汽车机电复合制动系统协调控制技术现状分析

介绍了汽车机电复合制动系统协调控制技术研究的必要性与实现形式,分析了国内外机电复合制动协调控制技术的研究现状,总结了机电复合制动协调控制研究的关键技术,包括制动意图识别、机械摩擦制动机理、电机再生制动机理、机电复合制动力分配策略、电机再生制动与机械摩擦制动动态协调控制、电机再生制动与ABS协调控制等,提出了汽车机电复合制动系统协调控制技术的未来研究重点,包括线控机电复合制动系统协调控制技术、机电复合制动系统参数匹配研究、机电复合制动系统动态协调控制策略等。     

四轮独立驱动电动汽车再生制动控制策略

为了提高四轮轮毂电机驱动的电动汽车续航里程,提出了综合考虑理想制动力分配和电机工作特性的再生制动控制策略。通过分析传统汽车理想制动力分配策略,综合考虑电机发电工作特性,在保证整车制动性能的基础上,通过减少机械制动的参与使整车前后轴电机均处于更好的发电状态,从而在保证整车制动效能的同时,回收更多的制动能量。通过CarSim和Matlab/Simulink商用软件联合仿真对提出的控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:该控制策略能够通过有效地分配前后轴电机制动力和机械制动力,从而获得较好的制动能量回收效果。     

城市轨道车辆微机控制直通式制动试验系统

设计了一种城市轨道车辆微机控制直通式制动试验系统.应用虚拟仪器技术模拟列车电制动、空气制动,实现了城市轨道车辆运行的电空联合制动,以及城轨车辆在不同工况下电空联合制动的静态和动态模拟,为研究城市轨道车辆微机控制的直通式电空制动机制动特性和控制策略提供试验平台.     

电动汽车复合制动系统过渡工况协调控制策略

液压制动与电机再生制动互相切换的过渡工况控制是电动汽车复合制动系统控制需要解决的关键技术问题,直接影响到驾驶员的制动感觉与车辆制动舒适性。对此提出一种协调控制策略,包括制动力分配修正和电机力补偿2个模块。制动力分配修正模块针对液压制动力介入、撤出和再生制动力低速撤出3类典型过渡工况修正分配结果;电机力补偿模块利用电机系统迅速准确的响应来补偿液压系统,改善复合系统的响应。对各类典型制动过渡工况进行仿真验证,结果表明,所设计的协调控制策略能有效减小实际总制动力波动和偏差,改善驾驶员的制动感觉和车辆制动舒适性。     

废水中和处理pH值控制的研究与实践

根据pH对象的特性曲线,设计了一种利用非线性增益补偿pH静态增益的变化,同时运用模糊前馈系统抑制pH超调的前馈 反馈非线性控制模型,实现了pH值的闭环控制,并且在实际运用中取得了较好的效果．     

高速电驱动履带车辆紧急制动控制策略

为了改善高速双侧电机驱动履带车辆在履带-地面接触条件较差时紧急制动的操控性能并减少制动距离,通过对履带车辆直线行驶动力学和其机械制动器、永磁同步电机及液力缓速器等制动执行机构进行动力学建模分析,提出基于滑模鲁棒控制、制动扭矩预分配规则和前馈补偿控制的机电液联合紧急制动防抱死控制策略. 以配备有DS2680 IO板卡和DS2671总线板卡的dSPACE SCALEXIO实时主机为核心搭建驾驶员输入在环的半实物在环,并针对高速双侧电机驱动履带车辆在雪地上以初速度为80 km/h进行紧急制动的工况,进行实时仿真和驾驶员在环试验. 仿真和试验结果表明：相对于常规履带车辆紧急制动控制方法,提出的策略能够更有效地将车辆滑移率保持在合理范围内,更好地利用地面附着力,并缩短了制动距离.     

随动转向汽车前大灯定位控制研究

建立随动转向机构的定位反馈环路和归零处理,改进电控单元对步进电机的控制方式可以减少机构的滞后响应。软件实施静态测算预处理和动态非线性变换算法．可以提高系统定位精度、改善动态响应速度．所研究的定位系统通过了台架试验和道路试验．结果表明,系统能够有效地消除积累误差,实现大灯光束精确定位和准确控制．     

AMT换挡执行机构自适应智能控制策略

针对AMT换挡机械同步过程中换挡执行机构的控制,提出一种自适应智能控制策略。目的是通过双闭环控制(换挡电机电流和同步器位移)使同步器位移紧密跟随目标位移轨迹。考虑到换挡执行机构参数不确定性和动态干扰,加入补偿器控制以接近实际换挡电机特性,补偿器增益由神经网络经由自学习算法训练得到,自学习算法输入为换挡电机实际电流与神经网络预测电流之差。同时,利用模糊自适应控制对同步器位移闭环PI控制器参数进行调整。目标同步器位移轨迹由离线和在线自学习策略及时更新。仿真结果表明:相比于常规PID控制,本文策略跟随目标轨迹精度更高,稳定性更好,响应速度更快。     

基于模糊算法的纯电动汽车制动能量回收

为提高纯电动汽车再生制动能量回收率,采用以总制动力需求、车速以及电池SOC为输入,以电机制动力系数为输出的mamdani型模糊控制器,确定电机制动力与机械制动力之间的比例分配;同时考虑汽车制动的安全性和稳定性,提出了采用理想制动力分配方法对前、后轮制动力进行分配.在ADVISOR上建立了模糊控制算法的仿真模型,并结合典型道路工况CYC_UDDS进行仿真,通过与ADVISOR自带的策略以及文献[7]提出的模糊控制策略的仿真结果进行对比,结果表明：采用改进的模糊控制算法后,电池SOC提高了2%,制动能量回收效率提高了33.7%,整车系统的效率提高了3.1%,表明文中提出的改进的模糊控制算法能提高纯电动汽车制动能量回收的效果,有效延长纯电动汽车的续航里程.     

基于制动强度的能量回收控制方法

针对高效利用电动车能量的问题,提出了一种基于制动强度的电动汽车能量回收控制方法.基于车辆制动的理想曲线和ECE曲线,结合制动强度将制动情况分成四种类型并给出了每种类型所需制动力.基于模糊控制理论提出了机械制动力和电机制动力分配比例的模糊控制模型,建立了再生制动比例与车辆行驶速度、制动力和电池电荷量三个指标之间的模糊模型.在NEDC工况上进行了实验,结果表明,本文方法在回收能量数量、能量回收率和能量效率等方面都具有更好的性能,能够使电动汽车制动策略更加科学节能.