基于PID控制的混合动力客车循环球式EPS建模与仿真

建立了混合动力客车用循环球式电动助力转向系统(EPS)主要模块的数学模型,并在此基础之上,结合汽车二自由度模型得出EPS系统动力学方程。助力电机采用PID控制,结合汽车操纵稳定性判据,对所建立的模型稳定性进行判断。通过改变PID控制系数,得到控制系数对汽车操纵稳定性的影响规律。     

电动助力转向系统的PID控制及仿真研究

基于动力学理论,建立了EPS系统的仿真模型.在此基础上,引入助力特性曲线,并采用PID控制方法进行EPS的控制.利用Matlab仿真软件对EPS仿真模型及其控制算法进行了实现.     

基于ADAMS的EPS系统的控制与仿真

通过建立EPS系统的动力学方程,在ADAMS/Car模块建立多体动力学整车模型,并利用MATLAB/Simulink建立两种控制算法下的仿真模型,并对汽车不同行驶工况下的操纵稳定性进行了仿真分析。对比分析结果表明:配备EPS系统的车辆在低速回正工况下具有较好的操纵稳定性,改善了汽车的安全行驶性能,同时模糊PID控制比传统的PID控制更能使系统获得最佳的转向助力。     

基于虚拟样机技术的EPS仿真分析

在虚拟样机和Simulink软件中建立了电动助力转向系统的动力学模型,运用PID控制方法控制助力扭矩,通过动力学模型与Simulink软件中的控制模块结合起来,对车辆的操纵稳定性进行联合仿真分析。仿真结果表明,建立的模型和联合仿真分析是有效的,为电动助力转向系统的仿真研究提供了一种行之有效的方法,说明EPS可以明显改善车辆方向盘角阶跃输入的瞬态响应特性。     

汽车电动助力转向系统控制现状分析

针对改善电动助力转向系统的轻便性、回正性及鲁棒性和整车稳定性的问题,在分析EPS基本工作过程和建立动力学模型的基础上,对其关键控制内容的现状进行了深入研究和比较,提出了各控制内容研究的热点和难点,指出了EPS控制趋势是充分利用系统的工作特性,通过智能控制及优化算法兼顾了转向系统和整车性能的提高。利用动力学模型、助力特性曲线查表和电机PID控制建立了simulink仿真模型,研究结果表明,动力学参数值会影响系统的稳定性、PID控制参数会影响助力电流的跟随性、助力特征会改变不同阻力矩和车速下的转向轻便性和路感。该建模仿真过程可作为开发相关控制策略的参考。     

电动助力转向系统主动回正控制策略研究

针对目前电动助力转(EPS)系统存在低速行驶回正不足和高速行驶回正超调问题,提出了基于粒子群优化BP神经网络PID参数自适应调整的EPS主动回正控制算法,建立了EPS回正控制系统动力学模型和主动回正控制决策.利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特点优化BP神经网络的最优权值和阈值,并通过Simulink仿真和硬件在环...     

P-EPS动力学模型的建立与仿真分析

建立P-EPS(单齿轮式电动助力转向系统)系统动力学模型,得到单齿轮式电动助力转向系统的传递函数。利用大型软件MATLAB编制相应程序,得到采用PID控制算法不同比例系数、积分时间常数和微分时间常数时的仿真对比曲线,并利用Simulink模块搭建系统模型对所建立的EPS动力学模型进行仿真分析     

基于PID控制的EPS仿真研究

介绍了基于PID控制的EPS控制方式,分别讨论了助力模式和回正模式下助力电机的控制电压,建立了MATLAB/Simulink仿真模型,采用试凑法确定了PID控制器的参数,并分析了PID参数对响应特性的影响。在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明:PID控制策略能提高转向轻便性和操纵稳定性,同时能显著改善回正特性,所采取的控制策略具有良好的控制效果。     

电动汽车无刷直流电机的改进模糊控制研究

通过对永磁无刷直流电机数学模型的分析,提出一种基于遗传算法优化的模糊PID控制方法。并结合整车动力学模型用MATLAB/Simulink建立了采用该方法的电机仿真模型。分别对使用传统PID、模糊PID和遗传算法优化后的模糊PID的永磁无刷直流电机控制系统进行仿真。仿真结果表明所提控制方法具有较好控制效果,能够更好适应车辆频繁加减速等复杂运行工况。     

拖拉机多段液压机械无级变速器模糊自适应PID控制

为了实现装备多段液压机械无级变速器(HMCVT)拖拉机按目标速度行驶的控制,对装备多段HMCVT拖拉机的模糊自适应PID控制进行了研究。基于Matlab/Simulink平台建立了装备多段HMCVT拖拉机传动系统动力学模型和模糊自适应PID控制模型。根据实际车速和设定车速的实际偏差采用模糊控制的方法自动整定PID控制参数,从而达到车速控制的目的。在拖拉机动力学模型上对模糊自适应PID控制仿真并与PID控制仿真对比,结果表明装备多段HMCVT拖拉机的模糊自适应PID控制具有更强的自适应能力和鲁棒性。     

