重型车整车道路模拟试验

重型车整车道路模拟试验
中国重汽技术中心柴春正王政于林涛李文英任松茂赵洁绪辉
[摘要] 道路模拟试验是在试验室模拟路面振动最先进的试验方法之一。

本文在以重型车为试验对象，完成了从道路谱采集到获取满足精度要求的最终驱动信号的整个道路模拟试验过程。

采用轮耦合连接，可以有效地防止车轮跳离托盘平面，消除由此而产生的非线性环节。

详细介绍了数据编辑处理的方法，采用数字滤波消除趋势项、毛刺和偏移等。

通过设置合适的红白噪声参数获取精确的系统模型，总结出了频响函数FRF、紧固件松动或脱落、作动器的伺服阀性能三大影响迭代质量的因素及其解决措施。

主题词：整车道路模拟，作动器，轮耦合连接，系统识别，迭代
引言
普通公路试验虽能真实反映汽车的实际使用状况，但需要消耗大量的人力和物力，而且试验周期长，试验条件很难控制。

为此，人们修建了集中各种苛刻路面的汽车试验场。

汽车试验场虽能在一定程度上节约了时间，加速了试验的进程，但仍不能满足日益发展的汽车工业的需要。

随着液压伺服设备和数字式程序控制器的产生，人们逐步建立了汽车室内道路模拟试验的方法。

汽车室内道路模拟试验运用的是RPC (Remote Parameter Control) 远程参数控制技术，其原理是将汽车近似看作一个控制系统，将车辆在室外道路行驶时的原始响应信号作为室内模拟试验所需要的期望信号，然后计算系统的频率响应函数，由此求得模拟试验的初始驱动信号；由于试验系统是非线性的，而上述频响函数矩阵的测定是基于系统为线性的，需要通过迭代逐渐修正初始驱动信号，从而得到模拟路面行驶所需的最终驱动信号。

本文在国内首次以重型车为试验对象，在安徽定远国家汽车试验场进行信号采集，对信号进行编辑、识别和迭代，尝试将前人在轿车、轻型车上的经验和方法移植到重型车上，全面分析重型车在道路模拟方面的特点。

具体工作涉及载荷谱的采集、轮胎耦合连接、道路谱的加速处理、系统识别和目标仿真。

1载荷谱的采集
我们去安徽定远国家汽车试验场进行载荷谱的采集，试验车辆为6×4牵引头重型载货车，该试验车辆经过2000公里磨合，试验状况良好，满载工况。

试验路段为上坡、下
坡、连接沥青、连接石块、扭曲、碎石、卵石、搓板、沥青病害、高速环路和蛇形路等。

试验前，我们检查减振器、汽车钢板弹簧限位块和轮胎的气压，确保它们处于正常的状态。

按照设计的装载要求，货箱装载13吨的配重块，并摆放均匀。

驾驶室副座由测量仪器和采谱人员模拟乘员重量，行驶时车辆保持恒速，配重块之间及配重块与货箱之间无撞击现象。

选取的迭代控制点应对路面不平度比较敏感，这样有利于提高信号的信噪比，同时还应靠近振动台上的作动器位置，将来有利于再现道路模拟试验。

为此，加速度传感器应尽可能安装在车桥上靠近车轮的位置。

考虑到车桥结构的复杂和可用空间的限制，对6个加速度模拟控制点的布置分别是中、后桥左右侧板簧座下正中位置，前桥上方左右侧板簧座夹紧螺栓外侧，这是前桥靠车轮最近的平整位置。

另一方面，我们从大量的桥壳疲劳试验来看，前、后桥的板簧座处是最容易发生断裂的部位。

采集信号过程中，要注意防止出现加速度传感器超出量程的现象，所以必须固定好传感器和信号线，将其所受干扰降至最低。

传感器或信号线出现问题，往往会导致信号失真，比如本应是高频的加速度峰值却错误地出现在低频的位置。

图1前桥左加速度传感器位置图2中桥右加速度传感器位置采集到加速度信号之后，我们当即检查各个通道的一致性和信号是否有奇异值，然后对加速度信号进行两次积分，求得位移信号。

