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电动车窗防夹系统的建模与实现

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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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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)

T(s) Js+B

的 PC机数据采集软件 , 并给出了该算法在基于 LIN

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]}

。

∞

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 ,

∞

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。

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

(8)

引起的转速变化是未知的 , 并定义为外部噪声 u。

y=Hx+ν

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;

Γ =∫Υ(τ)Gdτ;

ω=ꢂ ω+ Tꢂ (T+T)+u

(3)

(4)

J ^c

Γ=∫Υ(τ)Gdτ。

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

可以忽略, 则输入电压可以默认为常值。因此, 可以

(U ꢂKω)=KI

Ls+R

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

测量方程为

ꢃ

x =x +K (yꢂHx^ꢃ

)

(9)

成正比关系 , T是在有障碍物时突然产生的, 并随

k k

k kꢂ1

f, 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 ,

ꢂ1

e, k

P =P

ꢂP_k kꢂ1H R HP

(10)

k k

k kꢂ1

～

ꢂ1

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

～

大 , 因此可将这些转矩描述为单个状态变量 T。

ꢂγI

T=T+T

(5)

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

ꢂ1

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

_k+1 k=Υx^ꢃ+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:

_k+1 k=ΥP Υ +ΓΓ

k k

··

T=u

(6)

其中 P_k 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

ꢂ1

x=Fx+GU +Gu

K=(P +γ LL) H

(14)

∞

(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

ꢂ1

P ꢂP ꢂP H (HP H +R) HP =0

∞

(15)

～

ꢂ ^m

ꢂ

其中 P =ΥP Υ +ΓΓ。

∞

2ꢀ模型验证及结论

ꢂ

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

G =[ 1/Lꢀ

0ꢀ0ꢀ

0] ^T

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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