转向稳定性（共5篇）
转向稳定性 篇1
0引言
以改善低速操纵灵活性和(或)高速行驶稳定性为主的四轮转向(four wheel steering,4WS)系统在20世纪80年代得到迅速发展,其中日本的Honda、Mazda、Nissan和Mitsubishi等汽车公司都推出了4WS车辆[1]。4WS控制方法 是通过调 节轮胎的侧向力来控制车辆的运动,但当侧向加速度超过0.4g时,轮胎侧向力趋近饱和状态,车辆进入了非线性工作区域[2],因此,可用0.4g的侧向加速度来界定4WS系统的有效工作区域。
针对4WS的控制算法研究一直在进行,从最早的基于车速的定比例前馈控制[1,3],到具有横摆角速度的反馈控制[1,3],再到基于现代控制理论的最优控制、基于H2、H∞、μ综合理论及滑模变变结构的鲁棒控制[4,5],最后还有 基于模糊 理论、神经网络理论的非线性控制[6,7]等,都有许多研究成果。但是,目前在4WS控制上还存在一些不足:1对后轮转角的范围没有明确界定;2很少顾及4WS系统的有效工作区域;3过于强调控制的鲁棒性而 忽视控制 的实用性。 本文着眼 于4WS车辆操纵稳定性的理论分析,以线性二自由度车辆模型为基础,以两种典型的控制算法为例, 从理论上对4WS车辆的特性进行研究。
1四轮转向的理论分析
研究和实验都证明,采用线性二自由度模型设计4WS控制器是合理的[8]。为了使公式具有统一的表达形式,设整车质心到前轴的距离为正, 到后轴的距离为负,则线性二自由度模型[9]可以写为
式中,m为整车质量;u为车辆纵向速度;L1、L2分别为整车质心到前轴和后轴的距离,则轴距为L1-L2;C1、C2分别为前轴和后轴的轮胎侧偏 刚度(左右轮胎 侧偏刚度 之和,均为正值);Iz为整车的横摆转动惯量;δ1、δ2分别为前轮和后轮转角,规定左转 为正,右转为负;β为质心侧 偏角;r为横摆角速度。
对式(1)进行Laplace变换并化简可得
对P1进行分析,可知
定义um为转折车速:
车辆的稳态侧向加速度为
以0.4g的侧向加速度来界定4WS系统的有效工作区域,由式(6)以及转向时侧向加速度大于零的条件可得后轮转角范围为
式(7)给出的后轮的最大转角范围并没有考虑具体控制算法,当考虑具体的控制算法时,后轮转角将小于式(7)给出的范围。
车辆稳态质心侧偏角为
车辆稳态横摆角速度为
以上分析同 样适用于 传统的前 轮转向 (FWS)车辆 (令δ2=0)。 以相同的 前轮转角 δ1(δ1>0)作为输入,当u≤um、δ2<0时,即车速小于转折车速、后轮与前轮逆相位转向时,由式 (7)~ (9)可见,4WS相对于FWS减小了车辆的质心侧偏角,增大了稳态横摆角速度和侧向加速度;u>um、δ2>0,即车速大于转折车速、后轮与前轮同相位转向时,4WS同样可减小车辆的质心侧偏角,同时降低横摆角速度和侧向加速度。 此特性不依控制算法而改变,反映了4WS系统的本质特性。另外需要指出的是,高速时后轮采用逆相位转向会使侧向加速度严重滞后[1,10],车辆容易出现急转现象。后轮与前轮逆相位转向或者同相位转向时仅能定性地分析稳态质心侧偏角及横摆角速度的变化,若要定量分析,则必须考虑具体的控制算法。 下面给出两种典型的控制算法,进一步讨论4WS系统的特性。
2两种控制算法的稳态分析
根据式(8),以稳态零质心侧偏角为目标设计后轮转角(称为算法一),可得
将式 (10)进行Laplace变化后分 别代入式 (2)和式(3)中,可得质心侧偏角及横摆角速度对前轮转角的闭环传递函数为
算法一实际上以车速及前轮转角作为变量来计算后轮的转角,并未考虑车辆的状态,当增加横摆角速度反馈后可设计出下面的算法二。
将式(1)的质心侧偏角微分方程重写为
令式(13)的质心侧偏角及其变化率都为零, 则可得后轮转角为
将式(14)进行Laplace变换代入原车辆方程式(2)和(3)中可得质心侧偏角及横摆角速度对前轮转角的闭环传递函数为
由式(12)和式(16)可知,两种控制算法稳态时的横摆角速度和侧向加速度均分别为
以0.4g的侧向加速度来判定车辆是否工作在线性区域,结合式(4)与式(18),可得出后轮转角的范围为
可见,两种控制算法稳态时的横摆角速度和侧向加速度是相同的,印证了4WS系统的稳态特性是不依控制算法的改变而改变的。两种控制算法的不同之处在于瞬态过程。
3四轮转向仿真分析
3.1特征根分析
车辆参数如表1所示。
系统的特征根反映了车辆转向的稳定特性, 当采用算法一时,特征多项式如下:
而当采用算法二时,特征多项式变为
车速由5km/h增至200km/h时,两种控制算法下特征根的分布如图1所示。
由图1可见,两种算法的特征根都在负半轴,即系统是稳定的。图1中箭头方向代表速度增加方向。对于算法一,低速时具有负实根,高速时具有一对共轭复根,即当车速从低速增至高速时,车辆由过阻尼系统转变为欠阻尼系统。 对于算法二,车辆一直处于过阻尼状态。