如果位移信号多处存在突变，意味着未来的道路模拟试验中作动器将无法响应这类失真信号。

因此，需要就地重新采集，每种路段尽可能多采集几次。

我们的数采设备是比利时LMS公司的数据采集与分析系统，使用的软件是谱采集、通程验证和处理平台，可用于采集分析应变和加速度信号。

加速度传感器有ICP（内置电荷放大转换器式加速度传感器）和非ICP两种。

我们采用的是ICP方式，即加速度传感器是依靠集成在本体内的电荷放大转换器把质量块振动时冲击压电晶体产生的微小电荷量放大并转换成电压输送到信号调理和数据采集系统中。

电压量不易受导线的电容和阻抗等因素的影响，因此在1000Hz以下时导线长度可长达30～50米，这对车体较长的重型车布置信号线是相当方便的。

2 轮胎耦合连接
重型车道路模拟试验台是轮胎耦合连接，将车辆的轮胎用托盘限定于六个作动器上。

室内台架疲劳试验时，以位移控制的方式控制作动器。

在组成振动台的6个作动器按轴距、轮距调整到位并固定后，我们就开始试验车辆的放置工作。

由于试验车辆总长在10米左右，自重12吨，若采用轿车和轻型车那样开上振动平台的方式，不仅要求很大的转向空间，而且要求刚度、强度都很大的平台，这些都是不易实现的。

为此，我们采取把空车吊运到试验台上的方式。

驾驶室的座位上各放上70kg的袋装石子，以模拟采集信号时驾乘人员的重量。

何泽民先生认为如果输入激励过大，迫使轮胎跳离托盘平面，这样系统就会产生间隙。

间隙是一种十分严重的非线性环节，这个非线性环节无法用最小二乘技术的逼近法加以消除，因而系统的传递函数就会被破坏。

南京汽车研究所经过多次研究和改进，采用约束式轮连接方式。

这种连接方法，即用金属铰链把车轮和托盘连接在一起，同时具有轴连接的特点和轮连接的优点，见图3。

通过试验可以证明这种连接能有效地防止车轮跳离托盘平面，消除由此而产生的非线性环节，使得台架系统得以逼近最佳传递函数。

但此法用在重型车上有明显不足，原因是重型车吨位大，其轮胎受到的冲击力远远超过轻型车。

金属铰链与轮胎的接触面积过小，在剧烈振动下，金属铰链很快会发生移位和脱落，甚至断裂，需要重新安装，并调节其预紧力。

这是很繁琐的工作，耗费大量人力和时间。

我们改进的方法是用高强度尼龙带来代替金属铰链，见图4。

尼龙带与轮胎的接触面积大，不容易脱离轮胎，同时可避免金属铰链磨损轮胎的现象。

单根尼龙带承受10吨的瞬间冲击力，延伸率小，能使试验长时间地顺利进行。

图3 金属铰链连接轮胎和托盘图4 高强度尼龙带连接轮胎和托盘
3载荷谱的加速处理
道路谱的加速处理是应用疲劳损伤等效原理，进行频域分析，过滤和时间关联编辑，删除时域输入信号中的无损伤部分，从而加速试验。

