傾動力學方程寫成一般參數辨識的形式：

z＝ψρ

其中，z＝acosφ_s+gsinφ_s,ρ＝[ρ₁,ρ₂,ρ₃]^T,

Step3、在Step2中的參數辨識方程兩邊同時進行濾波操作：

其中，ρ＝[ρ₁,ρ₂,ρ₃]^T,2階穩定濾波器Λ(s)＝s²+λ₁s+λ₂，λ₁＞0,λ₂＞0，s為拉普拉斯算子；

Step4、定義輔助變量G(t),H(t),L(t)如下：