北京理工大学 机械与车辆学院, 北京 100081
收稿日期:2017-08-21
基金项目:国家自然科学基金资助项目(U1564210);中国博士后科学基金资助项目(2016M600934,BX201600017);国家留学基金委项目(CSC201706030029)。
作者简介:顾亮(1957-),男,山东淄博人,北京理工大学教授,博士生导师。
摘要:针对车辆悬架状态无法准确估计的问题, 设计了自适应交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先, 建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型; 然后, 利用递归最小二乘方法与IMMKF理论, 设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF状态观测器; 最后,分析了在标准C级路面激励工况下簧载质量变化对悬架系统状态估计的影响.仿真与台架试验结果表明, 在簧载质量变化工况下, 所设计的自适应IMMKF状态观测器与传统卡尔曼滤波状态观测器相比其估计精度至少可以提高20%.
关键词:状态估计交互式多模型卡尔曼滤波递归最小二乘算法悬架系统簧载质量
Vehicle Suspension System State Estimation Combining with Interacting Multiple Model Kalman Filter
GU Liang, WANG Zhen-yu, WANG Zhen-feng
School of Mechanical and Vehicle Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
Corresponding author: WANG Zhen-feng, E-mail: wangzhenfeng44827@163.com
Abstract: In order to estimate accurately the vehicle suspension state, an interactive multiple model adaptive Kalman filter(IMMKF)state observer was proposed. Firstly, a standard road excitation model and a quarter vehicle linear model were established. Secondly, by combining recursive least square algorithm with IMMKF theory, an IMMKF state observer was designed based on the augmented suspension model in various working conditions. Finally, the influence on the state estimation of the suspension system with the change of sprung mass under the ISO level C road input excitation was analyzed. The results of simulation and experiment on a quarter of vehicle test rig showed that compared with the tradition Kalman filter(KF)state observer, the estimation accuracy of the proposed IMMKF state observer could be improved beyond 20% with the change of sprung mass.
Key words: state estimationinteracting multiple model Kalman filter(IMMKF)recursive least square algorithmsuspension systemsprung mass
利用可控悬架对车辆行驶性能进行优化控制时, 悬架系统状态的精确程度直接影响可控悬架的控制效果, 但是由于技术与成本的限制, 有些控制参数无法准确测量或传感器价格昂贵, 并且可靠性得不到保证, 难以获取所需的状态参数.基于上述情况, 需要搭建合适的观测器对悬架系统进行状态估计.考虑到典型路面干扰产生的随机激励所引起的垂向车辆动力学的随机性, 多采用卡尔曼滤波来进行车辆的状态估计[1-2].但是传统的卡尔曼滤波器有严格的条件假设:模型应该是精确的, 统计噪声应该是高斯白噪声.因此, 仅采用在不同工作条件下的传统卡尔曼滤波器难以得到更高精度的状态估计.
目前普遍使用的多模型估计方法是基于多模型的卡尔曼滤波算法[3],例如:伪贝叶斯算法[4]、交互式多模型(IMM)算法[5]和交互式多模型自适应估计(MMAE)[6].交互式多模型算法已经被证实可以以较低计算成本实现良好的计算效果[7].交互式多模型算法通常将模式转移建模为与连续状态无关的恒定模式概率转移的马尔科夫过程; 在很多情况下, 当连续状态位于连续状态空间的子集内时就会发生模式转移[8].
在基于标称系统模型进行状态观测估计时, 不确定系统参数可能造成估计质量的大幅降低.状态估计的误差就会变大.因此, 本文使用递归最小二乘法(RLS)滤波来进行参数识别, 并且这种方法已被证实是一种有效的参数识别算法[9].文献[10]分析了一种用于参数识别的时变系统的并行自动谐调递归最小二乘算法; 文献[11]研究了一种引入遗忘因子的不稳定递归最小二乘算法与卡尔曼滤波器相结合来估计低频机电模型的观测器.
根据上述分析, 本文通过考虑不同模型之间的模式转移, 提出了一种新的基于交互式多模型卡尔曼滤波与递归最小二乘算法耦合的状态估计方法.
1 道路激励模型本研究假定路面不平度是一种均匀的各向同性的高斯随机过程, 它的统计特征可以用功率谱密度(PSD)来描述.根据ISO 8601[12], 路面功率谱密度定义为
(1) |
考虑到角频率ω, 式(1)可写成
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
式(4)和式(5)可以表示成式(6)和式(7).
(6) |
(7) |
(8) |
图 1(Fig. 1)
图 1 四分之一车辆悬架模型Fig.1 Model of quarter vehicle suspension |
模型动力学方程可表示为
(9) |
系统的状态向量和输出向量为
因此, 状态空间变量的状态空间方程可写为式(10):
(10) |
状态空间离散表达式为
(11) |
2.2 广义车辆悬架模型分析悬架的非线性特性主要由弹簧特性、递减非对称的悬架阻尼力:速度的特性、库仑摩擦和悬架支点与车轮平面的运动传递系数产生.这些非线性特性可由相关的非线性阻尼c(k)和变化的弹簧质量mb(k)导出.基于图 1采用一系列不同的附加载荷可以推导出车辆悬架的簧上质量运动方程mb(k)=mb(k-1)+Δm(k).
本研究使用马尔科夫线性四分之一车辆模型.因此, 广义的车辆四分之一状态矢量空间模型可由式(12)表示.
