基于主动前轮转向横摆角速度反馈控制的研究

在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈传感器,建立了主动前轮转向系统数学模型和横摆角速度反馈控制模型,使用PID控制器实现横摆角速度反馈控制;系统通过产生附加的前轮转角,对前轮转角进行修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和侧偏角很好地跟踪参考模型;并在系统阶跃和正弦输入下分别进行仿真分析,结果表明,在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈控制可以显著改善车辆横摆角速度的瞬态响应,从而提高了车辆的转向稳定性.     

基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统设计

为提高智能车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性,设计了一种基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统。车辆转向换道控制系统是以模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法为基础,结合五阶多项式换道路径和最小车距安全模型搭建的;以理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差及其变化率为双输入,利用自适应神经模糊系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)规则输出所需的附加横摆力矩,对车轮进行差动制动,以修正车身姿态,实现行车稳定。仿真结果对比表明,此车辆转向换道控制系统可显著提高车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性。     

极限工况下车辆行驶的稳定性判据

极限工况下车辆行驶的稳定性判据是车辆稳定性控制系统的基础,决定了车辆稳定性控制系统介入的时机。选取横摆角速度法、侧向加速度法、独立转向梯度法、转向半径法四种基于线性2自由度车辆模型的稳定性判据。选取质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面分析车辆行驶的稳定性,提出改进的五参数菱形法确定车辆状态稳定区域,以此作为基于非线性车辆模型的稳定性判据。以轮胎力法为基准判据,针对各判据介入的时效性,设计稳定性判据对比方法,在建立的CarsimMatlab/Simulink车辆联合仿真平台上,通过多种工况对各稳定性判据进行验证及对比。结果表明所建立的各判据对车辆行驶状态的判定效果存在显著差异,其中横摆角速度法、转向半径法和五参数菱形法的准确性较高,且之间存在互补性。     

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。     

车辆横摆角速度跟踪控制仿真研究

采用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型。用横摆角速度与其期望值的差值及其变化率作为模糊控制器的输入,设计了模糊自适应PID控制器。基于模糊自适应PID控制器,进行了前轮转向阶跃输入、正弦输入仿真试验。仿真和分析结果表明,设计的模糊PID控制器可实现对参考模型横摆角速度的跟踪,车辆的操纵稳定性得到了有效改善。     

独立驱动电动汽车转向稳定性控制方法研究

以提高轮毂电机驱动电动汽车转向稳定性为目的 ,针对传统PID算法扰动抑制能力不足,利用神经网络提高基于PID的横摆力矩和滑移率控制系统的稳定性,并针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出利用粒子群算法对控制器参数进行优化并对权值进行改进的神经网络PID方法.以四轮轮毂电机独立驱动电动汽车为研究对象,以跟踪期望的横摆角速度为控制目标,基于Carsim/Simuink联合仿真平台,对建立的四轮独立驱动电动汽车横向运动学模型及提出的控制策略进行不同工况下的对比验证,结果表明提出的控制方法优化了传统PID控制算法,振动频率幅值小、能更好地逼近理想值,可改善车辆转向性能、提高稳定性以避免事故的发生.     

基于BP神经网络的车辆转向稳定性控制策略及仿真

为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术.以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制.通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真.结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前、后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法.     

重型车辆模糊差动制动防侧翻控制研究

针对重型车辆防侧翻控制算法进行研究,基于差动制动防侧翻理论,将模糊控制与PID控制相结合,设计车辆防侧翻控制器,将车辆输入输出参数模糊化,进行模糊推理及解模糊化,建立模糊规则,开发基于预警的车辆防侧翻PID控制算法,在双移线转向输入工况下对基于差动制动和模糊PID控制的重型车辆防侧翻控制算法进行仿真分析,从仿真结果可以看出车辆在双移线试验工况中施加控制后横摆角速度、质心侧偏角及侧向加速度都得到改善,提高了车辆行驶的稳定性。结果表明基于差动制动和模糊PID控制的重型车辆防侧翻控制算法能够有效的防止车辆侧翻。     

基于模糊PID的智能车辆路径跟踪控制技术研究

在智能车辆路径跟踪控制研究中,提出了一种位置误差控制器,由期望横摆角速度生成器和模糊PID控制器组成。建立车辆的运动学及位置误差模型,在当前车辆质心与目标路径预瞄点间实时规划虚拟行驶路径。分析车辆沿虚拟路径行驶时期望横摆角速度的变化率的计算,代入车辆行驶状态及目标跟踪路径信息得到期望横摆角速度生成器。将期望横摆角速度生成器与模糊PID控制器结合,以双移线道路为目标跟踪路径进行联合跟踪仿真。仿真结果表明跟踪偏差主要发生在曲线道路与直线道路连接处,且车辆在低速下跟踪精度较高,稳定性好,中高速时跟踪精度及稳定性都降低。     

商用车横向稳定性优化控制联合仿真分析

提出一种基于粒子群优化与径向基(Radical basis function,RBF)神经网络优化算法的商用车横向稳定性优化控制策略,采用上、下双层控制模式,上层控制器以横摆角速度与质心侧偏角为控制目标,依据车辆行驶工况的反馈信息,利用粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对模糊控制器中的比例因子参数实施动态优化,实现对前轮附加转角和横摆力矩的控制。下层控制器采用RBF神经网络优化制动力分配,通过对横摆角速度偏差的自适应学习,结合滑移率控制器实时优化分配左、右前轮的制动器制动力并修正前轮转角。基于搭建的Truck Sim与Matlab/Simulink联合仿真环境,选取典型试验工况进行车辆横向稳定性仿真分析。研究结果表明,与传统的电子稳定控制系统(Electronic stability control,ESC)控制策略相比较,优化控制后车辆的横摆角速度、质心侧偏角以及侧向加速度等动态响应指标均满足控制要求,并且实际行驶轨迹与目标规划路径之间具有良好的跟随性,有效改善了低附着路面行驶条件下商用车的横向稳定性。     