3.2稳态转向分析
图2是稳态侧向加速度小于0.4g的前提下, FWS和4WS前轮转角的界限曲线。两条曲线交点对应的车速为转折车速,um=42km/h。可见, 当u>um时,4WS的界限值大于FWS的界限值, 即较大的前轮转角才能使4WS系统进入非线性区域。
由图3可见,随着车速的增大,后轮转角由逆相位转向逐渐转变为同相位转向。为了保证高速情况下车辆都工作在线性区域,后轮最大转角就应该小于2.7°。
1.δ1=0° 2.δ1=1° 3.δ1=2° 4.δ1=3° 5.δ1=4°
由图4可见,对于FWS,随车速增大,侧向加速度迅速增大。而对于4WS,只要前轮转角输入小于3°,整个车速范围内车辆的侧向加速度一直都小于0.4g。可见较小的后轮转角介入,便可将车辆线性工作区域的车速提高。
1.δ1=0° 2.δ1=1° 3.δ1=2° 4.δ1=3° 5.δ1=4°
由图5可见,当u≤um时,4WS的横摆角速度大于FWS的横摆角速度,即表明当驾驶员以相同的横摆角速度进行转弯时,4WS下驾驶员对转向盘的输入转角要比FWS时小;当u>um时,情况相反,即驾驶员需多打转向盘来完成转向。
1.δ1=0° 2.δ1=1° 3.δ1=2° 4.δ1=3° 5.δ1=4°
图6给出了前轮转角为2°时,考虑轮胎侧偏角时的汽车转弯半径。可见,低速时4WS车辆的转弯半径小,从而提高了低速时的机动性,而高速时转弯半径大,即采用了同相位转向,提高了高速时的稳定性。
3.3角阶跃输入下的瞬态分析
首先分析4WS时算法一的瞬态特性。 采用前轮零时 刻角阶跃 作为输入,将式 (12)进行Laplace反变换,可得到算法一关于横摆角速度的二阶振动微分方程:
其中,固有频率ω0和阻尼比ζ分别为
同理,将式(16)进行Laplace反变换,可得到算法二关于横摆角速度的二阶振动微分方程为
其中,固有频率ω0和阻尼比ζ分别为
可见,两种控制算法的固有频率和阻尼比是不同的。
横摆角速度达到且不再超出稳态值的容许误差范围(稳态值95%~105% 之间)的最短时间τ 称为稳定时间。 从图7中可以看 出,当u≤um时,4WS控制算法一的稳定时间与FWS的稳定时间基本相同,而当u>um时,4WS控制算法一的稳定时间远大于FWS的稳定时间,其原因是同相位转向使横摆运动响应速度减小。 三者相比, 4WS控制算法二的稳定时间最 短。原因由图8可见,后轮先进行逆相位转向,使之快速响应转向盘输入,加快横摆运动,使稳定时间缩短,然后立刻转变为同相位转向,以提高车辆的操纵稳定性。
3.4频率响应特性
由图9可见,低频时,4WS算法一和算法二的横摆角速度增益比FWS的横摆角速度增益要小得多,即高速时后轮采用同相位转向,横摆角速度明显下降。相比来看,算法二的共振频率点较高,所以其对应的通频带较宽,从而保证了必要的反应速度。从相频图上来看,4WS算法一的相位滞后略大于FWS的相位滞后,其原因依然是高速时后轮直接进行同相位转向,减小了横摆响应速度。算法二相频特性的绝对值较小,所以其转向失真度较小。图10中给出的侧向加速度频率响应与横摆角速度有着相似的特性,不再赘述。
4结论
(1)后轮于转折车速前的同相位转向和转折车速后的逆相位转向提高了4WS车辆的低速机动性和高速操纵稳定性。以轮胎工作在线性区域为前提,给出了4WS后轮转角的范围,后轮转角不宜过大。
(2)4WS系统的稳态特性不依控制算法的改变而改变。控制算法二能够提高车辆的响应频率,使转向过程一直处于过阻尼状态,而且增大了频响带宽,减小了横摆角速度和侧向加速度的相位滞后角。
转向稳定性 篇2
车辆在道路上行驶时,常常会遇到前方道路突然出现障碍物、前车突然紧急制动等危险情形, 此时大多数的驾驶员往往会下意识地采取紧急转向的措施予以避让,由此引发车辆失控,进一步加剧了人员的伤亡和财产的损失。
近年来,随着道路运输业的迅猛发展,因驾驶员在高速行驶状态下紧急转向而引发的重特大道路客货运输事故时有发生。据公安部道路交通事故统计表明［１］,在2009~2013年间发生的105起重特大道路交通事故中,有17起事故中驾驶员存在高速紧急转向行为,约占重特大交通事故总数的16.19%。这17起事故共造成了231人死亡, 216人受伤。基于交通事故分析可知,如果驾驶员在高速行驶时采取紧急转向措施,极易导致车辆发生侧翻,特别是转向时的第2次大幅度回转运动［２］。
道路客货运输直接关系到人民群众生命财产和国家重要战略物资的安全,因此保证道路客货运输的安全是确保交通运输健康发展的重要前提。相对于微型车来说,大客车具有质心位置高、 整备质量大、体积大等特点,因而在紧急转向时更容易因转弯半径过小而瞬时产生过大的离心力。 客车车身在离心力的作用下发生侧倾,从而引起质心位置的偏移,导致客车出现侧滑、侧翻等失稳状态,进而引发交通事故。
