基于ARM7的汽车SASS和ABS分层式协调控制试验研究

采用分层协调控制策略,对汽车半主动悬架系统和防抱死制动系统进行了集成控制研究。分别设计了半主动悬架的底层控制器和防抱死制动的底层控制器及二者的上层协调控制器,底层控制器用来执行各子系统控制任务;上层协调控制器以实现整车性能最优为目标,对底层控制器进行相应的调整和修正。试验结果表明：采用分层式协调控制策略可较好地解决两系统间的矛盾,提高汽车在紧急制动过程中的稳定性和安全性,提升整车综合性能。     

基于分层式协调控制的汽车电动助力转向与防抱制动系统仿真

在对电动助力转向系统和防抱制动系统分别建模的基础上,深入分析两系统在助力转向制动过程中的矛盾性,采用分层协调控制策略,将控制系统分为底层和上层控制部分。底层控制器为转向和制动系统两个单独的控制器,用以执行各子系统的控制任务;上层协调器对其进行整体协调分析,并及时修改底层控制的决策,从实现整车综合性能最优的目标出发来执行协调优化任务。仿真结果表明,提出的协调控制逻辑正确可行,在保证转向轻便性的前提下,提高了系统制动稳定性和行驶安全性。     

汽车ESP与ASS分层协调控制研究

建立整车8自由度模型和汽车电子稳定控制程序(Electronic stability program,ESP)与主动悬架系统(Active suspension system,ASS)的分层协调控制模型,对ESP应用基于状态观测器的自适应模糊控制,对ASS采用随机线性最优控制,并进行上层控制器的设计,上层控制器通过线性权函数输出下层控制器的加权值,从而实现协调控制的目的。基于Matlab/Simulink软件,在阶跃和双移线两种工况下进行仿真研究。仿真结果证明,所建立的分层协调控制模型与控制策略不仅能明显改善汽车的行驶稳定性和操纵稳定性,同时可提高车辆的乘坐舒适性。在Labview系统中建立上层协调控制器、ESP控制器和车辆模型,自行开发ASS并安装上车,结合ESP的执行机构进行硬件在环仿真。其结果与Matlab仿真结果基本一致。     

基于博弈论和功能分配的汽车底盘系统协调控制

考虑汽车底盘悬架、转向、制动子系统间耦合动力学关系,建立高阶非线性动力学模型。对各子系统设计局部最优控制器,对悬架子系统设计非线性H∞控制器,对转向子系统设计直接横摆力矩比例积分微分(Proportion-integration-differentiation, PID)控制器,对制动子系统设计滑模变结构控制器。为进一步提高整车全局控制性能,基于功能分配原理对子系统控制功能进行分配,采用博弈论对子系统控制功能指标进行博弈,设计上层协调控制器以输出期望的控制作用,模糊规则实时自整定子系统控制器输出量以跟踪期望控制目标。基于Matlab/Simulink软件,对整车协调控制系统进行仿真,采用ARM构建底盘功能分配的控制系统实车试验平台,进行实车道路试验。结果表明,基于博弈论的整车协调控制系统较子系统单独控制、不加控制时均能取得更好的控制性能,验证了协调控制的有效性。     

平衡重式叉车防侧翻可拓分层控制研究

在分析平衡重式叉车结构特性和侧翻机理的基础上,确定平衡重式叉车防侧翻控制执行机构;提出了基于可拓决策的平衡重式叉车防侧翻控制策略,设计了包括上层可拓控制与下层执行控制的防侧翻可拓分层控制器。上层可拓控制器将叉车防侧翻控制域分为经典域、可拓域及非域,并确定下层执行控制器的权重系数;下层执行控制器接收上层可拓控制器确定的权重系数,对横摆角速度控制器和侧向加速度控制器进行控制权重分配,并执行防侧翻控制指令,实现平衡重式叉车防侧翻可拓控制。欧标工况仿真与实车试验结果表明：基于可拓决策的平衡重式叉车防侧翻控制策略可有效降低叉车在高速紧急转向工况下的侧倾幅度,防止叉车侧翻,提高了平衡重式叉车的稳定性与主动安全性。     

