考虑复杂激励条件的分布式驱动电动汽车路面附着系数自适应估计方法

路面峰值附着系数是实现车辆高品质运动控制的关键参数,参数估计的精度与实时性会极大地影响控制的效果,而多数动力学估计算法受限于车辆的激励条件,难以达到满意的估计效果.设计一种模糊自适应路面附着系数融合估计方法,充分利用车辆纵侧向激励,以实现算法对车辆不同行驶工况的估计适应能力.分别设计不同激励条件下的路面附着系数估计方法,通过车辆状态参数判断满足的激励条件,模糊推理出当前纵侧向轮胎力所能达到的极限,并据此设计融合观测器进行估计结果融合.多工况仿真和实车试验的结果表明,融合观测器在高低附路面下和不同轮胎力激励时能快速估计出路面的峰值附着系数,估计精度较高,同时对轮胎力纵侧耦合的工况具有一定的鲁棒自适应性.