非线性车辆稳定性的控制研究

提出一种基于直接横摆力矩控制(DYC)和前轮主动转向(AFS)控制的车辆稳定性联合控制方法。在车辆非线性模型的基础上,利用质心侧偏角和侧偏角速度相平面图,确定车辆的稳定域。对处于稳定域之外的非线性车辆首先进行DYC控制,使车辆进入稳定域,在此基础上再进行AFS滑模控制,使实际车辆的质心侧偏角及横摆角速度跟踪理想值。仿真结果表明:采用该联合控制方法,与单独采用AFS控制相比,更加有效地提高了车辆稳定性。     

分布式驱动智能汽车轨迹跟踪的协同控制

针对车辆在轨迹跟踪过程中，尤其是高速转向等极限工况下，易出现车辆跟踪精度差和失稳的问题，以分布式驱动智能汽车为研究对象，提出一种考虑横向稳定性的轨迹跟踪协同控制策略。首先，建立车辆纵向、横向以及横摆运动的三自由度动力学模型，设计了基于模型预测控制的主动转向控制器，通过优化求解得到跟踪期望轨迹的最佳前轮转角。然后，采用滑模控制设计横摆力矩控制器，将横摆角速度和质心侧偏角作为联合变量，利用积分二自由度控制模型，计算车辆稳定的等效附加横摆力矩。最后，采用二次规划算法设计最优力矩分配控制器，以满足总的驱动力矩和附加横摆力矩的控制需求。仿真试验结果表明，控制系统在极限高速工况下，能够使车辆精确、稳定的跟踪期望轨迹。     

基于滑模变结构控制的车辆稳定性研究

直接横摆力矩控制(Direct Yaw Moment Control,DYC)能在极限工况下产生维持车辆稳定行驶所需的附加横摆力矩,从而提高车辆的主动安全性能。采用"Dugoff"轮胎模型,运用MATLAB/SIMULINK软件建立了十六自由度非线性车辆模型和二自由度参考模型,基于滑模变结构控制理论,分别设计了以横摆角速度为控制变量的DYC控制器和以质心侧偏角为控制变量的DYC控制器,并在极限工况下进行仿真。仿真结果表明:所设计的控制器能有效控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角,提高了车辆的操纵稳定性。     

车辆直接横摆力矩控制方法研究

为提高车辆的操纵稳定性,建立了优化的八自由度非线性车辆模型,研究了基于最优控制理论的车辆直接横摆力矩控制方法,并对校正横摆力矩的实现进行了探讨。通过在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制方法不仅可以有效地改善车辆的操纵稳定性,而且具有很好的稳定性和自适应性。     

基于状态反馈的分布式驱动电动汽车操纵性改善控制方法

研究分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制问题。提出基于状态反馈的操纵性改善控制策略：利用横摆角速度反馈改善车辆的横摆角速度瞬态响应,利用转向角前馈提高车辆的稳态横摆角速度增益。根据反馈系数对车辆瞬态响应特性的影响建立优化函数,获取不同车速下最优反馈系数。基于转向助力需求设计前轴差动转矩约束,再结合后轴的电动机外特性约束,获取不同车速下最大前馈系数。设计四轮转矩分配策略,在实现直接横摆力矩控制的同时满足驾驶员的加速需求。多工况下仿真验证表明,算法在改善横摆角速度的瞬态响应和稳态增益的同时可以减少转向盘力矩,降低驾驶员操作负荷;直接横摆力矩的引入有效地抑制了加速过程中的不足转向,平衡了前后轴的侧向附着利用率,提高了车辆的侧向稳定裕度。     

考虑横摆稳定性的无人车轨迹跟踪控制优化研究

横摆稳定性和轨迹跟踪性能对无人车至关重要。为此,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器,将考虑瞬时极限性能的稳定性判据添加到控制器约束中,并且利用性能驱动的方式对控制器的参数进行优化。首先根据车辆3自由度动力学模型建立横摆角速度-质心侧偏角相平面,分析前轮转角对相平面平衡点的影响,通过建立相平面的等倾几何曲线,分析车辆的稳定性特征,设计出基于包络线的横摆稳定性判据。然后将模型预测控制器的代价函数参数化,根据性能目标设计特定场景的全局代价作为评价函数,利用贝叶斯优化进行预测时域和代价函数权重两类参数的优化,实现目标任务全局性能最优。仿真和实车试验表明,所提算法在保证车辆稳定的前提下,发挥了车辆的动力学极限,采用的贝叶斯优化方法对轨迹跟踪模型预测控制器的参数进行了优化,实现了轨迹跟踪性能的提高。     