国内外研究学者针对车辆的行驶安全性进行了大量深入的分析研究,很多学者定性或定量地分析了车辆结构［３］、道路环境［４］、路面状况［５］,以及行驶速度［６］等因素对车辆行驶安全性的影响, 也有部分研究学者基于车辆动力学模型,建立了车辆急转弯防侧滑、防侧翻的预测模型和控制策略,如PID控制、最优化控制、滑模控制、鲁棒控制等［２，７－１０］。而鲜有学者针对客车驾驶员的不同紧急转向操作研究,例如,客车驾驶员以不同的转向速度或转向幅度进行紧急转向,由此造成的对客车行驶安全性的影响进行研究。相关的研究表明,在低附着系数路面紧急转向时,车辆往往先发生侧滑,在侧滑的过程中容易因与路面的障碍物或路缘发生碰撞而发生绊倒型侧翻;而在高附着系数路面紧急转向时,车辆先发生侧翻［１１］。 为此,本文采用Trucksim仿真软件,以福田欧Ⅴ客车BJ6940为例,通过对客车驾驶员分别以不同的转向幅度或在不同的行驶速度下进行紧急转向时,车辆动力学变化特性的仿真试验,研究客车驾驶员的不同紧急转向操作对客车侧翻稳定性的影响,并建立不同紧急转向工况与车辆侧翻风险之间的量化关系。研究成果对于提高道路运输驾驶员的行车安全性,降低交通事故发生率有着重要的理论意义和工程应用价值。
1大客车紧急转向风险分析
1.1紧急转向大客车受力分析
客车驾驶员在高速直线行驶过程中若采取紧急转向操作,客车在离心力的作用下,受力特性会发生变化。若忽略轮胎侧偏特性、车桥侧倾等一些因素的变化,简化客车受力情况见图1。
图1中将xoy坐标系选于客车质心处,客车在x,y方向上的受力情况为
式中:Fｘ,Fｙ为客车在x,y方向上的受力,N; FＹｌ,FＹｒ为左、右轮所受的侧向力,N;Fｚｌ,Fｚｒ为左、右轮所受的垂直反力,N;mg为客车重量, N;Fｃ为车身所受离心力,N。
分别以左、右轮与地面的接触面中心点为矩心,客车所受的力矩为
式中:Mｒ,Mｌ为以左、右轮与地面的接触面中心点为矩心的力矩,N;B为轴距,m;φ为车身侧倾角,(°);hｒ为侧倾中心高,m;hｇ为质心高,m。
1.2紧急转向风险分析
当客车质心离心力大于左、右轮上的最大侧向力之和时,客车会发生向道路外侧的滑移。即客车发生侧滑的条件为
车身在离心力的作用下会产生侧倾角,当侧倾角过大而形成倾覆力矩时,车身开始以外侧车轮接地中心点为矩点发生翻转趋势。当内侧车轮离开地面时,是客车开始发生侧翻的临界条件。即客车发生侧翻的条件为
由式(4)可知,影响客车发生侧滑的因素主要有离心力和左、右轮所受的最大侧向力。由式(5) 可知,影响客车发生侧翻的因素主要有离心力和侧倾角。轮胎的最大侧向力取决于附着条件,侧倾角的大小取决于离心力,而离心力的大小主要取决于客车的行驶速度和转弯半径,因此,客车驾驶员若在高速行驶状况下紧急转向,往往因瞬间转弯半径过小而产生过大的离心力,从而引发客车的侧滑或侧翻。
针对紧急转向时客车驾驶员的不同紧急转向操作对应所产生的侧翻风险的大小,以选用轮胎载荷转移率LTR这个指标进行度量。LTR的计算公式为
式中,n为客车的车轴数。
LTR的值在[0,1]之间变化,LTR越接近0,表明客车发生侧翻的可能性越低;反之,LTR越接近1,客车发生侧翻的可能性越高［１２］。相关研究表明［１３］,采用LTR来评价客车发生侧翻的风险度具有较高的可信度,其可以用于表征客车的侧翻稳定性。
2系统建模和仿真试验设计
2.1系统建模
以福田欧V客车BJ6940为例,其主要的结构参数设置见表1。
采用Trucksim中的三维平整路面作为道路模型,仿真道路为车道宽度3.5m的直线路段。 采用鱼钩转向(fishhook)试验模拟客车驾驶员的紧急转向行为。仿真试验为开环试验,通过固定客车转向盘的转角输入来实现客车的紧急转向操作,转向盘转角输入与时间的关系见图2。
2.2仿真试验设计
《汽车操纵稳定性试验方法转向瞬态响应试验(转向盘转角阶跃输入)》(GB/T 6323.2- 1994)中规定,车辆进行瞬态横摆响应试验时,转向盘的转角速度应不小于200 (!)/s,因此选用500(!)/s的转角速度代表紧急转向。相关研究指出,干燥路面和湿滑路面的附着系数分别在0.75和0.4左右［１４］。由1.2节的论述可知,不同紧急转向操作对客车侧翻稳定性的影响程度,主要取决于客车行驶速度和转向盘转角幅度这2个因素。为了量化分析客车驾驶员在不同的路面条件下以不同的操作方式紧急转向对客车侧翻稳定性的影响,本文设计了如表2所列的仿真试验。
3仿真结果分析
3.1不同行驶速度下紧急转向仿真结果分析