经过加速后的信号与原信号相比，所产生的疲劳损伤基本一致，并且所产生的损伤分布也基本一致，这样就缩短室内台架试验的时间，同时保证路面振动对车辆的疲劳贡献。

这种再现的加速时间历程等效于在试车场进行的路试里程。

图5是重型车左前轮在高速环路的加速度信号，总长520秒，在114秒处存在奇异值，称之为野点。

这是因为突然发生的噪声干扰、信号丢失、传感器失灵等原因，使记录数据引进的假值。

将野点剔除，左右两端用半正弦连接起来。

此后，有必要仔细检查数据并用数字滤波消除趋势项、毛刺、偏移和零漂。

趋势项是因为存在系统性因素的干扰，测量记录就会呈现某种变化趋势，有可能使相关函数及功率谱密度产生畸变，甚至使低频谱值完全失真。

高频振荡叠加在输出波形上即可形成毛刺。

图5 左前轮的高速环路加速度信号图6 删除小量后的加速度信号下一步处理是同步删除各通道的小量，保持相位一致。

删除多少小量是非常关键的问题，需要丰富的经验。

删除少了，对缩短台架试验时间帮助不大，删除多了，能量损失过大，且在迭代时信号很难收敛。

国内有参考文献提出，加速处理后可把试验时间缩短20倍。

我们认为这是针对轿车和轻型车的做法，而对于重型车，最多能把原始信号缩短为原有的七分之一。

因此，我们舍去道路谱最大载荷的12%，把原始信号缩短为69秒，能量为原有的93.60%，见图6。

对于恶劣路面，为了能顺利地进行迭代，可以采用控制大量的方法，把加速度峰值控制在适当的范围内。

然后，把加速度信号双积分变成位移信号，一旦发现位移信号有不连续或突变，即返回到加速度信号的相应位置进行修剪。

此时的问题往往是位移信号出现低频大振幅，采用低通滤波是较好的解决办法，把局部加速度信号进行2HZ以下的滤波。

位移信号的平稳光顺对迭代时的收敛起着非常重要的作用。

数据处理常常不能一步到位，迭代中发现问题，还需回头再对原信号进行上述手段的处理。

在功率谱中可以发现，原始道路谱的能量通常集中在9到13HZ之间，加速后的道路谱能量会向高频段偏移，集中在18到23HZ之间。

车辆与道路响应的有效带宽是0到30HZ，能量向高频段偏移会导致两个问`题，一是收敛更加困难，二是最终获得的驱动信号将有一部份能量损失。

如果将起始频率设定在0.8HZ以上，可以有效地解决收敛问题。

至于能量损失，能否通过增大振幅来弥补。

这是难点，值得探讨。

图7 原始道路谱的PSD 图8 道路谱加速后的PSD
4系统识别
对试验系统施加预载，用红白噪声信号通过伺服控制系统驱动作动器，据此计算输入谱﹑输出谱和互谱，求得试验系统的频率响应函数(FRF)。

FRF=[G yu][ G uu]-1 (1)
G yu是输入-输出信号的互功率谱矩阵，G uu是输入信号的自功率谱矩阵。

对激励信号的要求是，在识别的频率范围内要具有足够的能量。

我们试验台的控制方式是位移控制，组成试验台的作动器难以在较高频率时保证大载荷重型车产生大振幅，因此在高频区用白噪声作为激励信号不能为系统提供足够的识别能量，而红噪声却可以满足这一要求。

这种由低频区的白噪声和高频区的红噪声组成的识别信号称为红白噪声信号，它能够在识别频带范围内提供足够的能量，从而来获得高质量的频响函数。

白噪声的能量大小是通过输入激励信号的STD（标准差）来控制的。

STD值越大则低频区的能量越大。

红噪声在每个倍频程都有恒定的能量水平，用公式可表示为： A～1/f n (2) 式中：A— 噪声的幅值，f — 噪声的频率，n是f的幂。

当n小于0.5时信号接近于白噪声，当该值大于0.5时将产生较强的衰减噪声谱。

从公式(2)看出，n越小能量越高。

比较STD和n对振动能量的作用，可知n的影响更为强烈。

在高频区(f≥2)，n减小将使振动能量呈指数级增长。

在低频区(0≤f≤2)， STD增大时会导致振幅的增大，但频率
很低，因此能量增长远不如n减小来得强烈。

试验中也能发现，STD=5，n=0.4的红白噪声比STD=10，n=1.7的能量强得多，用前者激励台架系统会振动强烈，很快就把紧固链条震松。

识别时最好别让n≤0.5。

红白噪声STD和n参数通常不能一次设置妥当。

根据我们的经验，在重型卡车识别时，激励信号的标准差STD为7左右，n可在1.2～1.7之间进行选择，这样得到初始识别信号。

用此红白噪声激励系统并采集响应信号，然后将响应信号与实际道路信号的功率谱密度(PSD)进行比较，由此调节STD和n的值，直到二者的PSD在形状和幅值上都尽可能地吻合。

