城市工况汽车智能巡航控制与仿真

为改善或提高汽车行驶安全性及驾驭汽车的轻松舒适性,提出了基于城市工况的汽车智能巡航控制方法,建立了汽车纵向系统动力学模型。以巡航车与前车的理想安全距离与实际相对距离差及两车的相对速度差作为巡航控制变量,设计了智能巡航模糊逻辑控制器,实现了巡航车辆节气门开度与制动踏板行程的自动调节。利用MATLAB/Simulink建立了智能巡航仿真模块,并以城市工况下低速智能跟随工况为例进行了仿真。结果表明:该方法有效地实现了巡航车智能跟随前方车辆,并保证两车的安全行驶车距。     

基于硬件在环仿真技术的无级变速器试验系统研究

为合理评价CVT车辆的燃油经济性,结合了路面试验数据与软件仿真,建立基于硬件在环仿真技术的无级变速器(CVT)试验系统.CVT硬件在环仿真试验系统包括负载模拟,驾驶员模拟和油耗测量.负载模拟首先利用车辆路面试验数据,建立道路负载模型, 再通过复合控制的方法,抑制多余力矩的产生,合理控制负载电机输出扭矩,模拟汽车行驶时的道路负载.驾驶员模型是将循环工况的目标车速和实际的车速作为模型的输入,目标节气门开度作为模型的输出,再通过电子控制器控制节气门开度模拟驾驶员动作.最后通过完成标准循环工况下的油耗测试和评价,验证系统的合理性.     

车辆自适应巡航分层控制系统的联合仿真研究

为改善车辆自适应巡航控制（ACC）系统的功能并使其控制系统的性能更加完善,本文中研究一种ACC系统建模和分层控制方法。采用Prescan与Simulink建立了一种车辆纵向动力学模型,设计了具有上、下两层结构的自适应巡航控制系统,控制器基于Matlab/Simulink进行建模,上层结构通过最优控制理论计算出理想的期望跟车加速度,下层结构将期望跟车加速度作为输入量对车辆进行相应的加速和减速控制,通过对汽车距离差和相对速度的计算和推理,实时调整本车加速度。结果表明,所建立的巡航控制系统可以较好的实现车辆自适应巡航功能,并且保证良好的跟踪性、安全性和适应性。该控制算法具有响应速度快、超调量小、能够消除系统偏差等优点。     

基于模糊PID的汽车巡航控制系统设计

针对汽车巡航控制精度和稳定性不高等问题,设计了一种基于模糊PID的汽车巡航控制系统.该巡航控制系统由模拟数字信号输入装置、定速巡航控制电子控制单元和执行器等组成.该控制方法以模糊PID控制作为基础,使用实际车速作为输出量,车速传感器采集的车速信号和设定车速的差值作为输入量.使用LabVIEW界面中的PID仿真模块对设计出的系统进行仿真,验证该系统设计的可行性.通过仿真的结果分析得到基于模糊PID控制的汽车巡航控制系统工作稳定,可以较好地满足巡航控制要求.     

带启停巡航功能的全速自适应巡航控制器的设计

带启停巡航功能的全速自适应巡航控制是研究自动驾驶系统的基础。提出了一种分层控制方法实现全速巡航功能:上层控制器基于线性二次型最优控制的车辆自适应巡航控制系统;并在该系统之上分析启停巡航控制的运动特征,对车辆起步时的加速度进行修正,改变控制器的参数,实现了启停巡航控制;设计了一种启停巡航功能和ACC平滑过渡的方法;下层控制器来实现上层控制器的期望加速度。采用车辆动力学仿真软件Carsim与Matlab/Simulink联合仿真并将控制逻辑编写为C语言代码然后下载至实车控制器进行实车试验,试验结果与仿真结果表明所设计的控制器既能满足启停巡航控制平稳起步与制动停车的要求,同时满足高速ACC的较小跟踪距离误差和速度误差,证明了所设计控制器的有效性和实用性。     

基于遗传算法的车辆跟驰行驶模糊控制研究

针对车辆安全跟驰行驶问题,利用三种常用车辆跟驰行驶安全距离,通过最小二乘法对安全距离进行拟合,得到一种改进的安全距离;根据两车之间的相对速度、安全距离和实际距离的差值,基于模糊推理理论,建立一个双输入单输出的车辆跟驰行驶模糊控制器;针对隶属函数由专家经验选取的局限性,采用遗传算法对隶属函数进行优化,得到基于遗传算法的车辆跟驰行驶模糊控制器,并在Matlab/Simulink软件中建立仿真模型。最后,分别对前导车匀速和匀减速两种工况进行仿真验证,仿真结果表明优化后的控制器提高车辆跟驰行驶的平稳性。     