(12) |
表 1(Table 1)
表 1 四分之一悬架参数Table 1 Parameters for the quarter suspension
| 表 1 四分之一悬架参数 Table 1 Parameters for the quarter suspension |
3 递归最小二乘算法和交互式多模型卡尔曼滤波算法分析3.1 簧载质量的递归最小二乘算法递归最小二乘算法是根据已知数据来估计系统参数.假设系统为
(13) |
本文提出了可以变换为递归最小二乘法的应用程序.k时刻的簧上质量可以写为
(14) |
基于上述分析, k时刻簧上质量的递归格式可写为
(15) |
(16) |
(17) |
图 2(Fig. 2)
图 2 递归最小二乘算法流程图Fig.2 Flow chart of RLS algorithm |
3.2 交互式多模型卡尔曼滤波算法理论的表示本文提出了一个时间离散随机线性混合系统, 如式(18)所示:
(18) |
(19) |
(20) |
所以, 交互式多模型卡尔曼滤波方法步骤如下:
第一步, 为j模态相同等级的模态定义交互式输入.
由前一步的目标状态估计
预测模态j的概率:
(21) |
(22) |
(23) |
(24) |
第二步, 计算j模态的卡尔曼滤波.
为了更新悬架的预测状态估计(
预测从k-1时刻到k时刻的状态改变:
(25) |
预测从k-1时刻到k时刻的协方差改变:
(26) |
(27) |
(28) |
(29) |
采用似然函数来更新模型的概率μj(k).j模态的表达式可改写为
(30) |
(31) |
基于j模态的概率, 整体的模态估计可通过加权每一个滤波器的状态估计结果得到.
计算整体的模态估计:
(32) |
(33) |
图 3(Fig. 3)
图 3 交互式多模型卡尔曼滤波算法的流程图Fig.3 Flow chart of IMMKF algorithm |
4 仿真和试验4.1 仿真结果在本次仿真中, 用第3节推导出的交互式多模型卡尔曼滤波算法和递归最小二乘算法耦合的状态估计方案来估计悬架系统垂向动力学的广义状态.本研究假设条件为:轮胎不会与地面脱离接触; 并且假定马尔科夫转移矩阵在仿真之前已知; 道路激励是30 km/h的ISO-C级谱.
本研究在仿真中比较上文提到的状态参数交互式多模型卡尔曼滤波联合算法和单一状态的卡尔曼滤波器状态估计性能.计算出状态估计误差的均方根值, 并在表 2中总结了两种状态估计方法的仿真结果.通过比较仿真的状态估计精度, 所有相关信号的性能的变化即均方根误差波动始终保持在19%内.
表 2(Table 2)
表 2 以30 km / h的速度在多种道路C级不平度的条件下不同的卡尔曼滤波均方根值误差估计Table 2 Estimation RMS error of different KF various on road level C profile at velocity of 30 km/h
| 表 2 以30 km / h的速度在多种道路C级不平度的条件下不同的卡尔曼滤波均方根值误差估计 Table 2 Estimation RMS error of different KF various on road level C profile at velocity of 30 km/h |
研究了增加Δmb=200 kg的额外车体负载的情况.这一载荷近似增加了约45%的车体质量, 可以看作是在汽车上坐了8名乘客.图 4阐明了卡尔曼滤波和交互式多模型卡尔曼滤波的相应结果.如表 2和图 4所示, 交互式多模型卡尔曼滤波可以提高多模型悬架的状态估计精度.
图 4(Fig. 4)
图 4 道路等级C(速度30 km / h)的结果Fig.4 Results of road level C(at velocity of 30 km/h) (a)—xb-xw; (b)—xw-xr; (c)—; (d)—; (e)—error(xb-xw); (f)—error(xw-xr); (g)—; (h)—. |
4.2 试验验证卡尔曼滤波和交互式多模型卡尔曼滤波算法性能估计在图 5所示的四分之一车辆悬架的试验台架上进行.在状态估计的试验过程中, 道路激励由一个液压油缸施加在车轮上, 簧上质量和簧下质量的加速度数据来自道路等级ISO-C级激励谱.此试验中, 数量估计的道路激励参考信号是使用在试验设备中的第二部分通过离线计算得到的.
图 5(Fig. 5)
图 5 四分之一车辆悬架试验台架状态估计Fig.5 Quarter vehicle suspension test rig for state estimation |
4.2.1 道路模拟机参数道路模拟机的参数如表 3所示.
表 3(Table 3)
表 3 道路模拟机参数Table 3 Parameters of road simulation machine
| 表 3 道路模拟机参数 Table 3 Parameters of road simulation machine |
4.2.2 试验结果分析在状态估计中, 仿真结果均方根误差和试验数据均方根误差如表 4所示.在表 4中, 仿真结果与试验结果吻合良好, 可见仿真和试验结果之间的最大均方根误差小于21%, 位于合理范围内.
表 4(Table 4)
表 4 试验数据和仿真数据Table 4 Test data and simulation data
| 表 4 试验数据和仿真数据 Table 4 Test data and simulation data |
比较试验结果和仿真结果可见, 使用本文提出的算法可以提高悬架系统的状态估计精度.
5 结论1) 利用交互式多模型卡尔曼滤波算法与递归最小二乘算法耦合得到的自适应卡尔曼滤波方法, 可以在有效识别悬架参数的基础上, 精确得到悬架系统状态.仿真结果说明, 通过与传统卡尔曼滤波方法的比较, 所提出的新方法能够获得更高精度的悬架系统状态估计.
2) 仿真与试验结果表明, 在车辆四分之一悬架台架试验中, 当悬架簧载质量发生变化时, 传统卡尔曼滤波方法估计性能会大幅恶化, 所以此工况下可以利用本文所提出的新方法进行悬架实际状态的实时精确估计.通过仿真与试验可知, 此方法的仿真和试验结果之间的状态估计均方根误差小于21%.
参考文献
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