分数阶PID控制的四轮转向系统研究

为了提高四轮转向汽车的操纵稳定性,提出了一种基于分数阶PID横摆角控制策略。通过控制汽车实际横摆角速度与理想横摆角速度差值,优化汽车操作稳定性相关评价指标。分析了汽车四轮转向系统的动力学特性,利用MATLAB/Simulink建立了基于分数阶PID横摆角控制系统。通过对该系统进行数值仿真,获得了汽车操作稳定性各评价指标的响应曲线,将其与其他控制策略下的相应曲线及前轮转向系统的相应曲线进行对比,结果表明:采用分数阶PID横摆角控制策略,四轮转向汽车的质心侧偏角基本为零,横摆角速度与前轮转向汽车的横摆角速度基本一致,其操纵稳定性得到了提高。     

基于遗传算法优化的汽车主动转向控制研究

针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的线控转向系统。通过选择典型工况,利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对不同的控制方法进行了仿真验证。研究结果表明,基于遗传算法优化的BP网络控制对汽车主动转向控制效果较好,能使实际横摆角速度对理想的横摆角速度实现很好的跟踪,并显著提高了汽车行驶稳定性。     

横摆与侧偏联合控制在汽车操稳中的应用

汽车操稳性对汽车安全性能起着至关重要的作用,精确建立整车动力学模型和获取车辆运动状态参数,可以提高汽车操稳性控制的鲁棒性。首先建立汽车电子机械制动系统模型及其三闭环控制系统,其次建立整车动力学模型,设计基于卡尔曼滤波算法的状态观测器对车辆运行状态进行最优估计。提出汽车侧偏与横摆联合控制策略,并引入分配系数实现对横摆角速度和质心侧偏角的联合控制。硬件在环试验结果表明,所建立的联合控制策略可有效地控制汽车的横摆与侧偏,有助于改善汽车的操稳性。     

重型半挂汽车列车主动转向控制策略研究

为了提高重型半挂汽车列车的高速操纵稳定性,基于模糊控制和PID理论,提出了一种牵引车加挂车主动转向控制策略。首先,在MATLAB/Simulink软件中建立三轴重型半挂汽车列车的三自由度线性模型,并对模型有效性进行验证;其次,以三自由度线性模型与TruckSim非线性模型的牵引车横摆角速度偏差及偏差变化率为输入,设计了牵引车后轮主动转向模糊控制器,同时,以挂车横摆角速度偏差设计了挂车车轮主动转向PID控制器;最后,利用MATLAB/Simulink与TruckSim进行联合仿真,分别对牵引车加挂车主动转向控制、牵引车主动转向控制和传统无控制车辆进行双移线工况及重型铰接式车辆后部放大(Rearward Amplification, RWA)性能测试。结果表明,所设计的牵引车加挂车主动转向控制策略相比传统无控制车辆优势明显,有效减小了车辆横摆角速度、质心侧偏角和铰接角等值,牵引车与挂车最大横向位移偏差分别降低了13.75%和29.17%,且RWA比率降低了13.32%,显著提高了重型半挂汽车列车的高速路径跟踪性能及操纵稳定性能。     

独立驱动电动汽车转向稳定性控制方法研究

以提高轮毂电机驱动电动汽车转向稳定性为目的 ,针对传统PID算法扰动抑制能力不足,利用神经网络提高基于PID的横摆力矩和滑移率控制系统的稳定性,并针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出利用粒子群算法对控制器参数进行优化并对权值进行改进的神经网络PID方法.以四轮轮毂电机独立驱动电动汽车为研究对象,以跟踪期望的横摆角速度为控制目标,基于Carsim/Simuink联合仿真平台,对建立的四轮独立驱动电动汽车横向运动学模型及提出的控制策略进行不同工况下的对比验证,结果表明提出的控制方法优化了传统PID控制算法,振动频率幅值小、能更好地逼近理想值,可改善车辆转向性能、提高稳定性以避免事故的发生.     

