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。     

基于改进遗传算法的车辆转向机构优化与误差仿真

针对车辆在高速行驶过程中的转向机构运动轨迹存在误差较大问题,采用改进遗传算法对车辆转向机构进行优化.创建车辆转向机构简图模型,建立内前轮转角的几何关系式.构造优化目标函数,采用改进遗传算法对车辆转向机构约束参数进行优化.将优化后的参数输入到Matlab软件中进行内前轮转角误差仿真,并且与优化前仿真结果进行比较和分析.仿真结果显示,车辆在高速行驶过程中,优化前的车辆内前轮转角最大误差为0.45°,而优化后的车辆内前轮转角最大误差为0.31°,相对误差降低了31.1%.采用改进遗传算法优化车辆转向机构,可以提高车辆内前轮转角精度,从而提高车辆在高速转向时的安全性.     

线控转向前轮转角控制策略研究

针对线控转向技术中汽车高速转向的稳定性问题,采用基于理想传动比的前馈和基于状态跟踪的反馈补偿的控制策略对前轮转角进行了研究,以确定不同车速下的最佳前轮转角,实现车辆的安全转向。前馈控制中理想传动比是采用分割速度区间的方法确定,反馈补偿控制是采用以横摆角速度和质心侧偏角为状态变量的线性二次最优控制,并运用虚拟样机技术,在高速、低附着路面工况下进行联合仿真,验证了控制策略的可行性和稳定性。     

基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制

针对自动驾驶汽车存在爆胎的问题,提出一种基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制方法。首先,建立线性二自由度车辆模型,分析自动驾驶汽车爆胎后轮胎参数发生剧烈变化导致失控问题。然后基于附着椭圆理论,提出采用点刹与微调前轮转向角的方式来设计模糊控制器。由模糊控制器确定补偿制动压力ΔP和前轮转向角δ之后,建立Carsim和simulink联合仿真模型,对车速、纵向位移、横向位移、横摆角速度、左右前轮制动压力进行了仿真分析。理论分析结果与仿真结果基本一致,研究结果表明:自动驾驶汽车爆胎后,无控制时横向最大位移达到6m,横摆角速度达到7.5deg/s;有控制时横向最大位移减小到2m,横摆角速度最大为2.5deg/s。因此提出的基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制方法能够有效控制爆胎,提高车辆安全性和稳定性。     

基于Matlab/Simulink的四轮转向汽车操纵稳定性分析

为了分析四轮转向对汽车操纵稳定性的影响,将汽车简化为二自由度模型。采用基于前轮转角前馈控制和基于车辆状态反馈和前轮前馈的最优控制两种控制策略,对四轮转向汽车控制系统进行研究,并分别推导了系统状态方程。基于Matlab/Sim ulink建立了两种控制策略下的4W S二自由度模型,对四轮转向汽车的操纵稳定性进行仿真,并将仿真结果与前轮转向汽车做比较。仿真结果表明:两种控制策略均使得车辆质心侧偏角接近于零,车辆与行驶方向一致,增强了防侧滑能力;与前馈控制相比,最优控制下的车辆横摆角速度与前轮转向基本一致,且超调量减小,降低了驾驶的疲劳性。     

线控转向车辆转向控制策略研究

建立了线控转向系统的数学模型,对前轮转角采用基于理想变传动比的前馈控制和期望横摆角速度反馈控制的动态校正控制算法,从而确定合适的前轮转角,实现前轮主动转向,在一定程度上减轻驾驶员负担。通过对两种附着系数路面进行仿真研究,可以得出采用该控制策略可以缩短车辆的反应时间,减小质心侧偏角稳态值及超调量,使线控转向车辆转向更加平稳,提高抗干扰性,改善车辆的操纵稳定性。     

基于控制分配的主动前轮独立转向车辆转角分配算法

针对新近提出的主动前轮独立转向(AIFS)系统基于规则的转角分配方法自适应性差、无法实现最优分配的问题,提出了一种基于控制分配的转角分配算法。指出了传统主动前轮转向(AFS)存在的问题,阐述了主动前轮独立转向系统的结构和工作原理;在MATLAB/Simulink中建立了整车四自由度数学模型,设计了AIFS滑模控制器和转角分配模块;通过阶跃转向工况对所提出的转角分配算法进行了仿真验证。结果表明：该分配算法可以使AIFS自适应内外轮载荷转移变化,自动调整内外轮转角大小,较AFS可以更好地跟踪理想横摆角速度和理想运动轨迹,实现了“能力越大的轮胎贡献越大”的控制目标,提高了车辆极限转弯时的侧向稳定性。       