在该仿真试验中,设定客车分别以80,90, 100或110km/h的行驶速度分别通过1段平直的干燥路段和湿滑路段时,皆以500(!)/s的转角速度、80!的转角幅度模拟紧急转向操作。
紧急转向过程中,客车的质心侧偏角随行驶时间的变化情况见图3。若质心侧偏角过大,易引起侧滑。从图3可知,客车驾驶员紧急转向时, 在相同的转角速度和转角幅度下,不论是在干燥路面还是在湿滑路面,质心侧偏角均与行驶速度呈正比,且客车在回转时的质心侧偏角要大于第1次转向时的角度,尤其是在湿滑路面上。另外, 在相同的行驶速度下,湿滑路面上产生的质心侧偏角显著大于干燥路面。表明紧急转向时,行驶速度越高,客车发生侧滑的风险也越大,且湿滑路面上发生侧滑的风险要显著大于干燥路面。
紧急转向过程中,客车的侧倾角随行驶时间的变化情况见图4。若侧倾角过大,易引起侧翻。 从图4可知,客车驾驶员紧急转向时,在相同的转角速度和转角幅度下,若在干燥路面上,侧倾角与行驶速度呈正比,且客车在回转时的侧倾角要大于第1次转向时的角度;若在湿滑路面上,侧倾角与行驶速度呈反比,且客车在回转时的侧倾角近似于第1次转向时的角度。另外,在相同的行驶速度下,干燥路面上产生的侧倾角显著大于湿滑路面。表明紧急转向时,干燥路面上发生侧翻的风险要显著大于湿滑路面,且行驶速度越高,发生侧翻的风险也就越大。
紧急转向过程中,客车的侧向加速度随行驶时间的变化见图5。若在干燥路面上,侧向加速度与行驶速度呈正比,表明行驶速度越高,客车越容易发生侧翻;若在湿滑路面上,随着行驶速度的增加,侧向加速度未发生明显的变化,表明客车发生侧翻的风险性受行驶速度的影响较小。综合图3-图5可知,客车紧急转向时,随着行驶速度的增加,在低附着系数路面上,客车易发生侧滑,反之在高附着系数路面上,客车易发生侧翻。
根据式(5)的侧翻稳定性的计算公式,通过仿真获取大客车前后6个轮胎的垂直载荷数据后, 计算LTR值来评价在不同行驶速度下进行紧急转向,大客车发生侧翻的风险性大小。不同行驶速度下紧急转向的LTR值见图6。
由图6可见,客车驾驶员紧急转向时,在相同的转角速度和转角幅度下,若在干燥路面上,随着行驶速度的增加,LTR值越趋向于1,表明客车的侧翻稳定性越趋向于降低,发生侧翻的风险度越来越高。若在湿滑路面上,随着行驶速度的增加,LTR值均在0.4附近变化,表明客车的侧翻稳定性受行驶速度的影响不大。
3.2不同转角幅度的紧急转向仿真结果分析
在该仿真试验中,设定客车以100km/h的行驶速度分别通过一段平直的干燥路段和湿滑路段时,在500(!)/s的转角速度下,分别以60!,80!和100!的转角幅度模拟紧急转向操作。
紧急转向过程中,客车的质心侧偏角随行驶时间的变化情况见图7。客车驾驶员紧急转向时,在相同的转角速度和行驶速度下,不论是在干燥路面还是在湿滑路面,质心侧偏角均与转角幅度呈正比,且客车在回转时的质心侧偏角要大于第1次转向时的角度,尤其是在湿滑路面上。另外,在相同的转角幅度下,湿滑路面上产生的质心侧偏角显著大于干燥路面。表明紧急转向时,转角幅度越大,客车发生侧滑的风险也越大,且湿滑路面上发生侧滑的风险要显著大于干燥路面。
紧急转向过程中,客车的侧倾角随行驶时间的变化情况见图8。客车驾驶员紧急转向时,在相同的转角速度和行驶速度下,若在干燥路面上, 侧倾角与转角幅度呈正比,且客车在回转时的侧倾角要大于第1次转向时的角度;若在湿滑路面上,侧倾角与转角幅度呈反比,且客车在回转时的侧倾角近似于第1次转向时的角度。另外,在相同的转角幅度下,干燥路面上产生的侧倾角显著大于湿滑路面。表明紧急转向时,干燥路面上发生侧翻的风险要显著大于湿滑路面,且转角幅度越大,发生侧翻的风险也就越大。
紧急转向过程中,客车的侧向加速度随行驶时间的变化见图9。若在干燥路面上,侧向加速度与转角幅度呈正比,表明行驶速度越高,客车越容易发生侧翻;若在湿滑路面上,随着转角幅度的增大, 侧向加速度未发生明显的变化,表明客车发生侧翻的风险性受行驶速度的影响较小。综合图7~图9可知,客车紧急转向时,随着转角幅度的增加,在低附着系数路面上,客车易发生侧滑,反之在高附着系数路面上,客车易发生侧翻。
根据式(5)的侧翻稳定性的计算公式,通过仿真获取大客车前后6个轮胎的垂直载荷数据后, 计算LTR值来评价以不同的转角幅度进行紧急转向时,大客车发生侧翻的风险性大小。不同转角幅度的紧急转向的LTR值见图10。
从图10中可知,客车驾驶员紧急转向时,在相同的转角速度和行驶速度下,若在干燥路面上, 随着行驶速度的增加,LTR值越趋向于1,表明客车的侧翻稳定性越趋向于降低,发生侧翻的风险度越来越高。若在湿滑路面上,随着行驶速度的增加,LTR值均在0.5附近变化,表明客车的侧翻稳定性受行驶速度的影响不大。
4结论