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。     

基于机群的电动汽车柔性实时仿真平台的研究与构建

为了解决电动汽车研究中控制策略的实时仿真,非线性元件建模和整车控制器快速原型开发等关键技术问题,采用机群技术和硬件在环仿真技术建立了电动汽车柔性实时仿真平台。结合燃料电池汽车开发实例,运用平均值建模方法实现了异步驱动电动机、主DC／DC及其控制系统动态模型的实时仿真:针对蓄电池模型精度差的特点,实现了蓄电池的在环仿真,从而构造了与真实车辆更为接近的仿真环境。最后,通过道路试验初步验证该平台的有效性,并对蓄电池在环仿真的应用进行阐述。     

汽车巡航系统前方关键目标识别研究

针对巡航系统在弯道行驶路段常出现目标车混乱或丢失的现象,应用扩展卡尔曼滤波理论进行巡航系统前方弯道关键目标识别研究。建立纵向、侧向与横摆的非线性三自由度车辆模型,设计了横摆角速度的扩展卡尔曼滤波器,实现了道路曲率的在线实时估计。建立了弯道关键目标识别模型并给定了关键目标判定依据。采用模糊控制理论,设计了多目标车换道模糊逻辑控制器,预判危险换道车辆,确定了直道行驶的关键目标车。利用MATLAB/Simulink搭建立了三自由度车辆模型的扩展卡尔曼滤波器仿真模块,采用双移线输入实现了车辆横摆角速度与质心侧偏角估计的验证。在Carsim中构建车辆模型、传感器模型及道路模型等仿真环境,实现了与Simulink控制模块的联合仿真,验证了弯道多目标行驶及直道行驶工况下关键目标的准确识别,结果表明:采用扩展卡尔曼滤波理论的弯道目标识别方法能够准确判定弯道关键目标,有效避免系统在弯道路段因目标混乱或丢失而造成的追尾事故。基于模糊控制理论的关键目标模糊判别方法可预判直道行驶危险换道车辆并准确识别关键目标。     

汽车两级自动紧急制动系统控制研究

针对自动紧急制动系统兼顾制动效能和制动舒适性的要求,设计了两级自动紧急制动系统控制策略。选取具有丰富驾驶经验的驾驶员在驾驶模拟器硬件在环试验台上进行试验,利用驾驶员实际制动数据确认驾驶员最舒适制动减速度,以此在单级自动紧急制动强度的基础上,建立了考虑前车运动状态的两级自动紧急制动安全距离模型和两级自动紧急制动系统控制策略,并通过驾驶模拟器硬件在环试验对所设计的控制策略进行验证。结果表明:两级自动紧急制动系统能够有效防止紧急制动车辆发生碰撞危险,具有良好的驾驶辅助功能。     

汽车驾驶机器人车速跟踪神经网络控制方法

为了实现汽车驾驶机器人对给定车速的准确跟踪,提出了一种驾驶机器人车速跟踪神经网络控制方法。网络模型输入层变量为驾驶机器人油门和制动器、离合器机械腿、换挡机械手的位移;中间层为隐层,节点数为5,神经元传递函数为正切传递函数;输出层变量为试验车辆车速,神经元传递函数为线性传递函数。结果表明,该方法的收敛速度明显高于梯度下降法的收敛速度,且达到的控制精度更高,车速跟踪误差满足国家汽车试验标准的要求。     

车辆驾驶员辅助系统中基于运动模型的前车最优跟随控制

为解决驾驶员辅助系统在前车跟随控制中车距与车速误差不易同步收敛的问题,建立考虑主车对期望加速度动态响应的主车与前车运动模型,以对前车跟随控制提供模型参考。基于主车实际运动与理想前车跟随行驶间的偏差建立前车跟随误差模型,并用线性二次型调节器求解最优期望加速度控制序列,以作为前车跟随控制中主车运动参数控制的输出。为考虑在实车控制中车辆及环境参数发生变化的可能,在前车跟随误差模型中引入车距与车速误差累积项以使线性二次型调节器具有积分控制功能,以在实际车辆与理想模型发生偏差时仍可进行有效控制。仿真对比及实车试验证明,基于运动模型的前车跟随控制可使主车车距与车速误差同步收敛并有效减少主车达到稳态前车跟随行驶的时间,同时易于在实车控制中展开应用。     

Adaptive cruise control with stop&go function using the state-dependent nonlinear model predictive control approach

In the design of adaptive cruise control (ACC) system two separate control loops - an outer loop to maintain the safe distance from the vehicle traveling in front and an inner loop to control the brake pedal and throttle opening position - are commonly used. In this paper a different approach is proposed in which a single control loop is utilized. The objective of the distance tracking is incorporated into the single nonlinear model predictive control (NMPC) by extending the original linear time invariant (LTI) models obtained by linearizing the nonlinear dynamic model of the vehicle. This is achieved by introducing the additional states corresponding to the relative distance between leading and following vehicles, and also the velocity of the leading vehicle. Control of the brake and throttle position is implemented by taking the state-dependent approach. The model demonstrates to be more effective in tracking the speed and distance by eliminating the necessity of switching between the two controllers. It also offers smooth variation in brake and throttle controlling signal which subsequently results in a more uniform acceleration of the vehicle. The results of proposed method are compared with other ACC systems using two separate control loops. Furthermore, an ACC simulation results using a stop&go scenario are shown, demonstrating a better fulfillment of the design requirements.     

