基于降维观测器的4WS车辆滑模变结构控制

考虑车辆在极限运动工况下转向时的横摆运动、侧向运动以及侧倾运动的影响,建立以质心侧偏角、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度为状态变量的三自由度线性车辆模型。为了实现车辆线传操纵(steer by wire),以车辆实际质心侧偏角和横摆角速度与理想模型的质心侧偏角和横摆角速度之间的误差作为控制器输入,建立滑模跟踪控制器。考虑到状态变量之一的质心侧偏角难以直接测量,设计了降维观测器以重构车辆状态。仿真结果表明,降维观测器跟踪性能良好,准确的重构了车辆状态;与不受控制的前轮转向车辆相比,所设计的控制系统使车辆的动态特性和操纵性能有效提高。     

基于滑模变结构控制的车辆稳定性研究

直接横摆力矩控制(Direct Yaw Moment Control,DYC)能在极限工况下产生维持车辆稳定行驶所需的附加横摆力矩,从而提高车辆的主动安全性能。采用"Dugoff"轮胎模型,运用MATLAB/SIMULINK软件建立了十六自由度非线性车辆模型和二自由度参考模型,基于滑模变结构控制理论,分别设计了以横摆角速度为控制变量的DYC控制器和以质心侧偏角为控制变量的DYC控制器,并在极限工况下进行仿真。仿真结果表明:所设计的控制器能有效控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角,提高了车辆的操纵稳定性。     

主动前轮转向横摆稳定性模糊控制系统设计

提出了一种基于主动前轮转向横摆稳定性控制方法,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标。采用鲁棒性较强的模糊控制方法对汽车稳定性进行控制。建立了整车线性二自由度模型,以反馈系统中的误差信号及其变化率作为模糊系统的输入设计了模糊控制器,通过控制横摆力矩来实现车辆稳定性的控制。对转向盘阶跃输入信号和正弦输入信号两种工况分别进行了仿真研究。通过分析仿真结果,该控制方法能有效地控制车辆横摆角速度和质心侧偏角,提高车辆转向时的稳定性,同时能有效的降低驾驶员的操纵负担。     

轮毂电机独立驱动电动汽车线性时变模型预测主动安全控制

为解决轮毂电机独立驱动电动汽车的主动安全控制和参数估计问题,提出自适应质心侧偏角观测器和基于线性时变理论的模型预测横摆稳定控制策略。首先,建立指数型的滑模观测器识别质心侧偏角,并利用闭环侧向力积分算法消除观测器的稳态误差。然后,引入线性时变理论(Line-time varying,LTV)构建轮胎的准线性模型,并基于此设计横摆稳定系统的模型预测控制器(Model predictive controller,MPC)。为减少控制器的计算负担并提高系统的瞬态响应,采用Laguerre网络拟合全时域的预测控制序列。通过求解具有不等式约束的二次规划函数,获取所需要的外部横摆力矩,并将其分配至4个轮毂电机。数值仿真和实车试验结果表明,提出的自适应滑模观测器可以精确地观测质心侧偏角,具有很强的鲁棒性;提出的横摆稳定控制器可以解决轮胎的非线性饱和问题,进一步提高车辆的主动安全性。     

4WD电动车的稳定性控制

针对车辆质心侧偏角难以测量的问题,采用无迹卡尔曼滤波算法设计了质心侧偏角状态观测器,针对分布式电驱动汽车在加速转向工况下车轮驱动力的优化分配问题,提出一种具有分层结构的控制策略。上层控制策略,以提高控制器对参数不确定和模型误差的鲁棒性,基于滑模鲁棒控制计算期望的主动横摆力矩;下层控制策略,以提高车辆操纵稳定性及轮胎利用率,采用拉格朗日乘子法对轮胎力进行优化分配。在MATLAB/Simulink环境下进行仿真分析,仿真结果验证了该控制方法能够有效地提高车辆操纵稳定性和轮胎的利用率。     

参数不确定性汽车的鲁棒最优控制

引入二次多项式平方轮胎模型,建立了车辆的三自由度非线性动力学模型。考虑轮胎参数的不确定性,推导了线性参数不确定性车辆模型,以车辆质心侧偏角和横摆角速度为控制变量,基于线性参数不确定性车辆模型设计了鲁棒最优控制器。利用Matlab/Simulink工具,将此控制器应用于车辆三自由度非线性动力学模型中,并进行了仿真。     

四轮转向车辆的直接横摆力矩控制研究

以四轮转向汽车为研究对象,建立七自由度车辆模型、轮胎模型、理想跟踪模型;设计直接横摆力矩和四轮转向相结合的车辆稳定性控制策略。以跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度为控制目标,设计滑模控制器产生车辆转向所需的横摆力矩和后轮转角,按单侧制动的方法将产生的横摆力矩分配到车辆的四个车轮上,通过制动力矩的分配以及转向角的修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和质心侧偏角跟踪理想模型。针对七自由度模型,在Matlab/Simulink中与比例控制四轮转向进行阶跃输入和正弦输入两种工况下的时域仿真对比。仿真结果表明,基于直接横摆力矩和四轮转向相结合的的控制策略有效减小了质心侧偏角,横摆角速度对理想值有很好的跟踪,提高了车辆的操纵稳定性,同时验证了横摆力矩分配的有效性。     

