基于卡尔曼滤波器侧偏角估计的电动汽车电子稳定控制系统

为保持车辆按照预定路径行驶，必须保证侧偏角和横摆角速度尽可能地与通过驾驶员输入计算得到的参考值保持一致。ESC控制系统设计需要注意准确地获得侧偏角和尽可能地保证控制系统具有良好的鲁棒性。以往的研究中被应用的侧偏角估算方法很多，但都存在成本过高或噪声过大的不足。采用了基于扰动观测器、侧向力观测器和横摆力矩观测器相结合以，提高电动汽车侧向稳定性控制的鲁棒性方法等。全球定位系统（GPS）也曾被用来进行轮胎侧偏角估计，甚至可以使用双天线GPS接收器直接计算出侧偏角。但GPS接收器的更新率较低，当对电动汽车的控制要求较高、状态估计频率较高时，GPS不能满足要求，而且GPS同时接收角速度传感器和侧滑角信号，导致估计误差较大。此外，还存在测量延迟的问题。为此，介绍一种新的基于卡尔曼滤波器侧偏角估计的电动汽车电子稳定控制系统。将单天线GPS接收器采集的车辆航向角和陀螺仪测量的横摆角速度作为卡尔曼滤波器的测量参数；将模型误差和噪声干扰结合进行分析处理，从而对卡尔曼滤波算法进行扩展，达到准确估算侧偏角的效果。提出一种新控制方法，即集成前轮转向角和横摆力矩并作为控制输入。算法的扩展则用于抗外界干扰，从而提高控制系统的鲁棒性。通过试验和仿真模拟验证了算法的有效性。……