四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩模糊PI控制研究

为了充分利用四轮轮毂电机电动车四轮驱动力矩独立可控的优势,从提高汽车操纵稳定性的角度,基于模糊PI控制理论进行了四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩控制研究。确定了整车横摆力矩分层控制结构,采用2DOF车辆稳定控制参考模型,设计了附加横摆力矩决策模糊PI控制器,通过规则分配方法进行四轮驱动力分配。为了验证控制方法的有效性,基于Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真试验,分别选取紧急双移线工况和高速方向盘转角正弦输入工况对控制方法进行验证。结果表明:基于模糊PI控制理论的四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩控制方法能够使汽车较好跟踪期望值,有效提高汽车行驶稳定性。     

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。     

轮毂电机驱动汽车侧向稳定性底盘协同控制

轮毂电机驱动汽车可以通过差动驱动抑制车辆横摆和侧倾运动,从而提高车辆侧向稳定性,但受轮毂电机力矩和地面附着力约束的限制,作用效果薄弱。为提升车辆侧向稳定性控制效果,提出综合差动驱动、主动转向和主动悬架的车身横摆与侧倾稳定性底盘协同控制方法。根据轮毂电机驱动汽车特点,对其侧向失稳机理进行分析,基于模型预测控制设计前轮主动转向控制器;利用所提出的变系数指数趋近率求解期望横摆控制力矩,基于最优控制算法计算侧倾控制力矩;最后,构建集成差动驱动、主动转向和主动悬架的侧向稳定性控制器并完成整车侧向稳定性协同控制仿真验证。研究表明,所提出的底盘协同侧向稳定性控制方法可以有效控制车辆的横摆和侧倾运动,使其收敛于理想控制域,为轮毂电机驱动车辆的主动安全性控制提供了理论支持。     

四轮独立驱动电动汽车行驶稳定性分析与联合滑模变结构主动控制

针对四轮毂电机独立驱动汽车各轮力矩解耦可控的特点,分析车辆转向受力对四轮独立驱动电动汽车行驶稳定性的影响,提出四轮独立驱动电动汽车转向稳定性控制策略,为四轮独立驱动电动汽车四轮转矩协调控制,提升整车行驶稳定性提供了思路.基于模型跟踪控制的思想,采用分层控制思想设计控制器,控制器包含参考模型、顶层控制器、底层控制分配器.采用带质心侧偏角约束的2自由度车辆模型作为参考模型,设计出一种新的非线性联合滑模变结构主动控制的顶层控制器,该方法可以在一定程度上实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的解耦控制,避免了横摆角速度和质心侧偏角的较大变化,从而保证汽车稳定性.在底层控制分配器中,采用基于轮胎稳定裕度最大化的最优分配方法.在Carsim软件中,搭建四轮轮毂电机独立驱动电动汽车模型,在Simulink软件中搭建控制策略模型.针对双移线工况,Carsim/Simulink联合仿真的结果表明,滑模变结构控制器具有较好的收敛性,控制分配模块可以实现四轮力矩的优化分配,能够提升车辆在极限工况下的稳定性.研究将为轮毂电机驱动车辆分布式协调控制提供理论支撑.     

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.     

四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩变论域模糊控制研究

针对四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩控制,研究了基于变论域模糊控制理论的横摆力矩决策方法和基于规则分配的驱动力分配方法。横摆力矩控制采用分层控制方法,设计了基于变论域模糊控制理论的横摆力矩控制器和驱动力分配器。变论域模糊控制器根据车辆横摆角速度期望值和实际值决策出所需的附加横摆力矩,并通过规则分配方法进行驱动力分配实现。应用Matlab/Simulink与Car Sim联合仿真对控制方法进行了仿真实验验证。结果表明:基于变论域模糊的横摆力矩控制方法相对于无控制能够使轮毂电机电动汽车较好地跟踪期望,有效提高电动汽车行驶稳定性。     

智能四轮独立驱动电动汽车差动转向与主动转向协同路径跟踪控制研究

智能驾驶技术是当前汽车工业的研究热点,四轮轮毂电动机驱动电动汽车为智能驾驶提供了绝佳的线控平台。充分利用左右车轮不对称转矩主动生成横摆力矩,能够在线控转向基础上更好地实现高精度路径跟踪控制。文中提出了一种基于模型预测控制(MPC)的差动转向与主动转向协同路径跟踪控制方法,建立了车辆三自由度动力学模型,设计了前轮转向角和整车直接横摆力矩的滚动优化控制律来追踪规划路径,有效解决了控制器设计面临的动力总成和转向角执行约束挑战。仿真结果表明,该控制方法能够很好地跟踪目标轨迹,并且与单一线控转向控制相比可以获得更好的结果。     

基于转矩优化分配的电动汽车横摆稳定性研究

以四轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象,针对车辆稳定性问题,提出了基于横摆角速度和质心侧偏角联合控制的横摆力矩模糊控制方法。确立了分层控制结构,上层控制器基于模糊控制理论得到控制所需的附加横摆力矩,下层控制器应用加权最小二乘方法并联合轮毂电机与液压制动系统进行力矩优化分配。实时仿真实验结果表明：联合轮毂电机与液压制动系统的优化分配控制策略有效提高了车辆的稳定性。     