基于神经网络三自由度非线性四轮转向汽车控制仿真

为了改善四轮转向汽车的操纵稳定性,建立包含轮胎的非线性三自由度车辆模型,通过神经网络训练得到后轮控制器,利用神经网络控制器联合PID控制,分别与前轮转向、比例转向控制、横摆角速度反馈控制进行时域仿真对比。仿真结果表明:神经网络控制器联合模糊PID控制可以有效的控制车辆的质心侧偏角,减少横摆角速度的瞬态响应增益,缩短稳定时间,从而提高了车辆低速时的机动性和高速转向的稳定性,提高了运行车辆的安全性、平稳性。     

基于降阶观测器的四轮转向车辆随动操纵瞬态稳定性分析

对复杂的四轮转向车辆控制系统数学模型进行分析，考虑在实际车辆中质心侧偏角等量难以直接测量，提出一种基于降阶观测器的四轮转向车辆随动操纵最优控制策略，以车辆转向时的质心侧偏角和横摆角速度等为被控制量，应用最优控制理论设计反馈控制系统进行高速行驶下的瞬态操纵动态仿真，结果表明，基于降阶观测器的系统状态向量能很好地跟踪驾驶员发出的操纵指令，车辆瞬态操纵稳定性和安全性得到有效提高。     

基于质心侧偏角估计算法的车道保持稳定性控制

为了提高低附着系数路面车道保持能力和稳定性,基于质心侧偏角和横摆角速度与期望值的差值设计了车道保持转向角补偿模糊控制器。质心侧偏角和横摆角速度是表征汽车稳定性的重要参数,也是所设计的模糊控制器的输入量,但质心侧偏角不易直接测量。因此,针对质心侧偏角运动学和动力学估计算法各自的特点,并利用前者修正后者的估计值,提出了质心侧偏角集成估计算法。基于CarSim/Simulink仿真结果表明,所提出的质心侧偏角估计算法具有较高估计精度,所设计的转向角补偿模糊控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。     

四轮转向半挂汽车列车横向稳定性的模糊PID控制

提出直接横摆力矩与四轮转向集成的控制方案。建立了四轮转向半挂汽车列车的四自由度非线性动力学模型,以零侧偏角为控制目标确定半挂汽车列车牵引车后轮转角,以牵引车横摆角速度为控制变量,基于模糊PID控制技术设计了直接横摆力矩模糊控制器。借助Matlab/Simulink软件,对该集成控制器的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速大转向时,该四轮转向直接横摆力矩集成控制器能得到较好的输出响应,牵引车质心侧偏角、横摆角速度,半挂车横摆角速度及牵引车与半挂车的中心线夹角响应均能很快稳定,可显著提高半挂汽车列车的操纵稳定性。     

基于状态观测器的电动助力转向系统研究

通过对电动助力转向系统机构的分析和简化,建立了状态方程形式的电动助力转向系统动力学模型。由于现实中质心侧偏角难于测量,所以对系统的状态方程进行了重构,通过状态观测器对侧偏角进行估计。通过对横摆角速度和质心侧偏角进行反馈控制,并运用最优控制理论设计了EPS控制器。通过仿真,对比分析了最优状态反馈控制策略与常规控制对车辆操纵稳定性的影响。通过试验,将仿真结果与试验结果对比,验证了该方法的正确性。     

分布式电动汽车协调控制方法研究

针对分布式电动汽车稳定性控制问题，提出了分布式电动汽车的横摆力矩控制与主动转向协调控制策略。采用分层控制的思想，输入信号层设计线性二自由度模型，根据车辆状态求解横摆角速度与质心侧偏角期望值。决策控制层应用模糊理论设计两输入两输出模糊控制器。分配执行层针对车速的不同设计四轮转向策略。选取单移线和双移线仿真工况，通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真对控制策略进行了验证。结果表明：横摆力矩控制与主动转向协调控制策略能够有效改善汽车操纵稳定性和提高汽车行驶安全性。     

基于转矩协调分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制

提出一种基于车轮转矩优化分配的层次化车辆稳定性控制方法,用于分布式驱动电动汽车的操纵稳定性控制。建立八自由度车辆模型,分三层设计控制系统,上层控制器以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量,采用积分二自由度控制模型,引入虚拟控制解耦两控制变量,计算车辆稳定的等效横摆力矩;中层采用线性二次型方法,优化分配前后轮转向角和轮胎纵向力;下层控制器设计滑模滑移率控制器,完成定滑移率下的车轮转矩再分配。仿真结果表明,该控制系统在高速极限工况下能充分利用轮胎的附着潜力,实现车轮转矩的协调分配,提高车辆的操纵稳定性;当执行机构出现故障时,系统能有效重构并实现控制量再分配,提高车辆的安全性。     

