汽车操纵稳定性研究方法探讨

汽车操纵稳定性研究方法探讨
摘要：本文综述了操稳性研究和评价的历史、现状和存在的问题，着重介绍了客观评价、主观评价、人一车闭环系统综合评价等几种评价方法，以及基于汽车一驾驶员一环境(道路)闭环系统、模糊逻辑控等几种研究方法。

提出了操稳性研究的发展趋势，这对全面了解汽车操纵稳定性问题具有指导和借鉴的作用。

关键词：操纵稳定性，历史，研究方法，评价，发展趋势
1操纵稳定性的研究历史和概况
对汽车操稳性的系统研究，早在20世纪3O年代就已经开始。

对车辆控制的重视导致对悬架和转向机构的运动学研究。

1925 年平顺性理论初步形成规模。

同年，Broulheit 在文章中首次提出侧偏和侧偏角的概念【Broulheit, 1925】。

1931 年，Becker、Fromm 和Maruhn在发表的文章中分析了轮胎在转向系振动中起的作用，进一步研究了轮胎特性【Becker,1931】。

对轮胎的研究使进一步分析车辆稳定性成为可能[1]。

20世纪50年代，建立简单的汽车动力学模型，研究人员开始从事汽车动力学性能仿真，分析汽车操纵稳定性。

19 世纪50 年代中期所作的研究工作为建立汽车数学模型打下基础。

对轮胎的基本了解使建立相对精确的轮胎数学模型成为可能。

20世纪60年代，开始从控制理论和振动理论出发，采用开环系统瞬态响应、系统特性分析和系统稳定性理论设计汽车的总成系统[2]。

但是，应用开环系统分析方法，仅用于分析汽车的方向稳定性条件，因为当时不知道如何评价汽车的开环特性和瞬态特性，很难直接在车辆设计中应用。

到20世纪70年代，安全实验车（ESV）研究计划实施，促使人们去研究之中实用方法，用来设计汽车的动力学性能。

这个阶段，各国主要采用系统工程学方法探索汽车动力学性能评价方法。

依据大量实验和理论分析，形成了以驾驶员主观评价为主，客观评价指标限制为辅的一整套主观评价设计方法[2]。

20 世纪70年代车辆动力学仿真模型变得更加复杂和真实。

这主要归功于计算机技术的发展。

以前的仿真工作都在模拟计算机上进行，它能解决实时动力学问题，但其致命缺点是不能解决非线性问题。

由于数字计算机逐步取代了模拟计算机和混合计算机，因而必须建立完全数字化的车辆动力学模型。

考虑到计算机的费用及计算速度，建立有效的计算机模型是必要的。

近年来，随着多体动力学的诞生和发展，汽车建模方法出现了新的改变。

由于对汽车模型的精确度要求越来越高，大型的多体系统动力学方程推导十分困难，因而通用的多体仿真软件（如ADAMS等）逐渐被应用。

应用多体仿真软件建模使将汽车每一部件看作是刚性体或弹性体，他们的连接是通过各种约束来描述，多体动力学软件自动生成运动和动力学方程，并利用软件内部的数学求解器准确的求解。

然而，多体模型包含的部件较多，有些参数难以测量，因而不能从整体上保证系统的准确性；另外，复杂的模型在计算机上求解时运行较慢，使得仿真运算有一定困难。

2操纵稳定性研究方法
随着汽车拥有量的增加和行驶速度的不断提高，汽车行驶的安全性越来越受到人们的重视，因而汽车操纵稳定性的研究是当前汽车研究中的一个热门和前沿的课题。

近年来，对汽车操纵稳定性的研究主要从如下三个方向展开：
2.1研究方法和评价方法的研究
(1) 基于“汽车一驾驶员一环境(道路)闭环系统"的汽车操纵稳定性研究。

20世纪60年代以前，汽车操纵稳定性的研究主要以开环研究为主，所谓开环研究就是把汽车作为一个开环控制系统，求出汽车行驶时的时域响应和频率响应特性，对系统进行稳态和瞬态分析，用横摆角速度频率响应特性、方向盘角阶跃输入下的稳态响应、方向盘角阶跃输入下的瞬态响应、不足转向特性和过度转向特性等等来表征汽车的特性。

按照这种方法研究汽车操纵稳定性，需要建立精确的汽车动力学模型。

因为有精确数学模型，能够得出精确的数字解，这些研究工作对车辆的设计、分析和评价车辆性能还是很有价值的。

人们提出了自由度越来越多的数学力学模型，同时也提出了各种评价指标来评价汽车的操纵稳定性。

然而，一个关键的问题是，通常不同的评价指标所得出的结论并不一致，甚至互相抵触，这些精巧的数学模型，是建立在汽车的理想化假设基础之上的，这种理想假设条件与实际汽车之间的情况是存在着差异(有时这种差异还很显著)的。

