汽车方向盘角输入识别的研究

以汽车方向盘角输入的识别作为汽车操纵逆动力学研究的出发点,通过驾驶员-汽车二自由度闭环系统的仿真以及超车试验,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度及侧向加速度响应与方向盘角输入之间的映射关系。利用汽车横摆角速度及侧向加速度响应进行方向盘角输入识别的结果表明,这种识别方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快及抗干扰能力强等优点。     

线控转向驾驶员模型反馈系数优化

线控转向系统可以根据车况灵活改变角传动比以提高汽车的操纵稳定性。基于单点预描最优曲率模型,利用车辆转向时的Ackerman几何关系和转向时的稳态横摆角速度与车辆实际横摆角速度之差和理想侧向加速度与车辆实际侧向加速度之差对车辆转向盘转角进行补偿,建立驾驶员转向模型。在建立整车动力学模型和驾驶员模型的基础上,从人--车闭环系统角度出发,采用汽车操纵稳定性综合评价体系中的轨迹跟踪误差总方差、方向误差总方差、车辆侧向加速度总方差、转向盘忙碌程度总方差和侧向力系数总方差所构成的综合评价指标为适应度目标函数与具有全局优化能力的粒子群优化算法相结合对参数进行优化,并将其与参数优化前结果进行对比。试验结果证明了粒子群优化算法的有效性,该算法能够改善操纵稳定性,使优化后的结果能更精确地控制车辆跟随预定的路径。     

基于Elman神经网络的赛车操纵动力学逆向研究

以进行汽车操纵动力学逆向研究为目的。以某方程式赛车为例,建立了计入空气动力特性的多体动力学整车模型.在通过试验验证其准确度的基础上,利用Elman神经网络建立了单移线工况下的侧向加速度、横摆角速度与方向盘转角之间的非线性映射关系.神经网络的验证结果表明,利用Elman神经网络进行汽车操纵逆动力学的研究方法是可行的,并且学习速率较快,识别精度较高。     

汽车前轮电子转向系统

介绍了一种汽车转向的最新技术——前轮电子转向系统，并对其理论关键技术进行了研究。通过对方向盘回正力矩的建模。模拟生成了为驾驶员提供路感的方向盘回正力矩；利用所提出的前轮转向控制算法，可以使汽车具有不变的转向特性，通过横摆角速度和侧向加速度反馈控制，提高了汽车的稳定性。     

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。     

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.     

基于模糊PID控制的车辆横向预瞄驾驶员模型

为了提高车辆的行驶轨迹精度和车辆稳定性,提出一种基于模糊P ID控制的补偿式驾驶员控制模型.以车辆横向位移偏差和理想与实际横摆角速度之差为输入,建立输出为方向盘转角的补偿式模糊P ID控制模型.联合CarSim和Simulink进行仿真,结果显示:在低、中速时补偿式模糊PID控制模型最大侧向偏差分别为0.036 m、0...     

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。     

一类基于轨迹预测的驾驶员方向控制模型

驾驶员方向控制模型在人-车-路闭环系统仿真、驾驶员辅助系统开发和智能汽车控制中具有重要作用。在假设驾驶员具有汽车轨迹预测能力的基础上,提出一类基于轨迹预测的驾驶员方向控制模型。分别假定汽车在将来一段时间内保持恒定的横摆角速度或横摆角加速度,并结合汽车状态参数预测汽车的行驶轨迹,采用期望式、增量式以及期望式与增量式集成的转角决策方法建立5种不同的驾驶员模型。在ve DYNA/Simulink联合仿真平台上对各驾驶员模型进行仿真试验,结果表明,增量式驾驶员模型表现出良好的路径跟踪精度和很强的鲁棒性,期望式模型的转向操纵更加平滑,而集成式模型则具备综合优势。在ve DYNA/Labview硬件在环实时试验台架上对所提出的驾驶员模型进行模拟试验,所得结论与仿真基本一致。     

智能汽车转向轮转角主动控制

研究通过对智能汽车转向系统进行主动控制,可靠并准确地得到期望的转向轮转角。为了提高智能汽车转向系统主动控制的可靠性、安全性,借助横摆角速度信号、侧向加速度信号和转向执行电动机电流信号,基于卡尔曼滤波的方法对转向管柱转角传感器进行实时故障诊断和容错设计。根据诊断和容错结果,并考虑执行器力矩受限的情况,基于一种条件积分方法,设计前馈加抗积分饱和的状态反馈控制算法,使转向轮转角渐进稳定到期望的转向轮转角。并且通过建立李雅普诺夫函数,证明控制系统的渐进稳定。通过实车试验证明结合故障诊断和容错设计后控制算法能够有效可靠地实现转向轮转角的精确跟踪控制。     

人-车闭环中电动助力转向系统的基本特性分析

建立详细的四自由度电动助力转向(EPS)系统机械电气模型,考虑Fiala轮胎模型和二自由度整车模型,引入以转向盘输入角为反馈信号的驾驶员模型,构建装备EPS系统的人-车非线性闭环系统模型。采用模糊控制器确定目标电流并通过PID控制和脉冲宽度调制(PWM)实现其跟踪控制,构建电流闭环控制,并采用基于非线性控制设计(NCD)的单纯形自寻优法对参数进行优化。通过仿真计算,以转向盘输入转矩以及整车的横摆角速度、侧向加速度为指标,研究分析了EPS系统在人-车非线性闭环系统中的基本特性。     

