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电动车窗防夹系统的建模与实现

更新时间：2019-12-10 21:33:18 大小：401K 上传用户：jiang1206312查看TA发布的资源 标签：电动车窗防夹系统LIN总线滤波算法 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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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电动车窗防夹系统的建模与实现.pdf 401K

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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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