四轮驱动电动汽车车速估计与DYC控制研究

四轮驱动电动汽车因每个车轮独立可控,在对车辆进行直接横摆力矩控制(Direct Yaw-moment Control,DYC)时需要根据车轮滑移率选择干预车轮而施加合适的控制转矩,而滑移率的获取有赖于精确的车速信息。设计了基于扩展卡尔曼滤波的车速估计算法,依据车轮滑移状态及车辆状态参数提出了直接横摆力矩控制策略及期望转矩与期望横摆力矩的计算方法。在CarSim与Simulink联合仿真环境下对所提出的车速估计算法及直接横摆力矩控制策略进行了离线仿真。仿真结果表明,车速估计算法能准确估计车速信息,绝对误差较小;直接横摆力矩控制策略能够根据横摆角速度的偏差,正确地选择干预车轮,及时地控制车轮转矩,从而保持车辆的横向稳定性。     

基于ABS的车辆弯道稳定性控制仿真研究

车辆在低附着弯道路面上制动是一种非常危险的工况.本文从车辆在低附着弯道路面上制动整车受力的角度出发,分析了车辆弯道制动时ABS控制的不足,提出了车辆ABS与横摆力矩控制协调控制的制动力控制策略.利用模糊控制原理设计了横摆力矩控制器,在制动车辆ABS的基础上,通过对车辆的横摆力矩控制和车轮滑移率的调节,实现了制动过程中对附加横摆力矩的动态调整,从而可以在不增加硬件成本的条件下实现车辆在低附着弯道路面上制动的稳定控制.最后进行仿真试验验证了该控制方法的有效性.     

基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法

提出一种基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法,使无人驾驶车辆跟踪一个给定的参考轨迹。所设计的轨迹跟踪控制器由两个子控制器构成,运动学控制器和动力学控制器。基于条件积分算法,运动学控制器考虑到车辆质心位置存在误差和横摆角速度上界的情况,根据车辆相对轨迹的非线性运动学关系得到有界的车辆期望横摆角速度来实现车辆相对轨迹的侧向位移误差的全局渐进稳定。之后为满足期望横摆角速度需求,设计动力学控制器。基于条件积分算法,动力学控制器考虑到车辆参数的不确定性和执行器约束,根据车辆动力学方程得到有界的车辆前轮转角控制率来实现横摆角速度跟踪误差的渐进稳定,最终使车辆行驶在期望的轨迹上。并且控制算法在实现被控量渐进稳定的同时,给出车辆航向角和质心侧偏角稳态时的理论值。最后通过仿真验证车辆在较大的初始位移误差、航向角误差和侧向加速下能够实现车辆良好的轨迹跟踪效果,并且通过实车试验验证控制方法的有效性。     

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。     

汽车爆胎附加横摆力矩模型研究

在对爆胎车辆动力学特性进行分析的基础上,建立了爆胎车辆产生附加横摆力矩预估计算模型,并结合车辆电控液压制动系统中进液电磁阀开启时间与制动轮缸压力的相关特性,把附加横摆力矩预估值转化为制动轮缸增压时间,以直接控制车辆各轮缸增压时间来实现差动制动,从而产生相应的抗爆胎附加横摆力矩以平衡车辆。设计了相关试验系统,试验结果表明,该预估计算模型基本可以近似计算车辆爆胎后所需的抗爆胎横摆力矩,为提高汽车爆胎应急自动制动系统响应能力,进一步精准控制爆胎车辆运动轨迹提供了先行条件。     

