張 建，劉秋錚，王 康，劉 曄，李素文

(中國第一汽車股份有限公司技術(shù)中心汽車電子部，長春 130011)

2016193

基于懸架行程解耦的SUV路面不平度識別算法研究

張 建，劉秋錚，王 康，劉 曄，李素文

(中國第一汽車股份有限公司技術(shù)中心汽車電子部，長春 130011)

基于某SUV半主動(dòng)懸架測得的懸架動(dòng)行程信號，分析了幾種典型工況的懸架動(dòng)行程頻域特性；設(shè)計(jì)了基于車輛加速度的懸架行程解耦算法，以消除車輛慣性力引起的懸架行程變化對路面不平度識別的影響；提出了以設(shè)定的車輛行駛距離內(nèi)的懸架動(dòng)行程積分為指標(biāo)識別路面不平度的算法；最后進(jìn)行了實(shí)車道路試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的算法能有效辨識良好鋪裝路面和不平路面，且在車輛急加速，急制動(dòng)和急轉(zhuǎn)彎時(shí)不會(huì)造成誤識別。

SUV；路面不平度識別；懸架行程解耦；懸架模型

前言

車輛行駛環(huán)境在線識別在現(xiàn)代汽車系統(tǒng)中越發(fā)重要。良好鋪裝路面和不平路面都是SUV的常用行駛路況，路面不平度的在線辨識是SUV路面識別系統(tǒng)的重要組成部分。由于路面不平度對車輛行駛性能的重大影響，國內(nèi)外學(xué)者和汽車技術(shù)人員在路面不平度的識別方法上已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究[1]。文獻(xiàn)[2]中提出了一種基于懸架和車輪動(dòng)行程的路面不平度識別方法，這一研究基于頻域分析方法，辨識車輛以不同速度在不同路面上行駛時(shí)的路面顛簸。文獻(xiàn)[3]中研究了一種在懸架上加裝加速度計(jì)，從而進(jìn)行路面不平度辨識并進(jìn)行分類的方法，這一研究的辨識結(jié)果不受車速影響。文獻(xiàn)[4]中提出了一種基于單軸激光探測和定位裝置(laser detection and ranging，LADAR)的路面幾何形狀辨識方法。文獻(xiàn)[5]中則設(shè)計(jì)了一種基于車輪垂直動(dòng)載荷的路面不平度的識別方法。這些研究結(jié)果已經(jīng)在不同條件下得到了驗(yàn)證，但是在實(shí)用化中仍存在各自的問題，本文中的研究目標(biāo)是采用原車上已有的傳感器信號設(shè)計(jì)實(shí)用化的路面不平度識別算法，為了能夠適應(yīng)SUV的惡劣多變的行駛工況，算法要同時(shí)滿足實(shí)時(shí)性和精確性的要求，并且能夠處理各種特殊工況。

因此，本文中以某高端SUV為目標(biāo)車型，基于該車型上裝備的半主動(dòng)懸架所發(fā)出的懸架動(dòng)行程信號開展研究，分析了幾種典型工況下的懸架動(dòng)行程頻域特征，據(jù)此為消除車輛急加速、制動(dòng)或轉(zhuǎn)向時(shí)，簧載質(zhì)量加速度引起的慣性力導(dǎo)致的懸架行程變化對路面不平度識別效果的影響，從實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的角度分析了幾種懸架模型的估算性能，選擇合適的模型設(shè)計(jì)了懸架行程解耦算法；據(jù)此提出了路面不平度辨識指標(biāo)，并進(jìn)行了實(shí)車道路試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的算法能兼顧實(shí)時(shí)性和精確性的要求，有效識別良好鋪裝路面和不平路面，且在車輛急加速、制動(dòng)或轉(zhuǎn)向時(shí)不會(huì)出現(xiàn)誤識別。

1 懸架動(dòng)行程信號頻域特征分析

懸架動(dòng)行程實(shí)質(zhì)上是懸架系統(tǒng)在路面激勵(lì)作用下的響應(yīng)，雖然對于車輛系統(tǒng)而言，路面激勵(lì)難以實(shí)時(shí)獲取，但一般說來，不平路面的激勵(lì)遠(yuǎn)大于良好路面，因此導(dǎo)致的懸架動(dòng)行程也較大。目標(biāo)車型是一種高端SUV，4個(gè)懸架均為半主動(dòng)獨(dú)立懸架，針對目標(biāo)車進(jìn)行了水平良好路面上勻速直行、不平路面直行、水平良好路面上蛇行以及水平良好路面上急加速+急減速的道路試驗(yàn)，測取了各工況下懸架的動(dòng)行程，如圖1所示。采用FFT方法進(jìn)行懸架動(dòng)行程的功率譜估計(jì)，結(jié)果如圖2所示。