轮毂电机驱动纯电动汽车多功能转向系统仿真研究

轮毂电机驱动电动汽车在底盘空间布局、整车操控性与灵活性上有着集中驱动无法比拟的优势,近年来受到了广泛关注。针对四轮独立驱动纯电动汽车的转向差速问题,以改善低速转向灵活性为目标,对轮毂电机驱动电动汽车的电子差速控制系统进行了仿真研究。分析了前轮转向、异向转向、斜行转向、原地转向4种转向模式,并采用4路并行的复合PI控制器对各轮轮速、电流进行双闭环反馈控制以提高响应速度和控制精准度。仿真研究结果表明:该电子差速控制系统对控制器要求不高,但具备较高的响应灵敏度和控制精度,很好的跟踪了理论模型,极大的提高了汽车的转向灵活性,实现了电动汽车既差速又差力的转向。     

四轮独立转向/独立电驱动汽车四轮转向与横摆力矩集成控制研究

四轮独立转向/独立电驱动汽车具有四轮转角、四轮驱动力矩独立可控的优势,易于实现整车集成控制,针对其驱动转向集成控制问题,论文研究了四轮转向与横摆力矩的集成控制方法。采用比例四轮转向控制方法,建立二自由度参考模型,应用最优控制理论设计了四轮转向与横摆力矩集成控制器,通过对后轮附加转角控制和驱动力矩合理分配提高汽车操纵稳定性。应用CarSim与Matlab/Simulink搭建了整车模型、编写了控制程序,选取紧急避障双移线工况进行了仿真试验验证。试验结果表明研究的四轮独立转向/独立电驱动汽车集成控制方法能够保证汽车在紧急转向工况下具有良好的操纵稳定性。     

分布式驱动智能汽车对开坡道起步双重转向控制

匹配多套分布式驱动系统可以提升智能汽车的动力学控制能力,但该车在对开坡道起步时仍会存在动力性与方向稳定性难以兼顾问题。提出并验证一种结合主动转向与差动转向的分布式驱动智能汽车双重转向控制方法。根据各驱动轮独立可控的特点,分析对开坡道起步时施加双重转向控制的必要性;根据左右轮驱动力不等导致车辆产生差动转向而偏离直行路线的现象,基于模型预测控制设计出前轮主动转向控制器;结合设计的主动转向控制器与已有的分布式驱动汽车转矩自适应驱动防滑控制器,完成双重转向控制器设计;通过仿真分析和实车道路试验,验证了所设计控制器的控制效果。研究表明：施加双重转向控制,可以使分布式驱动智能汽车尽可能充分利用其自身驱动力和路面可提供的最大附着力;同时,能够根据实时的车身姿态参量和所在位置信息计算出相应的附加转向盘转角,通过主动转向使横向偏移量大幅降低。所提出的基于差动转向与主动转向相结合的双重转向控制,可以全面改善车辆的通过性和方向稳定性。     

Design,implementation, and test of skid steering-based autonomous driving controller for a robotic vehicle with articulated suspension

This paper describes an autonomous driving control algorithm based on skid steering for a Robotic Vehicle with Articulated Suspension (RVAS). The driving control algorithm consisted of four parts: speed controller for following the desired speed, trajectory tracking controller to track the desired trajectory, longitudinal tire force distribution algorithm which determines the optimal desired longitudinal tire force and wheel torque controller which determines the wheel torque command at each wheel to keep the slip ratio below the limit value as well as to track the desired tire force. The longitudinal and vertical tire force estimators were designed for optimal tire force distribution and wheel slip control. The dynamic model of the RVAS is validated using vehicle test data. Simulation and vehicle tests were conducted in order to evaluate the proposed driving control algorithm. Based on the simulation and test results, the proposed driving controller was shown to produces satisfactory trajectory tracking performance.     

四轮驱动汽车车轮驱动防滑的牵引力控制仿真分析

为提高全时四轮驱动汽车的整车动力性和行驶稳定性,建立了发动机、轴间/轮间电控限滑差速器及相应的液压控制系统数学模型,设计了发动机目标转矩模糊控制器、轴间电控限滑差速器模糊控制器以及轮间电控限滑差速器PID控制器,提出了基于驱动防滑的全时四轮驱动汽车牵引力控制策略。应用所制定的牵引力控制策略,分别在低附着均一路面、对接路面、分离路面及上坡分离路面上对整车加速性能进行了仿真分析,结果表明,所制定的牵引力控制策略能够根据各驱动轮的滑转状态调节驱动轮的驱动力矩,有效地抑制了驱动轮的过度滑转,提高了汽车在恶劣路面的动力性和行驶稳定性,并有较好的适应性。     

