线控转向系统的自适应高阶滑模控制

车辆线控转向(steer-by-wire,SbW)系统存在摩擦力矩及回正力矩等不确定动态特性,难以实现精确建模与有效控制.为此,提出一种基于自适应模糊逻辑系统的自适应高阶滑模(adaptive higher-order sliding mode,AHOSM)方法,实现SbW系统的有效控制.首先,通过自适应模糊逻辑系统逼...     

汽车线控转向系统的联合仿真

和传统转向系统比较,线控转向系统的转向更加灵活、舒适。先在ADAMS软件中建立线控转向系统的整车动力学模型,然后在Matlab/Simulink中设计SBW系统的模糊控制器,最后,在单移线工况下,将ADAMS整车模型与Matlab/Simulink进行联合实时仿真。仿真结果表明,线控转向汽车在单移线工况下具有较好的操控特性。     

线控转向汽车防侧翻稳定性控制

通过线控转向（Steer by Wire,SBW）系统控制汽车方向盘转角提高某汽车在极限行驶中抗侧翻能力.建立SBW整车模型,基于紧急避让、紧急掉头和蛇行运动等3种危险操纵稳定性工况分析,得出该车易侧翻的结论.提出基于横向载荷转移率(Lateral Load Transfer Ratio, LTR)的车辆动态防侧翻控制算法,通过SIMULINK与CarSim的联合仿真平台,建立转向优化控制模型.仿真结果表明在典型工况下该车防侧翻性能得到明显改善.     

独立线控转向电机转角自适应反演滑模控制

针对独立线控转向系统中转向直流电机控制精度低、响应速度慢的问题,以独立线控转向系统转向电机为控制对象,采用自适应反演滑模控制(ABSMC)算法对转向电机转角进行跟踪控制.通过反步法推导控制律,并利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性.应用Carsim与Simulink的联合仿真,以横摆角速度不变的变传动比控制为...     

汽车线控转向系统的研究现状与发展

鉴于汽车转向系统直接影响着汽车操纵稳定性、驾驶舒适性和主动安全性,引入新一代线控转向系统,并比较了线控转向系统与传统转向系统的特点.从提出概念、原型设计和概念车开发三方面阐述了线控转向系统的发展历史和研究现状.介绍了线控转向系统的结构、工作原理、关键部件和分类情况,分析了线控转向系统的控制策略及其对汽车的操纵稳定性、空间结构、智能性、安全性等方面的改善.最后讨论了线控转向系统在未来发展中亟需解决的相关问题,包括安全可靠问题、成本问题、控制策略问题和动力电源问题等.     

线控转向系统主动信息安全控制

线控车辆信息安全是指电信号传输的转向指令免受威胁、干扰和破坏,近年来关于车辆信息安全的智能网联汽车受到黑客严重威胁,信息安全对线控车辆系统的安全起着决定性作用.鉴于此,针对线控车辆的信息安全问题提出一种基于事件触发策略的四轮线控车辆系统的预测控制方案,该方案利用事件触发控制对控制通道进行选择,根据李雅普诺夫稳定理论给定幂指数稳定的充分条件,进而设计事件触发条件,并结合模型预测控制对未来动态信息进行预测,能在潜在对手攻击的情况下,保证车辆安全行驶.仿真结果表明,所提出方案具有良好的抗干扰能力和抗黑客攻击能力.     

汽车线控转向系统的建模与仿真研究

研究汽车转向稳定性控制问题。针对线控转向系统的可变转向特性对汽车操纵影响稳定性,为保证行驶安全性,通过分析线控转向系统的工作原理和结构特点,建立线控转向系统各组成部分的数学模型,结合驾驶员模型和整车模型,对线控转向系统的可变角传递特性和力传递特性进行仿真。仿真结果表明:SBW系统能够获得与传统转向系统同样清晰的路感,并且SBW系统能够保持稳定的转向灵敏度,从而改善了汽车的稳定性,为保证行驶的安全提供了依据。     

线控转向系统路感模拟控制研究

线控转向系统用总线技术取代了方向盘与转向轮之间的传统机械连接,驾驶员无法获得路面信息,需模拟产生路感;通过建立方向盘总成模型,将生物免疫原理与模糊理论应用到路感模拟控制策略中,设计模糊免疫PID控制器用于路感模拟;选取行驶工况为蛇行工况,以20km/h和100km/h作为低速和高速输入进行仿真;结果表明,采用模糊免疫PID控制器控制路感电机模拟产生的路感跟随目标路感力矩的效果更好,适应性更强。     