基于直接滑动率分配的横摆稳定性控制策略研究

横摆稳定性是车辆主动安全研究的重要内容,在分布式驱动电动汽车上,利用车轮驱动/制动力矩可独立、精确调节的优势,能进一步提高横摆控制的效果。提出一种基于直接滑动率分配的横摆稳定性控制策略,控制策略分为上、下两层,上层为主动横摆力矩决策层,下层为车轮滑动率分配与控制层。为提高鲁棒性,在上层中采用滑模控制进行主动横摆力矩决策,并引入条件积分来消除滑模面附近的抖动和提高横摆角速度的跟踪精度,采用李雅普诺夫判定法证明算法的收敛性。在控制策略下层,基于魔术轮胎公式建立主动横摆力矩与车轮滑动率的关系式并计算出滑动率的控制边界值。应用Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,进行所提出的横摆稳定性控制策略与Carsim/ESC的仿真对比。结果表明,引入条件积分的滑模控制能够在消除抖动的同时减小横摆角速度的跟踪误差,所提横摆稳定性控制策略能够提高车辆循迹能力,降低轮胎侧偏角并减小横摆控制过程中的车速下降幅度。     

采用卡尔曼滤波的电子稳定性程序分析

汽车的横摆加速度过大会引起过度转向和过多不足转向等危险工况。采用线性二自由度车辆模型计算目标横摆角速度和目标质心侧偏角,运用卡尔曼滤波理论实时估算汽车的质心侧偏角并结合横摆角速度传感器对车辆稳定状态进行监测,提出了基于横摆角速度和质心侧偏角的ESP控制方法,着重介绍了ESP逻辑判断准则,应用Matlab/Simulink软件实现相应的电子稳定控制策略,同时利用AMESim软件中的15自由度整车模型建立AMESim-Simulink联合仿真模型,仿真结果验证了所提出的质心侧偏角估算的可行性及稳定性控制策略的有效性。     

EKF软测量技术在汽车行驶状态估计中的应用

采用一种基于EKF搭建的软测量算法,对汽车纵向车速、质心侧偏角和横摆角速度动态参数进行估计.建立了估算用的3自由度非线性车辆数学模型,EKF利用低成本传感器测得的纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角信号,有效地实现对汽车行驶状态进行较为精确的估计.最后通过Carsim与Matlab/Simulink联合仿真对EKF算法进行了验证,从而证实了EKF软测量技术能够准确、实时地估计汽车动态参数.     

汽车ABS控制算法设计与试验验证

为了有效验证整车ABS控制器实车匹配前的控制效果,通过Carsim动力学仿真软件建立整车的参数化模型,在Matlab/Simulink中搭建了两种ABS控制策略,一种是自主开发的基于滑移率为主要控制目标、以车轮角速度为辅助控制目标的逻辑门限值ABS控制策略,另一种是实际当中常用的PID控制策略;将Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真,选取了对开路面紧急制动时仿真试验,逻辑门限值ABS控制策略明显优于PID控制策略;最后,选取同样工况进行硬件在环试验,结果证明了ABS逻辑门限值控制策略能够在实际控制过程中保证良好的制动效能及制动方向稳定性。     

改进粒子滤波算法的车辆状态估计研究

针对传统粒子滤波存在的粒子退化和样本枯竭问题,采用了一种基于模拟退火粒子群优化粒子滤波(SAPSOPF)车辆状态估计算法。首先基于Dugoff轮胎模型建立了汽车7自由度车辆模型。然后利用SAPSO-PF算法通过对低成本传感器测量到的纵向加速度、侧向加速度、方向盘转角和各车轮轮速信号,准确估计车辆的纵向速度、侧向速度以及横摆角速度。并在Carsim和Matlab/simulink环境下以实车场地实验数据进行仿真验证。多工况下的仿真试验结果表明,运用SAPSO-PF算法对车辆纵向速度、侧向速度横摆角速度的估计有良好的准确性。     

