Ein modellgestütztes Konzept zur fahrbahnadaptiven Fahrwerksregelung

The subject of the thesis at hand is the controller design for a vehicle with active suspension to achieve an increase in ride comfort and safety. This is achieved by taking the current conditions of the road unevenness into account.

The unevenness of the road can be modeled as a stochastic signal with additional single bumps. As these differ in their characteristic it would seem advisable to face them with two different parallel control concepts.

In relation to the stochastic part a new approximative unevenness model is presented to be used for the design of a quadratic optimal controller. To estimate the vehicle and unevenness states a Kalman filter is designed using the plant and unevenness model. The design of both the control and the Kalman filter are in need of the unknown and time-variant parameters of the unevenness model. Therefore a recursive least squares algorithm is utilized to identify the parameters online. In doing so, the vehicle suspension becomes adaptive to the actual road unevenness conditions. To face single bumps in the road profile, an unevenness adaptive bump detection is presented. It becomes possible to separate the bumps and the stochastic part of the unevenness profile. A modelbased feedforward control for the bumps is shown to reduce the negative effects in respect to comfort and safety. New criteria are proposed.

A two-degree-of-freedom control structure is used to make the vertical system response relating to both the excitation by the horizontal movement and the excitation by the unevenness adjustable independently of each other. A feedforward control to handle horizontal movement excitation is introduced. In respect to model uncertainties the Kalman filter is extended to increase robustness. Furthermore a feedforward structure for the filter is shown to deal with nonlinearities of a passive damper and thus making it possible to stick with the linear filter design.

To validate the concept a quarter-car test rig is used. In addition a vehicle trailer is presented to put the concept of unevenness adaptive Kalman filtering with parameter identification and bump detection into action on real roads. After calibration on a test rig, results of road measurements are given. A statistical evaluation of the identified parameter values in respect to probability and correlation shows the necessity of online parameter identification and allows the reader to choose realistic and matching parameter values in future simulation. Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist der Entwurf eines Regelungskonzeptes für ein Fahrzeug mit vollaktiver Federung. Es gilt hierbei, Fahrkomfort und -sicherheit über die Grenzen der passiven Fahrwerksauslegung hinaus zu steigern. Kerngedanke der Arbeit ist die explizite Berücksichtigung von zeitvarianten Fahrbahneigenschaften beim modellgestützten Entwurf.

Die Unebenheit der Fahrbahn kann als stochastisches Signal mit überlagert auftretenden Einzelhindernissen modelliert werden. Da sich diese beiden Anteile in ihrer Charakteristik stark unterscheiden, soll ihnenmit zwei unterschiedlichen, parallelen Regelungskonzepten begegnet werden. Für den stochastischen Anteil wird ein neues approximatives Entwurfsmodell niedriger Ordnung vorgestellt. Dies ermöglicht dessen Berücksichtigung beim Entwurf eines quadratisch optimalen Reglers. Zur Schätzung der Fahrzeug- und Unebenheitszustände wird ein Kalman-Filter am um das Modell der Unebenheit erweiterten Streckenmodell entworfen. Zur Berechnung von Regler und Filter werden die unbekannten und zeitvarianten Parameter des Unebenheitsmodells benötigt, weshalb ein Recursive-Least-Squares-Algorithmus zur Online-Identifikation eingesetzt wird. Dies ermöglicht die Adaption von Regler und Filter auf die aktuelle Unebenheitsbeschaffenheit. Für zusätzlich auftretende Einzelhindernisse wird eine fahrbahnadaptive Detektion vorgestellt, was eine Separation der Einzelhindernisse vom stochastischen Unebenheitsverlauf ermöglicht. Die negativen Auswirkungen der Einzelhindernisse werden im Anschluss mittels modellgestützter Störgrößenaufschaltung gemindert. Hierzu werden neue Bewertungskriterien vorgeschlagen.

Ein Entwurf in Zwei-Freiheitsgrade-Struktur ermöglicht es, das vertikaldynamische Fahrzeugverhalten in Bezug auf Anregungen durch Unebenheiten einerseits und durch die Horizontaldynamik andererseits separat voneinander einzustellen. Für letzteres wird eine geeignete Steuerung vorgestellt. Weiterhin wird gezeigt, wie die Robustheit der Kalman-Filterung gegenüber Parameterunsicherheiten erhöht werden kann und ein neuer Umgang mit nichtlinearer Dämpfercharakteristik motiviert, welcher ohne Approximation einen linearen Filterentwurf ermöglicht.

Um das Konzept zu validieren, wird zuerst ein Viertelfahrzeugversuchsstand herangezogen. Anschließend wird ein passiver Versuchsfahrzeuganhänger vorgestellt, um das fahrbahnadaptive Filter mit Parameteridentifikation und Einzelhindernisdetektion auf realer Straße in Betrieb nehmen zu können. Nach der Kalibrierung am Versuchsstand werden Messergebnisse realer Fahrbahnen vorgestellt. Eine statistische Auswertung der identifizierten Fahrbahnparameter bestätigt die Notwendigkeit der Online-Identifikation und ermöglicht nachfolgenden Arbeiten eine realitätsnahe Wahl dieser Parameter bei der Simulation.