1)在高附着系数路面(如干燥路面)紧急转向时,行驶速度和转角幅度与客车的侧翻稳定性皆呈负相关关系。行驶速度越高,驾驶员转动转向盘的转角幅度越大,轮胎载荷转移率LTR越趋向于1,客车发生侧翻的风险度越高。
2)在低附着系数路面(如湿滑、冰雪路面)紧急转向时,行驶速度和转角幅度对客车的侧翻稳定性的影响不大,主要是影响客车的侧滑稳定性。 行驶速度越高,驾驶员转动转向盘的转角幅度越大,客车发生侧滑的风险度越高。
3)客车驾驶员在第2次紧急回转时所产生的车辆侧翻或侧滑风险要显著大于第1次紧急转向时所产生的车辆侧翻或侧滑风险。因此客车驾驶员应尽量避免在高速行驶状态下大幅度地急转、急回转向盘。
仿真结果表明,行驶速度和转角幅度对于紧急转向时的安全性有着显著的影响,降低行驶速度或减小转角幅度有助于提高客车紧急转向时的行驶安全性。因此,驾驶员在日常行车过程中,应杜绝在高速状态下紧急转向操作,以避免发生车辆失控、侧滑和侧翻等危险。
转向稳定性 篇3
近日, 中国移动600万台TD手机招标初评结果拉开了中国移动2011年TD终端发展的大幕, 在被称作3000万台终端需求的背景下, 产业链等到了TD商用以来的最大蛋糕, 特别是以国产力量为主的测试仪表产业在经历了艰难的起步后, 即将迎来市场甜蜜期, 但是测试要求的变化和更多厂商乃至先前在TD领域“很不积极”的厂商加入, 使得市场的竞争压力更大。同时, TD测试仪表产业还有缺失, 并且TD-LTE试验已经展开, 为了长期维持在此领域的优势, 国产厂商还需要更进一步。
市场空间大门槛依然存在
测试仪表对产业链发展作用不言自明, 因此当产业前景看好时, 厂商也会将目标锁定在这块市场, 目前TD终端测试领域状况正是如此。有数据表明, 未来3年通信仪表市场将呈现快速增长的态势, 全球仪表行业市场的每年增长率11%, 国内将达13%, 并且, 该行业是一个长期发展的行业, 移动通信的不断演进, 从3G到4G的研发甚至后续技术已在发展, 只要跟上步伐, 测试仪表行业会一步一步发展下去。
面对这样的增长空间, 包括老牌TD终端测试厂商如星河亮点和大唐移动、持观望态度的厂商如罗德与施瓦茨以及新兴加入的厂商如艾法斯等都开始发力。
艾法斯称其目前在TD测试仪表方面采取和星河亮点合作的方式, 为其终端测试仪表提供硬件平台和GSM方面的一致性测试系统, 而在TD-LTE方面, 其7100产品已经实现出货, 为一些芯片和终端厂商的研发提供帮助, 而且在中国移动研究院也有所使用。
大唐移动仪器仪表产品线总监孔飞在接受采访时表示, 大唐移动依托TD协议一致性测试仪表为突破口, 目前已经有了一定的销售规模, 后续将继续跟进其他产品线, 最终希望大唐移动仪器仪表产品线可以建立覆盖研发、测试、生产、认证等的产品体系, 成为有很强抵御风险能力的组织。在TD-LTE方面, TD-LTE终端协议一致性仪表已经于10月对外发布, IR接口仿真仪表正在研发和调试, 预计明年年底可以对外发布。
同时, 从目前TD终端产业来看, 终端质量还有待提升, 从测试来看这有多方面的原因, 首先是终端厂商没有投入太大的资源投入到测试环节, 加之测试仪表价格昂贵, 对投入有观望的态度, 造成终端质量得不到保证, 因此现在需要尽快推动终端厂商提升测试能力和测试条件, 在这方面, 相关政府部门已经对终端厂商提出了要求。
其次, 测试仪表的不完备也是原因之一, 纵观当前国内仪器仪表产业, 尤其在高端和核心仪表方面, 国内厂商的跟进几乎是空白, 更多的是边缘仪表的开发, 孔飞认为这是由于核心技术的缺失造成的, 国产厂商在技术积累、人才储备方面不足, 加之国外厂商基本已经划分了领域, 所以没有合适的切入点也无法进入。
为了突破TD测试仪表方面的短板, 在国外厂商积极性不高、现有国内厂商实力还不足的情况下, 亟需要一个强有力的厂商来参与并提供稳定的高性能的仪表促进终端产业的前进。孔飞表示大唐移动希望在高端的、能够打破技术垄断的、能够体现技术价值的领域体现自身价值, 目前大唐移动具有TD网络侧的经验, 在3GPP标准中也有很强的发言权, 因此将TD市场优势扩散到各个产业链包括测试仪表产业是大唐移动的优势和责任。
非信令测试渐成主流
从2008年试商用至今, TD终端环节的瓶颈逐一打破, 在此过程中, TD终端测试仪表可谓功不可没。如今, 当TD终端大规模商用的情况下, 测试仪表依旧将保证出厂终端的高性能及稳定性, 但是与此前不同的是, TD终端测试的要求发生了新的改变。
据相关测试仪表厂商人士透露, 目前运营商终端选型、认证机构以及研发机构对TD终端测试仪表的需求几近饱和, 而且这块市场本身就不会很大, 而在TD终端市场日渐膨胀, 以及相关部门对TD终端厂商提高终端测试水平等因素的促进下, 生产线对测试仪表的需求量将大大上升。同时, TD终端产业经过几年的发展, 生产线侧的终端测试不要经过信令模式下的测试, 测试仪表不需要仿真基站和网络的各种功能, 终端不需要完成基站注册、寻呼等呼叫和通话过程, 只需要进行射频的校准和硬件性能的描述。星河亮点技术经理付晨预计, “到明年年中, 整个生产线的测试将进入到非信令测试阶段。”
