基于CarSim的线控转向汽车理想传动比的设计研究

为设计线控转向汽车的理想转向传动比,以提高汽车转向时的操纵稳定性,基于Car Sim实车模型进行车辆特性化仿真分析,推导了实际横摆角速度增益的计算公式,以此为基础对线控转向系统的变角传动比特性进行分段研究。中低速段采用定增益法,将遗传算法与汽车操纵稳定性评价指标相结合,优化从方向盘转角到汽车响应的固定横摆角速度增益,以作为中低速段理想传动比的设计依据;中高速段提出将横摆角速度增益与侧向加速度增益按可变权重共同控制的方法设计理想转向传动比。通过Car Sim/Simulink联合仿真,选取双移线实验工况、角阶跃实验工况及稳态加速回转实验工况对控制方法进行验证。实验结果表明,基于所提出的实际横摆角速度增益,采用横摆角速度增益与侧向加速度增益相结合的方法分段设计理想传动比,能够减轻驾驶员的转向驾驶负担,提高汽车转向时的操纵稳定性。     

线控转向系统前轮转角控制策略研究

针对汽车线控转向车辆,以四轮转向车辆模型为基础,将四轮转向车辆的横摆角速度和质心侧偏角作为参照控制目标,研究了线控转向车辆转向传动比在车速以及转向盘转角发生变化时,随车辆转向特性变化而进行优化设置的问题。仿真结果表明,基于参考模型横摆角速度反馈控制方案设置的变传动比控制整体性能最好。     

线控主动四轮转向汽车控制策略研究

目的 针对线控四轮转向汽车横向稳定性不足及控制鲁棒性差等问题,提出一种主动转向反馈控制策略。方法 使用Simulink搭建线控转向系统转向执行机构动力学模型,将MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,建立线控四轮转向整车模型;基于二自由度模型分析横摆角速度和质心侧偏角对汽车稳定性的影响,推导理想的横摆角速度和质心侧偏角;以横摆角速度增益恒定为依据设计理想传动比,得到期望前轮转角,以横摆角速度误差为控制量设计模糊控制器得到附加前轮转角对期望转角实时修正,实现前轮主动转向;针对横摆角速度和质心侧偏角与理想值之间的误差,加权得到稳定性控制目标;设计自适应积分滑模反馈控制策略输出后轮转角,对理想值进行跟踪,实现后轮主动转向。结果 仿真实验结果表明：所搭建的线控转向系统能够准确反映汽车动力学特性。相比无控制的机械前轮转向汽车与横摆反馈控制的四轮转向汽车,线控主动四轮转向汽车在双移线工况下将质心侧偏角控制在0值附近波动,横摆角速度跟踪误差控制在1.149 deg/s以内;在角阶跃工况下将质心侧偏角稳态值控制在0.065 deg,横摆角速度稳态值误差为0.074 deg/s。结论 线控...     

四轮转向车辆的直接横摆力矩控制

将横摆力矩控制(DYC)与四轮转向(4WS)系统相结合,建立侧偏角和横摆角速度具有最佳输出响应的车辆理想模型.采用前馈和反馈控制相结合跟踪理想模型的控制策略,设计出最优控制器,并分别在低速和高速下进行仿真分析.结果表明:四轮转向模型与横摆力矩控制相结合,采用跟踪理想模型的控制策略能够有效地同时控制汽车转向侧偏角和横摆角速度,得到较好的瞬态及稳态响应,有效地减轻驾驶员操纵负担,提高了车辆操纵稳定性.尤其在高速行驶时,仍能获得较好的输出响应,利于提高行车安全性.     

线控转向汽车横摆角速度增益优化设计

为了解决汽车线控转向系统(SBW)转向角传动比的设计问题,对SBW汽车横摆角速度增益值优化方法进行了研究。在建立整车动力学模型和驾驶员模型的基础上,从人-车闭环系统角度出发,采用汽车操纵稳定性综合评价体系中的轨迹跟踪误差评价指标、驾驶员操纵负担的评价指标、侧翻危险性评价指标和侧滑危险性评价指标并与遗传算法相结合,在典型车速下对汽车横摆角速度增益值进行了优化。试验结果表明,采用优化后横摆角速度增益值设计的SBW转向传动比可有效地提高汽车操纵性,减轻驾驶员负担。     

时滞对人—车闭环系统操纵稳定性的影响

对以往具有横摆角速度反馈控制的电动助力转向模型进行了研究分析,考虑反馈控制中时滞的存在,基于合适的驾驶员模型和汽车转向运动模型建立含时滞的横摆角速度反馈控制电动助力转向模型,利用matlab/simulink建立了人—车闭环系统动力学模型,通过改变时滞参数分析了时滞对车辆操纵稳定性的影响.研究结果表明,时滞对车辆的侧向速度、横摆角速度、前轮转角和驾驶员力矩都会产生不良影响,使汽车的稳定性变差甚至使汽车失稳.     

