基于RTWT的汽车主动式油门踏板试验台

为了设计开发一套基于RTWT的主动式油门踏板试验台,首先进行了机械执行装置的机械原理设计及传动参数优化设计;然后利用快速控制原型技术,基于MATLAB/RTWT设计开发了电子控制系统硬件及控制程序;最后通过实验测试了试验台的力反馈和刚度反馈功能。结果表明该试验台具有较好的可靠性与有效性。     

重型车辆走－停巡航系统的干扰解耦控制

根据低速行驶工况下重型车辆的加/减速度响应特性,建立融合被控车辆及车间动力学特性的巡航系统非线性动力学模型。在此基础上采用非线性输出干扰解耦原理,将控制目标值（车间相对距离、速度）从系统的前导车加/减速度干扰中完全解耦出来,并实现非线性系统的线性化;基于此解耦线性化子系统,设计一种改进的走－停自适应巡航控制系统。该系统不但能够保证控制目标值取得良好的动态响应特性,而且能够实现对前导车加/减速干扰的全局解耦,可提高系统的鲁棒性,仿真计算验证了控制效果。     

挡位离散型车辆经济性加速策略的伪谱法优化

加速过程中, 车辆的油耗与驾驶员的操作策略密切相关. 本文通过最优控制方法定量化地研究了挡位离散型车辆的经济性加速策略. 将加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题(Optimal control problem, OCP), 设计了考虑加速距离影响的经济性定量评价指标. 该问题含有离散型控制变量, 隶属于混合整型最优控制问题, 且性能函数和状态方程呈现强非线性. 为高效地求解该问题, 结合变速器挡位切换规律, 将该整型问题转化为多段光滑问题的协同优化, 采用Legendre伪谱拼接法实现变速器挡位、换挡时机、发动机力矩的数值求解. 解析分析了经济性加速策略的形成机理, 总结了实用化的经济性加速度选择策略和挡位切换规律. 仿真验证了所求策略的节油潜力.     

基于xPC的驾驶员辅助系统硬件在环仿真试验台

研发了基于xPC技术的驾驶员辅助系统硬件在环仿真试验台，以解决目前此类试验台开发成本高、难度大的问题。在基于xPC的总体方案基础上，建立了模块化的仿真模型，采用S函数驱动GUI界面的方法，解决了对硬件在环仿真过程进行实时监控的问题。使用表明，该试验台具备较好的驾驶员在环仿真功能，能够对驾驶员辅助系统的软硬件进行验证与评价。     

非奇异快速的终端滑模控制方法

针对已有终端滑模控制的奇异和收敛缓慢问题,提出一种非奇异快速终端滑模函数,并利用李亚普诺夫方法证明其有限时间收敛特性．在此基础上,结合带负指数项的吸引子来设计控制律,使控制输入实现时间连续,并保证滑模面全局存在．理论分析表明,通过合理选择控制参数,可使系统避免“收敛停滞”,且对有界模型误差和外部干扰具有较好鲁棒性．     

最优控制问题的Legendre 伪谱法求解及其应用

伪谱法通过全局插值多项式参数化状态和控制变量,将最优控制问题(OCP)转化为非线性规划问题(NLP)进行求解,是一类具有更高求解效率的直接法。总结Legendre伪谱法转化Bolza型最优控制问题的基本框架,推导OCP伴随变量与NLP问题KKT乘子的映射关系,建立基于拟牛顿法的LGL配点数值计算方法,并针对非光滑系统,进一步研究分段伪谱逼近策略。基于上述理论开发通用OCP求解器,并对3个典型最优控制问题进行求解,结果表明了所提出方法和求解器的有效性。     

智能汽车的路面附着极限横向轨迹跟踪控制

在极限轮胎-路面条件下,智能汽车的横向操纵性能急剧恶化,增加了自动驾驶系统的控制难度。现有研究主要聚焦智能汽车轨迹跟踪的性能,但是难以解决低附着路面、紧急避障等极限工况下的智能汽车轨迹跟踪时的安全性和稳定性。利用模型预测控制方法实现了智能汽车的轨迹跟踪,同时保证智能汽车行驶稳定性和安全性,仿真试验同样表明该控制器具有较好的鲁棒性。结合二次型代价函数和安全约束构建了轨迹跟踪的开环最优预测控制问题,通过约束车辆的前后轮侧偏角,保持极限工况下智能汽车的行驶稳定性。研究方法与结果可为智能汽车设计提供参考。     

无级变速器车辆经济性巡航策略的伪谱法优化

汽车行驶过程中的油耗不仅同车辆自身性能相关,也取决于驾驶员的操作方式.本文研究了装备无级变速器和汽油发动机的车辆的经济性巡航策略.首先建立了车辆纵向动力学模型和发动机油耗模型,将经济性巡航策略的辨识构建为一个最优控制问题.该问题的性能函数呈现高阶非线性且存在凹弧段,是一个典型的奇异最优控制问题.因此采用Legendre伪谱法进行求解.结果显示:当平均巡航速度较低或较高时,应采取匀速(CS)行驶策略;当中速时,"加速滑行"(PnG)策略更为经济,相对匀速策略最大节油率达13%.最后探讨了PnG策略的节油机理、经济性与舒适性的关系.     

智能网联车路云协同系统架构与关键技术研究综述

随着汽车产业电动化、智能化、网联化、共享化的发展驱动,全球主要强国均将智能网联汽车列为国家战略发展方向.蜂窝车联网、边缘计算网络和高精度定位系统的技术发展,为车车、车路、车人和车云系统的全面融合提供了有效支撑.车辆、道路、云平台与蜂窝车联网(Cellular vehicle-to-everything, C-V2X)网络的融合,加速打通车内与车外、路面与路侧、云上与云间的信息互通,为实现车路云一体化的融合感知、群体决策及协同控制提供了重要基础.首先,梳理了智能网联车路云协同系统架构与关键技术,对该领域的演进特征、发展制约因素进行了总体概述;其次,阐述了新型车路云协同系统、智能网联C-V2X通信系统、云控系统和车路云协同测试系统的架构设计与工作原理;然后,从C-V2X组网、融合定位、测试评价角度,介绍了车路云协同系统融合V2X网络、融合定位的技术演进与研究进展,给出了智能网联场景的仿真平台、实车测试及评价指标;最后,对智能网联车路云协同系统的协同组网与控制、互操作、边缘智能服务和安全技术层面的发展趋势进行了展望.     

CVT型车辆经济性加速策略优化与分析

不当的加速策略是造成车辆行驶油耗变差的重要原因,为降低加速过程油耗,通过伪谱最优控制方法定量化地研究CVT型车辆的经济性加速策略。在建立包含发动机油耗的车辆纵向动力学模型、提出消除加速距离影响的当量油耗指标基础上,将经济性加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题。该问题的状态方程和性能指标具有强非线性,理论求解困难,因此利用Legendre伪谱法实现其数值求解,得到经济性加速度的量化表达,并进一步分析数值求解结果的形成机理。研究表明,经济性加速策略本质上是提高发动机效率和降低风阻能耗的整体协调优化;最优加速策略是与发动机特性和目标末速度密切相关的动态策略;过于激烈或平缓的加速度均会造成油耗变差。最后,仿真验证了经济性加速策略的潜在节油效果。