付晨还表示:“进入到非信令测试阶段后, 终端厂商或者代工厂商就可以大幅提高测试效率, 从而加快产品的上市时间, 同时测试仪表价格的见地大大减轻了厂商的负担。而信令测试只需要在对产品进行抽检时使用到。”GSM时代也是经历了这样的演进阶段。
同时, 稳定性是目前TD终端测试仪表的一大问题, 孔飞表示, 稳定性是一个长期积累的过程, 这需要多个方面的支撑, 首先是规范的流程控制, 构建流程控制所需要的成本和人员较高, 而目前厂商的规模还不够;其次, 需要完整的供应链体系;最后还需要核心技术, 目前仪表厂商的许多核心技术包括软件和硬件都是从国外购买, 再进行二次开发, 这样生产出来的产品很难保证不被某一个BUG影响而导致仪表不稳定。
link
大唐移动仪器仪表产品线
从2004年开始大唐移动就成立了TD终端实验室, 2006年为解决TD终端产业链中一致性测试仪表缺失的现状, 大唐移动毅然投入上千万元成立了专门的仪表开发团队, 承担了完善TD产业链仪器仪表研究的责任, 并且在形成初步的研究成果后, 以基本无偿的方式将相关成果共享给其它厂商。
转向稳定性 篇4
汽车行驶过程中，轮胎处于非线性状态，但在汽车转向稳定性分析的实际过程中，由于非线性模型计算量大，故常把非线性问题进行线性化处理[1,2]。轮胎非线性特性一直是学者们研究的热点。文献[3]应用考虑轮胎非线性特性的车辆模型设计了质心侧偏角观测器；文献[4]研究了高速转弯工况侧倾载荷转移及轮胎的非线性特性对整车操纵稳定性的影响；文献[5]基于轮胎非线性侧偏特性模型研究了汽车的操纵动力学问题；文献[6]在设计汽车状态的非线性观测器时考虑了轮胎侧向力非线性特性。
在转向过程中，汽车运动状态参数（如质心侧偏角、车身侧倾角等）会发生变化，而这些状态量是汽车稳定性控制系统中的重要控制变量。汽车高速转向行驶时轮胎力学特性处于强非线性状态，此时若将问题进行线性化处理会失去实际意义[7,8,9]。为分析转向盘力输入下轮胎侧向力对汽车高速转向稳定性的影响，本文建立了包括侧向运动、横摆运动、侧倾运动和转向系统转动的四自由度整车模型和非线性轮胎侧向力模型，并通过ADAMS和实车试验进行了验证。
1 整车动力学模型
针对转向盘力输入工况下的整车模型，本文作如下假设：(1)以小转角行驶，忽略内外车轮转角差别；(2)悬架特性在线性范围内；(3)不计空气阻力。取固定于汽车上的相对坐标系统，以静止时的重心铅垂线与前后侧倾中心连线的交点为坐标原点，以汽车纵向水平轴为X轴，方向向前，Y轴过原点垂直于X轴，且在水平面内以汽车左侧方向为正，Z轴过原点垂直于XY平面，坐标系符合右手定则，具体如图1所示。图中，vX为汽车质心纵向速度；vY为汽车质心侧向速度；aY为汽车质心加速度在Y轴上的投影。转向系统简图如图2所示。
根据达朗贝尔原理，列出车辆系统各平衡方程[10]。绕X轴的力矩平衡方程为
沿Y轴方向力平衡方程为
绕Z轴力矩平衡方程为
绕主销力矩平衡方程为
式中，IZ为整车绕Z轴的转动惯量；IX为悬架上质量绕X轴的转动惯量；IXZ为悬架上质量绕X、Z轴的惯性积；m为整车质量；ms为悬架上质量；v为汽车行驶速度；ω为汽车质心横摆角速度；为汽车车身侧倾角；β为汽车质心侧偏角；δ为汽车前轮转角；βf、βr分别为前后车轮侧偏角；a、b为整车质心至前后轴的距离；L为轴距；h为侧倾力臂；Kf、Kr分别为前后轮侧偏刚度；Cf、Cr分别为前后侧倾角刚性；Df、Dr分别为前后悬架侧倾角阻尼；Ef、Er分别为前后悬架侧倾转向系数；i为转向系总传动比；Dw为前轮回正力臂；Is为转向盘转动惯量；Iw为两前轮绕主销的转动惯量；ks为转向系统当量刚度；Cs为转向系统当量阻力系数；α为转向柱与Z轴的夹角；T为转向盘上的输入力矩。
2 非线性轮胎侧向力模型
对汽车转向稳定性的分析涉及复杂的轮胎多向受力运动特性，若要仿真大离心加速度下的操纵运动，必须考虑轮胎非线性特性[10]。轮胎侧向力是车轮发生侧向滑动时抵抗侧滑的反作用力，它是汽车实现独立运动所依赖的重要作用力，且轮胎侧向力对汽车转向行驶稳定性有着重要影响。
汽车正常行驶时，侧向加速度小于0.4g(g为重力加速度），侧偏角在较小范围内，可认为轮胎侧向力（FYf、FYr）与侧偏角（βf、βr）成线性关系[11]:
式中，kf、kr分别为线性轮胎侧向力模型时前后轮胎侧偏刚度。
汽车行驶过程中存在着弯道及倾斜路面，为避免因侧滑而产生交通事故，轮胎应提供足够的侧向力。设汽车以侧向加速度aY做圆周运动，则整车离心力为maY，且
