金航半挂车厢式半挂车简化模型参数
厢式半挂车具有运输量大、运输成本低和所装载货物不易损坏等优点, 成为公路运输主力。但由于其体积大, 质心高, 载质量大且变化大, 同时, 牵引车和挂车之间相互耦合, 故****易发生侧翻、摆振和折叠等事故, 造成巨大损失。鉴于此, 厢式半挂车稳定性控制研究越来越受到重视。厢式半挂车稳定性控制依赖于简化模型的建立和模型中关键参数值的确定。简化模型算法简单, 便于移植到控制器中, 但如何实时获得关键参数成为简化模型准确表征厢式半挂车实时状态的关键。
Yu等进行了随转向盘和车速变化的简化模型关键参数辨识, 但其使用试凑方法进行辨识, 难以保证模型关键参数的准确性;麦莉等实现了几个侧向加速度下模型关键参数的标定, 但没有进行变载荷工况的研究;Saglam等利用ADAMS软件数据进行了乘用车简化模型参数辨识, 但未考虑车辆状态和载荷变化对模型参数的影响。上述研究均只对单车、线性区和定载荷进行参数辨识, 而未对挂车、非线性区和变载荷进行参数辨识。目前主要有4类参数辨识方法:****小二乘法、梯度校正法、****大似然法和遗传算法。****小二乘法存在数据饱和的问题, 以致辨识参数易陷入局部解;梯度校正法要求优化对象的梯度存在;****大似然法需要能写出输出量条件概率密度函数;遗传算法存在同时优化过多参数导致准确性差的缺点。因此, 现有参数辨识方法不能完全满足参数辨识准确性要求, 也无法满足模型关键参数需根据车辆载荷和工况改变而实时改变的要求。
针对这些不足, 本文中在分析厢式半挂车动力学基础上, 建立能够描述车辆运动特性且可实时计算的线性简化动力学模型, 并提出货物分布假设模型。在此基础上, 运用双模型与遗传算法相结合的方法离线辨识厢式半挂车简化模型关键参数, 并利用辨识出的不同侧向加速度和货物质量下的模型关键参数值绘制脉谱图。利用货物质量和侧向加速度值脉谱图可获得简化模型关键参数实时值, 利用关键参数实时值, 结合五自由度线性简化模型可实时表征车辆实际状态, 解决非线性区、大侧向加速度和变载荷下简化模型关键参数辨识问题, 可为模型参数估计及车辆稳定性控制提供基础。
厢式半挂车三、五自由度简化模型
为实现厢式半挂车包括侧翻控制在内的稳定控制, 需要建立简化模型, 并对简化模型中的关键参数进行辨识。根据简化模型参数辨识的需要, 建立了厢式半挂车三自由度横摆模型和五自由度横摆侧倾模型。本文中对五自由度横摆侧倾模型进行推导, 三自由度横摆模型则直接给出其状态空间标准形式。
厢式半挂车载质量变化大, 本文中利用厢式半挂车厢式载货的特点, 对其载荷在厢体中的分布进行了假设, 具体见*.2节。
简化模型
五自由度横摆侧倾简化模型由牵引车和挂车2个刚体组成, 其五自由度分别为牵引车质心侧偏角、牵引车横摆和侧倾、挂车横摆和侧倾。在建立动力学模型时, 有如下假设:①忽略转向系统的影响, 以前轮转角 (转向盘转角除以转向传动比) 作为模型输入;②不考虑空气动力的作用和路面坡度;③左、右轮胎载荷的变化不会引起轮胎特性和轮胎回正力矩的变化;④纵向速度恒定;⑤牵引车和挂车无俯仰运动;⑥在轮胎上没有制动力;⑦牵引车和挂车之间的铰接角较小;⑧牵引车2个驱动轴简化为单轴, 并且等效轴的位置为其几何中心;⑨挂车3个半挂轴简化成单轴, 并且等效轴的位置为其几何中心。
厢式半挂车横摆运动见图1。图1 中:m1, m2分别为牵引车和挂车质量;a为牵引车质心到前轴的距离;b为牵引车质心到后轴的距离;c为牵引车质心到第5轮的距离;d为挂车质心到挂车轴的距离;e为挂车质心到第5轮的距离;F1为牵引车前轴侧向力;F2为牵引车后轴侧向力;F3为挂车轴侧向力;F4为牵引车与挂车简化作用力;Γ 为铰接角;δ为前轮转角。
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厢式半挂车具有运输量大、运输成本低和所装载货物不易损坏等优点, 成为公路运输主力。但由于其体积大, 质心高, 载质量大且变化大, 同时, 牵引车和挂车之间相互耦合, 故****易发生侧翻、摆振和折叠等事故, 造成巨大损失。鉴于此, 厢式半挂车稳定性控制研究越来越受到重视。厢式半挂车稳定性控制依赖于简化模型的建立和模型中关键参数值的确定。简化模型算法简单, 便于移植到控制器中, 但如何实时获得关键参数成为简化模型准确表征厢式半挂车实时状态的关键。
