混合动力汽车模型预测控制策略研究

针对传统混合动力汽车控制方法无法实现实时最优控制的问题,提出了基于简化混合动力汽车系统模型的预测控制智能优化策略.通过将3自由度的系统模型简化为1自由度的系统模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题.运用MATLAB/Simulink与GT-POWER联合仿真平台进行仿真,实验结果验证了系统模型简化的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能.     

插电式混合动力汽车模型预测控制策略研究

针对传统插电式混合动力汽车智能控制策略计算量大,难以实现实时最优控制的问题,提出了基于蓄电池充放电管理的插电式混合动力汽车预测控制策略.利用实测通勤插电式混合动力汽车车速信息,以蓄电池荷电状态为系统状态变量,以蓄电池充放电功率为系统控制变量,插电式混合动力汽车燃油消耗量最低为系统性能指标,设计了插电式混合动力汽车的模型预测控制智能优化算法,运用连续广义最小残量方法求解最优控制问题.在Matlab/Simulink与GT-POWER联合仿真平台上进行仿真,实验结果验证了所设计的模型预测控制算法不仅可以大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性,而且能够满足实时控制的要求.     

混合动力汽车电子差速控制系统的研究

为了研究混合动力汽车的电子差速特性,通过分析汽车转向轨迹,提出了一种新的电子差速控制方法.由于汽车转向行驶时内、外侧车轮转速与转向角和车体速度之间为非线性关系,采用神经网络模型参考自适应的控制方法.仿真结果证明,该电子差速系统鲁棒性好,具有一定的可行性.     

插电式混合动力汽车车速预测及整车控制策略

本文针对插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)这一典型混杂系统,提出了一种基于车速预测的混合逻辑动态(mixed logical dynamical,MLD)模型预测控制策略.首先,通过对发动机和电动机能量消耗模型进行线性化,建立双轴并联插电式混合动力城市公交车的动力传动系统数学模型;其次,运用模糊推理进行驾驶意图分析,提出基于驾驶意图识别和历史车速数据相结合的非线性自回归(nonlinear auto-regressive models,NAR)神经网络车速预测方法进行未来行驶工况预测.然后,以最小等效燃油消耗为目标建立PHEV的混合逻辑动态模型,运用预测控制思想对车速预测时域内最优电机转矩控制序列进行求解.最后,通过仿真实验验证了本文所提出控制策略在特定的循环工况下与电动助力策略相比,能够提高燃油经济性.     

油电混合动力汽车不同工况最小油耗控制仿真

油电混合动力汽车中燃油和电池电能量的使用是影响最小油耗的主要因素.传统控制油电混合动力汽车油耗方法存在设置的SOC门限值不合理问题,导致发动机输出转矩仿真控制效果不佳,因此提出全新的油电混合动力汽车不同工况最小油耗控制仿真.研究采用均值分类法处理基本数据,并将处理数据与汽车行驶工况进行合成;以最小油耗为目标,设置以油耗控制最优问题为核心的SOC门限值;根据发动机输出功率和APU输出功率之间的关系,设计最小油耗仿真控制模型.此次测试共设置5组不同程度的工况,根据测试结果可知:提出的最小油耗控制仿真,对于发动机输出转矩仿真控制,有更好的油耗控制效果,与两种传统方法相比,上述方法在仿真控制下,可以回收的能量比传统方法多出近30％,可见上述方法更加适合控制油电混合动力汽车在不同工况中的油耗.     

ISG混合动力电动汽车控制策略仿真研究

控制策略是混合动力汽车的关键技术,直接影响混合动力汽车整车性能.ISG混合动力汽车中发动机和电机输出转矩在同轴上耦合,工作要求具有独特性.通过对驱动结构和工作要求分析,以优化整车动力性和燃油经济性为目标,提出了针对ISG混合动力系统的电辅助控制策略,制定了各行驶工况下的控制逻辑.建立了相关控制模型,在Advisor软件平台上对控制策略进行了仿真.仿真结果表明,提出的电辅助控制策略完全适用于ISG混合动力汽车,与传统汽车相比,整车动力性和燃油经济性均得到进一步提高.     

有界扰动下异质车辆队列分布式鲁棒经济预测控制

针对有界扰动下异质车辆队列节能与稳定分布式协同控制问题,提出一种新的分布式鲁棒经济模型预测控制(economic model predictive control, EMPC)策略.首先采用不确定误差模型描述有界扰动下异质车辆队列纵向行驶动态特性,再应用tube思想对系统约束进行紧缩设计,补偿有界扰动对系统造成的不确定性.其次,采用局部车辆行驶能耗模型描述车辆队列分布式经济性能优化的有限时域最优控制问题,并利用传统跟踪性能指标设计附加稳定收缩约束函数.进一步,基于系统收缩原理,建立车辆队列闭环系统关于有界扰动的输入-状态稳定性条件.最后,通过与车辆队列传统分布式鲁棒模型预测控制策略的数值仿真对比结果验证了所提出策略的有效性和优越性.     

