分布式驱动电动汽车紧急工况下稳定性控制

基于分布式驱动电动汽车具有各轮转矩可单独控制的特点,利用最优转矩分配方法提出其在危险工况下的稳定性控制算法.该算法分为稳定性判断与横摆力矩控制模块、滑移率计算与控制模块及各轮驱动力矩分配模块.稳定性判断与横摆力矩控制模块确定车辆稳定性状态,滑模变结构控制方法用于跟踪理想横摆角速度,输出期望的横摆力矩,确保非线性系统在受到外界干扰时保持稳定;滑移率计算与控制模块计算各轮的滑移状态,通过滑模变结构控制的方法进行各轮滑移率的控制;驱动力矩分配模块综合考虑轮胎力、地面附着等因素,根据横摆控制和滑移率控制的需求,分配各轮驱动力矩.利用联合仿真进行工况验证,结果表明:与各轮力矩平均分配算法相比,所提的力矩分配算法具有更优良的稳定控制效果.     

4WID车辆主动安全控制策略研究

针对4WID车辆主动安全控制,设计开发了一种基于主动前轮转向(active front steering,AFS)、直接横摆力矩控制(direct yaw-moment control,DYC)与驱动防滑(acceleration slip regulation,ASR)集成的控制系统.控制系统采用分层控制结构,其中决策层基于滑模变结构控制理论与车辆相平面稳定判据,设计了横摆角速度与质心侧偏角协调控制器,计算保持车辆稳定性所需的附加横摆力矩.此外,基于滑移率门限值,设计了模糊PI控制器,分配AFS模块与DYC模块输入的附加横摆力矩,获得最终附加横摆力矩与附加前轮转角.执行层通过对驱动/制动力矩与前轮转角的控制,实现速度保持,滑移率控制与车辆稳定性控制功能.仿真结果表明,在高速、低附着系数路面的极限工况下,集成控制策略可实现车辆操纵稳定性控制且综合性能优于单独控制.     

基于FNN的电动汽车自适应横向稳定性控制

针对分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicles,DDEV)在急转弯时出现的不足转向和侧向失稳等不确定性稳定问题,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的自适应横向稳定性控制系统.该系统包括上级直接横摆力矩控制器和下级转矩分配控制器.其中,上级直接横摆力矩控制器根据不确定因素产生的质心侧偏角误差得到期望的直接横摆力矩;下级转矩分配控制器将上级控制器输出的直接横摆力矩按轮胎载荷分配至每个轮毂电机,实现高效调整汽车姿态,提高汽车的转向能力和侧向稳定性.仿真实验表明,所提出的控制系统显著提升了DDEV的侧向稳定性,表现出较传统模糊控制更好的控制效果.     

分布式电驱动汽车AFS与电液复合制动集成控制

针对分布式电驱动汽车,以实现车辆主动安全性同时兼顾制动能量回收为目标,提出一种主动前轮转向(AFS)与电液复合制动集成的控制策略.AFS控制器采用滑模变结构控制,滑移率控制器采用滑模极值搜索算法,基于分层结构(上层为期望制动力矩计算模块,中层为考虑执行器带宽的动态控制分配模块,下层为电机与液压复合执行器),并考虑位置与速率约束.转向制动时,考虑车辆纵向动力学对侧向动力学的影响,引入前轮转角对滑移率控制律进行了修正.在MATLAB/Simulink中建立七自由度整车模型,对控制算法进行了验证.结果表明:分离路面直线制动时,所提出的控制策略可以同时保证制动能量回收和制动方向稳定性;转弯制动时,可以更好地跟踪理想横摆角速度,提高了车辆的侧向稳定性.     

基于快速终端滑模的汽车底盘集成控制

针对汽车主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的集成控制问题,基于快速终端滑模控制理论设计一种标定参数少和动态响应速度快的鲁棒集成控制器.首先,基于达朗贝尔原理建立包含车身侧向和横摆运动自由度的汽车动力学模型作为底盘集成控制模型.随后,基于快速终端滑模控制理论分别设计主动前轮转向控制律和直接横摆力矩控制律,并且通过汽车质心侧偏角相平面定义的平滑切换因子建立二者的切换规则,实现主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的平滑切换控制,并且将主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的主要工作区域分别控制在轮胎的线性区域和非线性区域.最后,结合车辆动力学仿真软件对所提出的鲁棒集成控制器的可行性和有效性进行验证,结果表明:所提出的底盘集成控制器可以同时兼顾汽车操纵稳定性和乘坐舒适性.     