基于线控转向的差动转向控制策略研究

针对分布式电驱动整车差动转向问题，文章以线控转向机构作为转向执行机构，研究基于横摆角速度和车辆路径的综合反馈控制策略。采用MATLAB/Simulink和CarSim的联合仿真，设计滑模控制器和线性二次型调节器，重新分配四轮转矩，决策出合理的前轮附加转角，以保证汽车的行驶稳定性，并选取典型工况对控制策略进行仿真验证。仿真结果表明，基于横摆角速度的滑模控制器与基于路径的路径跟踪控制器的综合控制策略，相较于传统基于横摆角速度和质心侧偏角的滑模控制器，车辆实际横摆角速度与理想横摆角速度误差大幅下降；车辆路径与期望路径误差亦得到有效控制。     

基于径向基神经网络的主动前轮转向自抗扰控制

为研究复杂环境下车辆主动前轮转向系统（AFS）稳定性问题,提出一种基于RBF神经网络的主动前轮转向自抗扰控制（ADRC）方法,通过设计RBF神经网络结构采用梯度下降法达到自抗扰控制器参数整定的目的,改善ADRC参数多整定耗时且控制效果难以保持最优的不足;针对车辆AFS定传动比的不足,设计固定横摆角速度增益的理想变传动比规则。结果表明,基于RBF神经网络的ADRC策略能够较好的实现动态跟踪主动前轮转向理想横摆角速度,同时相比ADRC抗干扰量提高了25.8%,有效抑制了横摆角速度的振荡幅值。可见该方法提高了理想横摆角速度的跟踪能力,改善了车辆的可控性和稳定性并具有良好控制精度。     

线控转向变传动比控制对车辆操纵稳定性的影响

为改善车辆的转向特性,提出了线控转向理想转向传动比控制规律的3种方案:方案1为期望横摆角速度增益不变的变传动比控制规律,方案2为期望侧向加速度增益不变的变传动比控制规律,方案3是由方案1与方案2按照一定的比例综合得到的控制规律.将这3种传动比控制规律引入整车模型,在Matlab/Simulink中对整车模型进行仿真,分析了不同传动比控制对整车操纵稳定性的影响,得到了各种变传动比控制规律的优缺点.仿真结果表明方案3的整体性能最优.     

电动汽车横摆力矩拉盖尔函数模型预测控制

针对后轮轮毂电机驱动电动汽车横向稳定性的控制问题,建立了分层控制结构。上层控制器基于拉盖尔函数模型预测控制理论,跟踪理想横摆角速度,同时考虑附加横摆力矩约束,得出附加横摆力矩需求;下层控制器以后轮轮胎利用率为目标函数,考虑轮胎附着约束和执行器约束,通过求解二次规划问题将附加横摆力矩分配到两个后轮。选取前轮转角阶跃输入和双移线2种工况,利用Carsim与Matlab/Simulink进行了联合仿真,仿真结果表明:在高附着路面条件下,所设计的控制方法减小了汽车瞬态响应的反应时间和超调量,提升了汽车瞬态响应的品质;在低附着路面条件下,所设计的控制方法使汽车能跟踪理想横摆角速度,避免汽车转向失稳。     

电传动履带车辆原地转向控制与D2P实时仿真

为了提高电传动履带车辆的原地转向性能,从履带车辆原地转向动力学模型出发,提出一种基于双电机力矩控制的电传动履带车辆原地转向控制策略,首先增大电机力矩初始值以提高转向响应速度,进而将方向盘转角信号引入横摆角速度负反馈增益从而实现驾驶员对转向速度的控制.使用D2P快速原型开发系统构建了履带车辆原地转向“驾驶员+控制器”在环仿真平台,通过实时仿真对所提出的控制算法进行了验证,结果表明设计的控制策略正确有效,且具有良好的实时性.     

基于状态反馈的四轮转向汽车LQR优化控制

为了提高汽车的操纵稳定性,以4轮转向(4WS)汽车为研究对象,建立了2自由度系统的数学模型和状态方程。并以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(LQR)。通过质心侧偏角和横摆角速度的共同反馈,控制汽车后轮转角,实现4WS控制。在MATLAB/Simulink环境下完成了传统前轮转向汽车、零侧偏角比例控制及LQR控制的4WS汽车仿真。结果表明,相对于其他控制策略,基于状态反馈的LQR优化控制能够改善汽车的操纵稳定性,但不能够既将汽车的质心侧偏角降到基本为零,同时又保证横摆角速度处于理想状态。因此,汽车动力学集成控制将是未来汽车发展的重要方向。     

分布式驱动电动汽车操纵性改善控制策略设计

根据分布式电动汽车各轮驱动/制动转矩独立精确可控的特点,设计了一种改善车辆操纵性能的控制策略.根据不同车速下理想的助力特性曲线设计了差动助力转向控制策略以改善转向轻便性,根据优化的横摆角速度参考模型设计了转矩矢量分配控制策略以改善操纵灵敏性,最后利用纵向力分配算法将两者结合形成差动助力转向/转矩矢量分配联合控制策略.实车试验结果表明,操纵性改善控制策略在保证驾驶员路感信息的前提下明显减小了转向盘转矩,减小了转向盘转角,降低了驾驶员操纵负担.明显提高了整车横摆角速度响应,有效地抑制了车辆的加速不足转向特性,显著地改善了分布式驱动电动汽车的操纵性能.     

紧急避撞路径规划及其跟踪驾驶员转向模型

针对紧急避撞工况,提出并设计了一种紧急避撞路径规划方法和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型。首先,提出了一种基于Sigmoid曲线与物理约束的避撞路径规划方法,并建立融合最优曲率预瞄与闭环反馈转向修正的驾驶员模型以对所规划路径实现快速和精确跟踪。之后,搭建了CarSim+Simulink离线联合仿真平台,对避撞路径规划和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型的有效性进行了验证。最后,基于自主改装的试验车辆,进行实车试验以验证所提出的路径规划方法及驾驶员模型的可行性与实时性。仿真及实车试验结果均表明,所规划的避撞路径和驾驶员模型可以控制车辆快速、安全地避让障碍物。     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.