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公开(公告)号：CN113815600B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010568693.X
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/02 , B60W40/06 , B60W40/112 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种车辆ESC系统的主环‑伺服环双闭环控制器。主环‑伺服环双闭环控制器中的主环控制器主要解决从车辆(被控对象)层面上的附加横摆力矩决策问题，以实现对车辆运动状况的合理调控。伺服环控制器主要是通过“执行器”调节相应车轮的纵向滑移率以实现主环路的控制目标。该主环‑伺服环双闭环控制器主要具有以下优点：1)、控制算法结构清晰，主环控制器设计时不考虑轮胎的非线性特性，而将车辆水平合力看成是车辆ESC系统的控制输入，这样降低了控制设计的难度；2)、较难处理的轮胎非线性特性在伺服环轮胎力最优分配中加以考虑，而且包括轮胎‑地面附着和执行器状态在内的各种限制条件得以在轮胎力分配中考虑。
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公开(公告)号：CN111645699A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010525798.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/105 , B60W50/00 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的模型自适应侧向速度估计方法，首先参考车辆的侧向加速度、横摆角速度与前轮转向角等信息，设计SR-UKF算法的自适应过程噪声矩阵与测量噪声矩阵；然后在原估计方法动力学模型的基础上，加入自适应项以融合运动学模型，两模型权重比由自适应项的系数调整；最后，将自适应噪声矩阵和自适应模型代入定SR-UKF算法进行侧向速度估计。其中，根据侧向加速度和横摆角速度传感器值与动力学模型计算值偏差定义两传感器置信度的基本概率函数，并依照Dempster-Shafer证据理论融合两传感器信息，从而根据两传感器的观测值定量地计算评估动力学模型的精确度与传感器的不确定性，得出估计方法模型中自适应项的系数值，最终实现模型的自适应。
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公开(公告)号：CN113911130A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010584239.3
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆横摆角速度估计方法及系统，该方法包括获取车辆的前轮轮速、车辆的后轮轮速、前后轮轮距以及车轮半径；根据前轮轮速、后轮轮速以及车轮半径，采用运动学模型估计横摆角速度，得到第一横摆角速度；根据车辆的侧向加速度、车辆质心侧偏角、车辆前轮侧向力和车辆后轮侧向力，采用动力学模型估计横摆角速度，得到第二横摆角速度；根据第一横摆角速度、第二横摆角速度和置信度计算第三横摆角速度；第三横摆角速度为车辆的最终横摆角速度估计值。通过本发明的上述方法能够得到精确度高的横摆角速度，并且能够解决现有技术中传感器测量横摆角速度成本高、误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN113815611A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010568691.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , B60T8/1761
Abstract: 本发明提供的车辆制动滑移率九点五态逻辑控制方法和系统，以跟随误差为横坐标，以跟随误差的变化率为纵坐标构建相平面之后，根据偏差零带的界限和偏差变化率的界限将相平面分为九种控制状态。在获得九种控制状态之后，根据滑移率误差与偏差零带界限间的关系，以及滑移率误差变化率与偏差变化率的界限间的关系将相平面上的九种控制状态变为五种控制状态，然后根据五种控制状态对车辆制动的滑移率误差进行调节。本发明提供的车辆制动滑移率九点五态逻辑控制方法和系统，基于九点控制器理论，将九点控制器中的九种控制状态转换为五种控制状态，能够在降低设计难度的同时，提高控制效果。
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公开(公告)号：CN113815600A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010568693.X
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/02 , B60W40/06 , B60W40/112 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种车辆ESC系统的主环‑伺服环双闭环控制器。主环‑伺服环双闭环控制器中的主环控制器主要解决从车辆(被控对象)层面上的附加横摆力矩决策问题，以实现对车辆运动状况的合理调控。伺服环控制器主要是通过“执行器”调节相应车轮的纵向滑移率以实现主环路的控制目标。该主环‑伺服环双闭环控制器主要具有以下优点：1)、控制算法结构清晰，主环控制器设计时不考虑轮胎的非线性特性，而将车辆水平合力看成是车辆ESC系统的控制输入，这样降低了控制设计的难度；2)、较难处理的轮胎非线性特性在伺服环轮胎力最优分配中加以考虑，而且包括轮胎‑地面附着和执行器状态在内的各种限制条件得以在轮胎力分配中考虑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113911130B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010584239.3