线控转向系统力反馈的研究

线控转向系统取消了转向盘与转向轮的机械连接,所以必须通过电机向驾驶员实时反馈路感,从而使驾驶员感知车辆行驶状态和路面状况.首先建立了包括驾驶员在内的转向盘力反馈模型.提出的路感控制策略包括上层控制策略和下层控制策略.上层控制策略中转向盘回正力矩建模为扭杆弹簧施加的回复力矩,与转向盘转角成线性;下层控制策略对电机电流进行比例积分控制.最后研究了不同驾驶员模型比例系数,积分系数和电流比例积分控制的比例系数,积分系数对转向盘转角跟踪性能的影响.结果表明,遗传算法优化得到的这四个参数,可使得驾驶员较好跟踪转向盘转角,路感电机电流较好跟踪目标电流,实现较好的力反馈.     

线控转向系统的主动转向控制策略研究

线控转向系统取消了转向盘和转向轮之间的机械连接,可以对前轮进行主动转向控制以增强操纵稳定性和主动安全性.通过使前轮线控转向系统的期望横摆角速度跟踪稳态质心侧偏角为0的四轮转向车辆的横摆角速度,设计线控转向系统的变传动比,主动控制前轮转角.通过时域响应、转向增益、开环总方差等指标对其进行了性能分析.结果表明:采用提出的主动转向控制策略时稳态质心侧偏角大大降低,开环总方差大大降低,从而提高了汽车的操纵稳定性.     

线控转向系统的自适应神经网络跟踪控制

针对车辆线控转向(SbW)控制系统受外部扰动和结构不确定等因素影响,结合神经网络系统的逼近特性,提出一种鲁棒自适应神经网络控制器来实现SbW系统的在线建模与转角控制。该控制器不需要SbW系统结构和参数完全已知的条件,而是通过神经网络逼近SbW系统的未知动力学,以及鲁棒方法消弱时变扰动和逼近误差对控制性能的影响。同时,该方法可由Lyapunov函数导出自适应律,从而保证了系统收敛性与稳定性。最后,通过稳定性分析表明了系统跟踪误差可渐近收敛至原点附近可调的邻域内;数值仿真和硬件在环仿真实验表明了该方法的有效性与优越性。     

基于软计算的汽车线控转向系统故障诊断

针对线控转向汽车的可靠性和安全性以及故障诊断方法的不足,提出了一种基于软计算的汽车线控转向故障诊断方法,该方法利用软计算中的粗糙集和粒子群优化的径向基神经网络进行结合。将粗糙集作为径向基神经网络的输入处理,对样本数据进行属性约简,约简后的属性集作为径向基神经网络的输入以达到缩短网络训练时间的目的。采用粒子群算法对径向基神经网络的基函数中心值和宽度进行编码和寻优,并使用得到的最优中心值和宽度组建径向基神经网络,使得径向基神经网络的样本训练误差相比未优化之前有一定程度的降低。然后使用训练好的神经网络对故障样本进行测试,测试结果表明,该方法加快了神经网络的训练速度,提高了神经网络的诊断准确度。     

线控转向汽车传动比智能控制策略的研究

以线控转向汽车的传动比控制为重点进行研究,提出了传动比智能控制策略,旨在进一步改善系统的转向性能。针对转向系统的不确定性、非线性的特点,在原有基于模型控制方法的基础上,研究了模糊控制和模糊神经网络在传动比控制中的应用;首先利用模糊控制技术设计传动比控制器,然后研究了模糊神经网络的结构和算法,利用模糊神经网络对理想传动比控制进行改进,实现了输入变量隶属函数中心值和宽度的在线调节,进而对传动比进行优化;从仿真结果可以看出基于模糊神经网络的控制方法比单模糊控制扩大了传动比变化的车速范围,更加符合理想传动比的要求,表明基于模糊神经网络控制方法更具有可行性和有效性。     

四轮线控转向系统的转向控制策略研究

为了控制汽车的质心侧偏角,同时保持汽车的转向增益不变,研究了四轮线控转向系统的后轮转向控制策略和前轮转向控制策略.首先建立了四轮转向整车二自由度模型,然后基于稳态质心侧偏角为零得到两种后轮转向控制策略:与前轮转角成比例型和横摆角速度反馈型,前者不改变系统极点,后者改变系统极点.基于转向增益不随车速改变得到二者的前轮转向控制策略.仿真表明,提出的前轮转向控制策略可以保持固定转向增益,降低驾驶员负担;后轮转向控制策略可以实现零质心侧偏角稳态值,控制车辆姿态,改善操纵稳定性.     

