基于汽车操纵逆动力学的汽车侧翻稳定性机理研究

This project will focus on the key and heat problem of vehicle rollover stability and rollover warning algorithm. Considering the coupled dynamics among vehicle yaw and roll motion, suspension, steering and tire nonlinearity, heavy vehicle rollover inverse dynamics model with uncertain parameters will be built by off-line identification technology. State parameters such as center of mass of side-slip angle, vehicle roll angle will be estimated based on particle filter and adaptive Kalman filter algorithm, and then evaluation index of dynamic multi-parameter will be presented. The allowable control input considering driver’s intention will be determined by vehicle rollover inverse dynamic model and evaluation index of dynamic multiple parameters when vehicle is safe. Stability condition of non-rollover, the safest and the fastest will be obtained. At last, rollover warning algorithm based on vehicle state on-line identifying and judging will be proposed. This project not only will present the important theory for vehicle rollover stability and rollover warning algorithm, but also can be applied into vehicle active safety research and development.

汽车侧翻稳定性和预警算法研究是汽车主动安全性开发亟待解决的关键与热点问题。本项目以重型汽车为研究对象，利用离线辨识技术，建立包含横摆稳定性和侧倾稳定性耦合，考虑悬架、转向及轮胎的非线性因素及车辆不确定参数的汽车侧翻逆动力学模型；基于粒子滤波算法、自适应卡尔曼滤波算法对汽车质心侧偏角、车身侧倾角等汽车状态参数进行估计，提出一个动态多参数侧翻稳定性评价指标；基于汽车侧翻逆动力学模型和动态多参数侧翻稳定性评价指标，在已知汽车模型、汽车不发生侧翻时的运动状态的基础上，反求出所允许的考虑驾驶员意图的操纵输入，进而分析汽车不发生侧翻、行驶最安全和最快速的稳定性条件，提出一种车辆状态在线识别与判断的侧翻预警新算法。本研究，不仅能够为汽车侧翻稳定性和预警算法研究提供重要的理论基础，而且对汽车主动安全性研究具有重要的工程应用价值。

汽车侧翻引起的重大交通事故会造成巨大的经济损失和人员伤亡，对汽车的侧翻稳定性进行系统的分析和研究，提高汽车的防侧翻能力，减少侧翻事故的发生，已逐渐成为汽车安全领域研究的重点。本研究将逆动力学思想拓展到汽车侧翻稳定性研究，进行基于汽车操纵逆动力学、状态估计的汽车侧翻稳定性机理研究，研究一种能够提高汽车高速行驶安全性的防侧翻逆动力学设计方法。具体研究工作及成果如下：.1)对汽车侧翻稳定性进行了研究。以横摆角速度和预测载荷转移率分别作为汽车横摆与侧翻稳定性的评价指标，基于相平面分析方法研究了车轮侧偏力学特性对汽车横摆与侧翻稳定性的具体影响规律；利用遗传算法优化神经网络权值阈值，建立了输入为汽车稳定性评价指标、输出为前后轴车轮力学特性的遗传神经网络逆动力学模型。.2)基于侧翻机理的分析，推导出基于车辆模型的侧翻评价指标LTR，结合侧翻预测模型，提出了车辆侧翻评价指标的估测值ELTR。.3)对汽车侧翻预警算法进行了研究。基于滑膜控制理论，建立了利用车轮制动动力学的地面附着系数非线性观测器；提出了基于预瞄驾驶员模型的动态多参数的侧翻预警新算法，并利用虚拟仿真与离线试验相结合的方法对预警算法进行了验证；基于径向基函数神经网络模型建立了动态多参数的侧翻预警系统，并分析了侧翻预警系统的抗干扰能力。.4)完成了汽车侧翻硬件在环实验平台搭建、调试与试验研究。.受本基金项目支持，在国内外重要期刊，如Mechanical Systems and Signal Processing，IEEE Transactions on Vehicular Technology，机械工程学报（英文版）等，发表学术论文20篇（均已将自然科学基金作为第一顺序进行标注），其中SCI检索14篇，EI检索6篇。申请发明专利12件，含授权发明专利6件。研究成果具有重要的科学意义和学术影响，达到了预期研究目标和指标。