黄亚成
关键词：电动汽车；
状态观测；
惯性参数；
双无迹卡尔曼滤波
1 引言
为了对分布动力结构汽车进行主动控制，需要对其行驶阶段的各项动力学参数开展精确采集与分析，但在信息测试过程中需要配备高成本的传感器检测设备，并且也无法满足信号可靠度要求，同时还需关注车辆质心偏角等指标[1-2]。
为了达到自动驾驶目标，需要设计合适的线控转向系统，当传统汽车发生转向系统的失效问题时，汽车只能进入减速状态并最终完成停车，不能对轨迹进行精确跟踪，甚至还会造成交通事故[5-6]。由此可见，如何调节转向系统故障容错能力已经成为一项关键措施。在分布结构电驱动汽车系统中可以设置多个电机形成横摆力作用再对转向系统横向偏差进行补偿，由此确保转向系统失效的情况下也可以保持设定轨迹路线行使，实现驾驶安全性能的大幅提升[7-8]。现阶段，已有许多国内外学者开展了车辆动力系统运行参数方面的观测分析，形成了Luenberger 观测器、二乘估计（RLS）、卡尔曼滤波（KF）、滑模测试（SMO）、非线性监测等不同类型的算法。由于载荷存在不确定的情况，这使得车辆惯性参数如质量、横摆转动惯量也发生改变，从而对整体操控性与结构稳定性产生明显影响，对车辆惯性参数开展实时监测也成为当前的一项重要信息分析工作[9]。
虽然目前已在车辆状态分析方面获得了一定的研究进展，但尚未针对车辆惯性参数开展深入探讨[10]。根据扩展卡尔曼滤波（EKF） 与RLS 估计得到加权值，同时引入混合动力电动公交车混合估计方法[11]。为能够对车辆动力惯性参数开展非线性评价，需要开发分布结构驱动力卡尔曼滤波（DUKF） 方法与观测系统联合系统车辆惯性监测。
2 车辆状态参数联合观测系统设计
针对车辆控制系统建立并联双无迹卡尔曼滤波（DUKF） 观测方法时，根据车辆信息测试结果构建非线性车辆DUKF 状态方程并建立分析算法。在分布结构驱动电动汽车传感器中，除了具备传统传感器惯性量参数如质心横摆角速度、纵向和侧向加速度以外[12]，还可以提供轮毂电机传感器进行车轮角速度测试，同时利用电压信号轮毂转矩与线控系统采集转向过程转角信号，图1 给出了电动汽车双无迹卡尔曼滤波观测器的具体结构，为车辆DUKF 观测器构建以下状态计算式和观测算法。
由于DUKF 算法属于一类递推形式的预估-校正算法，需采用离散化方法衬里车辆非线性动力学观测器。
扩展卡尔曼滤波（EKF） 方法已经成为汽车动研究领域获得广泛应用的非线性系统滤波技术，从本质层面分析，EKF 是对最优状态下的非线性系统模型实施Taylor级数一阶展开的过程，通过转换非线性滤波过程得到线性滤波结果， 经过线性化处理后形成了明显高阶项截断误差[13]；
UKF 属于非线性系统内进行统计特性分析的新方法，通过设定一组确定采样Sigma 点对概率密度分布结果进行近似后验证计算，同时利用Unscented 转换的方式来消除EKF 线性化过程产生的估计偏差，有效满足了车辆的非线性动力学评价要求。
3 仿真与分析
3.1 仿真工况
为电动汽车设计了一种外接分布结构驱动系统，并通过Matlab/Simulink 系统为电动汽车构建观测器，CarSim 和Simulink 之间的仿真通信利用CarSim-S 函数构成接口。进行仿真测试时，以高附着沥青路面作为车辆测试路面，初期质量1235 kg，横摆转动惯量2 030 kg/m2。
3.2 结果分析
为了评价DUKF 观测器进行车辆状态观测的性能，选择激烈的正弦转向工况作为测试条件，形成图2 的方向盘转角，之后通过双扩展卡尔曼（DEKF） 观测器开展比较。
图3、图4 显示了正弦转向过程的DUKF 和DEKF测试结果。分析图3、图4 可知，DUKF 和DEKF 两个观测器都可以实现车辆纵向速度和横摆角速度的稳定观测性能，都可以实现很低的状态观测误差，对局部区域进行放大分析可以发现，采用DUKF 方法进行观测得到的数据比DEKF 方法更加符合实际情况；
以观测器分析车辆质心侧偏角可知，DUKF 和DEKF 对于车辆质心侧偏角观测的结果存在较大误差，這主要是因为车辆系统没有设置模型动态特性引起的，也可能是受到不准确建模参数影响而降低滤波精度引起的结果，EKF 观测值与车辆真实状态之间存在明显偏差，DUKF 相对DEKF的观测误差显著降低，这可能是由于EKF 车辆动力学系统局部线性化处理时存在高阶截断误差。
4 结束语
本文开展电动汽车并联DUKF 状态观测器设计及转向工况分析，得到如下有益结果：
1）采用DUKF 方法观测数据比DEKF 方法更加符合实际情况；
2）DUKF 和DEKF 对于车辆质心侧偏角观测结果存在较大误差。
该研究有助于提高自动驾驶的稳定性，但存在对异常路况分析准确度不高的问题，期待后续引入深度学习算法进行加强。
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