转向盘中心区试验及数据处理

摘 要：介绍了GB/T 6323—2014中转向盘中心区操纵稳定性试验标准，对采集的样车试验数据，利用自编程序进行处理，得到标准要求的各项评价指标。受试验场地、设备及车辆状态等因素的影响，在数据处理中，对原始数据滤除了高频噪声并做零点补偿；说明主要性能指标的计算原理和公式，实现指标的自动化处理，提高试验车的评价效率。

关键词：中心区；数据处理；灵敏度；相关性

0 引 言

汽车操纵稳定性是评价汽车动态性能最重要的指标之一。GB/T 6323—1994中6项试验集中在转向盘线性区和非线性区[1]。2014年国家标准委修订GB/T6323—2014引入了ISO13674—1中第1部分Weave test作为操稳性能评价的第7项试验，即转向盘中心区试验[2]，提供了转向盘中心区的车辆动态性能客观评价指标。介绍转向盘中心区操纵稳定性试验，包括试验数据采集、处理和计算，完整系统地介绍试验中数据的处理过程。

1 中心区试验数据采集
试验样车初始状态为直线匀速行驶，基准车速100 km/h，以20 km/h为间隔提高或降低车速，转向盘输入形式为频率0.2 Hz的正弦波，偏差不超过±10%，至少持续4个周期，如图1所示，同时转角幅值能够使车辆产生2 m/s2的侧向加速度，侧向加速度的峰值偏差为±10%。在试验过程中车速变动量不超过3%，转向盘转角幅值和通过中心区的横摆角速度尽量保持一致[3]。试验仪器包括转向盘力传感器、转向角传感器、GPS位移传感器、三轴向陀螺仪等设备，采集转角、力矩、侧向加速度等状态参数用于后期车辆性能计算分析。
2 试验数据处理
数据处理程序分为预处理和后处理。预处理实现侧向加速度修正、高频信号滤波、零点漂移补偿等功能；后处理部分实现评价指标计算、参数曲线拟合绘制以及结果导出等功能。数据处理流程如图2所示。



2.1 侧向加速度修正
转向盘中心区数据处理过程中需要6种状态参数：车速u、转向盘转角、转向盘力矩、横摆角速度w、侧向加速度a和车身侧倾角j。由于在实际试验过程中可能遇到部分车辆悬架刚度不足或其他原因导致汽车侧倾角过大，增大侧向加速度误差，影响指标的计算，因此需要根据车辆状态和使用的传感器选择相应的计算方法。3种计算方法如下：
1）真实值，不修正；


其中，a'为修正后的侧向加速度，g为重力加速度。

2.2 滤波处理
受试验道路不平度、测试设备电磁兼容性、车辆加载状态各异、冲击振动等因素的影响，采集的信号如横摆角速度、侧向加速度等存在干扰，尤其是高频噪声，为了使真实数据更加平滑便于分析，需要提高信噪比，滤除干扰信号；因此，采用数字滤波器对原始信号初步处理，去除高频干扰。编写FIR DF有限长冲激响应滤波器函数，设定通频带类型为低通（Lowpass）；窗口函数为汉宁窗（Hanning）；阶数为15阶；采样频率为100 Hz；截止频率Fc为2 Hz。N阶滤波器输出差分方程为



式中，x(j)为原始信号函数，g(j)为滤波窗函数，y(j)为处理后的信号函数，N为滤波阶数。

2.3 零点补偿
在多台样车测试过程中发现，部分车型转向盘转角不能完全归零，并且不同样车的零点各不相同，差异虽小但对数据处理会产生不利影响，力矩、横摆等状态值在初始时也存在同样的问题，产生的原因多与车辆装配误差、磨合不充分、转向管柱摩擦有关。在数据处理中必须对原始数据初始值进行零点偏差补偿。偏差修正原理：在开始试验前，试验样车需要先沿直线行驶一段距离，将这段时间内转向盘角度取均值，按实际情况补偿到随后的转向盘转角原始数据当中，抑制零点漂移[4]。

2.4 评价指标计算
经过预处理的数据保留了车辆低频正弦输入下的动态特性，同时去除路面、数采设备造成的干扰，为接下来的后处理提供方便。
国标中列出评价指标20项，在车辆评价中根据反映不同的车辆动态响应特性将指标分为3类：灵敏度、滞后性和路感，见表1。驾驶员通过转向盘反作用力，感受整车和轮胎的运动、受力状态，称为路感[5]。



具有代表性的指标计算如下。
（1）平均转向刚度：根据转向盘力矩-转角拟合曲线，如图3所示，取最大转角值q的±10%，设两点为A、B，拟合函数f(x)，则上回线刚度k=[f(A)-f(B)]/(0.2q)，同理可求得下回线k'，取上、下回线刚度的平均即为平均转向刚度。