智能汽车路径跟踪混合控制策略研究

针对传统单一控制算法无法有效协调智能汽车不同转向工况下横向控制性能要求的问题,根据智能汽车在高速和低速转向工况下呈现出的系统特性差异,设计了一种基于PID控制和模型预测控制的智能汽车路径跟踪混合控制策略。该控制策略在低速模式下采用PID控制,在高速模式下则采用模型预测控制,通过车辆速度确定路径跟踪控制模式,进而设计带稳定监督的控制模式切换机制,实现了横向控制系统的平滑切换。基于Carsim和MATLAB/Simulink仿真平台对所设计的智能汽车路径跟踪混合控制策略进行了仿真验证,在此基础上,进一步完成了实车试验。仿真和实车试验结果表明,所设计的混合控制策略能够保证智能汽车不同速度下的路径跟踪性能,具有较好的跟踪精度、实时性和车辆行驶稳定性。     

考虑操纵稳定性的适时四驱扭矩分配策略

以某款全新开发的电控适时四驱SUV为研究对象,为同时发挥四轮驱动(4WD)与直接横摆力矩控制(DYC)的优势,建立适应于动力性及操纵稳定性的汽车动力学系统模型,提出基于轮胎最小滑移率同时保持横摆角速度跟随的适时四驱智能扭矩分配策略,采用PID算法计算出保持车辆最小滑移率及横摆角速度跟随所需的四驱控制器控制电流并加以控制。然后将该算法移植到单片机中进行低附试验,全油门加速工况、蛇形工况及定圆加速工况试验结果表明:制定的智能扭矩分配策略在迅速抑制车轮打滑的同时能有效提升车辆在低附路面的操纵稳定性,进一步提高了车辆的主动安全性,具有较强的工程实用性。     

汽车动力学稳定性控制研究进展

汽车稳定性控制系统(Dynamics stability control stystem, DSC)是汽车主动安全领域的一项关键技术,长期以来一直是汽车领域的研究热点。DSC系统集成汽车防抱制动系统(Anti-lock braking system, ABS)、牵引力控制系统(Traction contort system, TCS)以及主动横摆力偶矩控制系统(Activeyam control, AYC),能有效改善汽车的稳定性和安全性。汽车稳定性控制技术的发展可分为动力学建模、状态观测、控制策略和产业化四个方面。其中动力学建模包括面向仿真的建模和面向控制的建模。面向仿真的建模可采用ADAMS或Carsim建立仿真模型,面向控制的建模可采用两轮或四轮模型。状态观测主要需要对动力学控制关键参量如轮缸压力、路面附着、轮胎力和纵横向车速等进行在线观测。在已实现DSC控制的基本功能后,对DSC控制的要求进一步提高,为了减少控制的滞后性,介绍基于预测横摆角速度的AYC控制策略,同时为了减少汽车在对开路面上的抖动,介绍防抖振的TCS控制技术。通过不断的探索和研究,稳定性控制技术在国内的产业化也逐步在实现。     

线控转向系统的前轮转角跟踪策略研究

研究通过对线控转向系统进行主动控制,可靠并准确地得到期望的前轮转角。基于建立的线控转向系统数学模型,使用非线性自回归模型确定其系统参数,设计内模控制器跟踪车辆的期望运动状态。通过开环和闭环试验,对控制器在典型的驾驶工况下的有效性进行了验证。通过与PID控制器的结果对比,证明所设计的内模控制器能提供更好的控制性能。为减少驾驶员的操纵负担并确保车辆在不同行驶条件下的稳定性,根据不同工况下的测试结果提出基于增益不变的变角传动比控制策略,并设计了滑模控制器跟踪期望横摆角以实现主动转向。通过对内模和滑模控制器的联合仿真结果表明,所设计的控制器可实现期望横摆角度的精确跟踪,显著提高车辆的操纵灵活性和稳定性。     

基于T-S模糊变权重MPC的智能车轨迹跟踪控制

为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量建立MPC控制,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于Carsim建立分布式驱动电动汽车的整车动力学模型,基于Simulink建立控制策略,通过双移线工况仿真及实车试验,验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明,相比于传统MPC控制,所提出的T-S模糊变权重MPC控制可降低横向位移误差达62.24%,有效提高轨迹跟踪精度;并且可使前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%,显著增强轨迹跟踪稳定性;试验结果表明,在20 km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12 m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性。     