在识别阶段，室内车辆的输出响应应与实际道路的响应水平相匹配，需要用接近实际量级的红白噪声来求取FRF。

通常经过3~4次识别即能获得比较理想的传递函数，虽然耗费一定时间，但能为接下来的迭代过程节省更多的时间，特别有助于恶劣道路谱的收敛。

图7 鱼鳞坑路信号与红白噪声的PSD比较图8 识别模型的相干性在计算FRF的同时，多重相干函数也被计算出来，如图8。

相干函数反映了系统没有外界噪声干扰时输出的谱密度与测量得到的输出的谱密度之比。

检查多重相干函数也能判断出测得的FRF的质量好坏。

理论上，相干性低可能是因为系统的非线性（如轮胎、液力减振器、钢板弹簧的干摩擦等）、测量结果中含有不相关的外部噪声信号或者出现了不相关的输入。

一般情况下，多重相干函数值大于0.8就可以认为求得的频率响应函数是可信的。

对线性度较差的重型车来说，多重相干函数值大于0.6也是合适的。

图9 前预测示意图图10 前预测示意图用前预测法和后预测法可判断识别模型的质量。

前预测法是把测量的响应和预测的响应进行比较，测量的响应是由驱动信号激励试验系统采集到的，预测的响应是通过系统模
型和驱动信号计算而来的。

在理想状况下，测量响应等于预测响应。

实际上，二者总存在
差别，从此差别中即能判断出模型质量的优劣。

后预测法是向系统输入计算出的驱动信号
并采集响应信号，然后用响应信号与逆系统模型(FRF-1)运算得到预测驱动。

预测的驱动与
计算出的驱动相比较，它们越接近，说明逆系统模型质量越好。

前预测工具能判断出FRF
模型的质量，后预测法却能判别对迭代起着更重要作用的逆模型(FRF-1)的质量。

因此，后
预测法更为重要。

XY直方图见图13和14，纵坐标是测量响应，横坐标是预测响应，理想的情况是一
条450的直线，图中点到450直线的距离表示误差，点越多越远则误差越大。

图11 针对鱼鳞坑路的前预测PSD 图12 针对鱼鳞坑路的后预测PSD
图13 针对鱼鳞坑路的前预测XY直方图图14 针对鱼鳞坑路的后预测XY直方图
5目标信号模拟
目标信号的模拟过程是根据逆频响函数和期望响应，计算生成道路模拟试验的初始驱
动信号，然后通过迭代逐步修正初始驱动信号，从而得到模拟路面行驶所需的最终驱动信
号。

(1) 当n=０时，X０=０和Y０=０，ε０=Y S-Y０=Y S，X1=X0+αFFT-1[H(f)-1FFT(ε０)] (3)
式中：FFT和 FFT-1分别为傅丽叶变换及其逆变换，H(f)和H(f)-1分别为系统的频响函数矩阵及其逆矩阵，X1和Y1分别为第1次迭代的驱动信号和响应信号，Y S为期望响应信号，α为衰减系数矩阵。

