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。     

采用卡尔曼滤波的电子稳定性程序分析

汽车的横摆加速度过大会引起过度转向和过多不足转向等危险工况。采用线性二自由度车辆模型计算目标横摆角速度和目标质心侧偏角,运用卡尔曼滤波理论实时估算汽车的质心侧偏角并结合横摆角速度传感器对车辆稳定状态进行监测,提出了基于横摆角速度和质心侧偏角的ESP控制方法,着重介绍了ESP逻辑判断准则,应用Matlab/Simulink软件实现相应的电子稳定控制策略,同时利用AMESim软件中的15自由度整车模型建立AMESim-Simulink联合仿真模型,仿真结果验证了所提出的质心侧偏角估算的可行性及稳定性控制策略的有效性。     

基于状态反馈的主动转向控制

通过对前轮主动转向结构形式的分析和简化,建立了状态空间形式的主动前轮转向动力学模型。并以转向盘转角、横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计了线性二次型调节器控制。通过横摆角速度和质心侧偏角的共同反馈,控制电动机助力转角,实现主动转向。控制过程中,设计状态观测器对难以直接测量的质心侧偏角信号进行估计,满足系统对反馈信号的需求。利用Matlab对转向路径跟踪过程及遭遇侧向风作用工况的仿真分析表明,通过横摆角速度和侧偏角的反馈控制,将横摆角速度控制在理想的范围,质心侧偏角被限制在车轮的线性范围内,有效地改善整车的转向特性,提高汽车的操纵稳定性。     

基于质心侧偏角估计算法的车道保持稳定性控制

为了提高低附着系数路面车道保持能力和稳定性,基于质心侧偏角和横摆角速度与期望值的差值设计了车道保持转向角补偿模糊控制器。质心侧偏角和横摆角速度是表征汽车稳定性的重要参数,也是所设计的模糊控制器的输入量,但质心侧偏角不易直接测量。因此,针对质心侧偏角运动学和动力学估计算法各自的特点,并利用前者修正后者的估计值,提出了质心侧偏角集成估计算法。基于CarSim/Simulink仿真结果表明,所提出的质心侧偏角估计算法具有较高估计精度,所设计的转向角补偿模糊控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。     

多轴电动轮汽车双目标操纵稳定性优化分析

根据电动轮式多轴汽车驱动力矩独立可控的特点,采用ADAMS/View建立五轴全轮驱动汽车的30自由度动力学模型,选择横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,基于PID控制算法,采用Matlab/Simulink建立整车双目标优化控制策略,控制内、外侧车轮的驱动力矩,实现整车操纵稳定性的最优。联合仿真结果表明,在进行角阶跃输入响应时,采用横摆角速度和质心侧偏角的联合控制策略,可在横摆角速度稳态值仅降低3%的情况下,使质心侧偏角稳态值降低14%,使汽车具有良好的轨迹跟踪性。     

四轮独立驱动移动机器人的动力学滑模转弯控制

为解决四轮独立驱动移动机器人在转弯时易出现不稳定的问题,并提高其转弯性能,针对一种四轮独立驱动移动机器人,根据移动机器人各车轮转矩可单独控制的特点,首先,运用达朗贝尔原理建立以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量的四轮独立转向动力学模型,然后,运用直接横摆力矩控制方法,设计以质心侧偏角和横摆角速度为控制系统状态变量的指数趋近律动力学滑模控制策略,以使移动机器人质心侧偏角控制在稳定范围内,且其横摆角速度能够很好地跟踪移动机器人期望运动轨迹。最后,通过基于Matlab/Simulink进行转向行驶控制仿真试验,结果表明,与前馈反馈控制方法相比,基于所建立动力学模型所设计滑模控制策略有效改善了移动机器人的转弯控制稳定性。     

