AMT重型车辆制动控制策略分析

在对车辆制动过程进行力学分析和机械自动变速重型车辆降挡和不降挡两种制动控制策略的比较基础上,提出了在不降挡的前提下,当发动机辅助制动力矩影响行驶稳定性时分离离合器;当车速降低到发动机辅助制动力矩不影响行驶稳定性时接合离合器的控制策略.并对制动过程中分离离合器后是否再次接合离合器这2种情况下制动时的制动减速度、制动时间和制动距离进行比较分析.分析表明当发动机辅助制动力矩不影响行驶稳定性时,接合离合器可明显减少制动时间和制动距离.     

大气条件下不锈钢与低碳钢的液相扩散接合

通过改变接合压力与接合时间两大参数，研究了大气条件下不锈钢与低碳钢的液相扩散接合过程中的氧化规律以及氧化对接合性的影响。     

考虑动态过程的汽车离合器优化设计

根据离合器动态工作特性,模拟了离合器动态接合过程中发动机的油门开度、输出扭矩、摩擦副摩擦系数及弹簧压紧力的变化规律,建立了离合器动态接合过程和温度场分析的优化模型,提出了以汽油机为动力的汽车离合器优化设计程序,并把输出结果的动态变化参数曲线图示化。     

电控机械式自动变速系统开发及试验

分析了影响电控机械式自动变速车辆起步、换档品质的主要因素.以长安之星微型汽车为载体,开发了电控液压式机械自动变速系统,制定了综合换档控制策略和离合器接合控制策略,并对影响离合器接合规律的相关因素进行补偿.提出了车辆起步、换档过程中发动机转速控制目标,采用电子节气门进行发动机转速控制,实现了起步、换档时对发动机转速的自动控制.进行了不同工况条件下样车起步、换档试验,试验结果表明所开发的自动变速系统具备了较为满意的控制效果.     

某款SRV AMT离合器起步控制研究

文章分析了离合器接合过程中2个性能评价指标,即冲击度、滑摩功,通过对离合器起步接合过程的详细分析和某款SRV AMT起步试验的数据量化分析,确定离合器接合量和接合速度作为控制对象,并得出了"快-慢-快"的接合控制规律,最后指出了离合器起步控制的关键阶段和控制方法.     

基于最优化理论的离合器接合曲线研究

提出一种基于最优化理论的离合器接合曲线的修正算法. 根据原始曲线基本结构,通过对哈密顿函数的判断来修正原始曲线,得到新的离合器接合曲线. 建立与发动机实时反馈的离合器模型,对修正算法进行了计算机仿真. 结果表明,该算法原理正确,修正所得到的新曲线在接合过程中比原曲线在滑磨功和冲击度方面有明显的降低.     

电控气动发动机进气门开启时刻控制基础研究

气动发动机进气门采用电控技术是提高其工作效率的有效措施之一。以获取进气门开启时刻随工况参数的变化规律为目的,针对进气门采用电控气动阀的气动发动机,建立了其工作过程理论模型,搭建了其试验台,并进行了理论模型的验证。以验证过的理论模型作为平台,对电控气动发动机工况参数、进气温度和压力对其主要控制参数——最佳进气门开启角的影响进行了仿真优化分析,获取了在各种不同工况及进气条件下,气动发动机进气门开启角的控制规律。研究结果表明:以气耗率最小为目标,随着气动发动机进气持续角和转速的增大,最佳进气时刻应提前,减小进气压力或增大进气温度,最佳进气时刻应适当延迟,但当进气持续角增大到145°CA时,进气压力对最佳进气时刻影响甚微;以动力性和经济性为目标的气动发动机最佳进气门开启角是不同的,在负荷低于80%时,应以经济性为目标,当负荷增大到80%及以上时,则应以动力性为目标控制进气门开启角。控制基础的研究为气动发动机采用电控技术提供了数据支持。     

不同道路负荷的AMT车辆起步过程离合器控制策略

分别对离合器接合的动力学模型和换挡品质进行理论分析,针对车辆起步过程中,由于离合器接合而引起的冲击或滑磨功增加的问题,提出三参数的模糊控制方法.在Matlab/Simulink环境下对车辆起步过程进行仿真试验,将标识车辆起步外部路况的油门开度、油门开度变化率和车辆的道路阻力3个参数作为模糊控制器的输入量,以控制离合器的接合速度.仿真结果表明,增加车辆的道路阻力作为控制器的输入量,能有效改善车辆起步过程中离合器的接合质量,提高离合器的接合性能.     