(2)计算第n次迭代的驱动信号X n ，用驱动信号X n驱动液压振动台，向重型车施加载荷，获得第n次迭代的响应信号Y n。

εn-1=Y S-Y n-1，X n=X n-1+αFFT-1[H(f)-1FFT(εn-1)] (4) (3) 计算第n次迭代的模拟误差δn。

当δn小于设定的误差限时，停止迭代，X n就是最终迭代计算出来驱动信号；否则令n=n+1，返回步骤，继续迭代。

δn=0.8×Σ[Y n(t)-Y S(t)]2/ΣY S2(t)+Max(∣Y n(t)-Y S(t)∣)/ Max(∣Y S(t)∣ (5) 为避免作动器强烈动作，对系统造成破坏，往往使频响函数的逆在低频段为零，这样容易引起低频成分的丢失，从而影响模拟效果，因此模拟时的起始频率一般取0.5Hz。

频率低于0.5Hz，车辆将无波动地沿路面前进，悬架系统没有响应。

截止频率的确定是根据大量采集到的道路加速度信号功率谱，可以发现能量的峰值出现在10Hz左右(浓缩后出现在20Hz左右)，车桥轴头的加速度信号的能量主要集中在30Hz低频范围以下。

这样车辆的有效带宽就确定为0.5～30Hz。

此外，对目标信号初始和结束部分需进行渐变处理。

通过比较响应信号和目标信号来监测模拟质量，在时域中有几种特征值可供参考，即Rms error／Rms target(目标信号与响应信号之差的均方根值与目标信号的均方根值的比值)、Rms measurement／Rms target(响应信号的均方根值和目标信号的均方根值的比值)、Min measurement／Min target(响应信号的最大值和目标信号的最大值的比值)、Max measurement／Max target(响应信号的最小值和目标信号的最小值之比值)。

在频域中，把被试车辆上某些测点的功率谱密度(PSD)与实际路面上的相比较，二者的形状与大小越接近则模拟质量越高。

图15、16、17、18都是以各种形式表示鱼鳞坑路浓缩信号的最终迭代结果。

图15是重点观察对象，从图中可以看出，迭代过程进展顺利，到第23步时，各个通道的加权误差均无明显的下降趋势，至此结束迭代。

除1通道的Rms error／Rms target为7%外，其余5个通道的均已达到5%，这样的迭代结果对于非线性度较强的三轴重型车（要求≤15%）来说已经很理想了。

图16，6个通道的Rms measurement／Rms target均为101%，完全满足大于等于95%的要求，属于比较理想的迭代结果。

图17中Min measurement／Min target即超调度为107%，图18中Max measurement／Max target即失调度为104%，都在要求的100%附近，表明模拟质量较好。

图15 Rms error／Rms target 图16 Rms measurement／Rms target
图17 Min measurement／Min target 图18 Max measurement／Max target
下面分别讨论影响迭代的几种因素：
(1) FRF对迭代的影响
在恶劣路段碎石路浓缩信号的迭代中，6个通道的白噪声参数STD均设为1.7，红噪声参数n均为0.5。

系统识别后，得到模型1，在整个有效频段内相干函数值都在0.8～1之间，理论上是比较理想的模型。

可用其进行迭代时，才进行到第二步，3和4通道即发生严重的发散现象，见图19。

弃用模型1，把6个通道的STD都设置为10，1和2通道的n设为1.2，其余通道的n都设为1.3，得到模型2。

模型2的相干性在高频段较差，其值仅在0.5～0.8之间，对于线性较差的重型车也是可以接受的。

用模型2重新对碎石路信号迭代，结果如图20所示，迭代顺利进行15步，误差达到14%，已满足重型车迭代误差小于15%的要求。

图19 碎石路面用模型1迭代时发散图20 碎石路面用模型2迭代时收敛
造成上述现象的原因是：模型1的识别信号的STD比模型2的小，而STD是用来控制低频带的能量幅值，因此模型1的识别信号在低频段提供的能量较小，该处的位移振幅值也相对较小，导致减振器、轮胎等非线性特征不能被充分识别出来，识别的结果当然是
相干性较好，可得到的模型显然是不适合用于像碎石路这种大振幅信号的迭代。