电动车四轮转向与差动驱动的联合仿真研究

为了降低电动车高速行驶时转向失稳带来的危险,提出了四轮转向与差动驱动联合控制策略以提高电动车转向时的高速稳定性。考虑轮胎非线性特性对整车的影响,在MATLAB中建立了电动车四轮转向与差动驱动联合控制下的整车动力学模型。以电动车转向过程中的质心侧偏角与横摆角速度为控制目标,采用模糊控制策略协调四轮转向与差动驱动进行联合控制,从而调节电动车的后轮转角和驱动力分配,使其质心侧偏角和横摆角速度能够跟随理想模型。通过仿真分析得到了转向时电动车的质心侧偏角和横摆角速度的动态响应。结果表明:在四轮转向与差动驱动联合控制下,可以将电动车质心侧偏角与横摆角速度控制在接近理想状态,从而提高电动车在高速时的转向稳定性并加快车辆的侧向响应速度。     

分布式电动汽车协调控制方法研究

针对分布式电动汽车稳定性控制问题，提出了分布式电动汽车的横摆力矩控制与主动转向协调控制策略。采用分层控制的思想，输入信号层设计线性二自由度模型，根据车辆状态求解横摆角速度与质心侧偏角期望值。决策控制层应用模糊理论设计两输入两输出模糊控制器。分配执行层针对车速的不同设计四轮转向策略。选取单移线和双移线仿真工况，通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真对控制策略进行了验证。结果表明：横摆力矩控制与主动转向协调控制策略能够有效改善汽车操纵稳定性和提高汽车行驶安全性。     

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。     

四轮转向汽车稳定性系统变结构控制研究

根据直接横摆力偶矩控制原理,按照滑模变结构控制理论,分别建立了基于质心侧偏角和横摆角速度这两个控制变量的三种具有针对性的控制策略.在Simulink仿真平台上,对不同工况下汽车稳定性控制策略及控制参数等因素对控制品质的影响进行了研究.     

分数阶PID控制的四轮转向系统研究

为了提高四轮转向汽车的操纵稳定性,提出了一种基于分数阶PID横摆角控制策略。通过控制汽车实际横摆角速度与理想横摆角速度差值,优化汽车操作稳定性相关评价指标。分析了汽车四轮转向系统的动力学特性,利用MATLAB/Simulink建立了基于分数阶PID横摆角控制系统。通过对该系统进行数值仿真,获得了汽车操作稳定性各评价指标的响应曲线,将其与其他控制策略下的相应曲线及前轮转向系统的相应曲线进行对比,结果表明:采用分数阶PID横摆角控制策略,四轮转向汽车的质心侧偏角基本为零,横摆角速度与前轮转向汽车的横摆角速度基本一致,其操纵稳定性得到了提高。     

基于状态观测器的主动前轮转向研究

应用拉格朗日方程建立汽车主动前轮转向的动力学模型,并以转向盘转角、横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计线性二次型调节器（LQR）。调节器中,通过横摆角速度和侧偏角的共同反馈控制助力电机的转角。由于质心侧偏角信号难以直接测量,设计了状态观测器对该信号进行估计。通过MATLAB进行仿真计算,结果表明, LQR优化控制能有效地改善整车的转向特性,提高汽车的操纵稳定性。     

分布式电驱动汽车列车横向稳定性控制研究

为了提高分布式电驱动汽车列车的横向稳定性,提出了一种基于线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)的极值优化驱动力矩控制策略。建立了三自由度理想汽车列车模型,通过基于LQR的附加横摆力矩控制器得到附加横摆力矩,运用极值法合理分配驱动力矩,采用TruckSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台分别进行了中速双移线和高速单移线工况仿真。仿真结果表明,中速双移线工况下,所设计的极值优化驱动力矩控制策略相比于平均分配控制策略,其牵引车的质心侧偏角峰值降低了22.78%,牵引车与挂车的横摆角速度峰值分别降低了5.46%和2.86%;高速单移线工况下,其牵引车与挂车的质心侧偏角峰值分别降低了22.85%和17.19%,横摆角速度峰值分别降低了10.40%和8.16%,提高了分布式电驱动汽车列车中高速行驶时的横向稳定性。为验证极值优化驱动力矩控制策略在实时系统中的控制效果,进行了硬件在环测试,结果表明硬件在环测试结果与仿真结果一致。     