线控制动单轮失效下制动力优化分配控制策略

针对线控制动系统单轮制动失效时车辆制动稳定性控制问题,提出了协同线控转向和线控制动系统的制动力优化分配控制策略.为了最大程度满足驾驶员的制动期望,采用二次规划方法初始分配剩余三轮制动力;为防止车辆因制动力重构产生横摆或跑偏,采用滑模控制方法设计前轮转向控制器;考虑前轮转向对轮胎纵向力的影响,建立基于魔术公式的轮胎侧向力数学模型,基于二次规划方法实时优化轮胎在侧偏纵滑工况下的制动力.联合Simulink和Carsim进行了仿真实验分析,结果显示车辆的横摆角速度快速收敛为0,侧向跑偏距离均小于0.1 m.结果验证了本文提出的制动力优化分配控制策略在不同的制动工况下均能提高单轮制动失效车辆的制动稳定性.     

基于模糊滑模直接横摆力矩的车辆横摆稳定性控制

为了避免车辆发生横向失稳的风险,根据四轮独立驱动电动汽车四轮驱动/制动力矩独立可控的特点,提出了一种具有上层控制器和下层控制器两层结构的模糊滑模直接横摆力矩控制策略。上层控制器采用模糊滑模控制器计算车辆总的需求横摆力矩,并对4个车轮纵向力进行分配。下层控制器将轮胎纵向力转化为对轮胎滑动率的控制,并通过控制4个车轮的力矩使轮胎纵向力得到实现。仿真结果表明,该模糊滑模直接横摆力矩控制策略在不同的附着路面条件下都能保证车辆的横向稳定性,并能削弱传统滑模控制器造成的系统抖振。     

转向工况下的分布式电动汽车稳定性控制

为提高分布式驱动电动汽车转向稳定性,解决传统神经网络控制算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种利用粒子群算法优化神经网络的比例-积分-微分(PID)转向稳定控制器,利用横摆力矩和滑移率调整力矩实现横摆角速度和各轮滑移率的控制。在此基础上研究了一种针对转向工况的最优力矩分配算法,通过模糊控制算法对驱动力矩进行修正得到驱动修正力矩,将其与横摆力矩和滑移率调整力矩一起作为二次规划问题进行最优分配,得到各轮最佳驱动力矩。基于联合仿真平台进行了双移线和蛇形等典型转向工况下的性能对比测试。结果表明:文中提出的算法能在保持车辆良好动力性同时维持稳定性,稳定控制器能将蛇形工况打滑现象降低36.4%,最优力矩分配算法能将双移线工况的稳定性提高31.2%。     

AFS/DYC协调控制的分布式驱动电动汽车稳定性控制

为进一步提高分布式驱动电动汽车行驶过程中的稳定性,提出主动前轮转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)协调控制策略.为提高车辆稳态行驶时转向能力,设计基于滑模控制(SMC)的前轮主动转向控制器实时修正前轮转角;以维持车辆工作在稳态工作区为控制目标,设计基于模型预测控制(MPC)的车辆稳定性控制器,通过设定的分配规则按轴荷比等比例分配各轮驱/制动力矩.利用相平面法作为判定依据自适应分配各控制器权重,实现控制器之间的切换.在连续转向工况下,对控制算法进行仿真验证.结果表明:在相同转角输入下,相较于无控车辆,受控状态下车辆的横摆稳定性能提高了16%,行驶状态得到了改善.     

基于轮胎力动态估计与主动转向的新型ESP系统

车辆电子稳定系统能有效提高车辆在极限工况下的方向稳定性.针对传统直接横摆力矩控制(DYC)没有考虑轮胎附着力极限的局限,提出一种基于轮胎动力动态估计(TDE)算法的新型车辆电子稳定控制系统(ESP),在此基础上,通过主动前轮转向(AFS)协同控制,最大化利用车轮附着力.采用多元回归统计算法设计TDE控制器,采用基于统计数据的多项式拟合获得车轮附着力边界极限和最优动态滑移率上限值;采用模糊逻辑算法设计AFS控制器,补偿因附着力达到极限引起的横摆力矩不足.仿真结果表明,通过与AFS的协同控制,新型ESP能够在改善车辆的方向稳定性的同时,大幅降低车轮制动控制力,减少对车辆纵向速度的影响.     