分布式电动汽车附加横摆力矩研究

为提高分布式电动汽车在高速转向工况下的稳定性,针对分布式双电机后驱系统进行转矩分配研究。根据横摆力矩得到汽车转向时左右驱动轮驱动力矩,再对横摆角速度、质心侧偏角与附加横摆力矩关系加以分析,得到横摆角速度误差值及质心侧偏角误差值,并以两个误差值为双输入,附加横摆力矩为单输出,进行模糊控制,并对附加转矩施加至左右驱动轮的方式进行判断。利用Carsim软件与Matlab/Simulink软件联合仿真对结果进行验证,结果表明:经过模糊控制及输入判断的附加横摆力矩施加到驱动轮后,使得分布式电动汽车在高速转向工况下拥有良好的稳定性。     

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。     

低附着系数路面车道保持模型预测控制及汽车稳定性控制

提出了车道保持模型预测控制算法。在低附着系数路面上分析了双移线工况下转向角和侧向加速度二次低通滤波之差的峰值与汽车失稳程度之间的关系,基于可测信号(转向角、侧向加速度、横摆角速度和车速)提出了模糊控制算法,设计了汽车稳定性控制器。为了阻止低速和不严重失稳工况下汽车稳定性控制器的误启动,提出了不稳定指标模糊控制算法;为了避免汽车稳定性系数急速减小,设计了稳定性系数保持器。CarSim/Simulink仿真结果表明,在低附着系数路面上所设计的转向控制器和汽车稳定性控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。     

Multi-axle dynamic steering system of truck-howitzer

A two-degree-of-freedom (2-DOF) steering model of multi-axle vehicle was established. The steering center position, the relationship between the steering angle and the vehicle velocity, and the minimum turn radius were deduced on the basis of the proportional control with a zero sideslip angle. Results indicate that the system stability is decided by the vehicle barycenter position and the lateral stiffness of a tire. Under this control, the steady value of the lateral acceleration is obviously diminished and the yaw angular velocity changes little under any vehicle velocity. The system rapidly responds, the vehicle smoothly steers, and its handling stability is prominently improved. __________ Translated from Journal of Jilin University, 2006, 36(3): 321–326 [译自: 吉林大学学报]     

驾驶员理想转向盘力矩特性研究

对驾驶员理想转向盘力矩的影响因素进行分析,提出了一种用以描述稳态转向工况的驾驶员理想转向盘力矩模型。针对三款不同型号车辆进行驾驶员转向盘力矩道路试验, 建立了中国西南地区驾驶员理想转向盘力矩模型,研究结果表明: 一定车速下,驾驶员理想转向盘力矩是转向盘转角或者侧向加速度的增函数,但随着转向盘转角或者侧向加速度的增大,驾驶员理想转向盘力矩增大的程度减缓;一定转向盘转角或者侧向加速度下,驾驶员的理想转向盘力矩与速度近似成线性正比关系;如果车辆的体积、车重相近,道路条件相同,驾驶员理想转向盘力矩与车辆的型号无关。     

Nonlinear observer and robust controller design for enhancement of vehicle lateral stability

This paper describes the design of a sliding mode controller to control wheel slip. A yaw motion controller (YMC), which uses a PID control method, is also proposed for controlling the brake pressure of the rear and inner wheels to enhance lateral stability. It induces the yaw rate to track the reference yaw rate, and it reduces a slip angle on a slippery road. A nonlinear observer is also developed to estimate the vehicle variables difficult to measure directly. The braking and steering performances of the anti-lock brake system (ABS) and YMC are evaluated for various driving conditions, including straight, J-turn, and sinusoidal maneuvers. The simulation results show that developed ABS reduces the stopping distance and increases the longitudinal stability. The observer estimates velocity, slip angle, and yaw rate very well. The results also reveal that the YMC improves vehicle lateral stability and controllability when various steering inputs are applied. In addition, the YMC enhances the vehicle safety on a split-μ road.     

基于模糊算法的四轮线控转向汽车操稳性研究

为了避免在高速公路行驶场景中极易发生的侧滑和甩尾现象,在车辆前馈比例转向控制策略的基础上提出根据横摆角速度变化量与变化率来动态调节前后轮转角补偿量的模糊控制方法,并结合闭环控制下的转向伺服电机来实现车轮的转向补偿,最后实现对传统前馈比例转向控制策略的优化。在MATLAB环境下对模糊控制的四轮转向车辆的转弯横摆率和质心侧偏角进行仿真,结果显示模糊控制下的前后轮转向补偿方法可以提高横摆角速度和质心侧偏角响应的快速性,同时又能显著降低超调量,相比前馈比例转向控制策略具有较强的稳定性。     

Drive control algorithm for an independent 8 in-wheel motor drive vehicle

This paper describes a drive control algorithm based on optimal coordination of drive torque for an independent 8 in-wheel motor drive vehicle. The drive controller improves lateral stability and maneuverability. The drive controller consists of upper level controller and lower level controller. The upper level controller determines front, middle steering angle, additional net yaw moment and longitudinal net force according to the reference velocity and steering commands. The lower level controller coordinates additional tractive and braking forces to guarantee desired longitudinal net force and yaw moment. This controller is based on optimal control theory and takes into consideration the friction circle related to the vertical tire force and friction coefficient acting on the road and tire. Distributed tractive and braking forces are determined as proportional to the size of the friction circle according to the changes at driving conditions. The response of the 8 in-wheel drive vehicle implemented with this drive controller has been evaluated via computer simulations conducted using Matlab/Simulink dynamic model. Computer simulations of an open-loop J-turn maneuver and a closed-loop driver model subjected to double lane change have been conducted to demonstrate improved performance and stability of the proposed drive controller.