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。     

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。     

低附着条件下的VDC质心侧偏角控制策略

设计了一种基于动态边界的质心侧偏角控制策略,用于低附着路面的车辆动力学控制。分析了汽车在低附着路面上的运动特征,以及低附着路面质心侧偏角控制的策略;根据质心侧偏角、质心侧偏角速度和附着系数的关系,对质心侧偏角赋予与路面附着系数相关的动态控制范围;采用模糊滑模变结构控制算法设计横摆力矩控制器,设计了两个模糊规则表根据路面附着系数的大小,分别调整质心侧偏角偏差在计算附加横摆力矩时的权重,以及附加横摆力矩对质心侧偏角的影响,以有效维持质心侧偏角在低附着路面上始终处于安全的范围。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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.     

双电机后驱车辆操纵稳定性分层混杂模型预测控制

为改善车辆在复杂工况下的操纵稳定性,解决低附着路面易失稳的问题,针对后驱双电机轮边驱动电动汽车提出一种结合直接横摆控制与主动转向控制的操纵稳定性控制策略。控制策略采用分层控制结构：上层控制器采用多输入多输出系统的模型预测控制,对目标附加横摆力矩与前轮主动转向角进行求解;下层转矩分配控制器采用混杂模型预测控制（hMPC）,将轮胎纵向力的非线性特征简化为分段的混杂系统,在分配驱动转矩时考虑车轮在不同工况下的滑转情况。搭建了基于dSPACE实时仿真系统的仿真平台,在高附着、低附着路面下进行半实物仿真试验。仿真结果表明,与二次规划（QP）转矩分配算法相比,高附着路面工况下平均相对误差减小了17.64%,方均根误差减小了42.86%,最大偏离误差相对减少了7.64%;低附着路面工况下可以有效防止车辆失稳,改善操纵稳定性。     

电动车驱动防滑控制策略研究

针对驱动轮在附着条件恶劣的路面行驶时滑转问题,对后轮独立驱动电动汽车进行驱动防滑控制研究。提出了基于自适应模糊神经网络控制的驱动防滑控制策略,提高汽车在极限工况下车辆的稳定性。根据车辆运动状态,路面识别算法对当前路面和最优滑转率进行辨识。采用自适应模糊神经控制器将驱动轮滑转率实时控制在最优滑转率附近。仿真结果表明:模糊路面识别算法能够较好识别路面附着系数和其最优滑转率;基于自适应模糊神经控制的驱动防滑具有良好的控制效果,提高了恶劣路面行驶时车辆的稳定性与动力性。     

横摆力矩滑模控制的轮边驱动电动汽车稳定性分析

为了提高轮边驱动电动汽车行驶的稳定性,提出横摆力矩滑模控制的稳定性控制策略,采用层次化结构的稳定性控制器。针对极限工况下车辆的状态估计误差偏大,基于无迹卡尔曼滤波(UKF)理论设计了适用于轮边驱动电动汽车的状态估计方法,根据UKF估计的车辆状态计算,设计滑模运动控制器计算所需的横摆力矩。考虑到转矩分配时的实际约束条件,设计了控制分配器,采用二次规划方法优化分配各轮上的驱动/制动扭矩。仿真结果表明:该稳定性控制器能够快速施加驱动力或制动力,及时、准确地控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角,提高车辆的操纵稳定性。     

基于积分滑模控制的分布式驱动电动汽车横向稳定性研究

为满足分布式驱动车辆在不同行驶工况下的良好操纵稳定性需求,基于横摆角速度控制分别设计了侧重于改善车辆操纵性和横向稳定性的2种横向动力学控制目标。首先,根据可拓控制器设计2种横向动力学控制目标的动态权重系数,且以质心侧偏角和路面附着系数为调整参量进行实时动态调整;然后,利用积分滑模控制器计算出所需的附加横摆力矩并将其合理分配到4个独立驱动车轮进行驱动控制;最后,通过硬件在环试验平台进行试验分析,结果表明该控制策略能够很好地提高车辆操纵性和横向稳定性。     

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。     

基于横摆力矩控制的电动汽车横向稳定性研究

为了解决轮毂电机电动汽车在低附路面上的横向操纵稳定性问题,并充分利用电机具有独立可控的优势,采用了上下双层控制器来控制车辆的横摆稳定性。上层控制器中,采用模糊控制理论得到准稳态车辆所需横摆力矩和纵向力,在下层控制器中,基于整车轮胎纵向力利用率最小为目标函数,采用加权最小二乘算法(WLS)将其得到的横摆力矩和纵向力进行轮间的优化分配。最后以70km/h车速,地面附着系数为0.3的工况下,在matlab/simulink中进行离线仿真分析。并与目前采用的平均分配方法进行了同工况下的比较。最后得出,采取轮间优化分配的方法,提高了轮毂电机电动汽车在低附路面上的横摆稳定性。     