式中，ρ为圆周运动半径。
假设同轴左右轮胎侧向力相等，则前后轴轮胎侧向力分别为
根据Fiala轮胎侧偏特性公式，设侧向力以地面附着力μmg（μ为路面附着系数）为饱和状态，以侧偏角的二次式近似表示轮胎侧向力[12?13]:
由此求得转向状态下单位侧偏角的侧向力，即非线性轮胎侧向力模型时前后轮胎侧偏刚度为
可得非线性轮胎侧向力为
将式（1）～式（4）整车系统转向行驶方程组中的Kf、Kr分别用kf和kr代替，可得到线性轮胎侧向力对汽车转向稳定性的影响。
3 数值仿真与虚拟样机试验验证
对汽车高速转向稳定性进行实车试验存在着较高的危险性，为验证分析结果的正确性，本节采用ADAMS仿真软件对样车进行虚拟试验验证，样车参数如表1所示。轮胎模型采用ADAMS中自带的Fiala轮胎模型。
首先对样车建立悬架、车身、转向等子系统模型；然后建立各子系统之间及各子系统与AD-AMS提供的实验台之间相互交换信息的输入、输出信号器“Communicator”；最后按系统组装成整车虚拟样机试验模型，如图3所示。
为分析轮胎侧向力对汽车转向行驶稳定性的影响，给转向盘一个iT=530N·m的力阶跃输入以模拟汽车转向行驶，取质心侧偏角、车身侧倾角和前轮转角为待求解状态变量。运用MAT-LAB对整车系统转向行驶方程组（式（1）～式（4））进行求解，以获得在线性轮胎侧向力模型和非线性轮胎侧向力模型下转向汽车各运动状态的仿真结果，并与ADAMS虚拟试验结果相比较。图4和图5分别是车速为60km/h和120km/h时转向汽车各运动状态的仿真结果及虚拟试验结果。图中，仿真结果Ⅰ为线性轮胎侧向力模型下所得结果，仿真结果Ⅱ为非线性轮胎侧向力模型下所得结果。
由图4和图5可看出，随着车速的提高，各运动状态响应幅度增大，波动剧烈，稳定时间变长，轮胎表现出的非线性愈明显，不同轮胎侧向力模型下仿真结果差别很大。且非线性轮胎侧向力模型下仿真结果与ADAMS虚拟试验结果吻合程度较好，说明采用非线性轮胎侧向力模型，特别是高速时能获得更准确的汽车运动状态分析结果。
为了更加直观地比较汽车转向时应用不同轮胎侧向力模型对汽车转向稳定性的影响，定量比较两种轮胎模型（分别简称为线性模型和非线性模型）下分析结果的准确性，本文给出了仿真结果相对于虚拟试验结果的平均绝对误差和均方根误差，如表2和表3所示。
表2和表3结果表明，在同等条件下，采用非线性轮胎侧向力模型时仿真结果的平均绝对误差都能控制在状态幅值的10%以内，精确度高于采用简化线性模型时的相应仿真结果，特别是在高速转向工况下。由以上对比结果可知：非线性轮胎侧向力模型能更准确地反映出高速转向行驶运动状态，采用非线性轮胎侧向力模型分析和设计汽车转向稳定控制系统更具有实际应用价值。
4 实车试验验证
为验证仿真分析结果进行了蛇形线实车试验，并将试验结果与非线性轮胎侧向力模型下的仿真结果进行了对比。在试验车上安装角速度垂直陀螺仪用以测定汽车横摆角速度、侧向加速度和车身侧倾角，安装非接触式速度传感器（其连接方式见文献[14]）用以测量汽车纵向速度、侧向速度。高速下进行蛇形试验不仅对驾驶员的技术要求比较高，而且具有一定的危险性，根据试验规定最高蛇形试验车速不得高于80km/h，本试验中车速为50km/h。图6中分别给出了汽车质心侧偏角、车身侧倾角和前轮转角仿真结果和试验结果的对比。
从图6可看出两者之间趋势一致性较好，略有偏差存在；产生偏差的原因主要在于所用整车模型及非线性轮胎侧向力模型在模拟汽车受力及轮胎力学特性时与实际状况有一定的差异。
5 结束语
为分析轮胎侧向力对汽车转向稳定性的影响，采用四自由度整车动力学模型及非线性轮胎侧向力模型进行了仿真研究，并通过虚拟试验和实车试验进行了验证。研究结果表明，基于非线性轮胎侧向力模型的仿真结果与试验结果较为相近，且趋势一致性较好，能更真实地反映各运动状态响应。随着车速的提高，线性轮胎侧向力模型仿真结果偏离虚拟试验结果程度愈加明显，特别是高速行驶时。研究结果为重型商用车转向行驶安全控制系统的设计和分析提供了理论依据和研究方法。
摘要：为分析轮胎侧向力对汽车转向稳定性的影响,建立了非线性轮胎侧向力模型并通过四自由度整车动力学模型计算了不同车速下汽车质心侧偏角、车身侧倾角和前轮转角响应。基于ADAMS的虚拟试验和实车试验结果表明:汽车高速转向行驶时,非线性轮胎侧向力模型能更准确地反映出汽车运动状态的响应,各状态响应的平均绝对误差能控制在相应状态幅值的10%以内。研究结果对汽车稳定性控制系统的设计具有理论指导意义。
转向稳定性 篇5
汽车操纵稳定性试验中[1],驾驶员要对方向盘进行控制、输入转角。依靠人为控制方向盘转角输入,不具有精确性、可重复性,人为失误会对试验结果造成影响,进而影响对汽车稳定性的客观评价[2]。转向机器人用于替代驾驶员控制方向盘转角的输入,可以保证输入转角的精确性、可记录性、可重复性,排除驾驶员主观因素对试验结果的影响,完全客观地评价车辆操纵稳定性。
