四轮转向半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制

引入Gim轮胎模型建立了四轮转向半挂汽车列车的非线性动力学模型.提出了四轮转向直接横摆力矩的集成控制方案,以零侧偏角为控制目标确定了半挂汽车列车牵引车后轮转角,以牵引车横摆角速度为控制变量,基于模糊控制技术设计了直接横摆力矩模糊控制器.借助Matlab/Simulink,对该控制器的有效性进行了验证.仿真结果表明,高速大转向时,四轮转向直接横摆力矩集成控制器能得到较好的输出响应,显著提高了半挂汽车列车的操纵稳定性,使驾驶员能够对半挂汽车列车进行正常操纵.     

半挂汽车列车横向稳定性鲁棒H∞最优控制

为了保证极限工况下的半挂汽车列车的横向稳定性,选取牵引车质心侧偏角、横摆角速度、半挂车横摆角速度及牵引车与半挂车的中心线夹角为控制变量,利用鲁棒H∞最优控制理论解决轮胎侧偏刚度的不确定性,设计了直接横摆力矩的鲁棒H∞最优控制器。基于半挂汽车列车的非线性动力学模型,在Matlab/Simulink软件中对该控制器在不同路面下的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速大转向时,相比传统二次最优控制,直接横摆力矩的鲁棒H∞最优控制方案能更好地适应路面变化,可获得更好的控制效果,具有较强的鲁棒性。     

半挂汽车列车横向稳定性的模糊控制

引入Gim轮胎模型建立了半挂汽车列车的非线性动力学模型。以牵引车横摆角速度为控制变量,提出了半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制方案,基于模糊控制技术设计了模糊控制器。借助MATLAB／Simulink,以建立的非线性动力学模型为平台,对该控制器的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速转角大转向时,直接横摆力矩的模糊控制器能保证半挂汽车列车的侧向稳定性。     

四轮独驱电动车主动转向与横摆力矩集成控制

针对四轮独立驱动电动车主动转向与横摆力矩集成控制问题,基于最优控制理论进行了研究。确定了整车集成控制结构,应用最优控制理论设计了集成控制器,利用四轮独立驱动电动车四轮驱动力矩独立可控的优势,采用规则分配方法设计了驱动力分配器。集成控制器根据实际横摆角速度和期望横摆角速度之差、实际质心侧偏角和期望质心侧偏角之差输出保证汽车稳定行驶所需的附加方向盘转角和附加横摆力矩值,附加方向盘转角直接作用到方向盘上,附加横摆力矩通过驱动力分配器分配实现。选择典型工况,采用驾驶模拟器硬件在环试验台对所研究的控制方法进行实验验证。验证结果表明,主动转向与横摆力矩集成控制提高了汽车行驶稳定性。     

四轮转向半挂汽车列车鲁棒最优保性能控制

引入Gim轮胎模型建立四轮转向半挂汽车列车的四自由度非线性动力学模型。考虑轮胎侧偏刚度的不确定性,提出四轮转向半挂汽车列车直接横摆力矩的鲁棒最优保性能控制方案,基于模型追踪控制技术推导了直接横摆力矩的鲁棒最优保性能控制器。借助Matlab/Simulink软件,以建立的非线性动力学模型为平台,对该控制器的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速大转向时,与传统二次最优控制相比,四轮转向鲁棒最优保性能控制方案可获得更好的控制效果,可显著提高半挂汽车列车的操纵稳定性。     

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。     

四轮转向车辆的直接横摆力矩控制研究

以四轮转向汽车为研究对象,建立七自由度车辆模型、轮胎模型、理想跟踪模型;设计直接横摆力矩和四轮转向相结合的车辆稳定性控制策略。以跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度为控制目标,设计滑模控制器产生车辆转向所需的横摆力矩和后轮转角,按单侧制动的方法将产生的横摆力矩分配到车辆的四个车轮上,通过制动力矩的分配以及转向角的修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和质心侧偏角跟踪理想模型。针对七自由度模型,在Matlab/Simulink中与比例控制四轮转向进行阶跃输入和正弦输入两种工况下的时域仿真对比。仿真结果表明,基于直接横摆力矩和四轮转向相结合的的控制策略有效减小了质心侧偏角,横摆角速度对理想值有很好的跟踪,提高了车辆的操纵稳定性,同时验证了横摆力矩分配的有效性。     

主动前轮转向横摆稳定性模糊控制系统设计

提出了一种基于主动前轮转向横摆稳定性控制方法,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标。采用鲁棒性较强的模糊控制方法对汽车稳定性进行控制。建立了整车线性二自由度模型,以反馈系统中的误差信号及其变化率作为模糊系统的输入设计了模糊控制器,通过控制横摆力矩来实现车辆稳定性的控制。对转向盘阶跃输入信号和正弦输入信号两种工况分别进行了仿真研究。通过分析仿真结果,该控制方法能有效地控制车辆横摆角速度和质心侧偏角,提高车辆转向时的稳定性,同时能有效的降低驾驶员的操纵负担。     

