四轮转向汽车的模型跟踪变结构控制

基于预瞄驾驶员模型，针对确定性汽车模型，探讨了四轮转向汽车在一类复杂路面上行驶过程中后轮的最优转向控制规律及整车转向特性。该汽车模型重点考虑了整车的侧向、横摆及侧倾运动。将实际汽车的前后轮胎侧偏刚度及外界干扰视为有界的不确定性参数，采用模型跟踪变结构控制方法，使得不确定的实际汽车模型能够很好地跟踪确定性的最优理论模型。仿真结果表明该方法是可行的，控制系统能够有效地克服参数摄动及外界干扰对系统稳定性的影响。     

基于模型预测控制的智能网联汽车路径跟踪控制器设计

为解决智能车辆的自主转向问题,提高车辆在高速运动过程中的转向精度和稳定性,在智能网联汽车的背景下,从路径跟踪控制出发,提出一种变参数的智能网联汽车路径跟踪控制方法。该方法基于模型预测控制原理,设计了一种智能网联汽车的路径跟踪控制器。该方法先以3自由度模型的车辆模型为控制系统;对系统进行线性化后,确定系统的二次型目标函数,并依据函数形式确定矩阵形式;然后,在Carsim和Matlab/Simulink平台上进行离线仿真,确定各个典型工况下适用于该路径跟踪控制器的仿真参数;最后实现系统可根据由车联网获得车辆实际所处道路形状和实际车速选择合适的路径跟踪控制器的控制参数,完成智能网联汽车的自动转向。仿真结果表明该控制器相对于固定控制参数的控制器具有更好的控制效果,可控制车辆以较高车速行驶时达到较高跟踪精度和行驶稳定性。     

四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器的设计与验证

为了解决四旋翼飞行器在外界扰动影响和系统模型参数存在不确定性情况下的精确轨迹跟踪控制问题,设计并验证了一种四旋翼飞行器的非线性轨迹跟踪控制器。首先建立了考虑执行机构特性的四旋翼飞行器数学模型,并将虚拟控制量映射到了实际中对电机的控制;然后通过在反步法轨迹跟踪控制中加入积分项,设计了一种基于积分型反步法的非线性轨迹跟踪控制器,消除模型参数不确定性及外界干扰引起的误差,仿真结果验证了该方法的可行性;最后,利用QBall2四旋翼飞行实验平台,对所设计的非线性轨迹跟踪控制器进行验证,实际飞行实验结果表明了所设计控制器的有效性,提高了实际飞行过程中外界干扰和不确定性下的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制的精度。     

四旋翼无人机模型参考自适应滑模控制

针对四旋翼无人机的姿态控制与轨迹跟踪问题,提出了一种模型参考自适应滑模控制。考虑到四旋翼无人机模型的不确定性以及所受的外界气流干扰,根据模型参考自适应控制的思想,利用无干扰时的理想参考模型与实际系统的输出偏差对外界气流干扰以及模型不确定的慢时变部分进行自适应估并补偿。同时采用滑模控制来抑制外界干扰和模型不确定性造成的影响,通过Lyapunov理论证明了该算法可以使系统稳定。最后通过对比仿真,验证了所提出算法的有效性和鲁棒性。     

采用改进模糊神经网络PID控制的移动机器人运动误差研究

移动机器人在复杂环境中运动,容易受到各种波形的干扰,导致移动机器人跟踪误差较大.对此,创建了移动机器人平面简图模型,建立移动机器人动力学方程式.在传统PID控制方法的基础上,设计了模糊神经网络PID控制方法.采用改进粒子群算法优化模糊神经网络PID控制参数,输出最优PID控制参数.采用Matlab软件对移动机器人跟踪误差进行仿真,并与传统PID控制方法进行比较和分析.仿真结果显示:在正弦波的干扰环境中运动,传统PID控制方法不能抑制外界环境的干扰,实际运动轨迹与理论运动轨迹偏差较大;而改进模糊神经网络PID控制方法能够抑制外界环境的干扰,实际运动轨迹与理论运动轨迹偏差较小.移动机器人控制系统采用改进模糊神经网络PID控制方法,能够在线调整PID控制器参数,控制精度较高.     