Yu等进行了随转向盘和车速变化的简化模型关键参数辨识, 但其使用试凑方法进行辨识, 难以保证模型关键参数的准确性;麦莉等实现了几个侧向加速度下模型关键参数的标定, 但没有进行变载荷工况的研究;Saglam等利用ADAMS软件数据进行了乘用车简化模型参数辨识, 但未考虑车辆状态和载荷变化对模型参数的影响。上述研究均只对单车、线性区和定载荷进行参数辨识, 而未对挂车、非线性区和变载荷进行参数辨识。目前主要有4类参数辨识方法:****小二乘法、梯度校正法、****大似然法和遗传算法。****小二乘法存在数据饱和的问题, 以致辨识参数易陷入局部解;梯度校正法要求优化对象的梯度存在;****大似然法需要能写出输出量条件概率密度函数;遗传算法存在同时优化过多参数导致准确性差的缺点。因此, 现有参数辨识方法不能完全满足参数辨识准确性要求, 也无法满足模型关键参数需根据车辆载荷和工况改变而实时改变的要求。
针对这些不足, 本文中在分析厢式半挂车动力学基础上, 建立能够描述车辆运动特性且可实时计算的线性简化动力学模型, 并提出货物分布假设模型。在此基础上, 运用双模型与遗传算法相结合的方法离线辨识厢式半挂车简化模型关键参数, 并利用辨识出的不同侧向加速度和货物质量下的模型关键参数值绘制脉谱图。利用货物质量和侧向加速度值脉谱图可获得简化模型关键参数实时值, 利用关键参数实时值, 结合五自由度线性简化模型可实时表征车辆实际状态, 解决非线性区、大侧向加速度和变载荷下简化模型关键参数辨识问题, 可为模型参数估计及车辆稳定性控制提供基础。
厢式半挂车具有运输量大、运输成本低和所装载货物不易损坏等优点, 成为公路运输主力。但由于其体积大, 质心高, 载质量大且变化大, 同时, 牵引车和挂车之间相互耦合, 故****易发生侧翻、摆振和折叠等事故, 造成巨大损失。鉴于此, 厢式半挂车稳定性控制研究越来越受到重视。厢式半挂车稳定性控制依赖于简化模型的建立和模型中关键参数值的确定。简化模型算法简单, 便于移植到控制器中, 但如何实时获得关键参数成为简化模型准确表征厢式半挂车实时状态的关键。
Yu等进行了随转向盘和车速变化的简化模型关键参数辨识, 但其使用试凑方法进行辨识, 难以保证模型关键参数的准确性;麦莉等实现了几个侧向加速度下模型关键参数的标定, 但没有进行变载荷工况的研究;Saglam等利用ADAMS软件数据进行了乘用车简化模型参数辨识, 但未考虑车辆状态和载荷变化对模型参数的影响。上述研究均只对单车、线性区和定载荷进行参数辨识, 而未对挂车、非线性区和变载荷进行参数辨识。目前主要有4类参数辨识方法:****小二乘法、梯度校正法、****大似然法和遗传算法。****小二乘法存在数据饱和的问题, 以致辨识参数易陷入局部解;梯度校正法要求优化对象的梯度存在;****大似然法需要能写出输出量条件概率密度函数;遗传算法存在同时优化过多参数导致准确性差的缺点。因此, 现有参数辨识方法不能完全满足参数辨识准确性要求, 也无法满足模型关键参数需根据车辆载荷和工况改变而实时改变的要求。
针对这些不足, 本文中在分析厢式半挂车动力学基础上, 建立能够描述车辆运动特性且可实时计算的线性简化动力学模型, 并提出货物分布假设模型。在此基础上, 运用双模型与遗传算法相结合的方法离线辨识厢式半挂车简化模型关键参数, 并利用辨识出的不同侧向加速度和货物质量下的模型关键参数值绘制脉谱图。利用货物质量和侧向加速度值脉谱图可获得简化模型关键参数实时值, 利用关键参数实时值, 结合五自由度线性简化模型可实时表征车辆实际状态, 解决非线性区、大侧向加速度和变载荷下简化模型关键参数辨识问题, 可为模型参数估计及车辆稳定性控制提供基础。
厢式半挂车三、五自由度简化模型
为实现厢式半挂车包括侧翻控制在内的稳定控制, 需要建立简化模型, 并对简化模型中的关键参数进行辨识。根据简化模型参数辨识的需要, 建立了厢式半挂车三自由度横摆模型和五自由度横摆侧倾模型。本文中对五自由度横摆侧倾模型进行推导, 三自由度横摆模型则直接给出其状态空间标准形式。
厢式半挂车载质量变化大, 本文中利用厢式半挂车厢式载货的特点, 对其载荷在厢体中的分布进行了假设, 具体见*.2节。
简化模型
五自由度横摆侧倾简化模型由牵引车和挂车2个刚体组成, 其五自由度分别为牵引车质心侧偏角、牵引车横摆和侧倾、挂车横摆和侧倾。在建立动力学模型时, 有如下假设:①忽略转向系统的影响, 以前轮转角 (转向盘转角除以转向传动比) 作为模型输入;②不考虑空气动力的作用和路面坡度;③左、右轮胎载荷的变化不会引起轮胎特性和轮胎回正力矩的变化;④纵向速度恒定;⑤牵引车和挂车无俯仰运动;⑥在轮胎上没有制动力;⑦牵引车和挂车之间的铰接角较小;⑧牵引车2个驱动轴简化为单轴, 并且等效轴的位置为其几何中心;⑨挂车3个半挂轴简化成单轴, 并且等效轴的位置为其几何中心。
厢式半挂车横摆运动见图1。图1 中:m1, m2分别为牵引车和挂车质量;a为牵引车质心到前轴的距离;b为牵引车质心到后轴的距离;c为牵引车质心到第5轮的距离;d为挂车质心到挂车轴的距离;e为挂车质心到第5轮的距离;F1为牵引车前轴侧向力;F2为牵引车后轴侧向力;F3为挂车轴侧向力;F4为牵引车与挂车简化作用力;Γ 为铰接角;δ为前轮转角。