由圖1可見，車輛在不平路面上行駛時(shí)懸架動(dòng)行程遠(yuǎn)大于水平路面勻速直行工況，從圖2中也可明顯看出這一點(diǎn)，但車輛在良好路面上行駛且加速度較大時(shí)也會(huì)引起懸架大幅度波動(dòng)，其功率譜密度在一定頻段甚至高于不平路面的行駛工況。為了驗(yàn)證懸架動(dòng)行程與車輛加速度的關(guān)系，對水平路面蛇行工況的懸架動(dòng)行程和側(cè)向加速度進(jìn)行功率譜分析，結(jié)果如圖3所示。由圖可見，懸架動(dòng)行程與側(cè)向加速度在0.2Hz處均有很強(qiáng)的能量集中，說明此時(shí)懸架動(dòng)行程與車輛加速度有很強(qiáng)的相關(guān)性。可以使用車輛加速度對懸架動(dòng)行程進(jìn)行解耦，分離出路面不平造成的懸架波動(dòng)，從而進(jìn)行路面不平度的識別。

圖1 不同工況下懸架的動(dòng)行程

圖2 不同工況懸架動(dòng)行程的功率譜密度

圖3 水平路面蛇行工況懸架動(dòng)行程與側(cè)向加速度的頻域關(guān)系

2 懸架動(dòng)行程解耦算法

2.1 懸架動(dòng)行程分解

在半主動(dòng)懸架實(shí)測的懸架動(dòng)行程中減去由加速度估算得到的動(dòng)行程，即可得到由路面不平造成的懸架動(dòng)行程，實(shí)現(xiàn)懸架行程解耦：

zsus=zmea-zcal

(1)式中：zmea為由半主動(dòng)懸架發(fā)出的懸架行程測量值；zcal為車輛加速度造成的懸架動(dòng)行程計(jì)算值。

解耦懸架行程zsus即可用于路面不平度識別。

2.2 車輛加速度造成的懸架動(dòng)行程計(jì)算

懸架行程解耦所需的加速度導(dǎo)致的懸架變形zcal可采用車輛垂向運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型估算。考慮到車載控制單元的計(jì)算能力，需要對模型進(jìn)行簡化。由于當(dāng)車輛懸掛質(zhì)量分配系數(shù)接近于1時(shí)，可認(rèn)為前后軸懸掛質(zhì)量垂直運(yùn)動(dòng)相互獨(dú)立[6]，為有效反映車輛側(cè)傾剛度對懸架動(dòng)行程的影響，對前后軸分別采用1/2車輛振動(dòng)模型計(jì)算懸架行程，模型如圖4所示。

圖4 1/2車輛振動(dòng)模型

列出力和力矩平衡方程為

(2)

其中

zib=(zil+zir)/2,φi=(zir-zil)/B

1/2車輛模型將前后軸懸掛質(zhì)量分別計(jì)算，其中i=f表示前軸，i=r表示后軸。

簧載質(zhì)量mf和mr分別對應(yīng)汽車前軸或后軸的

等效集中質(zhì)量，即

(3)

ΔFil，ΔFir為單軸左右車輪車輛動(dòng)載荷，用下式計(jì)算：

(4)

由于路面不平和車輛加速度分別會(huì)對懸架行程造成影響，而本文中也是分別對其進(jìn)行考慮的，因此在估算車輛加速度造成的懸架動(dòng)行程時(shí)，可以假設(shè)路面是完全平整的，即假設(shè)路面輸入

qil=qir=0

(5)

式中：M為汽車總質(zhì)量；m為整車簧載質(zhì)量；mf，mr分別為前軸和后軸的等效集中質(zhì)量；a為汽車質(zhì)心到前軸距離；b為汽車質(zhì)心到后軸距離；L為軸距；B為輪距；h為汽車質(zhì)心高；e為簧載質(zhì)量質(zhì)心到側(cè)傾中心的距離；g為重力加速度；cil,cir分別為單軸左、右懸架阻尼；kil,kir分別為單軸左、右懸架剛度；Kfφ，Krφ分別為汽車前、后軸的側(cè)傾角剛度；φ為整車側(cè)傾角；φi為汽車單軸側(cè)傾角；zib為前后軸簧載質(zhì)量垂向行程；zil，zir分別為單個(gè)車軸上車身在懸掛點(diǎn)處的垂向行程；ΔFibl，ΔFibr分別為單軸左、右懸架力；ax為汽車縱向加速度；ay為汽車側(cè)向加速度。

不同整車裝載質(zhì)量和裝載位置可能會(huì)對計(jì)算過程略有影響，但考慮到每次車輛行駛過程中兩者的變化量一般較小，不會(huì)對估算結(jié)果有很大影響，因此本文中暫未考慮這一因素，假設(shè)車輛載荷狀態(tài)不變。

2.3 懸架動(dòng)行程計(jì)算算法驗(yàn)證

以左前懸架計(jì)算結(jié)果為例說明懸架動(dòng)行程計(jì)算算法的效果。圖5為蛇行工況下估計(jì)得到的懸架動(dòng)行程；圖6為急加速緊接急減速工況估計(jì)得到的懸架動(dòng)行程，可見該算法的估算結(jié)果非常接近實(shí)測值。