汽车电子节气门RBF神经网络控制方法

针对汽车电子节气门模型参数不精确和外界干扰等不确定条件下的控制问题,提出了一种RBF神经网络控制方法,解决传动控制方法需要精确建模的问题。首先,对电子节气门的工作特性进行分析,并充分考虑参数不精确和外界干扰等不确定性,建立其数学模型的状态空间表达形式。而后,基于传统滑模控制理论,提出了抗外部干扰的滑模控制方法。进而,利用RBF神经网络对控制器不确定部分进行在线逼近,提出一种局部逼近的神经网络控制方法,并通过Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性。最后,基于Matlab/Simulink平台进行对比仿真实验。实验结果表明,所提控制方法能够有效克服外部干扰以及模型参数带来的不确定性,实现电子节气门实际开度对目标开度的精确跟踪。     

考虑参数不确定性和外界干扰的移动机器人轨迹跟踪控制

针对具有参数不确定性和外界干扰的移动机器人轨迹跟踪问题,提出一种运动学跟踪控制器和动力学跟踪控制器相结合的控制方法。基于反演方法,应用自适应控制技术设计速度控制率的同时,对运动学模型中的未知参数进行了估计。在此基础上,引入动力学回归矩阵和单层神经网络以使机器人实际速度接近理论速度,并减弱系统参数不确定和外界干扰对于跟踪控制效果的影响。设计过程中,根据Lyapunov稳定性定律和Barbalat引理对控制系统的稳定性和收敛性进行了分析。对于典型曲线的仿真结果表明了所提出控制方法的有效性。     

基于线性时变模型预测控制的自主车辆轨迹跟踪控制器设计与验证

随着自动驾驶技术的快速发展,精确的轨迹跟踪已经成为汽车工业和学术领域公认的实现自主车辆运动控制的核心技术之一。为提高自主车辆轨迹跟踪的实时性与准确性,提出一种应用于自主车辆的线性时变模型预测跟踪控制器（Linear time-varying model predictive controller,LTV-MPC）设计方法。根据运动学原理建立某自主无人小车的二自由度运动学模型,其次,基于该模型构建车辆轨迹跟踪系统的误差模型并利用线性参数化理论对其进行离散化,在模型预测控制框架内将该轨迹跟踪控制器的设计转化为一个线性二次规划最优问题。在一个实际搭建的自主车辆试验平台上对所提出控制器的有效性进行不同预设参考路径轨迹下的实车验证,结果表明,该自主车辆能够对所预设的实际参考道路轨迹进行快速、准确的轨迹跟踪控制,且具有较好的行驶稳定性能。     

四旋翼飞行器非线性轨迹跟踪控制

针对四旋翼飞行器在复杂飞行条件下速度不可测的轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在外界未知干扰和模型参数不确定的情况,提出了一种基于扩张观测器的轨迹跟踪控制方法。该方法设计了积分型反步法跟踪控制器,以降低系统的稳态误差,并引入了状态扩张观测器,来估计系统未知速度信息,同时对干扰和模型参数不确定因素进行实时估计并给予补偿;最后,选取李雅普诺夫函数证明了该控制系统的稳定性。以Quanser公司的Qball2四旋翼飞行器为研究对象和飞行实验平台,对所设计的控制器进行验证。实验结果表明,本文所设计的基于扩张观测器的轨迹跟踪控制器,能够有效地估计轨迹跟踪控制过程中的未知速度信息,解决外界未知干扰和模型参数不确定的问题,增强对环境的适应能力,有效提高了飞行器对未知干扰的鲁棒性和轨迹跟踪控制的精确性。     

分布式驱动智能汽车轨迹跟踪的协同控制

针对车辆在轨迹跟踪过程中，尤其是高速转向等极限工况下，易出现车辆跟踪精度差和失稳的问题，以分布式驱动智能汽车为研究对象，提出一种考虑横向稳定性的轨迹跟踪协同控制策略。首先，建立车辆纵向、横向以及横摆运动的三自由度动力学模型，设计了基于模型预测控制的主动转向控制器，通过优化求解得到跟踪期望轨迹的最佳前轮转角。然后，采用滑模控制设计横摆力矩控制器，将横摆角速度和质心侧偏角作为联合变量，利用积分二自由度控制模型，计算车辆稳定的等效附加横摆力矩。最后，采用二次规划算法设计最优力矩分配控制器，以满足总的驱动力矩和附加横摆力矩的控制需求。仿真试验结果表明，控制系统在极限高速工况下，能够使车辆精确、稳定的跟踪期望轨迹。     