奔腾智能混合动力电动轿车自适应巡航控制系统

为了从整车系统控制角度综合解决车辆的安全、节能和环保问题,突破目前新能源车辆领域和智能汽车领域仍各独自开展相关技术研究的限制,提出一种融合新能源汽车和智能汽车各自先进技术的解决方案—智能混合动力电动轿车,并提出融合双模式切换自适应巡航控制、整车状态识别及转矩分配控制和驱/制动系统协调控制的整车自适应巡航分层控制体系。在上层控制中研究基于实时状态反馈的双模式切换2自由度结构模型匹配控制器,解决适应混合动力驱动系统动态特性的自适应巡航期望转矩制定的难题;在中层控制中采用了综合内燃机(Internal combustion engine,ICE)优化曲线、电动机最佳效率特性和电池最佳效率特性的基线式控制策略;在下层控制中提出发动机/驱动电动机的转矩协调控制策略和电动机制动/EVB液压制动的协调控制策略。在此基础上,通过仿真分析和实车试验对分层控制系统进行评价与验证。仿真与试验结果表明,所开发的分层式控制系统确保整车在自适应巡航状态下,不仅可以有效提高整车安全性和降低驾驶强度,而且使整车具有最佳的燃油经济性和排放性能。     

基于模型预测理论的车辆纵向跟踪控制研究

为了实现智能车辆的自动纵向跟踪控制,提高车辆的安全性,针对分布式电动汽车,建立整车动力学模型;设计分层式纵向跟踪控制器,采用模型预测控制理论设计上层控制器,求解出期望加速度,并解决了无可行解的问题;下层控制器采用PID控制以实现期望加速度的跟踪。最后基于matlab/Simulink和carsim搭建联合仿真平台,验证控制器的有效性。     

基于坡度与整车质量辨识的车辆自动变速坡道换挡修正控制研究

采用适应性和跟随性强的变遗忘因子最小二乘法进行坡度与整车质量辨识,在此基础上进行车辆自动变速坡道换挡分层修正控制,将车辆自动变速过程分为上层决策层与下层换挡执行层,上层决策层采集车辆参数进行坡度与整车质量辨识、坡道换挡修正控制决策;下层换挡执行层接收上层辨识决策层的修正控制指令,完成换挡修正执行。仿真结果与硬件在环实验结果表明,变遗忘因子最小二乘法可准确识别坡度与整车质量,坡道换挡分层修正控制策略可在上坡时适时降挡,有效避免频繁换挡,减少换挡部件的磨损;下坡时适时降挡,充分利用发动机制动力矩特性,减小制动系统的磨损。     

车辆稳定性系统与四轮转向系统集成控制研究

通过ADAMS/Car软件建立了车辆虚拟样机模型,车辆模型具有四轮独立制动和四轮转向的能力。在车辆稳定性系统和四轮转向系统的基础上,基于MATLAB设计了一种分层式集成控制系统,由上层控制器和下层子系统控制器组成。下层子系统控制器包括车辆稳定性控制子系统(以目标横摆角速度为控制目标)和四轮转向控制子系统(以车身质心零侧偏角为控制目标)。上层控制器为基于规则的系统管理控制器,考虑子系统间的相互耦合因素,协调子系统间的工作关系。理论分析和仿真结果表明,构建的分层式集成控制系统是一个行之有效的综合仿真和优化控制的系统,其性能优于单独控制和叠加控制,使车辆的操纵稳定性和安全性得到显著提高,所得结果为集成控制在车辆工程中的实际应用提供了参考。     

基于状态识别的整车操纵性和平顺性的协调控制

建立汽车底盘中悬架、制动系统及转向时的操纵动力学模型,分析各个系统运动关系之间的相互影响.为改善车辆在多工况下的平顺性和操纵性,在设计出基于状态识别的协调控制器的基础上,对悬架、转向和制动系统分别采用PID、滑模变结构和变滑移率逻辑门限值的控制方法,并对不同工况下车辆运动信息进行控制分类,同时通过大量的仿真对各控制参数进行调试,设计出最佳的控制参数值.在此基础上,设计出整车三个控制系统软硬件,进行状态识别模式下的汽车底盘控制系统实车试验.结果表明,该方法在复杂工况下能够有效地抑制车身的垂直振动、俯仰和侧倾,极大地改善整车的平顺性;车辆转向或转向制动时,直接横摆力矩控制器能够根据上层协调器的信息,较好地跟踪车身的目标横摆角速度,提高整车的操纵稳定性;制动子系统控制器能够根据上层协调器提供的实时目标滑移率,控制车轮获得最大制动力,缩短制动距离,提高了制动性能.     

