基于车辆快速开发系统的汽车牵引力控制目标控制器

为了检验汽车牵引力控制算法与目标控制器硬件、外围传感器及执行器之间的性能匹配状况,利用车辆快速开发系统设计了目标控制器硬件在环试验平台,并进行了目标控制器硬件在环试验。试验表明:所设计的目标控制器能够有效地将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,消除了驱动轮过度滑转现象,从而为目标控制器的道路试验奠定了基础。     

模糊控制在四轮牵引力控制系统中的应用

针对四轮驱动汽车，应用模糊理论设计了牵引力控制系统的油门控制器和制动控制器。建立了基于Matlab／Simulink的硬件在环开发平台，并选择分离路面和棋盘路面两种工况进行了硬件在环试验。结果表明，所设计的控制器能有效地消除驱动轮过度滑转，从而提高了车辆的牵引性能，且在路面条件突变时具有较强的适应性。     

模糊控制在四轮牵引力控制系统中的应用

针对四轮驱动汽车,应用模糊理论设计了牵引力控制系统的油门控制器和制动控制器。建立了基于Matlab/Simulink的硬件在环开发平台,并选择分离路面和棋盘路面两种工况进行了硬件在环试验。结果表明,所设计的控制器能有效地消除驱动轮过度滑转,从而提高了车辆的牵引性能,且在路面条件突变时具有较强的适应性。     

硬件在环试验台整车状态跟随控制系统设计

为了实现用试验台模拟实车运动信号,在分析整车运动状态模拟装置工作原理的基础上,以汽车运动信号及其变化率为控制参数,设计了主环有限状态机控制器和伺服环电机控制系统,并安装在已搭建的硬件在环试验台上。在该硬件在环试验台上进行了典型工况台架试验,将安装于该试验台上的传感器采集的实际信号与目标信号进行了对比,结果表明了所设计的控制系统跟随控制效果的有效性。     

基于蚁群寻优的汽车牵引力PID控制参数整定

将蚁群算法应用于汽车牵引力PID控制参数整定控制器设计。在搭建软件在环仿真平台和硬件在环试验平台的基础上,调试、标定了控制器参数,获得了满足实时性要求的查询算法,进行了典型工况硬件在环试验。试验结果表明:控制算法能有效改善汽车在弱附着地面的加速性能。     

基于神经网络的参数自调整车辆牵引力控制算法

应用神经网络方法设计了牵引力控制系统的油门位置和制动压力增量PI控制器参数在线自调整算法,介绍了调试控制算法的硬件在环试验台,采用硬件在环试验的研究方法完成了参数自调整牵引力控制算法的调试。试验结果表明:参数自调整牵引力控制算法能将驱动轮控制在目标滑转状态,并有良好的鲁棒性。     

汽车稳定性控制系统硬件在环仿真

首先建立了八自由度的汽车动力学模型,设计了模糊PI控制器和汽车稳定性控制策略。建立了基于Matlab/Simulink平台下的硬件在环试验平台,针对转向制动和双移线转向行驶两种工况进行了硬件在环仿真试验。结果表明:所设计的模糊PI控制器及控制策略可以通过制动力控制有效地抑制汽车的过多转向或不足转向趋势,提高汽车的操纵稳定性。     

印染设备单片机光电垂环控制器设计

介绍了一种实用的单片机光电垂环控制器,阐述了光电垂环检测,控制器硬件和软件的设计及调试.实验表明,该控制器在宽调速范围,能实现印染设备单元间无接触同步调节.     

基于OSEK/VDX嵌入式操作系统的AMT TCU软件设计

为满足AMT TCU控制器实时性强可靠性高的要求，根据OSEK/VDX标准设计基于μC/OS-Ⅱ嵌入式操作系统SD-OSEK，在自行开发的控制单元TCU上进行了硬件在环仿真试验，试验结果表明：该基于μC/OS-Ⅱ操作系统的TCU，具有方便TCU控制程序的维护和移植的优点，实时性强，可靠性高，同时由于缩短换挡时间，减少了动力中断。     

压力顺序调节制动系统及其硬件在环试验

为提高现有线控制动系统的集成度,研究开发了一种压力顺序调节制动系统。通过建立的数学模型仿真得到系统的参数需求,并形成了由电机、滚珠丝杠、主缸及传感器等组成的样机。建立了基于Matlab/Simulink与veDYNA联合仿真的硬件在环试验平台,设计了模糊PD控制器,针对样机的ABS功能进行了硬件在环试验。试验结果表明:系统可以实现各轮缸压力的顺序调节,单轮缸调压频率达到20Hz,受限于电机的性能,系统只能实现部分ABS功能。     

基于目标控制器的四轮驱动汽车沙地牵引力控制系统

针对车辆在实际沙地上行驶的特点,应用将PI控制与门限控制联合起来的控制方法设计了沙地牵引力控制油门控制系统。在某沙矿场的沙地上进行了基于目标控制器的汽车直线行驶牵引力控制实车道路试验。试验结果表明:采用PI控制和门限控制建立的油门控制系统能够消除驱动轮的过度滑转,防止驱动车轮在沙地上下陷,从而减小汽车行驶的推土阻力,提高汽车在沙地上的通过性和牵引性。     