车辆AFS模糊神经网络系统稳定性控制研究

针对车辆主动前轮转向系统(AFS)日趋先进的稳定性控制需求,研究了基于相对模糊控制具有更强自适应性与鲁棒性的模糊神经网络理论控制方法,采用附加前轮转角闭环控制策略,设计了自适应模糊神经网络控制器。并且针对目前车辆AFS稳定性控制研究缺少同时考虑AFS变传动比功能的问题,设计了固定横摆角速度增益下的变传动比规律。在Matlab/Simulink与Carsim搭建的主动前轮转向车辆模型上,采用典型与复杂两种工况对控制方法进行验证。结果表明:基于模糊神经网络控制的AFS控制方法相对模糊控制、无控制可以在车辆转向行驶时更好地提高车辆操纵稳定性,且对复杂工况有很好的鲁棒性。     

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。     

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.     

EPS系统转角误差与补偿算法的研究

EPS系统的转角信号的准确性是转向系统有效运行的保障,对车辆的操纵稳定性和自动驾驶技术的开发具有重要影响。针对EPS系统的转角误差,从电子误差和机械误差两个来源进行了分析,讨论了误差的影响因素及计算方法,并对总的系统转角误差进行了计算和分析,为EPS系统的设计开发提供支持。基于车辆阿克曼转向几何和不同轮速间的关系的分析,提出了一种基于轮速的前轮转角估算方法,可以对EPS系统提供的转角信号进行误差补偿,基于实车采集数据进行验证,该补偿算法可以提高EPS系统转角信号的准确性。     

基于ANFIS的四轮转向汽车控制策略研究

针对前轮转向(2WS)汽车低速转弯半径大,高速稳定性差的问题,以二自由度四轮转向(4WS)车辆为研究对象,建立了汽车动力学模型和运动方程,结合模糊控制与人工神经网络控制形成自适应神经模糊推理(ANFIS)。以前轮转角和车速作为输入变量,后轮转角为输出值,建立包含训练样本的仿真实验模型,基于混合法训练得到自适应神经模糊推理控制器,在MATLAB/Simulink中建模,然后在低速和高速条件下,将自适应神经模糊推理控制器与前轮转向、前轮比例控制4WS、横摆角速度反馈控制4WS这三种控制策略进行仿真对比分析。仿真结果表明:自适应神经模糊控制使车辆在低速和高速时质心侧偏角趋近于零,横摆角速度和侧向加速度更加接近前轮转向车辆,具备优异的转向效果,极大地提高了车辆的行驶稳定性。     

汽车EPS和AFS衰减路面冲击集成控制

为衰减车辆行驶时受到的路面冲击,建立了人-车-路闭环系统数学模型,设计了电动助力转向(EPS)和主动前轮转向(AFS)集成控制算法,运用阻尼补偿控制和最优控制分别设计了电动助力转向和主动前轮转向子系统。在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明,单独主动前轮转向控制不能衰减驾驶员把持力矩振动,单独电动助力转向阻尼控制对转向盘角速度振动和车辆横摆角速度振动衰减效果不佳,而集成系统可以很好地同时抑制驾驶员把持力矩振动、转向盘角速度振动和车辆横摆角速度振动,提高了驾驶舒适性、操纵稳定性和行驶安全性。     

一种满足线控转向系统转角控制的电路架构

鉴于汽车转向系统直接影响着汽车操纵的稳定性、驾驶舒适性和主动安全性,引入新一代的线控转向系统,该线控转向系统取消了转向盘与转向轮之间传统的机械联动。比较了线控转向系统与传统转向系统的特点。主要介绍了线控转向系统的结构、工作原理、关键部件和转角控制总成电路架构,分析了转角控制总成研究的目的与意义。讨论了线控转向系统在未来发展中仍需要解决的相关问题,包括安全可靠问题、成本问题和控制策略问题等。     