基于FBFN的车辆跟驰防碰撞控制器设计

对车速的非线性控制提出了一种基于模糊基函数网络的车辆跟驰防碰撞控制器。由雷达传感器测得后车与前车的相对距离与相对速度,将其并输入给控制器,建立模糊隶属函数及模糊规则,基于车辆特性,控制器输出预期的加减速率。提出的FBFN车辆跟驰防碰撞控制器可以提供安全、合理且舒适的驾驶体验。     

湿式离合器流场与作用力模型试验研究

轴向和周向作用力影响湿式离合器宽速域范围工作性能。针对湿式离合器对偶片间带排转矩与轴向力演变问题,根据湿式离合器简化结构,开发湿式离合器模型流场可视化与受力测试试验装置。通过试验测试分析流场演变过程,得到对偶片间带排转矩与轴向力参数影响规律。结果表明,流场包括全液相流和气液分层流两种基本流型,在纯液相和纯气相区之间可形成一个稳定的边界。随着转速的增大、流量的减小和间隙的增加,对偶片间流场中的油液体积分数减小,两相边界向内侧移动。流量和间隙对带排转矩的拐点有显著影响,减小流量和增大间隙都可降低拐点对应的转速。随着转速增大、流量减小和间隙增加,对偶片间轴向力呈现下降趋势。在带排转矩拐点附近,轴向力的作用方向发生改变,且最终轴向力几乎减小到零。     

液压制动踏板行程的计算与分析

论述了制动踏板行程的影响因素与计算方法,提出了制动踏板行程的三个主要评价指标：制动踏板的自由行程、常规制动的踏板行程及紧急制动的踏板行程.结合具体案例,通过详细的理论分析与计算、静态与动态性能试验,得出制动踏板行程还与制动踏板的速率、载荷状态等有关的结论.     

汽车纵向动力学系统的模糊-PID控制

在对汽车纵向动力学控制系统进行分析的基础上，探讨了基于两车的车列纵向自动跟踪的控制问题，建立了二阶车间纵向相对距离控制模型，并设计了汽车发动机／制动器的逻辑切换规律。应用参数自整定模糊-P1D控制，对P1D的3个参数进行调节，控制被控车与导航车的车间纵向相对距离误差和纵向相对速度误差的变化范围，以实现汽车纵向控制。仿真结果表明，这种方法与模糊控制相比，减小了系统的超调量，增强了动态抗干扰能力，具有一定的鲁棒性，较好地解决了控制系统快速性和小超调之间的矛盾。作者简介：李以农，男，1961年生。重庆大学机械传动国家重点实验室教授、博士研究生导师。主要研究方向为汽车系统动力学控制、汽车主动安全性、振动控制等。发表论文70余篇。     

一种电解加工间隙的智能测控方法研究

从理论上推导了电解加工中阴极表面上承受的力与阴阳极间间隙的关系;采集电解加工过程中阴极表面上的力信号,经过信号处理后用其训练一个BP神经网络,实现间隙的在线检测;设计了一个模糊控制器,把间隙的误差转化为力的误差,将误差的变化信号作为模糊控制器的输入,将进给速度的增量作为模糊控制器输出。在MATLAB的Simulink模块中建立间隙智能控制系统进行了仿真试验,结果表明,该模糊控制器对间隙的控制效果较好。     

重型商用车辆质量估计算法研究

为精确估计重型卡车在预见性巡航控制过程中的质量,以车辆纵向动力学模型为基础,提出了车辆质量估计算法。利用卡尔曼滤波算法对发动机输出轴扭矩进行估计,并将其作为车辆质量估计算法的输入,基于递推最小二乘法对车辆质量进行了估计;对利用MATLAB/Simulink搭建的质量估计模型进行了C代码生成,并嵌入开发板中;最后对所提车辆质量估计算法进行了空载、1/3负载、满载实车道路试验。试验结果表明：所提算法在满载时的最大误差为8.87%,在1/3负载时的最大误差为7.43%,在空载时的最大误差为4.40%,能够满足车辆在预见性巡航控制过程中10%范围内的质量估计误差要求, 对车辆行驶的稳定性与安全性具有重要作用。     

基于GA-BP网络的矿山路面不平度辨识

提出利用经遗传算法优化的BP神经网络辨识矿山路面的方法。建立了14自由度自卸车仿真模型,将仿真得到的座椅加速度作为网络理想输入样本,基于逆变换原理拟合出的路面不平度作为网络理想输出样本,通过网络训练,建立了两者之间非线性映射模型。对拟合出的不同等级路面、各种凹坑路面及自卸车不同载重下路面不平度进行辨识,辨识路面与测试路面相关系数高、相对误差小,验证了该方法具有对复杂矿山路面的辨识能力。通过整车道路试验,证明了该方法的准确性。与自卸车常用C级路面下的平顺性仿真结果的对比显示,采用该方法得到辨识路面更加接近实际路面,达到了提高模型仿真精度的目的。