小曲率路面车辆差动转向与横摆稳定性集成控制研究

为减小车辆在前轮转向系统失效的负面影响,保证转向系统的瞬态控制性能,本文提出差动转向控制与横向稳定性控制相结合的控制方法,通过调节左右轮毂电机转矩形成横摆力矩,实现对系统完全失效车辆的转向控制与横向稳定性控制。首先设计基于LQR差动转向控制器跟踪参考前轮转角与参考横摆角速度,保证车辆轨迹跟踪能力,然后设计基于模糊PID横向稳定性控制器跟踪参考质心侧偏角,保证车辆横摆稳定性,两者构成双闭环控制系统将控制量最终转化为横摆力矩,实现车辆的集成控制。最后通过Simulink-Carsim联合仿真验证,仿真结果表明差动转向系统能够在前轮转向系统失效情况下实现车辆转向控制,并在横向稳定性控制系统的作用下有效地提高了车辆瞬态控制性能。     

四轮转向半挂汽车列车横向稳定性的模糊PID控制

提出直接横摆力矩与四轮转向集成的控制方案。建立了四轮转向半挂汽车列车的四自由度非线性动力学模型,以零侧偏角为控制目标确定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PID控制技术设计了直接横摆力矩模糊控制器。借助Matlab/Simulink软件,对该集成控制器的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速大转向时,该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,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响应均能很快稳定,可显著提高半挂汽车列车的操纵稳定性。     

主动后轮转向及分布式驱动车辆协同控制研究

为有效地改善车辆操纵稳定性,设计了主动后轮转向系统(ARS)与基于直接横摆力矩控制(DYC)的双电机分布式驱动系统协同控制方法,并将其应用于FSAE赛车。首先建立ARS及DYC车辆的二自由度模型;基于滑模变结构控制方法,提出协同控制模型,通过ASR控制器控制后轮转向角,减小车辆质心侧偏角,以及直接横摆力矩控制器(DYC)对两个后驱动轮的牵引力矩进行协调分配,实现横摆角速度的有效控制;最后,通过双移线测试仿真验证本文所提出的控制算法能够有效提高赛车弯道行驶的稳定性。     

独立驱动电动汽车神经网络PID稳定性控制

为提高独立驱动电动汽车在极限工况下的稳定性,提出了基于神经网络PID控制策略的直接横摆力矩决策算法,控制质心侧偏角和横摆角速度并进行转矩分配。基于2自由度车辆模型的线性化特征参数与实际车辆控制目标的偏差,引入动量优化项对神经网络权值进行在线更新,计算出跟踪理想质心侧偏角和横摆角速度所需的直接横摆力矩,通过车辆前后轴动态载荷估计,考虑驱动电机饱和输出力矩和路面限制条件的约束,对各驱动轮进行直接横摆力矩分配。将算法应用于CarSim/Simulink联合仿真模型进行工况仿真实验。结果表明,该方法能够保证车辆在中速情况下于光滑路面紧急转向和紧急移线换道操作稳定性,以及在路面湿滑情况下高速超车快速并线的稳定性。     

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。     

基于前后轮制动力分配的车辆横摆力矩调节方法研究

针对在低附着系数路面转向工况下,基于单轮制动力调节车辆横摆力矩的方法难以纠正不足或过多转向的问题,提出基于前后轮制动力分配调节横摆力矩的方法,该方法根据轮胎非线性特性,分析轮胎所受地面制动力和侧向力及其产生的车辆横摆力矩之间的非线性关系,求解不同路面附着系数时前后轮地面制动力的分配比例,据此产生车辆横摆力矩来改善车辆转向特性。以某款乘用车为研究对象,利用车辆动力学仿真软件veDYNA对该方法进行双移线工况的仿真。     

基于耗散性理论的汽车底盘集成非线性鲁棒约束优化控制

针对汽车主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统集成控制问题,基于耗散性理论设计了一种非线性鲁棒控制器。将未建模动态、模型参数和反馈信号测量误差作为系统的加性不确定性和乘性不确定性,建立包含车身侧向和横摆运动自由度的汽车底盘集成控制模型;基于耗散性理论设计汽车底盘集成非线性L2增益控制律来抑制系统的加性不确定性对系统性能的影响,并采用投影修正法设计自适应律来实时估计和补偿系统的乘性不确定性;采用逐步二次规划法来实现汽车底盘集成非线性L2增益控制律输出的校正横摆力矩约束优化分配。最后,结合车辆动力学仿真软件对所提出的汽车底盘集成非线性鲁棒控制器的可行性和有效性进行了验证。     

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。     

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.