汽车主动前轮转向的自抗扰控制器设计

传统转向系统对驾驶员误操作不能予以纠正,在驾驶过程中驾驶员需不断修正方向以消除外界或内部对车辆的扰动;主动前轮转向系统产生独立于驾驶员的附加前轮转角,改变车辆的横向受力状态克服传统转向系统不足。提出采用自抗扰技术的汽车主动前轮转向系统,根据系统的输入和输出动态跟踪理想参考横摆角速度,使车辆在横摆角速度安全裕度内运行。在MATLAB中实现了自抗扰控制器算法,控制CarSim车辆模型进行直线行驶抗扰试验和双移线试验,研究了自抗扰控制转向系统的抗扰动性能、路径跟踪性能以及对参数变化的鲁棒性,并与PID控制试验结果进行对比。试验结果表明,自抗扰控制的主动前轮转向系统改善了车辆操纵稳定性,具有抗干扰能力强、路径跟踪性能良好和鲁棒性强等优点,且各项性能优于PID控制器。     

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。     

基于神经网络三自由度非线性四轮转向汽车控制仿真

为了改善四轮转向汽车的操纵稳定性,建立包含轮胎的非线性三自由度车辆模型,通过神经网络训练得到后轮控制器,利用神经网络控制器联合PID控制,分别与前轮转向、比例转向控制、横摆角速度反馈控制进行时域仿真对比。仿真结果表明:神经网络控制器联合模糊PID控制可以有效的控制车辆的质心侧偏角,减少横摆角速度的瞬态响应增益,缩短稳定时间,从而提高了车辆低速时的机动性和高速转向的稳定性,提高了运行车辆的安全性、平稳性。     

融合稳定性的分布式驱动电动汽车路径跟踪控制策略研究

提出了一种融合车辆稳定性的路径跟踪控制策略,以提高分布式驱动电动汽车在高速、低附着等危险行驶工况下的路径跟踪精度和车辆稳定性,该控制策略包括路径跟踪控制层、稳定性控制器决策层、驱动轮转矩分配层。针对LQR路径跟踪控制器在高速大曲率工况下跟踪精度不足的问题,采用闭环PID矫正驾驶员模型补偿车辆前轮转角,并设计稳定性控制器用以跟踪车辆理想参考模型,基于模型预测控制算法决策出附加横摆力矩,同时以轮胎负荷率最小为目标优化车轮驱动转矩分配。利用自主开发的分布式驱动电动试验车分别在高速高附着和高速低附着双移线工况进行试验。结果表明：相对于只运用闭环PID矫正的LQR路径跟踪控制器进行路径跟踪,车辆在干燥的混凝土路面以90 km/h速度行驶时,融合车辆稳定性的路径跟踪精度的横向均方根误差降低了29.7%;车辆在潮湿沥青路面以70 km/h速度行驶时,均方根误差降低了10.3%。所提控制策略能够提高车辆的路径跟踪精度,满足车辆在危险行驶工况下的横摆稳定性。     

分布式电动汽车协调控制方法研究

针对分布式电动汽车稳定性控制问题，提出了分布式电动汽车的横摆力矩控制与主动转向协调控制策略。采用分层控制的思想，输入信号层设计线性二自由度模型，根据车辆状态求解横摆角速度与质心侧偏角期望值。决策控制层应用模糊理论设计两输入两输出模糊控制器。分配执行层针对车速的不同设计四轮转向策略。选取单移线和双移线仿真工况，通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真对控制策略进行了验证。结果表明：横摆力矩控制与主动转向协调控制策略能够有效改善汽车操纵稳定性和提高汽车行驶安全性。     

四轮独立驱动EV自校正转向控制研究

针对四轮独立驱动电动汽车转向控制效果与所搭建车辆动力学模型参数紧密相关的问题,提出一种车辆动力学模型参数自校正转向控制系统设计方法。采用递推最小二乘法对车辆动力学模型关键参数进行实时辨识,有效地解决了车辆动力模型参数时变及非线性扰动影响的问题。设计加权最小方差自校正车辆转向控制器,实现对车辆转向横摆稳定性进行实时优化的目标。通过建立加权最小方差控制目标函数,计算出优化横向稳定性所需附加横摆力矩,并实时修正车辆四轮独立驱动转矩,有效提升了四轮独立驱动电动汽车转向工况操纵稳定性。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,对所设计自校正四轮转向控制系统进行仿真分析验证。仿真结果表明,该加权最小方差自校正转向控制器能有效提升四轮独立驱动电动汽车的行驶稳定性。     

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。     

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。     

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。     

模糊逻辑控制的车辆稳定系统动力学仿真

车辆在行驶过程中受路面不平整度的干扰,导致车辆振动现象较为严重,甚至造成车辆侧翻,不能很好地满足车辆行驶的稳定性.对此,创建了车辆模型简图,推导了车辆侧倾运动方程式,分析了模糊控制法则,根据最优控制理论设计车辆稳定性模糊逻辑控制器.采用数学软件Matlab对车辆横向加速度、侧倾角及侧倾角速度进行仿真,并与PID控制系统的仿真结果进行对比和分析.仿真误差曲线显示:车辆在行驶过程中,受到地面复杂路况干扰时,采用模糊逻辑控制方法,车辆产生的横向加速度、侧倾角及侧倾角速度较小.车辆行驶采用模糊逻辑控制方法,降低了车辆振动幅度,提高了车辆行驶的稳定性和安全性.