针对重型半挂车重心位置高、重量和体积大、高宽比大、后部运动放大、运动呈现强非线性以及牵引车和挂车之间存在复杂耦合关系等特点,在分析其运动动力学稳定性及其影响因素基础上,建立能够描述车辆运动稳定性的简化动力学模型,采用遗传算法离线辨识具有非线性特性的模型参数。利用简化动力学模型,采用基于信息融合技术的双无轨卡尔曼滤波算法,准确估计重型半挂车的参数和状态,并确定稳定性控制的动态门限值。研究基于模型预测的动态预警算法和基于多目标动力学稳定性差动制动控制策略,主动控制重型半挂车的侧倾、摆振和折叠稳定性,解决目前控制目标单一,不能兼顾多工况稳定性的问题。利用所建动力学模型并结合驾驶模拟器、重型半挂车制动系统及自行开发的电控系统硬件,搭建硬件在环实验台,对动态预警算法和控制算法进行验证。本项目研究成果将为我国重型车辆主动安全产品的自主研发提供良好的理论基础和技术支持,以提高我国重型车辆产品国际竞争力。
heavy vehicle;dynamic stability;parameter and state estimation;model prediction;multi-objecive control
针对重型半挂车重心位置高、重量和体积大、高宽比大、后部运动放大、运动呈现强非线性以及牵引车和挂车之间存在复杂耦合关系等特点,在分析其运动动力学稳定性及其影响因素基础上,建立了能够描述车辆运动稳定性的简化动力学模型,采用遗传算法离线辨识出具有非线性特性的简化模型参数。利用简化动力学模型,采用双无轨卡尔曼滤波算法,准确估计了重型半挂车的参数和状态,并确定了稳定性控制的动态门限值。研究基于模型预测的动态预警算法和基于多目标动力学稳定性差动制动控制策略,主动控制重型半挂车的侧倾、摆振和折叠稳定性,解决了目前控制目标单一,不能兼顾多工况稳定性的问题。利用所建动力学模型并结合驾驶模拟器、重型半挂车制动系统及自行开发的电控系统硬件,搭建了硬件在环实验台,对动态预警算法和控制算法进行验证。验证结果表明:动态预警算法和多目标控制算法能够良好地控制重型半挂车,使其处于安全状态。本项目研究成果将为我国重型车辆主动安全产品的自主研发提供良好的理论基础和技术支持,以提高我国重型车辆产品国际竞争力。