机械变速器换档的接合过程建模及特性分析

接合套和接合齿圈的接合过程是影响机械变速器换档品质的关键阶段。针对在接合过程中,当接合套和接合齿圈在齿端倒角处接触时碰撞发生,其相对速度会发生突变,相应的耦合关系及动力学方程也会发生改变的现象,为了得到机械变速器整个接合过程的精确数学模型和特性,运用多体动力学理论和混杂系统方法建立了描述接合过程的混杂自动机模型。在该模型中,用3个微分方程组描述接合过程中接合套和接合齿圈在不同耦合关系下的动力学特性;引入泊松恢复系数,建立了4个差分方程组描述碰撞过程接合齿圈转速、接合套轴向运动速度和转速产生的突变。基于该混杂自动机模型,在MATLAB环境下进行了仿真分析,得到了接合过程中接合套和接合齿圈的轨迹、接合时间和最大冲击,分析了换档力、接合套相对接合齿圈的初始转速和位置对接合性能(时间和最大冲击)的影响。研究结果表明:接合套和接合齿圈的相对位置对接合时间和冲击有显著影响;当接合套和接合齿圈的转速差在一定范围内时,接合时间较短,过大的转速差则会使接合时间呈指数上升;接合套和接合齿圈的转速差越大,冲击越大;增大换档力可缩短接合时间,但会增大冲击。在设计机械式自动变速器的控制系统时,应根据机械变速器换档过程的特性,选取最佳的换档力、相对转速、相对位置作为控制参数,进而缩短动力中断时间,减小换档冲击。     

AMT汽车离合器控制策略的研究

本文论述了离合器的系统模型,分析了离合器接合过程中两个性能评价指标——冲击度、滑摩功。确定了离合器接合量和接合速度作为控制对象,并得出了“快-慢-快”的接合控制规律。根据离合器控制策略,完成了汽车起步离合器控制程序。     

一种新的鲁棒离散自适应控制方法研究

本文提出一种对测量仪表和控制器误动作等引起的大扰动或异常值有较好鲁棒性的离散自适应控制策略,并讨论了基于文献[6]的鲁棒辨识算法的自适应控制算法,对确定性线性系统中的稳定性和跟踪最优性、递推参数估计的收敛性和一致性的两定理进行了证明。计算机仿真表明,本文控制算法对大扰动或异常值具有良好的鲁棒性和最优跟踪特性。     

基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法

针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM(1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应PID的最优控制。仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。     

一类不确定非线性系统的直接自适应模糊控制

针对一类具有未知函数增益的不确定非线性系统,基于监督控制方法并利用第二类模糊系统的通用逼近能力,提出一种新的直接自适应模糊控制设计方案.该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项和新的鲁棒项,削减建模误差和参数估计误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件.理论分析证明了闭环系统状态有界,跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

数字式最速二阶随动系统的研究

本文就最优控制理论中的时间最优控制的具体工程实现了进行分析与设计,提出了一种放宽系统数学模型精确性的实测法,近似法和自适应调整法。对于一个典型的二阶随动模拟系统,运用IBM-PC微机控制,做出了其最优控制实验,证明了本文方法的有效性。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

空调水系统实时在线优化控制预测模型的研究

针对集中空调水系统，将模型层次、模型特性及参数辨识有机结合，建立了系统层次实时在线的优化控制预测模型．该模型基于简单物理特性及自适应控制技术的模型参数在线辨识，能通过自校正式的在线仿真对系统的运行特性和控制特性进行实时预测．     

标准锅炉系统的适应性非线性控制

为了保证标准锅炉系统实现大范围、全工况优化运行,提出一种双环的控制结构,即内环采用适应性非线性控制,实现输入-状态反馈线性化,而外环采用线性控制器。该控制策略能自动抑制系统参数不确定性和外部扰动等模型未知因素的影响,不依赖模型的精确数学表达式。仿真表明,该适应性非线性控制策略是解决一类具有非最小相位特性的非线性系统控制问题的有效途径。     

不确定系统的模型参考自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,基于王立新1994年提出的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力,提出了一种MIMO系统的模型参考自适应模糊控制器设计的新方案.通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响,不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到接近零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有未知控制增益符号的不确定非线性系统。基于模糊系统的逼近能力，利用Nussbaum函数的性质，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案．该方案取消了函数控制增益符号已知这一条件，并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于模糊系统聚类学习的自适应控制算法

在自适应控制最小方差自校正控制器设计中，当被控对象的数学模型未知时，可采用模糊系统代替实际系统。提出了一种新的模糊系统的聚类学习算法，根据初始聚类中心的选取原则，可以使最终获得的聚类结果是全局近优解。该方法只需计算一遍样本间的广义距离，即可完成初步的聚类，通过迭代运算可以使聚类结果得到进一步优化。仿真结果证明了自适应控制器的控制效果。