基于主动横摆力矩优化分配的车辆底盘集成控制

基于二自由度车辆模型设计了车辆底盘集成控制器,开发了基于二次规划法的主动横摆力矩优化分配算法。针对阶跃转向和单移线转向行驶两种典型工况进行了仿真试验。结果表明,所设计的底盘集成控制器具有良好的控制效果,能够明显地改善车辆的操纵稳定性;开发的主动横摆力矩优化分配算法能够充分利用各个执行机构,使得在主动转向角和主动制动压力等输入都较小的情况下,能获得较好的车辆操纵稳定性。     

基于状态反馈的车辆底盘集成H_∞鲁棒控制

采用二自由度车辆模型作为被控对象简化模型,提出了一种基于状态反馈的H_∞鲁棒控制方法的车辆底盘集成控制策略,协调控制主动前轮转向系统和直接横摆力矩控制系统。直接横摆力矩控制系统基于HSRI轮胎模型的逆运算和PI控制实现。通过J-turn工况和正弦延迟工况对H_∞鲁棒控制器进行仿真验证,结果表明,所设计的车辆底盘集成H_∞鲁棒控制器具有良好的控制效果,能够明显地改善车辆的操纵稳定性。     

基于逆乃奎斯特阵列法的车辆底盘主动转向与主动制动集成控制

为消除两种主动控制系统之间的干涉和耦合,应用逆乃奎斯特阵列法设计了车辆底盘集成控制器,分别对系统进行预补偿和动态补偿,并完成底盘集成控制系统整体构架,协调控制两个子系统。利用基于MATLAB与AMESim的联合仿真平台进行典型工况仿真分析,结果表明:基于逆乃奎斯特阵列法的车辆底盘集成控制系统能够有效地协调控制主动转向系统和主动制动系统,消除两者之间的耦合,显著提高车辆操纵稳定性。     

基于模型预测的车辆稳定控制

利用三自由度车辆模型设计了模型预测控制器,发动机力矩PI控制器和制动力矩模糊控制器。并针对制动单移线转向行驶典型工况进行了仿真验证,结果表明,所设计的车辆稳定性控制器具有良好的控制效果,能够明显的改善车辆操纵稳定性;开发的制动力矩算法能够充分利用各个车轮的制动力,使得在发动机力矩改变和主动制动压力等输入都较小的情况下,获得较好车辆操纵稳定性。     

线控四轮独立驱动轮毂电机电动车集成控制

从提高车辆操纵稳定性的角度,基于模型预测控制理论对线控四轮独立驱动轮毂电机电动车进行主动转向(AFS)、直接横摆力矩(DYC)和主动悬架(AS)的集成控制研究。采用分层集成控制结构,设计了模型预测控制器。研究了驱动力矩控制分配规则和AS控制方法,实现了AFS/DYC的水平集成控制和AFS/DYC/AS的全局集成控制,并通过仿真实验对算法进行了验证。仿真结果表明:集成控制算法能够实现车辆有效跟踪期望值,提高车辆极限工况的稳定性和主动安全性。     

基于鲁棒L_2-L_∞/H_∞的车辆底盘集成控制

基于连续时间系统的鲁棒L2-L_∞及H_∞性能判据,推导出新的状态反馈的鲁棒L_2-L_∞/H_∞控制方法,并将其转化为具有较低保守性的线性矩阵不等式组的凸优化问题。利用该方法设计车辆底盘集成控制策略,协调控制主动前轮转向系统和主动悬架系统。采用Matlab/Simulink与Carsim联合仿真对典型工况进行验证,结果表明:所设计的车辆底盘集成L_2-L_∞/H_∞控制器在车辆极限条件下具有良好的协调控制性能,能够有效提高车辆的稳定性和防侧翻能力。     

路面激励下主动悬架和四轮转向的协调控制

为了研究主动悬架和四轮转向系统的协调控制,建立包含悬架系统和转向系统的整车动力学模型.基于LQR控制理论分别设计了主动悬架和四轮转向的控制器,对比分析不同加权系数时车辆在路面激励下的频率响应,研究了主动悬架和四轮转向的控制对车辆操纵稳定性的影响;针对车辆的稳态响应(不考虑路面激励的影响),采用横摆率跟踪控制策略进行前后轴主动悬架控制力的匹配控制;在主动悬架和四轮转向2个单独控制器的基础上,以主动悬架控制力的匹配为主要协调机制,设计了主动悬架和四轮转向的协调控制器,对两者的控制量进行调整.仿真结果表明,主动悬架和四轮转向的协调控制可以获得优于两者简单叠加时的整车综合性能.     