线控转向车辆转向盘转矩特性研究

车辆线控转向系统取消了转向盘与转向轮之间的部分机械连接,车辆转向阻力矩无法直接反馈给驾驶员。从驾驶员偏好转向盘转矩的角度出发,在分析转向盘转矩影响因素的基础之上,提出一种考虑摩擦力矩、阻尼控制力矩、限位控制力矩以及主动回正力矩的线控转向系统转向盘转矩的模型,并通过试验数据对模型中的参数进行辨识。选取双纽线试验和中心区特性试验等进行仿真分析和硬件在环验证。结果表明,所建立的转向盘转矩模型能够保证低速时的转向轻便和高速时的路感清晰,并且很好地描述了车辆在不同行驶工况下的转向盘转矩特性,充分发挥了线控转向车辆转向盘转矩可以根据驾驶员需求自由设计的优势。     

线控转向系统的前轮转角跟踪策略研究

研究通过对线控转向系统进行主动控制,可靠并准确地得到期望的前轮转角。基于建立的线控转向系统数学模型,使用非线性自回归模型确定其系统参数,设计内模控制器跟踪车辆的期望运动状态。通过开环和闭环试验,对控制器在典型的驾驶工况下的有效性进行了验证。通过与PID控制器的结果对比,证明所设计的内模控制器能提供更好的控制性能。为减少驾驶员的操纵负担并确保车辆在不同行驶条件下的稳定性,根据不同工况下的测试结果提出基于增益不变的变角传动比控制策略,并设计了滑模控制器跟踪期望横摆角以实现主动转向。通过对内模和滑模控制器的联合仿真结果表明,所设计的控制器可实现期望横摆角度的精确跟踪,显著提高车辆的操纵灵活性和稳定性。     

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。     

基于变预测时域MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制研究

为了保证自动驾驶汽车轨迹跟踪的精度及行驶过程中的稳定性,提出一种基于车辆横向稳定状态在线识别和模糊算法的变预测时域模型预测控制（MPC）方法。针对车辆稳定状态的在线识别,采用k-means聚类算法对车辆行驶状态参数进行聚类分析,得到聚类质心,通过在线对比当前车辆状态量与不同聚类质心之间的欧氏距离获取车辆的实时安全等级。同时计算出当前车辆的轨迹跟踪横向偏移量,以这二者为输入,通过模糊控制算法在线计算出预测时域的变化量并输出给MPC控制器实现预测时域的自适应调整,最后求解出自动驾驶车辆跟踪轨迹的最优的控制序列,以达到在保持车辆稳定的前提下实现高精度轨迹跟踪控制的目的。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,改进后的变预测时域MPC算法在提高自动驾驶汽车轨迹跟踪精度及横向稳定性方面的表现优于传统MPC控制器。     

基于T-S模糊变权重MPC的智能车轨迹跟踪控制

为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量建立MPC控制,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于Carsim建立分布式驱动电动汽车的整车动力学模型,基于Simulink建立控制策略,通过双移线工况仿真及实车试验,验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明,相比于传统MPC控制,所提出的T-S模糊变权重MPC控制可降低横向位移误差达62.24%,有效提高轨迹跟踪精度;并且可使前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%,显著增强轨迹跟踪稳定性;试验结果表明,在20 km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12 m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性。     

转向工况下的混合动力汽车电子差速控制技术

混合动力汽车在转向过程中易受轮胎垂向载荷、侧向力等因素的影响,为保证其稳定行驶,提出了基于改进相对滑移率的混合动力汽车电子差速控制技术。考虑车辆驾驶时轮胎垂向载荷、侧向力和侧偏角等因素,运用刚体运动原理构建混合动力汽车动力学模型;以车外某点为圆心,通过阿克曼理论计算前轴内外车轮转向角,参考汽车质心速率推算内外车轮转向工况下行驶速度,明确双驱动轮转速;推算内外侧转速和驱动轮距真实转速的耦合关系,将相对滑移率拟作差速控制参数,计算车辆系统性能指标,利用线性二次模型推导差速控制规律,以系统性能指标最小为目标,构建车辆系统最佳差速控制器。结果表明,所提技术能将电子差速滑转率控制在极低水平,降低了车辆的打滑概率,显著提升了车辆驾驶安全性。     

基于人机共享和分层控制的车道偏离辅助系统

针对车道偏离辅助系统转向控制中的人机协同问题,提出一种人机共享的决策与控制方法。考虑驾驶员转矩、道路曲率及纵向车速,设计模糊控制器确定虚拟车道边界宽度,再根据车轮是否超出虚拟边界进行辅助控制决策。在此基础上根据车-路位置关系建立车辆预瞄处偏差的动态模型,设计LPV/H∞控制器跟踪车道中心线决定期望前轮转角。应用滑模观测器估计转向阻力矩,设计考虑驾驶员转矩和转向阻力矩的二阶滑模控制器决定辅助转矩,再由主权分配模块进一步对人机控制主权进行分配,实现辅助系统与驾驶员之间的共享控制。在veDYNA/Simulink联合仿真平台上对提出的控制方法进行仿真试验,仿真结果表明所提出方法在各种车速下均能有效避免车辆偏离车道,减少控制器对驾驶员的干预,人机冲突较小。建立基于veDYNA/LabVIEW的车道偏离辅助控制系统试验台架,对该方法进行硬件在环仿真试验,其结果表明该方法能有效辅助驾驶员通过复杂道路,获得较好地人机协调性能。