混联式混合动力汽车电子节气门系统研究

混合动力汽车(HEV)对发动机的控制提出了新的要求,针对问题,提出了以电子节气门系统精确控制发动机的进气量,量化输出转矩的方案.在分析一种混联式混合动力汽车整体结构、电子节气门的工作原理、结构以及主要的非线性影响因素基础上,将电子节气门控制系统与主控制器集成,并建立了基于滑模控制的仿真模型.仿真与试验测试结果表明,所研究的电子节气门控制系统能迅速获得预期节气门开度,很好地执行主控制器发出的控制指令,并且响应速度快,稳定性好,满足了混合动力汽车对发动机的控制要求.     

基于改进型动态规划算法的串联混合动力汽车控制策略

混合动力汽车通常由内燃机和电池两种不同的动力源驱动,对于给定的功率需求,如何分配两种动力源的输出功率,使得整个循环的耗油量达到最小是混合动力系统控制表示法需要解决的问题.本文采用改进动态规划方法来优化两种动力源的输出功率,并用PSATv6.1进行了系统仿真.仿真结果表明,与开关式相比,该方法能有效的降低串联混合动力汽车...     

汽车行驶稳定性动力学优化控制仿真研究

汽车行驶稳定动力学优化控制,旨在通过确定汽车行驶状态下纵向车速、横摆角速度、质心侧偏角等重要的状态变量,提前预知汽车未来时刻的可能的行驶状态,并将其输送到汽车底盘主动控制系统,实现动力学优化控制,提高汽车的主动安全性,减少道路交通事故.寻找一种低成本、高精度且能够实时获得车辆重要状态参数的方法,是汽车稳定行驶动力学优化控制的关键技术之一.利用Madab/Simulink仿真工具,分别建立了汽车动力学仿真模型和车辆行驶状态Kalman滤波估计仿真模型,可以同时实现对车辆行驶状态的仿真和对车辆行驶过程中横摆角速度、侧向加速度和质心侧偏角的估计,并且模型具有可扩展性.最后进行了实车场地试验,完成了阶跃曲线、双移线等操作,通过模型仿真、试验数据和状态估计结果的比较得出,三者一致性较好,同时验证了车辆动力学仿真模型和状态估计算法仿真模型的有效性和通用性.     

基于S函数的汽车前照灯智能转向系统仿真

为了解决夜晚汽车在弯道上行驶的"盲区"问题,提高驾驶员在夜间行驶的安全性,提出了汽车前照大灯智能转向系统,能根据汽车的行驶参数不断地对前照灯进行动态调节,确保对前方道路提供最佳的照明.根据汽车在转向过程中的行驶动力学方程,利用MATLAB中的S函数建立其仿真模型,并通过研究其工作特性给出了汽车前照大灯水平调整角度的计算方法.在无刷直流电机位置和转速双闭环仿真模型的基础上,建立了整个控制系统的仿真模型,仿真结果表明:整个智能控制系统具有快速性和准确性,对实际设计提供了参考依据.     

SVM技术在网络GPC算法中的应用研究

针对传统的广义预测控制（GPC）算法必须有精确的数学模型,计算量很大,不适合实时性要求高的系统。网络控制系统在复杂的工业控制领域应用中,受网络时延的影响,导致了控制系统性能的下降甚至不稳定,给控制系统的分析和设计带来诸多问题。该文采用基于支持向量机的广义预测控制方法,将支持向量机作为预测模型,对控制对象模型进行预测,再加之广义预测控制算法和队列机制提出不基于对象模型且实时性高的广义预测控制快速算法,并且设计了支持向量机非线性建模和非线性广义预测控制队列机制算法,并相应做出了仿真。最后的仿真结果表明基于广义预测控制算法的网络控制系统具有良好的控制效果和稳定性。     

智能网联汽车变车距队列控制与仿真

智能网联汽车的发展是将来智能交通系统中的一个重要方向,受基础设施条件以及试验成本的限制,目前的测试验证仍以计算机仿真为主。针对现有仿真软件难以满足智能网联汽车测试需求的问题,以开源软件PLEXE为基础,通过对其道路交通模拟器中的车辆动力学模型、通信拓扑结构以及车辆队列控制器等关键模块进行二次开发,设计了面向智能网联汽车队列控制研究的可视化仿真平台,对变车距队列控制算法进行仿真验证。仿真结果表明:上述平台可完成队列控制的可视化仿真,相比其它软件更加直观形象。     