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种车辆横摆角速度估计方法及系统，该方法包括获取车辆的前轮轮速、车辆的后轮轮速、前后轮轮距以及车轮半径；根据前轮轮速、后轮轮速以及车轮半径，采用运动学模型估计横摆角速度，得到第一横摆角速度；根据车辆的侧向加速度、车辆质心侧偏角、车辆前轮侧向力和车辆后轮侧向力，采用动力学模型估计横摆角速度，得到第二横摆角速度；根据第一横摆角速度、第二横摆角速度和置信度计算第三横摆角速度；第三横摆角速度为车辆的最终横摆角速度估计值。通过本发明的上述方法能够得到精确度高的横摆角速度，并且能够解决现有技术中传感器测量横摆角速度成本高、误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN111650517B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202010309691.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种电池荷电状态估算方法，在于提供针对电池模型存在的非线性状态关系，提出一种基于STF‑SRUKF的荷电状态SOC估计算法，将强跟踪滤波理论STF算法与平方根无迹卡尔曼滤波算法SR‑UKF算法相结合，一方面使用协方差平方根来代替协方差矩阵进行递推计算，加强了平方根无迹卡尔曼滤波算法SR‑UKF算法迭代的稳定性，另一方面基于强跟踪滤波的思想，引入时变渐消因子，改善了平方根无迹卡尔曼滤波算法SR‑UKF算法对参数摄动的鲁棒性，从而提高了电池荷电状态SOC在复杂工况与强烈噪声影响下的估计精度。
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公开(公告)号：CN113815611B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010568691.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/18 , B60W50/00 , B60T8/1761
Abstract: 本发明提供的车辆制动滑移率九点五态逻辑控制方法和系统，以跟随误差为横坐标，以跟随误差的变化率为纵坐标构建相平面之后，根据偏差零带的界限和偏差变化率的界限将相平面分为九种控制状态。在获得九种控制状态之后，根据滑移率误差与偏差零带界限间的关系，以及滑移率误差变化率与偏差变化率的界限间的关系将相平面上的九种控制状态变为五种控制状态，然后根据五种控制状态对车辆制动的滑移率误差进行调节。本发明提供的车辆制动滑移率九点五态逻辑控制方法和系统，基于九点控制器理论，将九点控制器中的九种控制状态转换为五种控制状态，能够在降低设计难度的同时，提高控制效果。
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公开(公告)号：CN111645699B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010525798.7
申请日：2020-06-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/105 , B60W50/00 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的模型自适应侧向速度估计方法，首先参考车辆的侧向加速度、横摆角速度与前轮转向角等信息，设计SR‑UKF算法的自适应过程噪声矩阵与测量噪声矩阵；然后在原估计方法动力学模型的基础上，加入自适应项以融合运动学模型，两模型权重比由自适应项的系数调整；最后，将自适应噪声矩阵和自适应模型代入定SR‑UKF算法进行侧向速度估计。其中，根据侧向加速度和横摆角速度传感器值与动力学模型计算值偏差定义两传感器置信度的基本概率函数，并依照Dempster‑Shafer证据理论融合两传感器信息，从而根据两传感器的观测值定量地计算评估动力学模型的精确度与传感器的不确定性，得出估计方法模型中自适应项的系数值，最终实现模型的自适应。
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公开(公告)号：CN111507019A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010370644.5
申请日：2020-05-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供基于MMRLS和SH-STF的车辆质量与道路坡度迭代型联合估计方法，包括以下步骤：考虑转向的动力学模型建立，MMRLS/SH-STF迭代型联合估计算法架构，基于SH-STF的坡度估计算法改进。该基于MMRLS和SH-STF的车辆质量与道路坡度迭代型联合估计方法设计合理，分析了车辆质量的缓变特性和道路坡度的时变特性，根据缓变与时变特征，基于车辆纵向动力学模型与转向单轨模型，分别使用多模型融合递归最小二乘这一系统辨识算法计算车辆质量，用基于扩展卡尔曼滤波的噪声自适应强跟踪滤波这一状态估计算法计算路面坡度，从而使算法更好地适应于估计变量。
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