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T-S模糊理论的车辆主动转向系统多目标控制

主动转向系统能通过主动转角补偿的方式实现横摆力矩控制,以改善车辆转向稳定性。针对横摆力矩控制,提出了基于T-S模糊理论的LQR多目标控制器的主动转向系统。该系统综合考虑主动转向系统的有效工作区间和车辆操纵模型中轮胎的非线性问题,采用T-S模糊理论建立了主动转向系统模型,并基于横摆角速度和车辆侧偏角这两个控制变量,设计了LQR多目标控制器。仿真分析结果表明,所提出的基于T-S模糊理论的LQR多目标控制器的主动转向系统整体上能降低横摆角速度、车辆侧偏角和侧向加速度,并快速达到稳定状态。该系统能有效改善车辆的转向稳定性,从而为主动转向系统的设计和应用提供理论参考与方法依据。     

基于纵向滑移率均衡的车道偏离辅助控制研究

提出了一种无压力闭环的差动制动实现车道偏离辅助的控制方法.根据车辆和驾驶员参考模型确定纠正车道偏离所需的目标横摆角速度.采用滑模算法设计横摆角速度跟踪控制器,确定附加横摆力矩.基于纵向滑移率均衡设计车轮制动压力调节策略,限制车轮最大滑移率,以提高车辆横向稳定性.设计模糊控制器对压力建立过程进行伺服控制.在Carsim/Labview-RT联合仿真平台上对提出的方法进行硬件在环仿真试验,试验结果表明,所提出方法能有效避免车辆偏离车道,鲁棒性强,且车辆横向稳定性好.     

分布式电动车辆横向稳定性模糊滑模控制

针对分布式电动汽车在高速转弯和变道时,由于其高度的非线性特性和参数的不确定性而出现失稳问题,提出了分布式电动车辆横向稳定性模糊滑模控制的方法.首先建立二自由度车辆动力学模型,得到理想横摆角速度和质心侧偏角;其次设计模糊滑模控制器跟踪理想横摆角速度及质心侧偏角,并依据车辆行驶过程中的反馈信息,利用模糊逻辑对滑模控制器中滑模切换函数的系数不断进行调整优化,采用直接横摆力矩控制方法得出期望的附加横摆力矩;最后使用平均分配原则实现附加横摆力矩的控制分配.基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真的结果表明,所提出的模糊滑模控制方法能够有效地控制车辆姿态并提高其横向稳定性.     

考虑横向稳定性的智能车辆路径跟踪控制

对于智能车辆的路径跟踪,传统位置偏差控制方法往往忽略了车辆的动态稳定性.针对这一问题提出一种考虑横向稳定性的智能车辆路径跟踪控制方法.首先建立二自由度车辆动力学模型和路径跟踪误差模型,综合考虑车辆位置偏差和车辆动力学状态,利用基于反馈优势的反推法(FDB)生成期望横摆角速度;然后基于线性二次型跟踪器(LQT)设计了主动前轮转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)的集成控制策略,得到了理想的控制输入(前轮转角和外部横摆力矩),进而实现精确跟踪期望横摆角速度和质心侧偏角;最后在Simulink仿真环境中对提出的控制方法进行验证.结果表明:提出的控制方法在路径跟踪的同时具有很好的横向稳定性能;相比于不考虑横向稳定性的控制方法,提出的方法在路径跟踪过程中跟踪精度更高,车辆的质心侧偏角更小,横摆角速度也能更好的跟踪期望值.     

车辆横摆稳定性的模糊控制

提出了一个模糊逻辑控制方法来提高车辆的横摆稳定性.差动制动产生适当的横摆力矩使车辆横摆角速度和质心侧偏角跟踪其期望值,同时利用3自由度模型对质心侧偏角进行了估计.采用7自由度非线性车辆模型在不同转向操纵条件下进行了仿真.仿真结果验证了所设计的模糊控制器的有效性.     

基于纵向力分配的轮边驱动电动汽车稳定性控制

采用层次化整车稳定性控制方法和加权二乘法优化分配算法,通过纵向力在约束范围内的合理分配形成直接横摆力矩,改善车辆的行驶姿态.实车试验结果显示,控制器根据各轮状态实现了四轮纵向力有效分配,车辆横摆角速度能够很好地跟踪参考横摆角速度;通过控制,降低了车辆横摆角速度与侧向加速度,提高了车辆的操纵稳定性.     

