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为提高目前多轴转向车辆模型的精确度,以三轴车辆为研究对象,利用虚拟样机技术,在ADAMS/CAR中建立了三轴全轮转向车辆的动力学模型,依据三轴全轮转向车辆的零质心侧偏角转角控制策略,对全轮转向进行了相应设置。为验证车辆的操纵稳定性能,对其进行了仿真分析,主要考查其在低速大转角和高速小转角行驶情况下的响应特性,并与传统的前轮转向车辆进行了对比,结果表明全轮转向车辆在低速转弯时机动性高,中高速转向时稳定性好。 相似文献
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基于车辆模型,针对四轮转向系统提出一种定前后轮比例控制策略,对四轮转向系统的控制稳定性进行研究。研究结果表明,相比传统前轮转向系统,横摆角速度反馈的四轮转向系统波动较小,超调量较小,达到稳定的时间较短。同时,定前后轮比例控制的四轮转向系统在车辆横摆角速度与质心侧偏角响应方面表现出更强的稳定性。采用定前后轮比例控制的四轮转向系统,可以有效改善车辆的动态稳定性,提高车辆的操纵稳定性。 相似文献
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《制造业自动化》2015,(19)
系统方案的合理确定和控制算法的选择是三轴车辆全轮转向系统设计过程中的两个关键问题。首先针对三轴车辆全轮系统方案确定问题,设计了一套电控电动式的全轮转向系统,并对系统涉及的关键环节进行了分析。同时,针对通常采用的零侧偏角比例控制全轮转向系统,高速转向时车辆横摆角速度增益过小,系统鲁棒性不好的问题,基于鲁棒控制理论,设计了零侧偏角比例控制前馈和H2/HH?鲁棒控制反馈的全轮转向控制器,并对车辆性能和车轮转角情况进行了仿真分析,仿真结果表明:鲁棒控制器能够保证车辆具有较为理想的质心侧偏角和横摆角速度,同时,相比而言,车辆状态参数响应和收敛速度更快,中后轴车轮转角更小。 相似文献
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基于神经网络三自由度非线性四轮转向汽车控制仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为提高多轴转向车辆跟踪控制精度及其抗干扰能力,提出基于内模原理(IMP)的无静差跟踪鲁棒控制方法。建立多轴转向二自由度线性模型,并基于IMP进行无静差跟踪控制器设计,利用极点配置方法求解控制器;对某三轴转向车辆进行跟踪控制器设计,并和PID控制对比仿真,在一定干扰下,内膜控制跟踪横摆角速度阶跃和斜坡信号的稳态误差均为零,调节时间在0.09 s以内,而PID控制稳态误差最大0.2°/s,调节时间最大为0.6 s。结果表明控制算法能使横摆角速度无静差跟踪参考输入,并具有一定的鲁棒性,且侧偏角响应也得到改善,跟踪效果明显优于PID控制,提高了多轴转向的操纵稳定性和安全性。 相似文献
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提出了一种利用观测器进行状态重构并利用重构状态进行反馈配置极点来改善多轴转向车辆性能的方法。建立了多轴转向车辆二自由度(2DOF)模型,基于系统输入和易测得的横摆角速度设计全状态观测器重构侧偏角,并根据系统希望极点和重构状态,设计状态反馈控制器进行极点配置。通过仿真验证,观测器能准确跟踪车辆状态,转向反应迅速而平稳,且在后轮转角±5°范围内具有鲁棒性,控制效果明显优于PID控制的控制效果。结果表明,控制器能有效改善多轴转向车辆动态品质,提高操纵稳定性。 相似文献