基于模糊算法的四轮线控转向汽车操稳性研究

为了避免在高速公路行驶场景中极易发生的侧滑和甩尾现象,在车辆前馈比例转向控制策略的基础上提出根据横摆角速度变化量与变化率来动态调节前后轮转角补偿量的模糊控制方法,并结合闭环控制下的转向伺服电机来实现车轮的转向补偿,最后实现对传统前馈比例转向控制策略的优化.在MATLAB环境下对模糊控制的四轮转向车辆的转弯横摆率和质心侧...     

汽车半主动悬架系统的动态优化方法研究

建立了具有４自由度的半汽车模型，研究了汽车悬架系统半主动控制的动态优化方法。利用基于线性二次控制理论和考虑前后轮的路面扰动输入的时间延迟性对其进行仿真，结果表明，此优化方法能较大地改善悬架系统的动态性能。     

一种车辆后轮质心侧偏角为零的控制算法研究

采用前馈＋反馈的控制策略,通过对车辆二自由度模型进行计算,建立了车辆转角数学模型,并由本文采取的控制策略导出了前馈比例系数和横摆角速度比例反馈系数;在此基础上,应用MATLAB软件建立了仿真模型,采用斜坡函数作为前轮输入信号。仿真结果表明,后轮保持与前轮同步反向偏转,达到了质心侧偏角为零的控制目标,实现了4个车轮在转向过程中均为纯滚动,满足了阿克曼转向原理。     

基于阿克曼定理的四轮独立转向模糊控制算法研究

基于阿克曼转向定理,研究电动汽车四轮独立转向系统。利用轮胎"魔术公式"建立二自由度非线性模型,并提出一种基于模糊策略的方法对其质心侧偏角进行控制。整车系统仿真的输入为左前轮车轮转角,其余3个车轮转角由模糊控制决定。质心侧偏角作为模糊控制器的输入,满足阿克曼定理的3个车轮转角作为其输出,由此实现四轮独立转向的控制。仿真研究结果表明所提出算法的有效性。     

Estimation of Road Friction Coefficient in Different Road Conditions Based on Vehicle Braking Dynamics

The accurate estimation of road friction coefficient in the active safety control system has become increasingly prominent. Most previous studies on road friction estimation have only used vehicle longitudinal or lateral dynamics and often ignored the load transfer, which tends to cause inaccurate of the actual road friction coefficient. A novel method considering load transfer of front and rear axles is proposed to estimate road friction coefficient based on braking dynamic model of two-wheeled vehicle. Sliding mode control technique is used to build the ideal braking torque controller, which control target is to control the actual wheel slip ratio of front and rear wheels tracking the ideal wheel slip ratio. In order to eliminate the chattering problem of the sliding mode controller, integral switching surface is used to design the sliding mode surface. A second order linear extended state observer is designed to observe road friction coefficient based on wheel speed and braking torque of front and rear wheels.The proposed road friction coefficient estimation schemes are evaluated by simulation in ADAMS/Car. The results show that the estimated values can well agree with the actual values in different road conditions. The observer can estimate road friction coefficient exactly in real-time andresist external disturbance. The proposed research provides a novel method to estimate road friction coefficient with strong robustness and more accurate.     

