压力顺序调节制动系统及其硬件在环试验

为提高现有线控制动系统的集成度,研究开发了一种压力顺序调节制动系统。通过建立的数学模型仿真得到系统的参数需求,并形成了由电机、滚珠丝杠、主缸及传感器等组成的样机。建立了基于Matlab/Simulink与veDYNA联合仿真的硬件在环试验平台,设计了模糊PD控制器,针对样机的ABS功能进行了硬件在环试验。试验结果表明:系统可以实现各轮缸压力的顺序调节,单轮缸调压频率达到20Hz,受限于电机的性能,系统只能实现部分ABS功能。     

车辆防滑控制原型硬件在环试验

针对某4×2车辆,提出了一种适用于车辆驱动/制动工况的防滑控制算法。驱动防滑采用发动机力矩和驱动轮制动的联合控制方式,制动防滑采用基于门限值的制动控制方式。在Matlab/Simulink环境下建立了控制算法原型,并搭建了防滑控制系统硬件在环试验平台,通过硬件在环试验对控制算法原型进行的验证结果表明,算法能有效抑制车轮的过度滑转或滑移,提高车辆牵引性能、制动性能和操纵稳定性能。     

混合动力汽车稳定性控制硬件在环仿真研究

建立混合动力汽车硬件在环仿真系统,研究在各种路面状况下的汽车稳定性控制算法。控制算法包括再生制动和液力制动之间的制动力矩分配、车轮滑移率的滑模控制等。在设计的混合动力汽车稳定性控制硬件在环仿真系统中,选取稳定性控制器和执行器(如制动轮缸、驱动电机)为实物,而汽车(受控对象)的运行状态由计算机仿真。仿真结果表明,基于再生制动、液力制动和滑移率联合控制的车辆稳定性控制算法能够在各种路面条件下提高制动性能,如缩短制动距离、减小侧偏角和横摆角速度的误差。     

硬件在环试验台整车状态跟随控制系统设计

为了实现用试验台模拟实车运动信号,在分析整车运动状态模拟装置工作原理的基础上,以汽车运动信号及其变化率为控制参数,设计了主环有限状态机控制器和伺服环电机控制系统,并安装在已搭建的硬件在环试验台上。在该硬件在环试验台上进行了典型工况台架试验,将安装于该试验台上的传感器采集的实际信号与目标信号进行了对比,结果表明了所设计的控制系统跟随控制效果的有效性。     

交通控制硬件在环实时仿真平台设计

为了获得既符合交通信号机逻辑与参数要求,又达到最优控制效果的信号配时方案,需要建立室内仿真实验环境与现场控制机之间的实时通讯,从而使真正符合实际道路交通条件的优化配时方案能够快速及时地得到执行．提出研究交通控制硬件在环实时一体化仿真平台的设计方案,介绍该平台研究的重点内容．通过引入硬件在环的方法,对交通控制仿真软件和交通信号控制器加载控制器接口设备（CID）,从而形成符合交通控制实际情况的实时一体化仿真环境．通过控制器接口设备,交通仿真软件能够实现与交通控制器的实时通信,摆脱了交通仿真软件与交通控制器独立操作,无法进行信息互通的状况．     

电动助力转向器硬件在环仿真系统的设计

研究了一种用于开发汽车电动助力转向系统外部ECU的硬件在环仿真系统,具体介绍了其软硬件构成,分析了系统的动态模型,并给出了部分试验结果．     

电子机械制动汽车稳定性控制电控单元软件开发及硬件在环试验

针对电子机械制动(EMB)汽车,基于目标电控单元进行了汽车稳定性控制系统(VSC)的软件开发。首先分析了软件功能,搭建了开发架构和软件流程图,然后采用C语言手写代码的方式进行程序的编写,并构建了基于XPC Target技术和CAN网络的硬件在环测试平台。最后通过硬件在环试验验证了汽车稳定性控制(VSC)电控单元与EMB系统的匹配性能及VSC系统的控制效果。     

柴油机ECU硬件在环仿真系统的设计

采用PC上位机进行监控调节，高性能的单片机系统实现信号传输，DSP系统完成实时仿真任务，通过对这三个模块具体的设计分析，对自行设计的柴油机硬件在环仿真系统进行了全面的介绍，在对其软硬件组成、非增压柴油机动态模型进行详细分析的基础上给出了部分仿真结果。     

汽车稳定性控制系统硬件在环仿真

首先建立了八自由度的汽车动力学模型,设计了模糊PI控制器和汽车稳定性控制策略。建立了基于Matlab/Simulink平台下的硬件在环试验平台,针对转向制动和双移线转向行驶两种工况进行了硬件在环仿真试验。结果表明:所设计的模糊PI控制器及控制策略可以通过制动力控制有效地抑制汽车的过多转向或不足转向趋势,提高汽车的操纵稳定性。     

船用智能化柴油机排气阀硬件在环仿真试验

为了研究大型低速智能化船用柴油机电控排气阀系统的特性,以研制的硬件在环仿真系统为研究平台进行试验研究.测量电控排气阀系统控制信号、轨压信号和排气阀升程信号,比较不同工况下各信号的差异.分析试验结果,得到电控排气阀执行机构特性及电控单元控制策略.硬件在环仿真系统试验为深入研究船用智能化柴油机排气阀柔性控制特性提供试验验证依据.     