Covariance upperbound controllers for networked control systems

This paper deals with designing covariance upperbound controllers for a linear system that can be used in a networked control environment in which control laws are calculated in a remote controller and transmitted through a shared communication link to the plant. In order to compensate for possible packet losses during the transmission, two different techniques are often employed: the zero-input and the hold-input strategy. These use zero input and the latest control input, respectively, when a packet is lost. For each strategy, we synthesize a class of output covariance upperbound controllers for a given covariance upperbound and a packet loss probability. Existence conditions of the covariance upperbound controller are also provided for each strategy. Through numerical examples, performance of the two strategies is compared in terms of feasibility of implementing the controllers.     

智能车模研究及其动力学探索

将智能车模系统分为主动驾驶控制器和车辆底盘两大模块,对主动控制器的构造进行了分析,并通过对全国大学生智能汽车竞赛中N286型底盘进行动力学建模,研究智能车行驶过程中的纵向和横向动力学性能和控制,提出驱动轮差动控制策略,并对其进行了初步研究.     

Work-in-process scheduling by evolutionary tuned fuzzy controllers

In this paper, an evolutionary algorithm (EA) strategy for the optimization of generic work-in-process (WIP) scheduling fuzzy controllers is presented. The EA strategy is used to tune a set of fuzzy control modules that are used for distributed and supervisory WIP scheduling. The distributed controllers objective is to control the rate in each production stage in a way that satisfies the demand for final products while reducing WIP within the production system. The EA identifies those sets of parameters for which the fuzzy controller performs optimal with respect to WIP and backlog minimization. The proposed EA strategy is compared with known heuristically tuned distributed and supervised fuzzy control approaches. Extensive simulation results show that the EA strategy significantly improves the system’s performance.     

Distributed multiparametric model predictive control design for a quadruple tank process

Distributed control for plant wide control has received attention lately. In this paper, multiparametric quadratic programming based controllers have been developed for a benchmark quadruple tank problem. A centralized control strategy is developed by partitioning its six dimensional vector space based on constraint satisfaction, stability and optimality. Control design is simplified using its decentralized version after a relative gain array analysis of the benchmark. A cooperative game theory based distributed model predictive controller and decentralized proportional integral (PI) controller are also designed for the same system. A decoupling based cooperative distributed multiparametric model predictive controller (mpMPC) is proposed. The controllers are subjected to reference tracking and disturbance rejection and the performance measures are compared. Also, the robustness of cooperative mpMPC to parameter uncertainties is discussed. Distributed design approach is a natural fit for the vector space partitioning based mpMPC design. Simulations results are analyzed and the performance of the five controllers is discussed.     

μ理论在柔顺力控制中的应用

研究μ理论在柔顺力控制系统中的应用。为模拟空间对接强制校正阶段的推出和拉近过程,提出基于6自由度并联机器人位置内环的柔顺力控制策略。描述基于位置内环的柔顺力控制系统串级控制结构,阐述用经典控制策略实现柔顺力控制的方法。综合考虑参数变化、模型变动和外来干扰等不确定性,利用μ综合控制理论设计鲁棒力控制器。给出鲁棒力控制系统回路中加权函数的详细选取方法和鲁棒力控制器的设计过程。通过μ分析比较鲁棒力控制器和经典力控制器的鲁棒稳定性和鲁棒性能。通过鲁棒力控制器和经典力控制器进行柔顺力控制试验,结果表明了所设计鲁棒力控制器的有效性和优越性。     

An enhanced tracking control of marine surface vessels based on adaptive integral sliding mode control and disturbance observer

In this paper, a new control methodology is developed to enhance the tracking performance of fully actuated surface vessels based on an integrating between an adaptive integral sliding mode control (AISMC) and a disturbance observer (DO). First, an integral sliding mode control (ISMC), in which the backstepping control technique is used as the nominal controller, is designed for the system. The major features, i.e., benefits and drawbacks, of the ISMC are discussed thoroughly. Then, to enhance the tracking performance of the system, an adaptive technique and a new disturbance observer based on sliding mode technique are developed and integrated into the ISMC. The stability of the closed-loop system is proved based on Lyapunov criteria. Computer simulation is performed to illustrate the tracking performance of the proposed controller and compare with the existing controllers for the tracking control of a surface vessel. The simulation results demonstrate the superior performance of the proposed strategy.