（2）横摆角速度响应滞后时间：试验采集数据为横摆角速度和转向盘转角在时域内的一系列离散点，横摆角速度相对转向盘转角输入正相关并有一定的延迟，因此可用相关性函数计算滞后时间。转向盘转角设为x，横摆角速度设为y，则其相关性函数为



式中，R为相关性系数；T为积分区域，无最纲；x(t)为转向盘转角，（°）；y(t)为横摆角速度，°/s；t为延迟因子，s。
将采集的离散数据代入式（2），得到一个关于延迟因子τ的函数，相关性系数R取最大值时对应的t即为延迟时间，需要注意通常仪器采样频率不可能为1 Hz，因此τ乘以实际的采样频率才是真实的横摆角速度滞后时间。

（3）最小转向灵敏度：利用图4得出侧向加速度-转角拟合曲线f(x)，并计算出侧向加速度±1 m/s2时对应的转角a、b。



对拟合曲线求导数，设g(x)=f'(x)，则最小转向灵敏度d =min(g(x) )，x（a，b）。

（4）转向盘力矩0处的侧向加速度：转向盘力矩-侧向加速度曲线与横轴相交的两点横坐标即为所求。

2.5 曲线拟合与绘制
根据原始数据得到4个迟滞回线组，8条迟滞回线分别拟合，单独计算分析。按照左、右转向不同分为两类，将其中4条左转回线特征参数进行平均得到左转的拟合曲线，同样的方法计算出右转迟滞回线拟合曲线。以转向盘力矩-转向盘转角关系曲线为例，依据标准进行拟合，构造3次多项式



式中，x为转向盘转角值，f（x）为拟合的函数曲线纵坐标，表示力矩；A、B、C、D为待定的多项式系数。拟合标准采用最小二乘法，即A、B、C、D使式（4）的计算值最小。



式中，f（x）为按照式（3）求得的拟合函数值，y为原始数据中转向盘力矩离散值，T为目标函数值。
将得到的A、B、C、D代入式（3），以转向盘转角为横坐标，f（x）为纵坐标绘制转向盘力矩-转角拟合曲线。用同样的方法可以得到横摆角速度-转角、横摆角速度-力矩、侧向加速度-转角和转向盘力矩-侧向加速度4个拟合曲线。

3 数据处理程序实例验证
3.1 中心区试验数据采集
实车试验在交通部公路试验场进行，整车参数见表2，按GB/T 6323—2014规范要求进行，设定车速80 km/h，试验设备采用ABD转向机器人，满足试验对参数的测量要求，配备多种传感器实时记录各项车辆运行参数。



3.2 试验数据处理
在原始数据中截取4个周期，尽量从转向盘零位开始截取。按照图2对试验数据进行处理，绘制各参数曲线如图5所示。在预处理模块中，考虑侧倾的影响，侧向加速度选择修正方法3，经过滤波和零点补偿后各参数曲线如图6所示。可以发现横摆角速度、侧向加速度、转向盘力矩等参数中的高频噪声被抑制，曲线更加平滑，转向盘转角初始值经过补偿后准确调整到零点。
数据预处理避免了信号干扰对中心区性能指标计算造成的影响，防止转向刚度、灵敏度溢出导致的错误，使车辆动态性能分析更加准确有效。最终得到的拟合曲线如图7～11所示。













软件后处理运行后，得出各项指标和5组回线图，并能够很好地反映车辆性能。由图7～11拟合曲线及各性能指标可以看出，试验样车转向较为灵敏，具有一定的滞后性；侧向加速度为0 m/s2、±1 m/s2时转向盘力矩梯度值偏小，说明高速时路感较差，有待改进。

4 结 论
介绍转向盘中心区操纵稳定性试验方法，分析转向盘中心区性能评价指标的计算原理，并进行分类；在数据处理中，应用滤波、补偿、最小二乘法解决路面波动、噪声等引起的数据扰动，完整说明整个试验数据处理过程。

参考文献
[1]白艳，贾鑫，宗长富，等. 汽车操纵稳定性客观评价方法综述[J]. 科学技术与工程，2012，12（6）：1339-1347.
[2]Road Vehicle-test Methodfor the Quantification of On-centre Handling –Part 1：Weave test：ISO 13674-1[S].
[3]汽车操纵稳定性试验方法：GB/T 6323-2014 [S].
[4]王长青. 乘用车中心区操纵稳定性客观评价指标体系研究[D].长春：吉林大学，2012.
[5]余志生. 汽车理论[M]. 北京：机械工业出版社，2003.