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针对具有高度非线性、强耦合和冗余特性的智能电动车辆运动控制问题,提出了一种由协调控制律和控制分配律组成的横纵向综合控制新方法.首先,建立准确表征智能电动车辆行为机理的动力学模型;其次,采用非奇异滑模控制技术,引入非线性滑动模态切换面,设计有效克服非线性及不确定特性的协调控制律,保证系统状态在有限时间内收敛至平衡点;在此基础上,考虑到轮胎存在冗余和耦合特性,提出基于内点法的控制分配算法来完成期望广义力/力矩的优化分配,实现轮胎横纵向力的协调与重构.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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奔腾智能混合动力电动轿车自适应巡航控制系统 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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研究汽车高速运行稳定性优化控制问题,在车辆稳定性控制中,质心侧偏角是衡量稳定性的重要指标,观测对于稳定性控制非常重要。针对目前车载多传感器信息的观测条件,为解决质心侧偏角观测的准确性、快速性和多工况适应性问题,提出了一种融合卡尔曼滤波和信号积分的质心侧偏角观测算法。观测算法充分考虑了车辆动力学特性,采用车辆运行过程的多种工况进行了算法设计及切换。最后在Matlab/Simulink平台上搭建了质心侧偏角观测仿真实验平台,通过多工况下的仿真,对所提出的质心侧偏角观测算法进行了仿真验证,结果表明能快速准确地矫正质心侧偏角,使稳态误差减小。 相似文献
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未来交通环境下,大规模的智能电动车辆将与城市智能交通网和智能配电网相互作用并相互影响。本文将三者有机结合起来,建立了"车-网-路"智能交互系统模型。该模型包括城市中压配电网模型、道路交通网模型和以快速充电方式充电的大规模智能纯电动汽车模型。在此基础上,基于Dijkstra最短路径算法,提出了具有实时电网和交通信息反馈的智能电动车辆最优充电路径规划方法。最后,通过MATLAB和MATPOWER联合仿真系统对该规划方法进行了仿真评价。仿真评价结果表明,本文提出的最优充电路径规划方法,相比目前广泛采用的最近充电路径规划策略,将能有效降低大规模智能电动车辆快速充电对道路交通网和中压配电网的不利影响。 相似文献
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动力降档是实现车辆快速提速、超车等的有效技术途径。在保证换档品质的前提下,实现动力降档,不仅需要自动变速器进行精确的离合器油压控制,而且需要发动机进行有效的转矩协调控制。针对由DEUTZ BF4M1013涡轮增压单体泵柴油机和Allison S2000离合器-离合器换档式液力自动变速器组成的动力传动系统,基于Lagrange方程建立换档过程的动力学模型,通过对降档过程各个阶段的详细分析,得到动力降档过程结合离合器和分离离合器的搭接控制时序以及控制油压的变化规律,制定基于涡轮轴转速闭环的发动机协调控制策略,在台架上进行试验验证。试验结果表明,动力降档过程的时间小于1 s,冲击度小于10 m/s3。制定的控制策略不仅实现了动力降档,而且保证了换档品质,能够进行工程实际应用。 相似文献
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为解决分布式电驱动车辆线控转向系统容错控制大多需要故障诊断与隔离模块,以及过于依赖精确车辆动力学模型问题,提出基于多输入多输出无模型自适应线控容错控制方法。通过分析车辆3自由度模型确定无模型自适应控制的输入输出关系,建立面向线控转向系统的多输入多输出无模型自适应主动容错控制器(Multi-input multi-output model free adaptive control, MIMO-MFAC)并进行求解,并通过理论推导证明了控制器单调收敛。在此基础上基于Matlab/Simulink和CarSim对该容错控制方法进行了仿真验证,仿真结果表明当转向系统发生故障时,容错控制方法能协同驱动系统产生额外的横摆力矩进行补偿,保证车辆既能维持期望车速也不偏离既定轨迹行驶。最后,通过驾驶模拟器试验验证了该容错控制算法的实时性。 相似文献