基于MATLAB仿真的车辆转向稳定性控制策略

为研究某半主动悬架车辆的转向稳定性,提出了悬架阻尼BP神经网络PID控制技术.以理想的横摆角速度和实际的横摆角速度误差作为控制目标,对车辆实行转向横摆稳定性闭环控制.通过控制车辆的横摆角速度来分析悬架阻尼变化对车轮垂直载荷及侧倾的影响,针对单移线转向和阶跃转向两种典型工况,应用MATLAB软件进行了仿真.结果表明,在高附着路面上,可以通过控制悬架阻尼来控制车辆的横摆和侧偏运动,当前悬架阻尼增加后悬架阻尼减小时,车辆前后轴左右车轮的载荷转移明显减小,从而能有效抑制车辆的过多转向特性,为改善操纵稳定性提供一种新控制方法.     

四轮转向直接横摆力矩鲁棒集成控制仿真研究

将四轮转向与直接横摆力矩相结合,考虑模型摄动优化权函数抑制外扰,基于模型跟踪设计μ综合鲁棒集成控制器.采用J-turn操纵方式高速下验证控制器的鲁棒性,比较前轮转向直接横摆力矩,四轮转向与四轮转向直接横摆力矩三种车辆控制系统的操纵性能,仿真表明设计的四轮转向直接横摆力矩集成μ综合控制器更能有效地提高车辆闭环系统的鲁棒性,抵制外部扰动的鲁棒稳定性,且避免了H∞控制器的保守性.     

提高车辆主动安全性的模型参考变结构控制方法

基于李亚普诺夫函数设计了模型参考变结构控制器,该控制器通过产生主动横摆力矩迫使车辆的响应跟踪参考模型的理想输出,从而提高了车辆的主动安全性.用该控制模型计算了车辆在正弦输入和阶跃输入时的横摆角速度以及车辆质心的侧偏角响应,仿真计算结果表明控制车辆的横摆力矩能够有效改善车辆的横摆角速度、质心侧偏角响应,并且该控制器能更好的适应车速和路况的变化,鲁棒性强.     

基于Matlab的四轮转向车辆操纵稳定性仿真研究

建立了四轮转向车辆操纵动力学模型，详细地描述了在Matlab环境下四轮转向车辆操纵稳定性的动态仿真过程，研究了转向的稳态和瞬态响应特性及其控制参数的影响，并与传统前轮转向车辆进行了比较分析．最后以零侧偏角为目标对控制参数进行了优化．研究结果可为评价四轮转向车辆的系统设计和控制律提供理论依据。     

制动过程的主动转向干预控制

主动转向(AFS)能够提高车辆的转向跟随性和车辆的稳定性能,同时还能够产生额外的侧向力,抵御制动过程中由于制动力的不对称分配所引起的横摆及侧倾。首先基于主动转向的机构及制动过程建立了转向模型及车辆模型,并在该模型控制的设计中,利用横摆角速度和侧偏角反馈提高车辆的稳定性。同时,为了得到最佳的输出反馈增益矩阵,采用线性[0]二次型调节器(LQR-line quadratic regulator)进行最优控制。通过制动过程中主动转向的干预作用的MATLAB仿真,以及没有转向干预控制的制动过程试验与仿真的对比,表明主动转向无需驾驶员的额外干预,通过电机的主动补偿提高车辆的侧向稳定性,同时还能够影响车辆的纵向动力学过程,缩短制动的有效距离。     

基于Matlab/Simulink的四轮转向车辆操纵稳定性仿真

阐述了四轮转向车辆的特点,基于Matlab/Simulink研究了横摆率跟踪的四轮转向车辆的操纵稳定性。并给出了仿真实例和结果,表明4WS车辆在高速范围内保持对操纵反应的灵敏、一致又不过度,在降低驾驶员操纵难度的情况下,较大地改善了车辆在高速时的瞬态操纵稳定性。     

基于灰Fuzzy控制算法的车辆悬架与转向综合控制

建立了垂向、侧向、俯仰及横摆运动的4自由度集成车辆模型,对汽车悬架和转向系统的协调综合控制进行了研究,为了改善传统模糊控制器(TFC)的性能,在灰预测算法的基础上提出了灰模糊控制器用于估计系统下一时刻的输出量;为了提高集成车辆在不平路面激励下的稳定性以及垂向振动特性、俯仰特性等,提出了集成灰模糊控制方法(IGFC),并进行了计算机仿真,结果表明集成灰模糊控制方法的控制效果要优于传统的模糊控制系统以及被动系统.     

电动轮驱动汽车动力学最优PD控制仿真

由于电动轮驱动汽车的本身特点使其动力学控制系统大大简化。提出了采用最优PD控制的电动轮驱动汽车动力学控制方法。该方法根据转向角与车速信号由汽车线性动力学模型产生理想汽车横摆角速度与质心侧偏角,通过实时检测汽车横摆角速度与质心偏角并根据其与理想值的差值产生PD反馈控制。PD增益系数采用最优控制方法整定。仿真表明该控制器可在各种行驶路面及工况下实时调整各驱动轮的驱动转矩从而调整汽车运动状态,保持汽车在各种行驶路面尤其是低附着路面上的稳定行驶的能力,使其稳定性与安全性得到明显提高。     

多轴汽车双相位转向性能分析

为满足多轴汽车低速机动灵活性和高速操纵稳定性,利用行星齿轮系统设计了基于转角传感型的双相位转向机构,并在ADAMS/VIEW中建立了五轴车辆的多体动力学模型,进行了同相位角阶跃输入响应分析,逆相位转弯半径和行驶阻力分析。结果表明:采用双相位转向后,高速行驶时,横摆角速度的峰值减小69.5%、稳定值减小69.1%;低速行驶时,转弯半径减小21.4%,并且行驶阻力也大幅度降低,从而改善了多轴汽车的转向操纵性能。     

四轮转向半挂汽车列车横向稳定性仿真分析

引入Gim轮胎模型建立了四轮转向半拦汽车列车的非线性动力学模型.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.以建立的四轮转向半挂汽车列车非线性动力学模型为基础,采用数值不同的两种前轮转角输入,借助Matlab/Simulink仿真环境,对其运动规律进行时域仿真.仿真结果表明,高速时基于牵引车后轮转角的半挂汽车列车明显改善了车辆的操纵稳定性,且能在大前轮转角的情况下保证半拦汽车列车的稳定性.研究结果可为四轮转向半挂汽车列车操纵稳定性的优化及系统设计提供理论依据.     