分布式电动汽车协调控制方法研究

针对分布式电动汽车稳定性控制问题，提出了分布式电动汽车的横摆力矩控制与主动转向协调控制策略。采用分层控制的思想，输入信号层设计线性二自由度模型，根据车辆状态求解横摆角速度与质心侧偏角期望值。决策控制层应用模糊理论设计两输入两输出模糊控制器。分配执行层针对车速的不同设计四轮转向策略。选取单移线和双移线仿真工况，通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真对控制策略进行了验证。结果表明：横摆力矩控制与主动转向协调控制策略能够有效改善汽车操纵稳定性和提高汽车行驶安全性。     

基于质心侧偏角估计算法的车道保持稳定性控制

为了提高低附着系数路面车道保持能力和稳定性,基于质心侧偏角和横摆角速度与期望值的差值设计了车道保持转向角补偿模糊控制器。质心侧偏角和横摆角速度是表征汽车稳定性的重要参数,也是所设计的模糊控制器的输入量,但质心侧偏角不易直接测量。因此,针对质心侧偏角运动学和动力学估计算法各自的特点,并利用前者修正后者的估计值,提出了质心侧偏角集成估计算法。基于CarSim/Simulink仿真结果表明,所提出的质心侧偏角估计算法具有较高估计精度,所设计的转向角补偿模糊控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。     

四轮独立驱动电动汽车行驶稳定性分析与联合滑模变结构主动控制

针对四轮毂电机独立驱动汽车各轮力矩解耦可控的特点,分析车辆转向受力对四轮独立驱动电动汽车行驶稳定性的影响,提出四轮独立驱动电动汽车转向稳定性控制策略,为四轮独立驱动电动汽车四轮转矩协调控制,提升整车行驶稳定性提供了思路.基于模型跟踪控制的思想,采用分层控制思想设计控制器,控制器包含参考模型、顶层控制器、底层控制分配器.采用带质心侧偏角约束的2自由度车辆模型作为参考模型,设计出一种新的非线性联合滑模变结构主动控制的顶层控制器,该方法可以在一定程度上实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的解耦控制,避免了横摆角速度和质心侧偏角的较大变化,从而保证汽车稳定性.在底层控制分配器中,采用基于轮胎稳定裕度最大化的最优分配方法.在Carsim软件中,搭建四轮轮毂电机独立驱动电动汽车模型,在Simulink软件中搭建控制策略模型.针对双移线工况,Carsim/Simulink联合仿真的结果表明,滑模变结构控制器具有较好的收敛性,控制分配模块可以实现四轮力矩的优化分配,能够提升车辆在极限工况下的稳定性.研究将为轮毂电机驱动车辆分布式协调控制提供理论支撑.     

电动车四轮转向与差动驱动的联合仿真研究

为了降低电动车高速行驶时转向失稳带来的危险,提出了四轮转向与差动驱动联合控制策略以提高电动车转向时的高速稳定性。考虑轮胎非线性特性对整车的影响,在MATLAB中建立了电动车四轮转向与差动驱动联合控制下的整车动力学模型。以电动车转向过程中的质心侧偏角与横摆角速度为控制目标,采用模糊控制策略协调四轮转向与差动驱动进行联合控制,从而调节电动车的后轮转角和驱动力分配,使其质心侧偏角和横摆角速度能够跟随理想模型。通过仿真分析得到了转向时电动车的质心侧偏角和横摆角速度的动态响应。结果表明:在四轮转向与差动驱动联合控制下,可以将电动车质心侧偏角与横摆角速度控制在接近理想状态,从而提高电动车在高速时的转向稳定性并加快车辆的侧向响应速度。     

基于模糊逻辑的AFS／DYC集成控制策略研究

文中所研究的汽车动态控制系统是基于模糊逻辑控制的主动前轮转向（AFS）和直接横摆力矩控制（DYC）的集成。控制系统采用分层控制。上层使用模糊逻辑控制器（横摆角速度控制器）,输入为横摆角速度偏差及其变化率,其输出为直接横摆力矩控制信号和前轮修正转向角;下层（模糊集成控制器）设计了基于轮胎侧向力工作区的模糊逻辑控制器,通过调整前轮侧向力的方向,激活切换函数来调节模糊逻辑控制器的比例因子。仿真结果表明,使用非线性七自由度车辆模型,与单独的AFS或DYC控制器相比较,使用集成AFS／DYC控制系统,汽车操纵稳定性得到了很大的改善。     