基于智能脉宽调制的车辆牵引力控制系统驱动轮制动控制

为实现车辆牵引力控制系统(TCS)驱动轮制动控制的精细调节,对车辆液压制动系统的高速开关阀控制进行了分析,试验确定脉宽调制(PWM)控制规则,基于神经网络PI设计了TCS驱动轮制动控制的智能PWM控制器。利用面向TCS的AMESim与MATLAB联合仿真平台进行了仿真分析,结果表明,基于智能PWM的TCS驱动轮制动控制方法能够实现对制动压力的精细调节,有效地提高了车辆的加速性。     

四轮驱动汽车沙地牵引力控制方法仿真

建立了四轮驱动汽车驱动动力学模型,应用PI控制方法设计了油门控制系统。应用模糊控制方法建立了油门的模糊PI控制系统,给出了参数查询表。对室内沙槽的牵引力控制进行了模拟研究。结果表明:采用PI控制、模糊控制和模糊PI控制建立的油门控制系统可将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,并能消除驱动轮过度滑转现象。     

Investigation on hierarchical control for driving stability and safety of intelligent HEV during car-following and lane-change process

The longitudinal and lateral coordinated control for autonomous vehicles is fundamental to achieve safe and comfortable driving performance. Aiming at this for hybrid electric vehicles (HEV) during the car-following (CF) and lane-change (LC) process while accelerating, a hierarchical control strategy for vehicle stability control is proposed. This new approach is different from the conventional hierarchical control. On the basis of model predictive control (MPC) theory, a two-layer MPC controller is designed at the top level of the control structure. The upper layer is a linear time-varying MPC (LTV-MPC), while the lower layer is a hybrid MPC (HMPC). For the LTV-MPC controller, a control-oriented linear discrete model for HEV is established, which integrates the dynamic model with three degrees of freedom (DOF) and the car-following model. The lower-layer HMPC controller is designed on the basis of the analysis for HEV hybrid characteristics and the modelling for the mixed logic dynamic (MLD) model of the HEV powertrain. As for the bottom level, a control plant including the HEV powertrain model and the 7 DOF nonlinear dynamics of the vehicle body is established. In addition, the system stability is proven. A deep fusion of vehicle dynamics control and energy management is achieved. Compared with LC-ACC control and conventional ACC control, the simulation and the hardware-in-the-loop (HIL) test results under different driving scenarios show that the proposed hierarchical control strategy can effectively maintain lateral stability and safety under severe driving conditions. Additionally, the HEV powertrain output torque and the gear-shift point are coordinated and controlled by the HMPC controller.

     

集成化转向和制动的车辆主动安全控制系统研究

针对汽车主动安全控制策略研究的需要,设计了转向和制动集成化的车辆主动安全研究系统。该系统包括装配线控转向、线控制动主动安全系统的实验车辆以及AUTOBOX硬件结构,同时有车辆动力性仿真软件MSCCarsim和与AUTOBOX无缝接口的MATLAB／Simulink作为软件支撑,可以实现车辆主动安全控制系统仿真、实时快速原型（RCP）／硬件在回路测试（HIL）等功能。为验证系统的可行性,建立了七自由度车辆动力学模型,提出了基于扩展Kalman滤波的车辆运动参数估计方法,并初步进行了控制方法和控制器设计的验证和分析工作。     

基于模糊PI的汽车稳定性控制系统

运用Carsim（试用版）、Simulink开发工具进行汽车稳定性控制器设计,建立Carsim车辆动力学模型、理想二自由度模型,以横摆角速度和质心侧偏角作为反馈控制信号,设计基于模糊推理的PI控制器,通过联合仿真,验证所设计控制器的有效性。     

基于车轮加速度门限的牵引力控制系统制动控制算法

针对某4×2车辆提出了一种基于车轮加速度门限自调整的TCS制动控制算法。选择以驱动轮相对滑转率和加速度为控制门限设计了控制逻辑。通过在Matlab/Simulink环境下进行仿真,分析了加速度门限的取值对控制效果的影响。在研究不同因素对加速度门限取值影响的趋势的基础上,设计了一种以查表的方式根据不同工况自动选取加速度门限的方法,并通过硬件在环试验对算法进行了验证。结果表明,算法能选取适宜的加速度门限,有效地控制驱动轮滑转并提高车辆牵引性能。     

液压轮毂马达辅助驱动系统控制策略实车验证

为充分提升重型牵引车辆通过不良路面的能力,对国内某款重型牵引车在传统结构的基础上加装了前轴液压轮毂马达辅助驱动系统,并针对该混合动力系统,开发了工程化的控制策略,实现分时全驱控制. 该策略通过对两套动力系统的工作状态和驾驶意图的识别保证系统模式的平稳切换,控制液压系统适时介入与退出,在各模式下对泵排量进行合理的控制,助力模式下实现轮速良好跟随. 采用该控制策略的实车试验结果表明:驾驶员操作意图识别准确,模式切换和换挡平顺性好;两系统工作协调且互不干扰,行驶安全性得以保证;各模式下变量泵排量响应合理,轮速跟随方法有效. 实车试验验证了轮毂液压混合动力系统实际应用的可行性和所提策略的合理性.