基于遗传算法的汽车底盘控制优化技术研究

为改善汽车底盘控制系统性能,提出了一种优化底盘控制系统参数的方法。通过构建汽车底盘控制系统模型,设计主动悬架系统控制器、主动前轮转向系统滑模变结构控制器及制动系统控制器,选用系统机械和控制参数作为优化变量,以汽车动力学集成性能参数作为优化目标,采用遗传算法进行优化方法设计。仿真实验结果表明,对底盘控制系统参数优化后,提高了汽车的操纵稳定性与乘坐舒适度。     

基于三步法的汽车主动四轮转向控制

为了提高线控主动四轮转向汽车的主动安全性、操纵稳定性,将三步法控制策略应用于线控主动四轮转向车辆控制问题中,以跟踪参考模型输出为控制目标设计了三步法控制器。该控制器由类稳态控制、考虑参考变化的前馈控制和状态相关的误差反馈控制3部分构成。通过对线控主动四轮转向汽车的前、后轮转角进行控制,保证实际的车辆质心侧偏角和横摆角速度对理想的质心侧偏角和横摆角速度的状态跟踪。采用非线性八自由度汽车模型对控制器的有效性进行验证。仿真结果表明:所设计的控制器能够跟踪上理想模型输出值,提高了线控主动四轮转向汽车的操纵稳定性。     

基于模型预测控制的汽车底盘集成控制

为了实现汽车底盘的集成控制,提出了模型预测控制(MPC)方法。在紧急避障操纵时,利用四轮差动制动和主动前轮转向集成控制的方式实现对汽车理想操纵特性的跟随。上层集成控制器通过模型预测控制方法决策下层子控制器所需的附加横摆力矩和前轮附加转角。建立了七自由度非线性车辆模型作为预测模型,并通过实车试验对其精度进行了验证。在Carsim中的虚拟试验对模型预测控制方法的控制效果进行了验证。     

电动助力转向主动回正控制方法

提出了一种无转向盘转角传感器的主动回正控制方法,并以软件形式附加在电动助力转向系统控制程序中,以达到不需要附加系统元件就能改善汽车的回正性能的目的。实车试验结果表明:无转角传感器的主动回正控制方法能够有效地改善汽车的回正性能,有较好的实际应用价值。     

AMESim在悬架转向集成模型中的应用

在建立车辆半主动悬架(SAS)和电动助力转向(EPS)动力学模型的基础上，分析悬架系统和转向系统的状态耦合变量，运用MATLAB/Simulink和机械液压仿真软件AMESim搭建SAS+EPS的集成控制模型，通过创建S函数实现AMESim和Simulink的接口互连.联合仿真结果表明，集成控制下车身的垂直加速度和侧倾角均有所降低，车身姿态得到抑制，车辆的操稳性和平顺性均优于悬架或转向的单独控制效果.AMESim和Simulink的联合应用为底盘系统的集成控制提供了一种新的研究方法.     

汽车转向操纵的单神经元自适应控制

基于汽车操纵稳定性总方差评价方法和神经网络控制理论,建立了汽车转向单神经元自适应PID控制算法。利用操纵稳定性评价中的轨迹跟随误差和方向盘忙碌程度的评价指标,建立了神经元学习的二次型性能指标函数,并采用梯度下降算法实现了单神经元控制器的连接权值的调整。最终采用汽车7自由度非线性动力学模型进行了不同行驶速度下的仿真计算。结果表明:该控制算法可较为精确地控制汽车对预期行驶轨迹的转向运动,并体现出良好的鲁棒性和自适应性。     

高速无人驾驶车辆轨迹跟踪和稳定性控制

针对高速无人驾驶车辆运动控制过程中轨迹跟踪精度和稳定性难以同时保障的问题,提出综合前馈-反馈及自抗扰控制(ADRC)补偿相结合的横向控制算法. 通过车速和道路曲率信息计算前馈稳态前轮转向角,将质心侧偏角引入航向偏差,以车辆航向角偏差和侧向偏差作为参考量进行反馈控制,通过前馈-反馈控制提升瞬态轨迹跟踪性能. 设计自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对未建模动态和内外界干扰进行估计,通过将后轮侧偏角控制在参考值附近来补偿前轮转角,提升无人驾驶车辆的转向稳定性和控制器的鲁棒性. 不同工况下的仿真结果表明,利用该方法可以保证高速无人驾驶车辆稳定地跟踪期望路径行驶,轨迹跟踪偏差较小,对车辆参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

Chassis integrated control for 4WIS distributed drive EVs with model predictive control based on the UKF observer

Four-wheel independent steering(4 WIS) system and direct yaw moment control(DYC) have an important influence on vehicle lateral stability. However, DYC has a great effect on the longitudinal velocity, and the capability of 4 WIS is limited to stability.To decrease the influence on the longitudinal velocity and improve the stability of electrical vehicles, a chassis controller integrated with a 4 WIS system and a DYC system with model predictive control(MPC) is designed. The framework consists of an unscented Kalman filter(UKF) observer and an MPC that contains three blocks: supervisor blocks, upper blocks and lower blocks. First, the sideslip angle, longitudinal velocity and lateral tire forces are estimated by the UKF observer; second, a bicycle model is utilized in the supervisor to calculate the desired values; third, the upper blocks are designed with the MPC to optimize the target steering angles and longitudinal tire forces under the constraints of subsystems; to facilitate the design of the MPC, a nonlinear tire is simplified based on the Taylor expansion method; finally, the target steering angles and longitudinal tire forces are achieved by the lower blocks. The integrated controller is simulated on the co-simulation platform of MATLAB-Carsim. The results show that the proposed integrated controller has less impact on longitudinal velocity and could effectively improve vehicle stability.