汽车电子稳定控制系统控制策略仿真分析

为了避免汽车在低附着路面上高速转弯或者紧急避障时易发生不稳定现象,设计了基于模糊理论和滑模理论的模糊滑模控制策略。建立车辆二自由度理想模型,选择横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,对其理想值进行计算;基于车辆运动参数对失稳状态做出分析;并对失稳状态下的车辆进行横摆力矩控制。基于等效控制法设计了积分滑模控制器,对横摆角速度和质心侧偏角的偏差采用质心侧偏角协调加权法调节比例权重,并通过模糊控制规则调节滑模控制器切换系统的切换增益大小,建立模糊滑模控制器。在MATLAB/Simulink中对控制策略进行仿真分析,仿真结果表明：在阶跃工况下,横摆角速度的稳态值与理想值仅差0.005 rad/s,质心侧偏角与理想值几乎重合,仅差0.003 rad;正弦工况下,横摆角速度超调值与理想值仅差0.04 rad/s,质心侧偏角也仅差0.008 rad。与参数自整定模糊PI控制策略相比,模糊滑模控制响应速度更快,能够较好地跟踪理想曲线,达到稳态效果更好;同时能产生更大的横摆力矩,更好地控制汽车的稳定性,验证了控制模型的正确性。     

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。     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.     

基于滑模控制理论的车辆横向稳定性控制

针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时的横向稳定性控制问题,建立以车辆横向速度、横摆角速度及车身侧倾角为状态变量的3自由度非线性动力学模型.在动力学分析的基础上,探讨依靠施加各车轮不同纵向制动力而产生辅助横摆力矩的方法来提高车辆在极限工况下的操纵稳定性.考虑到作为车辆状态变量之一的质心侧偏角难以测量,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器.运用滑模控制理论,以车辆横摆角速度和质心侧偏角与相应的理想横摆角速度和质心侧偏角之差,作为车辆稳定性控制系统的两类控制输入变量,以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标建立了联合滑模控制系统,通过计算机仿真表明,该控制方法可以有效改善车辆横向稳定性.     

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。     

汽车ESP系统的建模和控制方法

为了提高汽车操纵稳定性和行驶安全性,该文针对ESP系统的特性,采用魔术公式轮胎模型,建立了七自由度汽车模型,运用MATLAB/SIMULINK软件实现数学模型到仿真模型的转换并进行了仿真分析。根据ESP系统的非线性时变特性,运用模糊控制原理,设计了以横摆角速度和质心侧偏角为控制变量的参数自整定模糊PI控制器。仿真结果表明,该控制方法可以较好地控制汽车的横摆角速度,提高汽车的操纵稳定性。     

基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制

针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统.为了实现汽车纵横向运动之间的解耦,采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略,构造神经网络并对其进行训练,并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路,对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节,进一步提升控制系统的性能.仿真结果表明,所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性,且相比于其他的控制方法,在各种输入条件下,都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能,同时,质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内,这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性.     

基于模糊技术的汽车ESP系统综合反馈控制

对汽车ESP(Electronic Stability Program)系统控制方法进行了分析,提出了以模糊控制技术为核心的横摆角速度和质心侧偏角综合反馈控制方法.考虑了轮胎的非线性特性对汽车转向特性与行驶稳定性的重要影响,考虑非线性轮胎模型(魔术公式),建立了二自由度四轮汽车模型及汽车参考模型.运用模糊控制原理,设计了模糊控制器,并基于Simulink进行了控制仿真.仿真结果表明:这种控制方法可以很好地控制汽车的横摆角速度和质心侧偏角,提高汽车的侧向稳定性.     

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...     

基于轨迹预测的车辆协同碰撞预警仿真研究

针对已有的车辆碰撞预警系统中车辆轨迹预测的误差较大问题,提出了一种基于DGPS和车载传感器的车辆轨迹预测方法,并采用扩展卡尔曼滤波,实现车辆位置的实时估计;提出了基于等加速度变化率、等横摆角加速度模型的车辆位置预测改进模型和基于V2X技术的协同碰撞预警系统(CCWS);在此基础上,采用模糊理论,实现纵向控制仿真试验,以验证预测模型的有效性.结果表明,基于等加速度变化率、等横摆角加速度模型的车辆位置预测模型误差更小,碰撞预警系统能更早的预警或主动制动.     

模糊逻辑在车辆稳定性控制系统中的应用

探讨了车辆在高速转向的极限运动工况下,利用施加于各车轮不同纵向力产生的辅助横摆力矩来提高车辆动力学稳定性的基本原理.推导了七自由度整车动力学模型,建立了车辆质心侧偏角观测器,并且考虑到车辆参数和运行工况的复杂多变,设计基于模糊控制逻辑的车辆稳定性控制策略,通过控制横摆角速度和质心侧偏角可使车辆对象输出跟踪理想参考模型的输出,用Matlah/Simulink建立车辆仿真模型,对所设计的控制算法进行了数字仿真,最后利用基于dSPACE的硬件在环仿真技术,对设计控制器的性能进行了实验验证.结果表明:所设计的模糊控制器能够显著改善车辆的操纵稳定性,特别是在低附着系数路面工况下.