近年来，人们逐渐认识到，在汽车操纵稳定性的研究中，对驾驶汽车的驾驶者的特性缺乏基本的认识。

因而，人们只能知道汽车对一定的转向盘输入的响应如何，却难以断定整个汽车一驾驶员一道路系统的性能如何。

汽车操纵稳定性的研究必须基于汽车一驾驶员一道路闭环系统进行研究。

(2)基于模糊神经理论的汽车操纵稳定性的研究
模糊控制是建立在人类思维模糊性的基础之上的，模糊控制与传统的控制有着本质的区别，它不象经典控制那样需要精确数字所描述的传递函数，也不象现代控制理论那样需要用矩阵来表示的状态方程。

模糊控制的核心是在于它用具有模糊性的语言条件语句，作为控制规则去执行控制，而控制规则往往是由对被控制过程十分熟悉的专门人员给出的，所以模糊控制本质上是一种专家控制，这种控制充分反映了人类的智能活动。

在国外，神经网络和模糊控制理论在汽车操纵稳定性的研究较早，主要的研究方向为汽车操纵运动控制、车辆动力学、自动驾驶模型和驾驶员控制模型的研究。

(3) 基于虚拟试验技术的汽车操纵稳定性研究
虚拟试验技术是一种先进的以高性能计算机系统为支撑平台的计算机仿真技术，是随着计算机图形学、多媒体技术、人工智能、人机接口技术、并行技术、传感器技术等一系列技术的迅速发展而在上一世纪9O年代发展起来的新技术。

进行虚拟试验需要解决两个问题：一是根据研究对象的总体或某一部件的设计信息建立其能符合相应物理实验要求的“虚拟原型”或者数学模型；二是要根据物理实验条件建立起相应的“虚拟试验环境”。

对汽车操纵稳定性虚拟试验，需要建立汽车——驾驶员——环境的数学模型和建立虚拟试验场的虚拟试验场景。

由于虚拟试验技术具有易理解、可重复、无危险、低成本等特点，所以它在车辆工程领域的应用受到了世界各大汽车公司、大学和研究机构
的极大关注，其研究工作方兴未艾。

2.2主要评价指标和试验方法的研究
汽车的操纵性能应通过试验来进行测定与评价，性能评价的方法有客观评价法和主观评价法两种
(1)客观评价法
所谓客观评价法是通过实车试验，检测一些与汽车操纵稳定性有关的物理量，再与相应的标准进行比较而进行的评价，它主要包括ESV(实验安全车)和ISO(国际标准化)两种评价方法。

客观评价的主要评价指标有：横摆角速度(横摆角速度总方差)、侧向加速度(侧向加速度总方差)、前后轮侧向力(前、后轮侧向力系数总方差)、转向盘角速度(转向盘角速度总方差)、转向力(转向力系数总方差)等。

(2)主观评价法
所谓主观评价法即感觉评价，是让试验评价人员根据试验时对汽车操纵动作难易程度的感觉来进行评分的评价方法。

主观评价一般包括定性评价和定量评价两种。

定性评价是一种对多种汽车车型的相对排序；定量评价有两种：一是采用相对分数法，即首先确定一参考样车，其他车型的主观评价分数都是相对于样车而言的；二是绝对分数法，即把主观评价的结果用数值化的评分等级表示。

主观评价的主要评价项目有：直线行驶特性(包括转向回正能力、侧风敏感性、路面不平敏感性等)，行车变道的操纵性、转弯稳定性(包括转向的准确性、固有转向特性、转弯制动特性等)以及操纵负荷等。

由于在闭环系统中考虑了驾驶员的反馈作用，因而它更符合实际情况，但是，驾驶员的反馈作用十分复杂。

为此，80年代以来，人们一直致力于闭环系统的关键问题一对驾驶员的行为特性进行研究，并提出了各种驾驶员方向控制模型，其中较具代表性的是MacAdam 的最优预瞄控制模型和我国学者郭孔辉提出的最优预瞄加速度模型。

尽管对驾驶员--汽车闭环系统的研究取得了一定的进展，但还有许多问题有待于人们去解决。

2.3智能控制技术在汽车操纵稳定性中的应用
80年代中期，传统控制技术(是经典控制和现代控制理论的统称)的应用。

使汽车系统及其总成的性能有了较大的提高，相应地也暴露出一些不足。

人工智能的出现和发展，促进了传统控制向智能控制的发展。

90年代初，许多专家学者已经开始重视智能控制技术在汽车领域中的应用。

目前应用最为广泛的智能控制主要有模糊控制和神经网络控制.
l992年，Yester，J．L and McFall，R．H．将模糊理论运用到了1／4汽车模型主动悬架的控制策略中，将车身速度v、车身加速度a或悬架变形d作为模糊控制器的输入变量，输出为动力装置产生lN的作用力u，其控制原理如图1所示。

l992年，Moran and Nagai将神经网络理论应用于汽车主动悬架系统中，其控制原理如图2所示。