四轮独立驱动移动机器人的动力学滑模转弯控制

为解决四轮独立驱动移动机器人在转弯时易出现不稳定的问题,并提高其转弯性能,针对一种四轮独立驱动移动机器人,根据移动机器人各车轮转矩可单独控制的特点,首先,运用达朗贝尔原理建立以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量的四轮独立转向动力学模型,然后,运用直接横摆力矩控制方法,设计以质心侧偏角和横摆角速度为控制系统状态变量的指数趋近律动力学滑模控制策略,以使移动机器人质心侧偏角控制在稳定范围内,且其横摆角速度能够很好地跟踪移动机器人期望运动轨迹。最后,通过基于Matlab/Simulink进行转向行驶控制仿真试验,结果表明,与前馈反馈控制方法相比,基于所建立动力学模型所设计滑模控制策略有效改善了移动机器人的转弯控制稳定性。     

分布式电驱动汽车列车横向稳定性控制研究

为了提高分布式电驱动汽车列车的横向稳定性,提出了一种基于线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)的极值优化驱动力矩控制策略。建立了三自由度理想汽车列车模型,通过基于LQR的附加横摆力矩控制器得到附加横摆力矩,运用极值法合理分配驱动力矩,采用TruckSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台分别进行了中速双移线和高速单移线工况仿真。仿真结果表明,中速双移线工况下,所设计的极值优化驱动力矩控制策略相比于平均分配控制策略,其牵引车的质心侧偏角峰值降低了22.78%,牵引车与挂车的横摆角速度峰值分别降低了5.46%和2.86%;高速单移线工况下,其牵引车与挂车的质心侧偏角峰值分别降低了22.85%和17.19%,横摆角速度峰值分别降低了10.40%和8.16%,提高了分布式电驱动汽车列车中高速行驶时的横向稳定性。为验证极值优化驱动力矩控制策略在实时系统中的控制效果,进行了硬件在环测试,结果表明硬件在环测试结果与仿真结果一致。     

新能源汽车主动四轮转向稳定性控制技术

针对无法在不同环境下改变控制规则，导致对汽车控制时获得的横摆角速度、质心侧偏角、车轮转角与理想模型偏差大，车身侧倾角大，存在控制性能差的问题，提出新能源汽车主动四轮转向系统稳定性控制方法。构建了汽车横向动力学模型、垂直运动模型、运动状态方程以及路面输入模型，设计了自适应模糊控制器，将可调因子引入自适应模糊控制器中，使控制器可以适用于不同环境，完成新能源汽车主动四轮转向系统的稳定性控制。实验结果表明，所提方法应用后，可实现汽车主动四轮转向系统稳定性控制。     

四轮转向车辆直接横摆力矩的模糊PID控制研究

引入轮胎魔术公式,建立了四轮转向车辆的三自由度非线性动力学模型。将四轮转向与直接横摆力矩相结合,以车辆横摆角速度为控制变量,设计了模糊PID控制器。利用Matlab/Simulink工具,将此控制器应用于非线性四轮转向车辆动力学模型进行了仿真。     

基于神经网络三自由度非线性四轮转向汽车控制仿真

为了改善四轮转向汽车的操纵稳定性,建立包含轮胎的非线性三自由度车辆模型,通过神经网络训练得到后轮控制器,利用神经网络控制器联合PID控制,分别与前轮转向、比例转向控制、横摆角速度反馈控制进行时域仿真对比。仿真结果表明:神经网络控制器联合模糊PID控制可以有效的控制车辆的质心侧偏角,减少横摆角速度的瞬态响应增益,缩短稳定时间,从而提高了车辆低速时的机动性和高速转向的稳定性,提高了运行车辆的安全性、平稳性。     

低附着条件下的VDC质心侧偏角控制策略

设计了一种基于动态边界的质心侧偏角控制策略,用于低附着路面的车辆动力学控制。分析了汽车在低附着路面上的运动特征,以及低附着路面质心侧偏角控制的策略;根据质心侧偏角、质心侧偏角速度和附着系数的关系,对质心侧偏角赋予与路面附着系数相关的动态控制范围;采用模糊滑模变结构控制算法设计横摆力矩控制器,设计了两个模糊规则表根据路面附着系数的大小,分别调整质心侧偏角偏差在计算附加横摆力矩时的权重,以及附加横摆力矩对质心侧偏角的影响,以有效维持质心侧偏角在低附着路面上始终处于安全的范围。仿真结果证明了该方法的有效性。     

多轮独立电驱动车辆横摆稳定性滑模控制研究

以某型多轮独立电驱动车辆为研究对象,针对车辆稳定性问题,提出了基于横摆角速度和质心侧偏角联合控制的横摆力矩滑模控制方法.控制器采用分层控制结构,控制器上层基于滑模控制理论,首先分别独立控制质心侧偏角和横摆角速度,分别得出附加力矩目标值,而后加权求和得到附加横摆力矩目标值,其中加权函数能够动态反映车辆行驶状态;控制器下层考虑电机输出约束和地面附着约束进行力矩优化分配.实验仿真结果表明,相比经典P ID控制方法,上述控制方法有效提高了车辆的稳定性.