转向工况下的混合动力汽车电子差速控制技术

混合动力汽车在转向过程中易受轮胎垂向载荷、侧向力等因素的影响,为保证其稳定行驶,提出了基于改进相对滑移率的混合动力汽车电子差速控制技术。考虑车辆驾驶时轮胎垂向载荷、侧向力和侧偏角等因素,运用刚体运动原理构建混合动力汽车动力学模型;以车外某点为圆心,通过阿克曼理论计算前轴内外车轮转向角,参考汽车质心速率推算内外车轮转向工况下行驶速度,明确双驱动轮转速;推算内外侧转速和驱动轮距真实转速的耦合关系,将相对滑移率拟作差速控制参数,计算车辆系统性能指标,利用线性二次模型推导差速控制规律,以系统性能指标最小为目标,构建车辆系统最佳差速控制器。结果表明,所提技术能将电子差速滑转率控制在极低水平,降低了车辆的打滑概率,显著提升了车辆驾驶安全性。     

Optimization of control allocation with ESC,AFS, ARS and TVD in integrated chassis control

This paper presents an optimization of control allocation in integrated chassis control with active front steering, active rear steering, electronic stability control and torque-vectoring device under the saturation of lateral tire forces on front wheels. After a control yaw moment is calculated in the upper-level controller, a weighted pseudo-inverse based control allocation is used for yaw moment generation in the lower-level controller. Variable coefficients of the weighted pseudo-inverse based control allocation are used to represent various actuator combinations and are optimized for each actuator combination to enhance control performances using simulation on vehicle simulation package, CarSim. Due to severe cornering on low friction road, the front lateral tire forces can be easily saturated. Under the condition, the active front steering has little effect on control performance and, consequently, the desired control yaw moment cannot be generated. So, the lateral force generated by AFS should be restricted to its maximum, and a constrained weighted pseudoinverse based control allocation with electronic stability control, active rear steering and torque-vectoring device is applied to compensate the loss of the control yaw moment. Variable coefficients of the constrained weighted pseudo-inverse based control allocation with electronic stability control, active rear steering and torque-vectoring device are also optimized using simulated-based tuning. To validate the proposed method, simulation was done on CarSim. From simulation, it was verified which actuator combination is effective for integrated chassis control if the lateral forces on front wheels are saturated.

     

分布式驱动智能汽车对开坡道起步双重转向控制

匹配多套分布式驱动系统可以提升智能汽车的动力学控制能力,但该车在对开坡道起步时仍会存在动力性与方向稳定性难以兼顾问题。提出并验证一种结合主动转向与差动转向的分布式驱动智能汽车双重转向控制方法。根据各驱动轮独立可控的特点,分析对开坡道起步时施加双重转向控制的必要性;根据左右轮驱动力不等导致车辆产生差动转向而偏离直行路线的现象,基于模型预测控制设计出前轮主动转向控制器;结合设计的主动转向控制器与已有的分布式驱动汽车转矩自适应驱动防滑控制器,完成双重转向控制器设计;通过仿真分析和实车道路试验,验证了所设计控制器的控制效果。研究表明：施加双重转向控制,可以使分布式驱动智能汽车尽可能充分利用其自身驱动力和路面可提供的最大附着力;同时,能够根据实时的车身姿态参量和所在位置信息计算出相应的附加转向盘转角,通过主动转向使横向偏移量大幅降低。所提出的基于差动转向与主动转向相结合的双重转向控制,可以全面改善车辆的通过性和方向稳定性。     

电液控制全轮转向系统

多轴车辆在后桥增设电控液压转向系统,可实现整车的全轮转向,对整车性能有较大提升。但由此也引出几个问题:一是车辆变成全轮转向后,原车的前桥转向机构是否需要重新设计;二是当后桥车轮不需要转向或者当电控液压转向系统失效时,如何保证后桥车轮处于直行位置且一直保持在直行位置;三是全轮转向具有多种转向模式,模式之间如何平稳的进行切换。这些问题的合理解决决定着全轮转向系统的性能。以四轴车辆为研究对象,从机械、液压、电控三方面就提出的三个问题进行着重分析。     

基于主动前轮转向横摆角速度反馈控制的研究

在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈传感器,建立了主动前轮转向系统数学模型和横摆角速度反馈控制模型,使用PID控制器实现横摆角速度反馈控制;系统通过产生附加的前轮转角,对前轮转角进行修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和侧偏角很好地跟踪参考模型;并在系统阶跃和正弦输入下分别进行仿真分析,结果表明,在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈控制可以显著改善车辆横摆角速度的瞬态响应,从而提高了车辆的转向稳定性.