空气流动阻力下非线性车辆队列最优能耗控制方法

为了优化车辆队列在长距离行驶过程中的能源消耗,对空气流动阻力下车辆队列能耗优化间距策略以及相应的队列控制方法进行了研究;首先根据车辆队列在行驶过程中受到的空气流动阻力,建立基于异构风阻系数的车辆动力学模型;其次,设计基于滑模控制的非线性车辆队列控制方法,使其能够在不同风阻系数下稳定地收敛到期望的车辆队列;在此基础上,构建稳态下车辆队列能量消耗评价模型,并通过优化分析,计算能量消耗最优下的车辆队列期望车间距;最后通过数值仿真的手段验证所提控制方法的有效性与可行性;该结果表明:所设计的控制器能够使整个车辆队列达到期望的控制效果;得到的最优车间距能够使得特定条件下车辆队列稳态能量消耗降低。     

车辆直接横摆力矩的预测控制研究

针对车辆高速过弯时发生的侧滑问题,将预测控制运用于汽车ESP控制系统中,以2自由度车辆模型为预测内部模型,以车辆直接横摆力矩为输出作用于车轮来控制整车的行驶状态。结合Matlab/Simulink建立的七自由度整车模型以及轮胎模型对所设计的ESP控制器进行分析调整。实验结果表明,预测控制器能很好地控制汽车的横摆角速度和限制质心侧偏角,提高了汽车的稳定性和安全性。     

并联混合动力汽车能量管理建模及优化研究

为了降低混合动力汽车的能耗,提高其能量回收率及减少其尾气排放量,对并联式混合动力汽车(PHEV)的能量管理系统采用基于粒子群优化的模糊控制进行分析与设计。首先在Matlab中的Simulink软件上建立了模糊控制器模型,根据经验设计模糊控制规则;然后将模糊控制器嵌入到Advisor仿真软件的并联式混合动力汽车模型中,并用粒子群优化算法对该模糊控制器进行优化;最后选择几种典型的运行路况进行仿真分析研究。仿真结果表明,在满足汽车行驶性能的前提下,优化后的模糊控制器不仅能有效降低尾气的排放,并且能明显提高能量回收率。     

汽车线控转向系统的建模与仿真研究

研究汽车转向稳定性控制问题。针对线控转向系统的可变转向特性对汽车操纵影响稳定性,为保证行驶安全性,通过分析线控转向系统的工作原理和结构特点,建立线控转向系统各组成部分的数学模型,结合驾驶员模型和整车模型,对线控转向系统的可变角传递特性和力传递特性进行仿真。仿真结果表明:SBW系统能够获得与传统转向系统同样清晰的路感,并且SBW系统能够保持稳定的转向灵敏度,从而改善了汽车的稳定性,为保证行驶的安全提供了依据。     

权重队列实时调度系统的反馈控制

针对工作在不可预测环境下具有不确定性任务特征的实时调度系统的服务区分问题，利用队列理论对权重队列实时调度系统进行多变量控制建模，并结合模型预测控制方法将控制问题转化为受限多变量优化问题，进而基于标准的最小二乘求解器设计预测控制调度框架以及算法。通过调整任务类的权重因子来改变任务类的计算资源分配，以实现为调度任务类提供相对延迟时间比保证。仿真试验结果表明，所设计方法在任务到达速率和执行时间变化且不能预知的情况下，仍然能为系统提供良好的相对延迟时间比控制。     

智能车载感知与侧翻预警系统的设计

为了防止汽车在行驶过程中发生侧翻,使汽车始终处在安全工况下行驶,减少交通事故,设计了一种基于ARM9的智能车载感知和侧翻预警系统,对汽车在途行驶时的侧倾角和侧倾角速度进行监测,并采用多阶递推模型对汽车侧倾姿态进行预测,当预测到侧倾达到极限工况时发出报警信息,提醒驾驶人员注意并采取相应减少侧向加速度的措施,从而达到预防汽车侧翻事故的发生,并基于VB2005,Matlab和NIMeasurement Studio开发了车载感知与侧翻预警系统软件,进行了系统仿真。实车道路试验与系统仿真实验进行了比较,结果表明:车载感知和预警系统能够及时准确预测汽车侧翻,提高汽车主动安全。     

汽车操纵稳定性控制优化研究

在汽车操纵稳定性优化控制的研究中,为对车辆施加合适的制动力以实现车辆极限工况下的稳定,研究了汽车操纵稳定性的模糊PID控制方法.基本方法是直接将横摆角速度作为控制变量,在模糊控制的基础上加入传统的PID控制,在大偏差范围内采用模糊控制进行快速响应调整,在小偏差范围内采用常规PID控制.采用7自由度整车模型进行J-转向和换道操纵仿真,仿真结果显示模糊PID控制可以有效地提高汽车行驶时的稳定性.证明设计的控制策略能较好的满足系统的控制要求,并为汽车操纵稳定性控制研究提供有益的参考.