模型2的相干性看似变差，但其对应的PSD在由低到高的整个迭代频段内都与目标信号的PSD接近，但比较模型1和模型2的PSD可以发现，模型1的PSD只在高频段内与目标信号的PSD接近，在低频段内明显低于目标信号的PSD，而模型2对应的PSD在由低到高的整个迭代频段内都与目标信号的PSD接近。

(2) 紧固件松动或脱落带来的影响
图21是高速环路浓缩信号的迭代情况。

到第12步时发现5通道有发散趋势，经查看是链条松动所致。

紧固链条后，把迭代回退到未受松动影响的第9步。

未重新识别，仍使用松动前的模型，而紧固后的系统的传递特性与松动前的有所变化，同样的驱动信号产生的响应亦不同，新的误差等于新响应信号与目标信号之差，因此接下来的第10步即重新开始的第一步误差有明显的波动。

由于模型是合适的，经过误差纠正后从第11步开始误差就正常减小。

针对各通道误差减小快慢不一的情况，不断调整各通道的增益，使其同步减小，至第21步误差减小的趋势不明显，13%比较理想，因此结束迭代。

图22是迭代过程中1通道因尼龙带脱落而引起的发散现象。

图21 铰链松动对迭代的影响图22 尼龙带脱落引起的发散由上述现象可以得出结论：轮胎紧固件是必不可少的，松动或脱落会引起托盘与轮胎之间存在间隙，导致迭代结果的发散。

对于三轴重型车，两个前轮通过前桥相连，其中一个前轮紧固件出现问题势必影响另一个前轮；后面两桥是双连桥，共四个车轮，任何一个车轮紧固件出现问题均对其余三个有影响，而对两个前轮影响甚微。

为避免发散情况的出现，每天迭代前都要检查托盘限位装置和紧固链条(或尼龙带)的螺栓。

这些螺栓在台架振动中易发生松动、变形，甚至断裂，在恶化迭代效果的同时还会造成设备部件脱落和砸坏等危险。

一旦上述现象发生，需要花很多时间进行修复。

修复后系统的传递特性会发生较大改变，原来的模型不再适合，又要重新识别和迭代，浪费大量的人力和物力。

(3) 伺服阀能力的影响
图23是卵石路浓缩信号的迭代情况。

迭代至第9步时，第2通道(前桥右)的误差就不再像其它通道一样随迭代步数的增加而减小。

该通道上下方向的最大位移分别为37.58mm
和24.80mm，远没有达到作动器的振幅最大限值(±125mm)。

我们把此时的位移驱动信号取出来，用该信号驱动作动器，并同步采集位移响应信号和伺服阀驱动电流信号（以百分数表示）。

我们发现伺服阀驱动电流信号上下两个方向均达到100%，见图25。

把采集到的位移响应信号进行微分，得到速度信号（见图26），发现实际速度0.84m/s已到了性能的极限。

这种情况下2通道自然没有能力继续缩小迭代误差，这与其对应的作动器无预载能力相符。

我们把2通道目标信号局部点的幅值进行编辑处理，重新迭代，则该通道与其它通道一样收敛得很好，见图24。

图23 2通道的误差不再减小图24 2通道局部点编辑后的收敛情况
图25 伺服阀驱动电流信号图26 微分后得到的速度信号
6结论
目标信号模拟是在室内使被试车辆上控制点与实际路面上振动的功率谱相等，从而在试验台上再现路面的振动情况。

重型车的道路模拟比小轿车和轻型车相对困难，希望本次试验积累的经验能为今后其它重型车的道路模拟提供参考价值。

通过迭代获取的精确信号，可以用作车辆耐久性、平顺性和噪声测试等试验的驱动信号。

重型车整车道路模拟试验
作者：柴春正， 王政， 于林涛， 李文英， 任松茂， 赵洁， 绪辉作者单位：中国重汽技术中心
本文链接：/Conference_7486303.aspx。