圖5 水平路面蛇行工況懸架動(dòng)行程計(jì)算

圖6 水平路面急加速+急減速工況懸架動(dòng)行程計(jì)算

3 路面不平度識別指標(biāo)的確定

懸架行程解耦后，可以應(yīng)用頻域分析方法進(jìn)行路面不平度的估計(jì)[7]，但是功率譜分析方法計(jì)算量大，不適合用于在線計(jì)算，因此有必要從懸架動(dòng)行程中找到能反映路面不平度特征的合適指標(biāo)[8]。由圖2可見，懸架動(dòng)行程信息中，絕大部分能量都集中在1Hz以下，這一方面是由于懸架振動(dòng)頻率本來就較低，由半主動(dòng)懸架發(fā)出的懸架動(dòng)行程又是經(jīng)過濾波處理后的信號，因此，可以用該信號的振動(dòng)能量(也即是1Hz以下的低頻振動(dòng)能量)來估計(jì)路面不平度。

此外，懸架動(dòng)行程的功率譜是時(shí)間譜，而路面不平度則是空間譜，需要考慮車速的影響。最后確定采用車輛每行駛1m的距離時(shí)，解耦懸架行程zsus的曲線與橫軸(行駛距離S)所圍成的面積Esus作為表征指標(biāo)，如圖7所示。

圖7 路面不平度指標(biāo)

4 道路試驗(yàn)研究

為驗(yàn)證算法的有效性，分別進(jìn)行了水平良好路面上勻速直行、不平路面直行、水平良好路面上蛇行和水平良好路面上急加速+急減速的道路試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如圖8～圖11所示。每個(gè)工況均以左前懸架動(dòng)行程和路面不平度指標(biāo)為例進(jìn)行說明。

(1)圖8為水平良好路面勻速直行工況的試驗(yàn)結(jié)果。試驗(yàn)車速為60km/h，可見車輛行駛平穩(wěn)，懸架動(dòng)行程很小，路面不平度指標(biāo)接近于0。

圖8 水平良好路面直行不平度辨識結(jié)果

(2)圖9為不平路面直行工況的試驗(yàn)結(jié)果。試驗(yàn)時(shí)在試驗(yàn)人員可承受的前提下保持盡量高的行駛車速，可見懸架動(dòng)行程劇烈變化，路面不平度指標(biāo)迅速上升，左前輪路面不平度指標(biāo)最高可達(dá)180。

圖9 不平路面直行不平度辨識結(jié)果

(3)圖10和圖11為水平良好路面蛇行工況及急加速+急減速工況的試驗(yàn)結(jié)果?？梢姶蠹铀俣葘?dǎo)致大幅度的載荷轉(zhuǎn)移，并將引起懸架動(dòng)行程劇烈變化，此時(shí)路面不平度指標(biāo)高于勻速行駛工況，但基本可以保持在5以下。

圖10 水平良好路面蛇行不平度辨識結(jié)果

圖11 水平良好加減速不平度辨識結(jié)果

5 結(jié)論

以某SUV為目標(biāo)車型，提出了基于懸架動(dòng)行程解耦的路面不平度識別算法，并進(jìn)行了道路試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明：以車輛每行駛1m的距離時(shí)，懸架動(dòng)行程曲線與橫軸所圍成的面積來表征路面不平度的指標(biāo)，該指標(biāo)可以有效反映路面不平特征；基于修正阻尼的1/2車輛振動(dòng)模型的懸架動(dòng)行程計(jì)算算法效果良好，據(jù)此可以實(shí)現(xiàn)懸架動(dòng)行程的有效解耦；所設(shè)計(jì)的路面不平度識別算法可以有效識別不平路面，且水平良好路面上的急加速、急制動(dòng)與急轉(zhuǎn)向不會(huì)造成算法的誤識別。

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A Study on the Road Roughness Identification Algorithm for SUVs Based on Decoupling of Suspension Deflection

Zhang Jian, Liu Qiuzheng, Wang Kang, Liu Ye & Li Suwen

R&DCenterAutomotiveElectronicsDepartment,ChinaFAWCo.,Ltd.,Changchun130011

Based on the dynamic suspension deflection signals measured on the semi-active suspension of a SUV, the frequency characteristics of its dynamic suspension deflection are analyzed. An algorithm for suspension deflection decoupling is devised based on vehicle acceleration to eliminate the effects of suspension deflection variation caused by vehicle inertial force on the identification results of road surface irregularity. Then an algorithm is proposed which takes the integral of suspension dynamic deflection in a preset driving distance of vehicle as an indicator of road surface irregularity identification. Finally a real vehicle road test for verification is conducted with a result showing that the algorithm devised can effectively distinguish between well paved road and rough road, and brisk acceleration, hard braking and sharp turning of vehicle will not result in misidentification.

SUV; road roughness identification; suspension deflection decoupling; suspension model

原稿收到日期為2016年7月4日，修改稿收到日期為2016年8月8日。