基于e-σ-modification混合自适应律的鲁棒级联式侧滑飞行控制研究

针对常规布局飞机舵面故障下的侧滑飞行控制问题,提出一种基于e-σ-modification混合自适应律的级联式侧滑飞行控制方法。在滚转角和偏航角速率响应时间远小于侧滑角响应的假设下,证明了侧滑角级联回路的稳定性并给出调节时间ts与PI参数的关系。在扰动或未建模舵动态下,针对相对阶等于1和大于1的滚转角和偏航角速率通道分别设计模型参考自适应控制器(model reference adaptive controller,MRAC)。利用李雅普诺夫方法证明了在e-σ-modification律下鲁棒自适应控制内环的有界稳定,并给出在e modification律基础上能够进一步减小输出误差和控制参数误差界限的自适应增益选择方法。仿真验证表明在允许的舵偏范围内,该侧滑飞行控制方法不仅具有较满意的侧滑角保持和跟踪性能,而且能够有效减小上述误差界限,有效性得以验证。     

无人机轮式着陆横侧向控制

针对轮式起降无人机着陆过程横侧向控制存在的着陆安全性较低及抗风能力较弱的问题,提出了一种无人机着陆高安全性横侧向控制方案和控制结构。在常规的副翼和方向舵横侧向控制面配置条件下,采用在滚转角和偏航角精确解耦内回路控制的基础上,进行滚转和偏航的综合侧偏外回路控制方法,引入外回路对内回路的滚转角和偏航角指令限幅值随相对高度变化的机制,实现对无人机接地时侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角的综合控制。对某型无人机的着陆横侧向控制进行设计及仿真,结果表明所提出的着陆横侧向控制能提高无人机的抗侧风能力,在侧风情况下着陆,可有效地将侧偏距、侧偏速度、滚转角和偏航角控制在安全范围内,所采用的着陆横侧向控制对无人机的气动参数摄动具有较强的鲁棒性,并且克服了常规控制中对相对高度信号误差要求高的缺点,在提高着陆安全性的同时,降低了对设备性能的要求。     

基于模糊免疫PI和交叉耦合控制的AGV跟踪策略研究

针对AGV的多轮驱动，将模糊免疫PI和交叉耦合相结合的控制方法来实现AGV沿期等路径行驶，它解决了任一轮驱动系统因参数变化或扰动引起的不可预见性问题。由于交叉耦合控制利于多轮驱动之间的制约和协调，可以有效减少方向误差和提高路径跟踪的精确性。而基于免疫反馈原理的模糊免疫PI控制使系统具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性，其控制性能优于常规的PI控制。仿真结果证明其可行性与有效性。     

基于状态依赖Riccati方程的复合控制导弹自动驾驶仪设计

针对直接侧向力与气动力复合控制拦截导弹的非线性控制问题,设计了基于状态依赖Riccati方程的自动驾驶仪。根据俯仰和偏航通道的非线性动力学模型,通过扩展线性化将其转化为具有状态依赖参数的类线性结构,并针对该类线性结构设计了基于状态依赖Riccati方程的加速度指令跟踪控制器。考虑到直接侧向力由脉冲发动机提供时具有离散特性,分析了实际控制量不能达到理想值时系统的非线性容限,给出闭环系统保持局部渐近稳定的充分条件。仿真实例验证了这种设计策略的有效性。     

具有不确定性的轧机传动系统预测控制设计

针对轧机传动系统存在参数不确定性和负载扰动的特点,建立了轧机传动系统的状态空间模型,提出采用预测控制方法提高轧机传动系统的鲁棒性,构建了基于预测控制的轧机传动系统控制策略。利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了基于状态反馈的轧机传动系统预测控制器设计方法,并通过引入状态变量的衰减律来提高闭环系统的响应速度。仿真结果表明,该预测控制器不仅有效地抑制了负载扰动的影响,同时对轧机传动系统内部参数摄动也具有较强的鲁棒性。     

飞行仿真器自动飞行系统研究

自动飞行系统是由自动驾驶仪和自动油门取代人工操纵,保证飞行品质,降低了飞行员的工作量。介绍了自动飞行系统的组成,功能。通过俯仰、横滚通道的控制原理分析,设计相应的控制律。对传统的自动飞行系统进行扩展,增加了自动配平系统,比较器/高度报警系统,偏航阻尼器系统,提高了飞行品质。最后在飞行仿真器中进行仿真,验证。     

Leader-following coordination of multi-agent systems with information feedback

Based on the strategy of information feedback from followers to the leader, flocking control of a group of agents with a leader is studied. The leader tracks a pre-defined trajectory and at the same time the leader uses the feedback information from followers to the leader to modify its motion. The advantage of this control scheme is that it reduces the tracking errors and improves the robustness of the team cohesion to followers’ faults. The results of simulation are provided to illustrate that information feedback can improve the performance of the system.