汽车电动助力转向系统的自适应LQG控制

在对汽车电动助力转向系统(EPS)结构形式和性能进行分析的基础上,建立起3自由度的汽车动力学模型。 为克服实际EPS系统中存在的动态行为不确定性,采用自适应LQG控制策略。通过对模型参数的在线辩识,实现 系统的自适应LQG控制。在多种汽车行驶工况下,进行自适应LQG控制和LQG控制的仿真计算。仿真结果表明, 应用自适应LQG控制比LQG控制的EPS有更好的鲁棒性,且能有效改善EPS的助力特性及汽车的转向特性。为 验证仿真结果,还进行装有EPS系统的实车试验。试验结果充分证明了所提方法是正确和有效的,EPS系统可很 好改善汽车操纵性能。     

汽车EPS和AFS衰减路面冲击集成控制

为衰减车辆行驶时受到的路面冲击,建立了人-车-路闭环系统数学模型,设计了电动助力转向(EPS)和主动前轮转向(AFS)集成控制算法,运用阻尼补偿控制和最优控制分别设计了电动助力转向和主动前轮转向子系统。在MATLAB/Simulink中的仿真结果表明,单独主动前轮转向控制不能衰减驾驶员把持力矩振动,单独电动助力转向阻尼控制对转向盘角速度振动和车辆横摆角速度振动衰减效果不佳,而集成系统可以很好地同时抑制驾驶员把持力矩振动、转向盘角速度振动和车辆横摆角速度振动,提高了驾驶舒适性、操纵稳定性和行驶安全性。     

电动助力转向系统控制方案的设计与匹配研究

利用Matlab仿真软件对EPS仿真模型及其控制算法进行了实现,通过仿真结果可以看出,所建立的汽车电动助力转向模型在验证控制算法的可靠性以及助力特性曲线的合理性上具有一定的作用,为控制方案的设计与匹配提供了平台.     

电动助力转向系统随动特性仿真

电动助力转向系统（Electric Power Steering,EPS）必须随时根据驾驶员的操作,提供渐进随动的转向助力动作,所以系统必须有很高的跟踪性和很好的稳定性．在对EPS的工作原理和力学模型分析的基础上,建立EPS系统仿真模型,设计出一种模糊自适应PID（Proportion—Integral—Derivative）控制器,有效地改善了传统PID控制器的不足．通过仿真表明,这种模糊自适应PID控制器与传统PID控制器相比,具有更好的跟踪性和稳定性．     

轮式工程车辆转向系统控制研究

转向系统是工程机械的重要组成部分,全液压转向系统可使工程车辆实现直线行驶、双轮转向、全轮转向、斜行、横行和原地转向。根据其工作原理推导出了该控制系统的动态响应数学模型。为提高控制系统性能,引入模糊PID控制算法,并在Simulink环境中对数学模型进行模拟仿真,对比分析了常规PID控制和自适应模糊PID控制对系统动态性能的影响,证明模糊PID控制能很好地提高转向系统的动态响应性能。     

重型汽车EPS助力控制策略的研究与仿真

针对电动助力转向系统(EPS)在重型汽车中应用的问题,对重型汽车电动助力转向系统的助力控制策略作了理论分析、研究和仿真。在分析了重型汽车EPS特点的基础上,对循环球式电动助力转向系统的静态和物理硬件进行了设计及建模;提出了对重型汽车EPS使用上下两层控制结构,上层为目标电流控制,下层为助力电机控制;基于助力控制模式分别对上层控制设计了sugeno型模糊控制和惯性补偿控制策略、对下层控制设计了模糊PID复合控制策略,并在Simulink中进行了仿真验证。仿真结果表明,该控制策略能有效地解决惯性、适应性和快速性等问题,可以为重型汽车EPS的开发及应用提供理论参考。     

汽车电动助力转向系统的匹配分析及优化设计

在对汽车电动助力转向系统(EPS)的结构及其动力学特性分析的基础上,建立了线性三自由度汽车模型与EPS系统的集成数学模型。采用单参数自适应模糊PD控制策略,通过时域和频域的仿真计算,研究了EPS与整车动态性能的匹配关系及EPS主要参数的设计原则,并给出了EPS系统主要参数所必须满足的稳定性准则。在此基础上,建立了汽车系统和电动助力转向系统的综合系统多目标优化设计模型,并采用遗传算法对EPS主要参数进行优化设计。最后,通过试验验证了所设计的硬件参数和控制算法的有效性。     

汽车非线性液压转向系统控制策略研究

在分析了汽车非线性液压转向系统工作原理的基础上,建立了液压转向系统的数学模型,设计了控制系统的模糊控制算法和模糊自适应PID控制算法。通过考虑汽车转向系统的各种非线性因素,在AMESim和Simulink中建立了与实际线控液压转向系统相吻合的联合仿真模型,通过仿真计算出油缸在不同控制策略下的响应速度。结果表明,在相同的输入信号下,模糊自适应PID控制与模糊控制相比,其响应速度大约提高了0.3 s,与无控制策略相比,其响应速度大约提高了1 s左右。