轮边驱动电动车的转矩协调控制方法

为了解决轮边驱动电动汽车由于控制自由度冗余易造成的操纵稳定性降低的问题,基于逻辑门限值理论设计了一种使车辆能适应转向行驶及直线行驶的驱动转矩协调综合控制系统.该控制系统考虑了车辆转向行驶时轴荷转移、向心力及轮胎侧偏等影响,实现车辆的转向差速控制,使车辆能够按照驾驶员的期望在理想道路轨迹上行驶;并通过对驱动电机转矩进行协调控制,消除非期望横摆力矩的影响,提高车辆在直线行驶过程中的操纵稳定性.仿真结果表明,所提出的转矩协调控制方法改善了轮边驱动电动汽车的操纵性能.     

多轴轮毂电机驱动车辆的转向阻力特性

为研究多轴电动车辆的转向阻力特性,在考虑了轮胎负荷变化对轮胎侧偏刚度影响的基础上,建立了车辆3自由度动力学模型;提出了一种稳态转向工况下的转向阻力计算方法,推导了轮胎侧偏角和转向阻力矩的理论计算式.基于该模型,分析了转向阻力矩与转向输入量和车速的关系及理论约束边界,比较了在相同质量与等效履带接地长度条件下轮胎式与履带式车辆的转向阻力矩,讨论了轮胎侧偏角对轮胎力分配的影响,并通过ADAMS软件对计算结果进行了验证.结果表明,相同参数条件下,多轮驱动车辆的转向阻力矩大于履带式车辆的阻力矩,计算模型可为转向控制策略提供理论参考.     

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。     

汽车ESP系统模型和模糊控制仿真

汽车电子稳定系统（electronic stability program, ESP）是行驶车辆的一种主动安全系统。它综合了制动防抱死系统,驱动力控制系统和横摆力矩控制系统使行驶车辆的安全性得到很大地提高。建立了七自由度整车模型、magic formula 轮胎模型以及车辆参考模型,采用车辆质心侧偏角的状态差异法,应用模糊控制理论设计了质心侧偏角反馈控制器,将建立的模糊控制器模型和汽车动力学模型组合起来,并通过前轮转角阶跃输入和正弦输入,在常见的易于失稳的湿滑路面上对典型工况进行仿真。结果表明：所设计的控制器可以很好地控制汽车的横摆角速度和质心侧偏角,提高了车辆的稳定性。     

四轮轮毂电机电动汽车固定横摆角速度增益控制研究

基于四轮轮毂电机电动汽车,对固定横摆角速度增益控制问题进行了研究。首先在Car Sim中建立线控转向汽车模型,应用Isight软件对固定横摆角速度增益进行优化设计。根据四轮轮毂电机电动汽车四轮驱/制动力矩独立可控的优势,基于模糊PI控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器。采用驱/制动力规则分配方法对四轮驱/制动力进行合理分配;并通过Car Sim与Simulink联合仿真,选取中低车速变车速蛇形试验工况和高速双移线工况对控制方法进行了验证。结果表明:控制后汽车能够很好地跟踪期望横摆角速度,减轻驾驶员转向负担,有效地提高了汽车低速转向灵敏性、高速转向操纵稳定性和转向行驶舒适性。     

采用横摆力矩优化分配方法的车辆稳定性控制系统

为提高车辆的操纵稳定性,设计了采用横摆力矩优化分配方法的车辆稳定性控制系统。控制系统的上层采用基于最优理论的横摆力矩控制器,该控制器根据校正横摆力矩来计算目标控制车轮的参考滑移率;下层是PID控制器,它跟踪上层控制器的参考滑移率,对目标车轮施加制动力矩从而使车辆稳定。采用八自由度非线性车辆模型在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制系统能够有效地改善车辆的操纵稳定性。     

基于Simulink的四轮转向汽车神经网络控制策略仿真

针对汽车小转角时质心侧偏角为零,高速大转角时前轴抗侧滑的控制目标,提出一种四轮转向汽车控制策略.在Simulink环境下建立包含轮胎非线性和计及侧倾的三自由度四轮转向汽车模型,运用双隐含层BP神经网络训练得到四轮转向控制器.仿真结果表明,神经网络控制器可有效控制高速时汽车前轴滑动的趋势,并在低速到高速时使汽车质心侧偏角基本为零,控制误差低于比例转角控制策略和横摆角速度反馈控制策略.同时高速时横摆角速度响应与前轮转向汽车接近,汽车的侧向加速度和车身侧倾角稳态值比前轮转向有所降低.