四轮转向半挂汽车列车横向稳定性的模糊PID控制

提出直接横摆力矩与四轮转向集成的控制方案。建立了四轮转向半挂汽车列车的四自由度非线性动力学模型,以零侧偏角为控制目标确定半挂汽车列车牵引车后轮转角,以牵引车横摆角速度为控制变量,基于模糊PID控制技术设计了直接横摆力矩模糊控制器。借助Matlab/Simulink软件,对该集成控制器的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速大转向时,该四轮转向直接横摆力矩集成控制器能得到较好的输出响应,牵引车质心侧偏角、横摆角速度,半挂车横摆角速度及牵引车与半挂车的中心线夹角响应均能很快稳定,可显著提高半挂汽车列车的操纵稳定性。     

汽车S-AKF估计与PID控制的闭环系统仿真

基于Carsim和Simulink设计了基于PID的横摆角速度控制策略,并对控制策略的效果进行了验证;建立了二自由度汽车动力学模型,提出将S-自适应卡尔曼滤波（S-AKF）算法用于汽车横摆角速度和质心侧偏角的估计;将S-AKF估计器与PID控制器相结合,构成完整的估计-控制闭环系统。通过Carsim中的操稳试验对整个系统的性能进行了仿真验证,结果显示,提出的估计-控制体系可在必要工况下实现对汽车的主动干预,提高汽车的路径跟踪能力和稳定性能。     

基于三自由度四轮转向系统的控制研究

针对四轮转向汽车的控制要求提出了一种基于模糊理论和技术来判别理想控制方案的四轮转向多模式控制策略,根据前轮转角、车速、车速变化率等状态参数,通过控制后轮的转角来实现最佳的汽车横摆角速度、质心侧偏角和车身侧倾角。设计模糊选择器对车辆在不同工况下的转向特性进行分析判断,从而选择合适的控制模式,确定最佳的控制策略。并进行仿真,结果表明控制方案的可行性高。     

基于降维观测器的4WS车辆滑模变结构控制

考虑车辆在极限运动工况下转向时的横摆运动、侧向运动以及侧倾运动的影响,建立以质心侧偏角、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度为状态变量的三自由度线性车辆模型。为了实现车辆线传操纵(steer by wire),以车辆实际质心侧偏角和横摆角速度与理想模型的质心侧偏角和横摆角速度之间的误差作为控制器输入,建立滑模跟踪控制器。考虑到状态变量之一的质心侧偏角难以直接测量,设计了降维观测器以重构车辆状态。仿真结果表明,降维观测器跟踪性能良好,准确的重构了车辆状态;与不受控制的前轮转向车辆相比,所设计的控制系统使车辆的动态特性和操纵性能有效提高。     

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。     

四轮独驱电动车主动转向与横摆力矩集成控制

针对四轮独立驱动电动车主动转向与横摆力矩集成控制问题,基于最优控制理论进行了研究。确定了整车集成控制结构,应用最优控制理论设计了集成控制器,利用四轮独立驱动电动车四轮驱动力矩独立可控的优势,采用规则分配方法设计了驱动力分配器。集成控制器根据实际横摆角速度和期望横摆角速度之差、实际质心侧偏角和期望质心侧偏角之差输出保证汽车稳定行驶所需的附加方向盘转角和附加横摆力矩值,附加方向盘转角直接作用到方向盘上,附加横摆力矩通过驱动力分配器分配实现。选择典型工况,采用驾驶模拟器硬件在环试验台对所研究的控制方法进行实验验证。验证结果表明,主动转向与横摆力矩集成控制提高了汽车行驶稳定性。     

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。