本文基于汽车操纵稳定性试验中方向转角输入的要求,在已完成设计转向机器人机械部分的基础上,展开转向机器人控制器设计、控制器软件部分设计和转向机器人转角跟踪试验。试验结果表明,所设计的转向机器人可以代替驾驶员完成对方向盘转角的输入。
1 转向机器人设计原理和技术要求
在汽车操纵稳定性试验中,要实现转向机器人代替驾驶员精确操纵方向盘的功能,转向机器人结构需包括动力部分、传感器测量部分、实现到方向盘的动力传递部分(机械模块)。转向机器人主要由电机(内含减速机构的直流无刷电机)[3]、电机与方向盘的连接装置、驱动控制器以及方向盘转角、转矩等测量单元组成(见图1)。
转向机器人应用于汽车操纵稳定性试验中代替驾驶员操纵方向盘,控制方向盘转角输入。转向机器人要达到2个基本技术指标:输出足够大的转矩和实现转角跟踪。转向机器人控制器实现对目标输出转角的跟踪,在试验中按试验要求精确控制转角输入。
2 转向机器人控制器设计
转向机器人设计主要包括转向机器人机械模块设计和控制器模块设计[4]。转向机器人通过所编写控制程序控制,即可代替驾驶员对方向盘进行控制[5]。本文在已经设计完成的转向机器人机械部分基础上,对转向机器人控制器设计进行研究。转向机器人机械部分包括:电机、电机与方向盘连接装置、方向盘转角、转矩等测量单元等(见图2)。
转向机器人控制器包括以下几个主要部分:电机驱动控制电路[6]、CPU外围电路部分和信号输入调理部分。传感器信号输入到信号调理电路,经过调理的信号输入到CPU进行分析处理,CPU发出电机驱动信号输入到电机驱动电路,最终驱动电机工作(见图3)。图2转向机器人
2.1 CPU外围电路部分
控制器中,CPU选择飞思卡尔HCS12系列的MC9S12XS128,该CPU具有很好的数据处理功能[7]。MC9S12XS128外围电路中,供电电压是5V,驱动晶振是32MHz(见图4)。
2.2 信号输入调理部分
信号调理部分主要为信号滤波电路和跟随电路。传感器信号会受到很多因素干扰,故在信号输入到CPU之前要对其进行滤波处理,以去除干扰,保证信号准确性。控制器中的信号输入调理部分滤波采取RC串联低通滤波电路(见图5)。信号调理电路中设计跟随电路,进行阻抗匹配,使得输入阻抗很小,保证在多路开关切换过程中噪声强度大大降低(见图6)。跟随电路采用芯片LM310,工作电压5V。
2.3 电机驱动控制部分
为满足汽车操纵稳定性试验对转矩的要求,转向机器人选择48V直流无刷电机。驱动控制电路基于MC33033无刷直流电机控制芯片和MOSFET驱动芯片IR2103S设计[8],每个IR2103S可以驱动一对MOSFET。驱动电路中,MC33033根据电机转子位置传感器输入的信号产生控制逻辑信号,控制3个IR2103S芯片,IR2103S控制无刷直流电机三相电压的输入,进而控制电机转动。可通过调节MC33033的PWM口输入的PWM占空比调节电机转速[9]。控制器驱动电路中MC33033和IR2103S的连接电路(见图7,8)。MC33033具有过流保护功能,它的12引脚电压超过一定值(100m V)时,MC33033会停止工作。在电机驱动电路中,MC33033的12引脚通过一个小阻值电阻连接到电机驱动电路回路中,当电流过大时驱动控制电路就会停止驱动电机[10],以实现过流保护的功能。
2.4 控制算法选择
选择模糊PID控制算法,以实现转向机器人对目标转角的良好跟踪性能。将传统的PID控制与模糊控制相结合,利用模糊推理原则,对PID参数Kp、KI、KD进行在线调整,满足不断变化的误差对控制参数的要求(见图9)。应用模糊PID控制算法[11],在Code warrior中进行编程,控制器可以使转向机器人实现对目标转角快速而准确的跟踪。
3 转向机器人试验测试
转向机器人(机械部分和控制器)要具有良好的转角跟踪性能和足够的力矩[12](见图10)。在设计中通过对电机功率和内部减速机构的选择,可以满足转向机器人的力矩要求[13]。汽车操纵稳定性试验中,驾驶员对转向盘施加力矩一般不会超过20Nm。本文中设计的转向机器人选择的电机(内含减速机构)额定功率350W、输出额定扭矩20Nm,能够满足要求。
为满足目标转角的跟踪性能要求,除对硬件设计的精确要求外,还要考虑到控制算法的选择和软件编程[14]。在Code warrior中进行编程,采用模糊PID控制策略,对转向机器人进行简单的转角跟踪试验(见图11)。图11中虚线是目标转角,实线是转向机器人输出的转角,从图中可看出,实际输出转角和目标转角之间误差很小,转向机器人转角跟踪性能良好[15]。
4 结论