基于差动制动的车道偏离辅助控制

针对高速公路上因驾驶员注意力不集中容易发生车辆偏离车道事故的问题,提出采用四轮差动制动对车辆施加辅助横摆力矩以避免车辆偏离车道的方法。基于预瞄点处的车-路偏差、车辆状态和道路附着限制计算期望的横摆响应,设计滑模控制器控制辅助横 摆力矩。通过在同侧车轮定比例分配制动力产生横摆力矩,使车辆横摆响应跟踪目标值,达到车道偏离辅助控制的目的。在Carsim/Simulink联合仿真平台上对基于差动制动的车道偏离辅助控制方法进行仿真实验,研究结果表明所提出方法将车辆限制在车道范围内,有效避免了车道偏离事故的发生。     

基于主动前轮转向横摆角速度反馈控制的研究

在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈传感器,建立了主动前轮转向系统数学模型和横摆角速度反馈控制模型,使用PID控制器实现横摆角速度反馈控制;系统通过产生附加的前轮转角,对前轮转角进行修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和侧偏角很好地跟踪参考模型;并在系统阶跃和正弦输入下分别进行仿真分析,结果表明,在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈控制可以显著改善车辆横摆角速度的瞬态响应,从而提高了车辆的转向稳定性.     

高速车辆车道偏离辅助控制研究

针对高速公路上因驾驶员注意力不集中或疲劳容易发生车辆偏离车道事故的问题,提出基于动态车辆横越车道线时间(Time to lane crossing,TLC)触发阈值的辅助控制决策策略和基于差动制动的车道偏离辅助控制方法。根据车-路航向角偏差、路面附着、车速、驾驶员反应时间及执行机构响应时间实时计算动态TLC触发阈值,进行预警和辅助控制决策。在辅助控制决策的基础上,基于预瞄点处的车-路偏差、车辆状态和道路附着限制计算期望的横摆响应,设计滑模控制器控制辅助横摆力矩,通过差动制动产生横摆力矩,使车辆横摆响应跟踪目标值,达到车道偏离辅助控制的目的。在Carsim/Simulink联合仿真平台上对基于差动制动的车道偏离辅助控制方法进行仿真试验,研究结果表明所提出方法将车辆限制在车道范围内,有效避免车道偏离事故发生。建立由CarsimRT/LabviewRT实时平台及转向、制动执行机构组成的车道偏离辅助控制系统快速原型试验台架,对基于差动制动的辅助控制方法进行台架试验,其结果与Carsim/simulink联合仿真结果基本一致。     

车辆横摆角速度跟踪控制仿真研究

采用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型。用横摆角速度与其期望值的差值及其变化率作为模糊控制器的输入,设计了模糊自适应PID控制器。基于模糊自适应PID控制器,进行了前轮转向阶跃输入、正弦输入仿真试验。仿真和分析结果表明,设计的模糊PID控制器可实现对参考模型横摆角速度的跟踪,车辆的操纵稳定性得到了有效改善。     

一种基于自抗扰控制的电子差速控制策略研究

电动车辆转向时,复杂路况及车况综合作用下,驱动轮承载更强扰动的负荷,驱动轮滑移运动所占比重不确定性增大,影响行车稳定与安全。为此,设计基于自抗扰控制(ADRC)的电子差速控制(EDC)策略,并利用混沌粒子群优化算法(CPSO)设计控制器参数。构建7自由度整车模型,以滑移率为控制量、驱动轮电机转矩为输出,设计基于CPSO-ADRC的电子差速控制器,使转向过程中滑移率始终保持在目标值上;提出的EDC系统与配置有模糊PID控制器和滑模控制器(SMC)的EDC系统进行了对比分析,在Simulink/Carsim平台和实车上进行不同路况的EDC实验。结果表明,基于CPSO-ADRC的EDC策略具有强抗干扰能力,其快速性相较其他两种策略提高了20%和14.4%,横摆角速度的波幅均降低了约50%,增强了EDC的快速性和鲁棒性,更有效保证电动车辆转向过程的行驶安全。