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基于Riccati方程的非线性滤波器的车辆侧滑角估计。 (英语) Zbl 1394.70020号

小结:车辆侧滑角是一个重要的变量,包含有关车辆方向性和稳定性的信息。因此,它代表了所有实际车辆动力学控制系统的功能反馈。由于侧滑角的测量成本较高,且不适用于普通车辆,因此对其进行估计是当前的一项重要任务。为此,已经采用了几种方法,并且由于车辆系统的非线性特性而出现了限制。为了克服这些限制,本文重点研究了一种基于状态相关Riccati-方程(SDRE)的非线性估计方法。该技术能够充分考虑系统的非线性和测量噪声。估计量的综合采用了单轨车辆模型。进行了仿真,并与常用的扩展卡尔曼滤波器进行了比较。估计器的性能有随后通过一辆装有仪器的汽车所获得的实验数据进行了验证。结果表明,基于SDRE的技术是有效的,能够给出与测量值完全一致的估计侧滑角。

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70E50型 刚体动力学中的稳定性问题
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全文: 内政部

参考文献:

[1] van Zanten AT、Erhardt R、Pfaff G(1996)《Bosch-VDC的控制方面》。附:亚琛AVEC先进车辆控制国际研讨会论文集
[2] van Zanten AT(2000)博世ESP系统:5年经验。SAE技术文件2000-01-1633
[3] Rajamani R(2005)《车辆动力学与控制》。纽约州施普林格·兹比尔1268.70002
[4] Esmailzadeh E,Goodarzi A,Vossoughi GR(2003)改善车辆操纵性能的最佳横摆力矩控制律。机电一体化13:659-675·doi:10.1016/S0957-4158(02)00036-3
[5] Russo R,Strano S,Terzo M(2015)通过磁流变半主动差速器对车辆进行横摆力矩控制。SAE技术文件2015-24-2529
[6] Melzi S,Sabboni E(2011)关于通过神经网络估计车辆侧滑角:数值和实验结果。机械系统信号处理25:2005-2019·doi:10.1016/j.ymssp.2010.10.015
[7] Sasaki H,Nishimaki T(2000)使用神经网络估计轮式车辆的侧滑角。SAE技术论文2000-01-0695
[8] Bolzern P、Cheli F、Falciola G、Resta F(1999)根据试验道路试验数据估算非线性悬架轮胎转弯力。车辆系统动态31(1):23-34·doi:10.1076/版本31.1.23.2100
[9] Dakhlallah J、Glaser S、Mammar S、Sebsadji Y(2008)使用扩展卡尔曼滤波器和侧滑角评估估算轮胎-路面力。地点:美国控制会议,华盛顿州西雅图
[10] Cheng Q,Correa VA,Charara A(2011),使用粒子滤波估计方法的侧滑角非线性观测器,米兰。IFAC世界大会,意大利
[11] Doumiati M、Charara A、Victorino A、Lechner D(2012)《使用卡尔曼滤波的车辆动力学估算——实验验证》。Wiley-ISTE,伦敦·数字对象标识代码:10.1002/9781118578988
[12] Kim J(2009)使用扩展卡尔曼滤波器从道路试验数据中识别横向轮胎力动力学。控制工程实践17(3):357-367·doi:10.1016/j.connengprac.2008.002
[13] Chen BC,Hsieh FC(2001)使用扩展卡尔曼滤波器估计侧滑角。车辆系统动态46(补充1):353-364
[14] Doumiati M,Victorino A,Charara A,Lechner D(2009)《车辆横向轮胎路面力的估算:扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波的比较》,摘自:匈牙利欧洲控制会议
[15] Cloutier JR(1994)自适应匹配增强比例导航。摘自:AIAA导弹科学会议记录,第70-79页
[16] Cloutier JR(1996)《带跨通道耦合的无时间工作指南》。收录:AIAA导弹科学会议论文集,蒙特雷
[17] Strano S,Terzo M(2015)基于SDRE的液压驱动系统跟踪控制。机械系统信号处理60-61:715-726·doi:10.1016/j.ymssp.2015.01.027
[18] Nemra A,Aouf N(2010)使用SDRE非线性滤波进行无人机定位的稳健INS/GPS传感器融合。IEEE Sens J 10(4):789-798·doi:10.1109/JSEN.2009.2034730
[19] Mracek CP,Cloutier JR(1996)使用状态相关Riccati方程方法设计导弹纵向自动驾驶仪。摘自:《航空航天非线性问题国际会议论文集》,代顿海滩,1996年5月,第387-396页
[20] Cloutier JR,D’Souza CN,Mracek CP(1996)通过状态相关Riccati方程技术的非线性调节和非线性H2控制;第一部分,理论;第2部分,示例。摘自:航空航天非线性问题国际会议论文集,代顿海滩,1996年5月
[21] Mracek CP,Cloutier JR,D’Souza CN(1996)非线性估计的一种新技术。摘自:IEEE控制应用会议记录,密歇根州迪尔伯恩,1996年9月,第338-343页,doi:10.1109/CAC.1996.558760
[22] Gadola M、Chindamo D、Romano M、Padula F(2014),基于卡尔曼滤波器的车辆滑移角估算模型的开发和验证。车辆系统动态52(1):68-84·doi:10.1080/00423114.2013.859281
[23] Baldoni F、Galante F、Pernetti M、Russo M、Terzo M、Toscano M(2011)驾驶模拟器的调整和客观性能评估,以研究轮胎在中心操控操作中的行为。车辆系统动态49(9):1423-1440·doi:10.1080/00423114.2010.527353
[24] Ray LR(1995)先进车辆控制的非线性状态和轮胎力估计。IEEE变速器控制系统技术3(1):117-124·数字对象标识代码:10.1109/87.370717
[25] Russo R、Strano S、Terzo M(2016)通过创新的磁流变液限滑差速器增强车辆动力学。机械系统信号处理70-71:1193-1208·doi:10.1016/j.ymssp.2015.09.029
[26] Cloutier JR(1997)美国空军军备司令部导航与控制分部。摘自:美国控制会议记录,阿尔伯克基,1997年6月
[27] Cloutier JR、Mracek CP、Ridgely DB、Hammett KD(1998)状态相关Riccati方程技术:理论与应用。附:美国控制会议研讨会记录
[28] Cimen T(2008)状态相关Riccati方程(SDRE)控制:一项调查。摘自:第17届国际会计师联合会世界大会会议记录,首尔,第3761-3775页
[29] Abagnale C、Aggogeri F、Borboni A、Strano S、Terzo M(出版)死区对液压执行机构状态估计器性能的影响。麦加尼卡。doi:10.1007/s11012-016-0563-3·Zbl 1369.74065号
[30] Pacejka HB、Bakker E、Lidner L(1989)一种新的轮胎模型,在车辆动力学研究中应用。摘自:第四届汽车技术会议记录,蒙特卡洛,汽车工程师学会(SAE)论文编号890087
[31] Farroni F、Russo M、Russon R、Terzo M、Timpone F(2013)结合使用相平面和操纵图方法研究轮胎和车辆特性对稳定性的影响。车辆系统动态51(8):1265-1285·doi:10.1080/00423114.2013.797590
[32] Pacejka HB,Bakker E(1993)神奇配方轮胎模型。摘自:第一届车辆动力学分析轮胎模型国际学术讨论会论文集。Swets&Zeitlinger BV,阿姆斯特丹
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