深度混合动力电动汽车牵引力控制方法

提出了基于深度混合动力电动汽车的牵引力分层控制方法。上层控制中提出了基于动态滑模的驱动轮目标驱动力矩制定策略;下层控制中提出了电机转矩单独控制策略、基于转矩动态协调的发动机电机协调控制策略以及工况识别逻辑。最后开发了仿真和硬件在环试验平台,结果表明,本文方法能够快速、准确、平稳地实现对打滑车轮的控制,改善了深度混合动力汽车的起步性能、加速性能以及稳定性能。     

高压共轨柴油机喷油系统硬件在环仿真研究

本文以索菲姆8140.43S型高压共轨柴油机为研究对象,针对喷油系统进行硬件在环仿真研究。通过建立相关模型,完成了LabVIEW环境下编写模拟量的采集程序,实验台测试过程中喷油信号的采集程序,模型调用程序等,同时还完善了信号的处理和存储模块的编制。通过试验,对高压共轨喷油进行仿真分析,结果表明开发的测试系统在控制脉宽方面能够满足实时性和控制精度的要求。     

基于双伺服电机的电动助力转向器硬件在环仿真试验平台

针对传统汽车转向系统建模仿真方法精度不高的问题,在深入研究二自由度整车动力学模型和轮胎模型的基础上,设计开发了一套基于双伺服电机加载的电动助力转向器（EPS）硬件在环仿真试验平台.EPS总成输入端可以选择方向盘手动加载或伺服电机自动加载,输出端则根据整车动力学模型和轮胎模型在当前方向盘转角及实车运行参数下的求解结果,由输出端伺服电机动态模拟实际汽车转向阻力矩,并通过检测关键信号指导调试与检验EPS系统性能.实际应用表明,该试验平台实时性、可靠性好,仿真试验精度高,能对EPS关键性能参数进行准确把握,非常适合于EPS系统的研发、测试及性能评价.     

混合动力汽车研究状况及发展趋势

混合动力汽车是具有低排放、高燃油经济性,并符合目前推广实际的新能源汽车.介绍混合动力汽车的结构、原理及应用;混合动力汽车的主要研究方向、研究方法及面临的主要技术问题;阐述混合动力汽车的发展趋势.     

电动轮汽车DYC控制硬件在环仿真

针对由于电动轮汽车缺少传统的机械差速装置,导致系统呈现严重的非线性问题,提出一种基于模糊规则的电动轮汽车DYC系统,该DYC系统可以协助驾驶员在转向时保持对车辆的控制.设计了基于x PCTarget的硬件在环仿真平台,采用DSP2812嵌入式DYC控制器与实时运行的电动轮汽车仿真模块联合进行电动轮汽车直接横摆力矩控制实验.实验结果表明,基于x PCTarget的硬件在环仿真平台的实时性很好地满足了实验要求,DYC系统可提高车辆的稳定性.     

基于xPC的电池管理系统硬件在环测试研究

介绍了一种基于xPC目标的电池管理系统硬件在环测试平台,采用MATLAB/Simulink及RT-lab工具箱完成了整车、动力蓄电池相应的模拟信号和数字信号的产生、转换以及发送和接收,采用Labview软件完成了上位机用户测试界面的开发.使用表明,该平台可有效地测试电池管理系统的各种功能及其工作可靠性.     

低速ABS控制器硬件在环实验平台研究

结合低速ABS控制器和硬件在环平台进行ABS硬件在环实验研究。首先在Matlab/Simulink/Stateflow软件中设计了低速ABS的控制算法,包括信号调理、控制逻辑和指令输出3个模块。其次,基于NI-PXI搭建了某越野汽车的硬件在环实验台架,包括上、下位机的构建,真实的方向盘/踏板驾驶员输入,CarSim RT的车-路模型调用以及实时信号交互。通过汽车倒坡制动的硬件在环实验表明,所设计的硬件在环实验平台能有效地模拟出实际制动时ABS的控制过程,同时ABS算法也能保证大坡道制动时越野汽车具有良好的方向稳定性。     

基于混杂模型预测控制的混合动力车辆能量管理

以并联式混合动力车辆为研究对象,针对其具有连续变量和离散变量并存的特点,采用混杂模型预测控制算法对其进行优化求解。首先,对发动机和电机的外特性曲线、行驶阻力曲线、发动机油耗曲面、电池功率曲面等进行线性化处理,并采用分段仿射自回归外生模型来拟合电池荷电状态计算公式;其次,在混杂系统描述语言工具箱中对各个线性化部分进行描述,并自动生成混合逻辑动态系统;最后,采用混杂工具箱对生成的混合逻辑动态系统进行求解,并将结果与基于非线性模型预测控制算法的结果进行对比。对比结果表明:采用这两种算法对UDDS、NEDC和US06这3个标准工况进行仿真时,基于混杂模型预测控制算法相对于非线性模型预测控制算法,燃油经济性分别提高了20.0%、15.5%和10.6%,且当预测时域小于9时,混杂模型预测控制算法的计算速度更快。     

考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化

考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究. 引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划（DP）算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数. 为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中. 仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.     

模糊控制在四轮牵引力控制系统中的应用

针对四轮驱动汽车，应用模糊理论设计了牵引力控制系统的油门控制器和制动控制器。建立了基于Matlab／Simulink的硬件在环开发平台，并选择分离路面和棋盘路面两种工况进行了硬件在环试验。结果表明，所设计的控制器能有效地消除驱动轮过度滑转，从而提高了车辆的牵引性能，且在路面条件突变时具有较强的适应性。