线控转向系统动力学模型的研究

准确简单的线控转向系统动力学模型是研究线控转向的各种控制策略和参数匹配的基础.建立了线控转向系统的人-车-路闭环动力学模型,包括道路模型、驾驶员模型、控制器模型、转向盘总成模型、整车模型(包括车身模型、轮胎模型)及前轮转向总成模型等.基于以上模型,研究了驾驶员模型参数:驾驶员的补偿转向增益和认知时间延迟引起的死区时间变化对实际侧向偏移到目标侧向偏移的传递函数频率响应的影响.结果表明,选择不同的参数对线控转向系统的操纵稳定性影响较大,应合理选择相关参数.     

非线性系统模糊免疫滑模控制研究

对于一类具有不确定性及未知部分的非线性控制系统,采用传统的模糊滑模控制时,由于切换函数的不连续性,易导致系统的高频振颤问题.为此提出了滑模控制与免疫控制相结合的自适应模糊免疫滑模控制方法.该方法通过免疫系统的免疫反馈原理,对滑模控制中产生的振颤现象进行抑制和补偿,并对非线性系统中的不确定性及未知部分采用T-S模糊系统逼近,较好地实现了此类非线性系统的鲁棒控制.通过倒立摆系统的控制,对所提出的方法进行了跟踪性能和鲁棒性能的验证.仿真结果表明,该方法与常规模糊滑模控制方法相比控制量的振颤得到了改善,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性.     

线控转向系统路感控制策略的研究

线控转向系统取消了转向盘与转向轮的机械连接,所以必须通过电机向驾驶员实时反馈路感,从而使驾驶员感知车辆行驶状态和路面状况,作出正确操纵行为.提出了路感的评价指标,并根据转向角度和车速计算轮胎回正力矩,研究了不同力传动比对输入阻抗和转向盘力阶跃响应性能的影响.随车速调整力传动比,可获得驾驶员期望的转向感觉.结果表明,调整力传动比参数可获得良好的路感和回正性.提出的路感控制策略双纽线试验和蛇行实验性能良好,可改善汽车的操纵稳定性.     

车辆线控转向路感模拟控制研究

针对车辆线控转向路感模拟控制受外界扰动大、建模困难等问题,基于线性自抗扰控制(LADRC)技术设计了一种车辆线控转向路感模拟控制算法.建立了线控转向路感控制仿真模型,包括驾驶员模型、线控转向系统模型、两自由度车辆模型、轮胎模型及控制器模型等,在给定道路函数条件下进行了系统仿真验证.结果表明,所设计的线性自抗扰控制器可以...     

线控转向汽车传感器的智能容错设计

在汽车线控转向优化控制的研究中,汽车传感器容错技术模型精确度低和易受扰动影响等问题,造成汽车的安全性能受到影响。针对传统解析关系模型精度低,采用了邻域粗糙集模型对传感器信息进行预处理,用以精确找出与容错对象存在解析关系的相关联传感器信息;为了消除观测器的扰动影响,利用了神经网络组建容错对象的冗余信息,将关联传感器信号作为径向基神经网络的输入,容错对象的信号用作进行监督训练。利用神经网络的估计输出和容错对象的输出差值,即残差是否超出门限来实现故障判别,在残差超过门限后进行输出控制,屏蔽故障传感器输出,可用神经网络的估计输出来完成信号补偿。通过仿真表明,改进设计具有较好的抗噪性和逼近能力,能很好的完成故障检测和信号补偿,达到容错控制的目的。     

一类非线性系统的模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统,提出了一种模糊滑模控制器的设计方法。采用模糊神经网络设计系统控制器,基于梯度符号变化的局部学习率自适应BP算法,对模糊神经网络的隶属函数中心、宽度和网络权值进行调节,使滑模等效控制的模糊系统后件参数是自适应的;在系统存在外部干扰并有界时,利用李亚普诺夫方法证明了系统控制的稳定性。通过Matlab仿真分析,表明了所设计的模糊滑模控制器不但具有鲁棒性,而且具有良好的跟踪性能。