自适应神经模糊推理的四轮转向车辆转向控制研究

模糊规则的建立和隶属度函数的确定是设计模糊系统的难题。基于神经网络和模糊逻辑的自适应神经模糊推理系统,能够从仿真数据中自动提取出If-Then规则。并在Matlab/Simulink软件中,建立包含侧向运动、横摆运动、侧倾运动三个自由度的四轮转向车辆三自由度动力学模型。将得到的If-Then规则读取到模糊控制器中和三自由度车辆模型进行联合仿真。其中模糊控制器以方向盘转角、方向盘转角速度和车速作为输入,后轮转角作为输出。最后与前轮转向的车辆进行转向盘角阶跃仿真对比。仿真分析结果表明:基于自适应神经模糊推理系统建立的后轮转角模糊控制器能够实现理想的质心侧偏角和车辆横摆角速度响应,提高了车辆的操纵稳定性。     

主动横摆控制在车辆横向稳定性中的应用研究

以汽车系统动力学为基础,在Matlab/simulink中建立了八自由度整车模型。针对汽车实际转向时存在的非线性特点,以线性二自由度半车模型作为参考标准,结合对车辆稳定性控制原理的分析,设计了以车身横摆角速度和质心侧偏角为控制目标的联合模糊控制器。采取效率车轮单独差动制动以产生附加横摆力矩的策略,最后在两种典型的试验工况下对整车模型进行仿真。仿真结果表明,采用此策略能够切实可行地实现对车辆行驶稳定性的控制,提高了车辆的横向稳定性。     

四轮转向半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制

引入Gim轮胎模型建立了四轮转向半挂汽车列车的非线性动力学模型.提出了四轮转向直接横摆力矩的集成控制方案,以零侧偏角为控制目标确定了半挂汽车列车牵引车后轮转角,以牵引车横摆角速度为控制变量,基于模糊控制技术设计了直接横摆力矩模糊控制器.借助Matlab/Simulink,对该控制器的有效性进行了验证.仿真结果表明,高速大转向时,四轮转向直接横摆力矩集成控制器能得到较好的输出响应,显著提高了半挂汽车列车的操纵稳定性,使驾驶员能够对半挂汽车列车进行正常操纵.     

四轮转向车辆后轮转角模糊控制器的研究

为了增强车辆转向时的操纵稳定性,建立了包含侧向运动、横摆运动、侧倾运动三个自由度的四轮转向车辆三自由度动力学模型。以前轮转角和车速作为输入,利用模糊控制理论,建立了决策后轮转角大小的模糊控制器。最后运用Matlab/Simulink软件,进行前轮角阶跃试验,并与基于比例控制、反馈控制的四轮转向车辆进行对比仿真。仿真分析结果表明:所建立的四轮转向车辆后轮转角模糊控制器能够有效地缩短车辆到达稳定状态的时间,并能有效地减小质心侧偏角、横摆角速度以及侧倾角的稳态值,从而有效地提高了车辆中高速转向时的操纵稳定性。     

基于状态反馈的主动转向控制

通过对前轮主动转向结构形式的分析和简化,建立了状态空间形式的主动前轮转向动力学模型。并以转向盘转角、横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计了线性二次型调节器控制。通过横摆角速度和质心侧偏角的共同反馈,控制电动机助力转角,实现主动转向。控制过程中,设计状态观测器对难以直接测量的质心侧偏角信号进行估计,满足系统对反馈信号的需求。利用Matlab对转向路径跟踪过程及遭遇侧向风作用工况的仿真分析表明,通过横摆角速度和侧偏角的反馈控制,将横摆角速度控制在理想的范围,质心侧偏角被限制在车轮的线性范围内,有效地改善整车的转向特性,提高汽车的操纵稳定性。     

考虑路面影响的车辆稳定性控制质心侧偏角动态边界控制

路面附着系数与车辆稳定性控制的效果紧密联系,因此有必要在考虑路面影响的情况下设计一种能够适用于多种路面的质心侧偏角控制策略。在7自由度非线性动力学模型的基础上,由车轮侧向力与路面附着的关系,分析不同路面对质心侧偏角控制的影响。根据路面附着系数的不同,通过定义极限边界和线性区域边界,设计变化的动态质心侧偏角安全边界。根据横摆角速度增益判断车辆是否处于非线性状态,并在有逼近安全边界的趋势时提前施加控制,以避免产生由车轮纵向力增加引起的侧向力减小所造成的加剧车辆侧滑的趋势。基于非线性输入的滑模控制算法设计质心侧偏角控制器。通过Matlab/Simulink仿真和实车试验验证了该控制方法能够在不同附着路面条件下的有效地保证汽车的行驶稳定性。