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电动车窗防夹系统的建模与实现
资料介绍
电动车窗防夹系统的建模与实现
针对电动车窗防夹系统的功能需求, 给出了电动车窗防夹系统的物理模型, 并建立了电动车窗防夹 控制系统的二阶控制模型, 提出了简易的控制系统估计器;设计并实现了基于 LIN总线的电动车窗防夹系统。 实验 结果证明, 针对相应结构的车窗, 该算法具有较高的自适应性, 并具备稳定性好、可行性高、成本低等特点。
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（完整内容请下载后查看）DOI :10.19562/j .chinasae.qcgc.2008.06.018
2008年(第 30卷)第 6期
汽ꢀ
车ꢀ工ꢀ程
AutomotiveEngineering
2008(Vol.30)No.6
2008121
电动车窗防夹系统的建模与实现
戴国骏 , 张 ꢀ翔 , 张怀相, 李二涛, 曾 ꢀ虹
(杭州电子科技大学计算机应用技术研究所 , 杭州 ꢀ
310018)
[ 摘要] ꢀ针对电动车窗防夹系统的功能需求, 给出了电动车窗防夹系统的物理模型, 并建立了电动车窗防夹
控制系统的二阶控制模型, 提出了简易的控制系统估计器;设计并实现了基于 LIN总线的电动车窗防夹系统。 实验
结果证明, 针对相应结构的车窗, 该算法具有较高的自适应性, 并具备稳定性好、可行性高、成本低等特点。
关键词:电动车窗;防夹系统;LIN总线;滤波算法
ModelingandImplementationofPowerWindowAnti-pinchSystem
DaiGuojun, ZhangXiang, ZhangHuaixiang, LiErtao＆ ZengHong
InstituteofComputerApplicationTechnology, HangzhouDianziUniversity, Hangzhouꢀ
310018
[ Abstract] ꢀInviewofthefunctionrequirementsofpowerwindowanti-pinchsystem, aphysicsmodelanda
second-ordercontrolmodelforthesystemaresetupwithacorrespondingparametersestimatorproposed.Then, a
powerwindowanti-pinchsystembasedonLINbusisdesignedandimplemented.Thetestresultsshowthatthepro-
posedsystemhashighadaptability, stabilityandfeasibilitywithlowcost.
Keywords:powerwindow;anti-pinchsystem;LINbus;filteringalgorithm
总线的电动车窗防夹系统上的实验结果。
前言
1ꢀ模型建立
具有防夹功能的电动车窗由控制系统和传动机
构组成 , 传动机构由电机和机械升降机构两部分组
成 。防夹电动车窗控制系统通过一定的算法结合传
感器信号进行位置探测和防夹判断, 该控制系统的
核心技术是车窗定位和防夹算法。
1ꢁ1ꢀ防夹估计器的状态模型
线性直流电机的等效控制模型[ 1] 如图 1所示 。
防夹算法设计过程中要解决的主要问题是 :
(1)在探测区域 (4 ～ 200mm)内精确地探测出并迅
速释放障碍物 ;(2)保证被夹障碍物的最大受力小
于 100N;(3)消除防夹电动车窗机械参数及电气参
数随着使用时间变化 (老化 、变形、磨损等 )对防夹
算法的影响 ;(4)消除环境的变化 (温度、湿度、结冰
等 )对防夹算法的影响 。
图 1ꢀ
线性化直流电机控制模型
作者分析了防夹电动车窗控制系统的功能需求
及设计难点, 对系统建立了控制模型, 提出了基于
从图 1可以得出:
ω(s)
H滤波的防夹控制算法 , 最后设计了基于虚拟仪器
∞
1
=
(1)
T(s) Js+B
的 PC机数据采集软件 , 并给出了该算法在基于 LIN
m
原稿收到日期为 2007年 7月 19日, 修改稿收到日期为 2007年 10月 8日。
ꢀꢀ
· ꢀ540·
汽ꢀ车ꢀ工ꢀ程 2008年(第 30卷)第 6期
T =TꢂT=TꢂTꢂT ꢂT
(2)
H滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法更有效[ 2 ꢂ4]
。
m
c
d
c
p
w
v
∞
2ꢁ2ꢀ基于 H 的防夹估计器
式中 T为障碍物转矩 , T为克服车窗重力的转矩 ,
∞
p
w
基于采样时间 t, 状态空间方程式(7)的离散状
T为振动转矩 。
v
s
态空间为
x =Υx+ΓU +Γu
汽车行使过程中路面状况复杂, 因此振动转矩
T的模型很难建立。不失一般性 , 假定振动转矩 T
k+1
k
c
c
k
v
v
(8)
引起的转速变化是未知的 , 并定义为外部噪声 u。
y=Hx+ν
v
k
k
k
ꢂ1
ꢂ1
根据式 (1)和式(2)推出
其中 Υ=L (sIꢂF) t=t, L为拉普拉斯算子;
s
t
s
B
1
1
·
Γ =∫Υ(τ)Gdτ;
c
0
c
ω=ꢂ ω+ Tꢂ (T+T)+u
(3)
(4)
p
w
v
J
J c
J
s
t
Γ=∫Υ(τ)Gdτ。
0
由图 1可以得到
对于系统模型式(8), 如果驱动电压 U的浮动
c
K
t
可以忽略, 则输入电压可以默认为常值 。因此, 可以
T=
(U ꢂKω)=KI
c
c
e
tm
Ls+R
m
m
利用递归离散 H滤波算法来设计防夹估计器 。
∞
T的参考位置为车窗底部 , 并与车窗位置基本
w
测量方程为
ꢃ
ꢃ
x =x +K (yꢂHxꢃ
)
(9)
成正比关系 , T是在有障碍物时突然产生的, 并随
p
k k
k kꢂ1
f, k
k
k kꢂ1
～
～
障碍物类型的不同而变化 。实际上, 除了在车窗升
至顶端位置时 , T总是小于 T。在障碍物被夹时 ,
T
ꢂ1
e, k
P =P
ꢂPk kꢂ1 H R HP
(10)
k k
k kꢂ1
k kꢂ1
～
～
～
～
w
p
ꢂ1
T
其中 R =R +HP
H , H =[ H ꢀ
L] T,
e, k
k kꢂ1
转矩的变化率和没有障碍物时转矩的变化率相差较
～
1
0
0
大 , 因此可将这些转矩描述为单个状态变量 T。
R=
2
ꢂγI
T=T+T
(5)
p
w
H滤波增益 K 为
∞
f, k
外部干扰转矩 T的变化切实反映了车窗的位
ꢂ1
ꢂ2
T
ꢂ1
T
·
K =(P +γ LL) H
(11)
f, k
k k
置 。当有障碍物时 , 外部干扰转矩及其变化率 T将
状态更新方程为
显著地变化 , 而转矩变化率相对更明显 。转矩变化
ꢃ
x
k+1 k =Υxꢃ +ΓU
(12)
(13)
k k
c c
率可以描述为能量有界的随机噪声信号 u:
n
T
T
P
k+1 k =ΥP Υ +ΓΓ
k k
··
T=u
(6)
n
其中 Pk kꢂ1和 P 为误差协方差的预报矩阵和更新
k k
根据式 (1)～式(6), 可以得到防夹估计器的状
矩阵。 γ是有界的 H 范数 。考虑到实时计算, 可以
∞
态空间方程 :
利用稳态 H滤波增益矩阵
∞
·
ꢂ1
ꢂ2
T
ꢂ1
T
x=Fx+GU +Gu
c
c
K=(P +γ LL) H
(14)
f
∞
(7)
y=Hx+ν
其中 y是电流 , ν为外部测量噪声信号,
根据式 (10)和式 (13), 稳态误差协方差矩阵
P可以由下式得到:
∞
·
～
～
～
～
～
～
～
～ ～
x=[ Iꢀ Tꢀ
T] T
ωꢀ
u=[ uꢀ
u] T
T
T
ꢂ1
m
P ꢂP ꢂP H (HP H +R) HP =0
∞
∞
∞
∞
∞
v
n
(15)
～
R
K
T
T
ꢂ m
ꢂ
0
0
0
e
其中 P =ΥP Υ +ΓΓ。
∞
∞
L
L
m
m
K
t
B
1
2ꢀ模型验证及结论
F=
ꢂ
ꢂ
J
0
J
J
0
0
0
0
1
0
采用以上控制模型和防夹算法, 构建了基于
LIN总线的带有 4个车门的车门系统, 4个车门的防
夹控制器处于同一个 LIN网络中, 驾驶员车门为
LIN主结点[ 5] , 剩余 3个车门为从结点 , 通过驾驶员
车门可以实现对整车 4 个车门的分布式控制 , 同时
驾驶员车门控制器还可以接入 CAN网络 , 并通过
CAN网络与车身中央控制器联网 , 接入整车的分布
0
G =[ 1/Lꢀ
c
0ꢀ0ꢀ
0] T
m
T
0
0
0
0
0
1
0
G=
1
H=[ 1ꢀ0ꢀ0ꢀ0] 。
由于没有 u和 ν的统计信息用作防夹估计器 ,
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