车速与前轮转角的极限关系分析

针对车辆行驶时前方突然出现障碍物,车辆紧急转向避撞的工况,为保证车辆安全稳定,分析车辆转向过程中车速与前轮转角间的极限关系。首先对最大侧向加速度法以及最小总方差法进行理论分析,通过具体实例对两种方法进行比较。然后采用ADAMS/CAR建立车辆虚拟样机模型,对其进行角阶跃动力学仿真,在保证车辆转向稳定的条件下,获取车速与前轮转角间的极限关系,并与理论分析进行比较,得出三种方法的优缺点以及适用情况,为先进驾驶辅助系统或无人驾驶提供理论依据。     

基于虚拟样机技术的多轴转向车辆建模与仿真分析

为提高目前多轴转向车辆模型的精确度,以三轴车辆为研究对象,利用虚拟样机技术,在ADAMS/CAR中建立了三轴全轮转向车辆的动力学模型,依据三轴全轮转向车辆的零质心侧偏角转角控制策略,对全轮转向进行了相应设置。为验证车辆的操纵稳定性能,对其进行了仿真分析,主要考查其在低速大转角和高速小转角行驶情况下的响应特性,并与传统的前轮转向车辆进行了对比,结果表明全轮转向车辆在低速转弯时机动性高,中高速转向时稳定性好。     

主动前轮转向横摆稳定性模糊控制系统设计

提出了一种基于主动前轮转向横摆稳定性控制方法,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标。采用鲁棒性较强的模糊控制方法对汽车稳定性进行控制。建立了整车线性二自由度模型,以反馈系统中的误差信号及其变化率作为模糊系统的输入设计了模糊控制器,通过控制横摆力矩来实现车辆稳定性的控制。对转向盘阶跃输入信号和正弦输入信号两种工况分别进行了仿真研究。通过分析仿真结果,该控制方法能有效地控制车辆横摆角速度和质心侧偏角,提高车辆转向时的稳定性,同时能有效的降低驾驶员的操纵负担。     

四轮转向车辆后轮转角模糊控制器的研究

为了增强车辆转向时的操纵稳定性,建立了包含侧向运动、横摆运动、侧倾运动三个自由度的四轮转向车辆三自由度动力学模型。以前轮转角和车速作为输入,利用模糊控制理论,建立了决策后轮转角大小的模糊控制器。最后运用Matlab/Simulink软件,进行前轮角阶跃试验,并与基于比例控制、反馈控制的四轮转向车辆进行对比仿真。仿真分析结果表明:所建立的四轮转向车辆后轮转角模糊控制器能够有效地缩短车辆到达稳定状态的时间,并能有效地减小质心侧偏角、横摆角速度以及侧倾角的稳态值,从而有效地提高了车辆中高速转向时的操纵稳定性。     

智能电动车横向控制策略研究

针对智能电动车自动横向控制,建立了车辆横向动力学模型,设计了电动车转向控制器的模型预测(MPC)算法。将前轮转角作为控制输入变量,与期望轨迹的横向距离偏差、横摆角偏差及两者的变化率作为状态变量,控制器对车辆未来的状态变量进行预测,输出最优前轮转角,实现智能横向控制。在控制过程中,同时引入期望状态参数和系统松弛因子,优化车辆行驶状态。利用软件进行联合仿真,并进行实车试验。研究结果表明:控制器均能迅速响应,消除偏差,使车辆快速回到期望轨迹,保证车辆稳定平顺地行驶。     

基于遗传算法的客车前独立悬架及转向系统的运动学优化设计

针对某型号客车使用中前轮磨损严重、转向摇臂与转向器易干涉而导致转向器漏油、悬架与转向系统球铰磨损严重等问题,建立了该客车前独立悬架及转向系统的运动学分析模型,以前轮定位参数的变化最小、车轮实际转角与理论转角之差最小,以及轮胎的侧向滑移最小为优化目标,提出了采用遗传算法对客车前独立悬架及转向系统进行优化设计的方法,解决了原车悬架与转向系统的若干问题,为该型客车的改进提供了重要设计参考.