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随着科学技术的进步和人们物质生活水平的提高,人类社会对汽车的安全性、行驶稳定性提出了越来越多的要求。特别是随着气候条件、路面状况变化而引起的轮胎性能变化而导致的交通事故率呈明显上升趋势。事实证明,在车辆的运行途中,轮胎运行安全性及路面附着性的检测可以为驾驶员安全驾驶提供有效的辅助作用,保障交通环境朝着安全、和谐的方向发展,对于减少重大交通事故和保障道路运输安全具有重要的现实意义。汽车稳定性控制是通过车辆控制系统实时调整车辆的运动状态,使车辆能够按照驾驶员的意图行驶,并防止车辆失稳的汽车主动安全装置,是当前国际上汽车主动安全领域的研究热点。路面附着系数作为汽车稳定性运行和路面感知的重要参数一直因为测量的成本和测量的精度等原因,难以测量。本文提出了一种基于EMD算法的路面附着系数识别估算方法,研究针对高速公路路况的附着系数识别系统。1.研究了EMD(经验模态分解)理论及算法。研究了基于EMD算法的车辆状态估计算法。利用车载传感器获得纵向加速度、侧向加速度等车辆状态信息,对纵向车速、横摆角速度、质心侧偏角来进行在线观测。在Matlab/Simulink模块下建立了基于EMD算法的状态观测器模型,并通过软件仿真与实车试验数据进行对比。经验证,基于EMD算法的车辆状态估计算法可以较好的估计出需要观测的车辆状态。2.本文着重对基于EMD算法的路面附着系数算法进行了研究。对选用的轮胎模型进行了轮胎特性的仿真试验。建立了四轮车辆模型,利用车辆自身和估计出的状态信息,对四个车轮的路面附着系数进行估计。设计了一套基于EMD算法的路面附着系数估计算法,即通过车辆采集的信号来对车辆状态进行在线观测和路面附着系数的估计。在Matlab/Simulink环境下建立了基于EMD算法的路面附着系数估计模型。3.最后,在仿真软件CarSim中,进行了基于EMD算法的路面附着系数算法仿真验证。通过在对开等三种不同路面下的仿真分析,进一步验证了该估计算法能够较好的识别出车辆的状态信息和行驶的路面状态。从而充分的证明了基于EMD算法的状态估计和路面附着系数估计算法的有效性。综上所述,本文基于智能轮胎系统及EMD算法理论,研究了关于车辆的状态估计和路面附着系数估计算法。对状态估计进行了实车试验,对路面附着系数估计算法进行了仿真验证,取得了比较满意的结果,为车辆的状态估计和路面附着系数估计提供了一种新的方法。