无人车辆横向跟踪控制研究

使用传统模型预测控制对车辆轨迹进行跟踪时,模型中的路面附着系数往往为特定工况下的经验数值。当车辆在未知路面行驶时,现有控制算法难以对路面附着系数进行及时修正,并调整预测控制模型内的约束,进而导致车辆横向失稳。针对此种情况,提出一种考虑实时路面附着系数估计的横向跟踪控制策略,用于实现车辆横向轨迹跟踪。该算法针对路面附着系数未知的工况,利用车辆当前横纵向加速度、横摆角速度、前轮转角等状态量,通过扩展卡尔曼滤波预测路面附着系数后,再对控制模型中的侧偏角约束量进行实时调整,以保证车辆在未知路面工况下的行驶安全,使车辆跟随预期轨迹行驶。实验表明,将扩展卡尔曼滤波法与模型预测控制结合的控制算法具有可行性,且有效提高了车辆在不同附着系数路面行驶时横向轨迹跟踪的稳定性及鲁棒性。     

基于转矩协调分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制

提出一种基于车轮转矩优化分配的层次化车辆稳定性控制方法,用于分布式驱动电动汽车的操纵稳定性控制。建立八自由度车辆模型,分三层设计控制系统,上层控制器以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量,采用积分二自由度控制模型,引入虚拟控制解耦两控制变量,计算车辆稳定的等效横摆力矩;中层采用线性二次型方法,优化分配前后轮转向角和轮胎纵向力;下层控制器设计滑模滑移率控制器,完成定滑移率下的车轮转矩再分配。仿真结果表明,该控制系统在高速极限工况下能充分利用轮胎的附着潜力,实现车轮转矩的协调分配,提高车辆的操纵稳定性;当执行机构出现故障时,系统能有效重构并实现控制量再分配,提高车辆的安全性。     

多轴轮边驱动铰接客车的横摆稳定性控制策略

多轴轮边驱动铰接客车兼具铰接车辆的力学特性和分布驱动的动力特性,针对其在极限工况中可能出现的折叠、甩尾、横摆等问题,进行横摆稳定性控制策略研究;建立线性三自由度参考模型,通过粒子滤波对前车厢的相关状态变量进行估计,估计结果证明模型的有效性;根据三自由度参考模型得到理想响应,采用分层控制的思想,在上层采用模糊等效切换滑模控制,前车厢采用横摆角速度和铰接角联合控制,后车厢采用横摆角速度控制,从而得到前后车厢所需附加横摆力矩;下层采用二次规划法,以轮胎附着利用率为优化目标进行转矩分配。在d SPACE-ASM平台上进行转向角阶跃工况和双移线工况的仿真分析。结果表明,该控制策略能够在多种工况下有效改善车辆的横摆稳定性,与等转矩分配相比,轮胎附着利用率得到有效减小,控制效果更加显著。     

四轮独立驱动电动汽车直驶稳定性协调控制研究

针对四轮独立驱动电动汽车直线行驶跑偏及行驶稳定性问题,提出驱动转矩协调控制策略。该策略采用分层控制逻辑,上层控制逻辑层负责车速跟随控制、附加横摆力矩计算、驱动防滑控制;下层控制逻辑层负责驱动转矩协调分配。基于车辆动力学软件Carsim和MATLAB/Simulink搭建四轮独立驱动电动汽车协调控制系统仿真模型,在高附着、低附着和对开路面等典型工况进行仿真,结果表明,相比于转矩平均分配及无控制,协调控制策略使车辆横摆角速度保持在0±0.05(°)/s,且车轮滑转率控制在最优滑转率范围内,提高了车辆直驶稳定性。     

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。     

四轮轮毂电机驱动电动汽车纵侧向稳定性协调控制策略研究

结合四轮轮毂电机驱动电动汽车四轮转矩独立可控的特点,针对加速同时转向时地面附着力不足的情况,研究车辆纵向和侧向稳定性协调控制策略。针对未知和复杂多变的路面附着情况,设计对路面附着变化具有良好鲁棒性的滑转率自寻优驱动防滑控制策略,采用滑模控制方法实现了对路面最优滑转率的自适应追踪。在此基础上,构建稳定性协调控制策略,通过对车辆纵、侧向动力学目标进行优先级判断和多目标协调控制,有效提升了车辆纵向和侧向稳定性。通过CarSim-Simulink联合仿真验证了驱动防滑控制策略在未知路面附着情况下的有效性,提出的纵侧向稳定性协调控制策略能够有效提升车辆的纵向和侧向稳定性,控制效果优于直接横摆力矩控制。     

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。     

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。     

四轮轮毂电机电动车横摆力矩模糊控制研究

针对四轮轮毂电机电动车横摆力矩控制问题,论文确定了整车横摆力矩分层控制结构,基于模糊控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器,利用四轮驱动力矩独立可控的优势,采用规则驱动力分配方法对四轮驱动力矩进行分配。通过选取低附着、变车速、方向盘转角为增幅正弦输入的开环实验工况,基于Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真,对控制方法进行了验证,并与PID控制效果进行了对比分析。仿真结果表明:所研究的模糊控制方法能够提高车辆行驶稳定性,且比PID控制能更有效地提高汽车的行驶稳定性。