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.     

四轮独立转向无人车辆斜向行驶轨迹跟踪控制方法

针对四轮独立转向电动汽车转向系统成本高、但功能开发程度低的问题,提出一种车辆斜向行驶控制策略,优化四轮独立转向电动汽车换道过程中的行驶稳定性. 基于四轮独立转向电动汽车横向、纵向二自由度车辆模型,提出一种横纵向耦合轨迹跟踪控制方法,该方法基于线性时变模型采用模型预测控制（MPC）算法,对横向偏差、航向角偏差及纵向速度偏差进行闭环控制. 设计车辆稳定性控制器,包括横摆力矩控制器和转矩分配控制器,同时提高车辆轨迹跟踪精度和行驶稳定性. 最后搭建Simulink/Carsim/Prescan联合仿真平台,对四轮独立转向电动汽车双移线工况进行模拟换道仿真,仿真结果证明了斜向变道的可行性和横纵向耦合轨迹跟踪控制方法的有效性.      

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.      

基于最优前轮侧偏力的智能汽车LQR横向控制

为提高智能汽车在大曲率高速工况下的车辆横向稳定性和跟踪精度,该文提出了一种基于最优前轮侧偏力的智能汽车线性二次型调节器(LQR)路径跟踪横向控制方法。通过构建基于"前馈+反馈"的LQR控制器对期望前轮侧偏力进行实时在线求解并使跟踪误差收敛,最终通过刷子轮胎模型将控制量转化为期望前轮转角。该方法有效地保持了车辆模型与轮胎模型原有的非线性特性。基于PreScan搭建了仿真模型,结果表明:与应用线性轮胎模型的LQR控制器相比,所提出的控制方法在降低路径跟踪误差的同时,还能有效提升车辆的横向稳定性。     

半挂汽车列车转弯制动横向稳定性控制

为实现半挂汽车列车在转弯制动时的横向稳定性,建立了半挂汽车列车非线性动力学仿真模型. 利用实车系统的稳态转向试验与直线制动试验,验证了模型的可靠性. 对在低附着路面上行驶的半挂汽车列车转弯制动失稳机理进行了分析. 设计了以牵引车和半挂车的补偿横摆力矩来修正横向稳定性的控制策略,仿真结果表明,控制方案可有效地纠正半挂汽车列车在低附着路面上转弯制动的过度转向,改善车辆的横向稳定性.     

车辆横向稳定性的模糊控制仿真

车辆横向稳定性一般是由车辆的结构来保证的,但车辆在较大侧向力作用下将丧失横向稳定性.通过建立车辆转向运动的简化模型,利用前馈补偿和模糊控制策略,将前轮转向角视为前馈输入变量来补偿转向角引起的车辆侧偏角变化;通过左右车轮制动力差产生附加力矩来控制车辆的横摆运动,同时以车辆横摆角速度为反馈输入变量来校正消除系统误差,设计了车辆模糊控制器,并对控制系统在不同车速下进行了仿真分析.仿真结果表明,施加控制的车辆与无控制的相比,横摆角速度与侧偏角的输出稳态值减小,超调量降低,改善了车辆的横向稳定性.特别在高速情况下,车辆横向稳定性改善更加明显.     

车辆主动前轮转向与主动悬架的自抗扰控制方法

为实现主动前轮转向系统与主动悬架系统的集成及解耦控制,该文采用自抗扰方法对两个子系统进行集成控制,设计了主动前轮转向和主动悬架的自抗扰控制器,并进行了路面扰动输入下的双移线试验。研究了车辆的路径跟踪性能、转向路感、转向灵敏度和舒适性,对比分析了无控制、主动转向单独控制和主动悬架单独控制系统集成的控制特性。结果表明,自抗扰集成控制的主动前轮转向与主动悬架能同时改善转向性能指标和舒适性能指标,提高了车辆操纵稳定性和乘坐舒适性。自抗扰控制器设计无需精确数学模型,干扰抑制也无需扰动模型,控制方法简单,鲁棒性好,易实现转向、悬架及各悬架间的解耦控制。     

基于参数不确定的主动前轮转向鲁棒性控制

设计了一种主动前轮转向的鲁棒性控制.考虑外部干扰和系统的不确定性,采用鲁棒线性二次型调节器(RLQR)对车辆稳定性进行优化控制.提高系统鲁棒性.多种情况下的非线性仿真结果表明,所设计的主动前轮转向鲁棒控制具有较好的控制特性,并能有效提高车辆的稳定性.     

基于相平面的车辆AFS与DYC可拓协调控制

为了提高汽车的操纵稳定性,弥补主动前轮转向(AFS)在轮胎侧向力饱和的情况下对车辆稳定性控制的不足,引入直接横摆力矩控制(DYC),设计了基于相平面的可拓协调控制系统,分为上、下两层。上层为AFS和DYC的功能协调层,以轮胎侧偏特性线性极限和β相图稳定域边界作为依据来划分汽车行驶状态,对应于可拓集合中的经典域、可拓域和非域,运用可拓学理论求解关联度函数,并确定控制器间的协调权重;下层为主动前轮转向控制器和直接横摆力矩控制器,均采用粒子群算法优化PID控制参数。利用Simulink与CarSim软件搭建联合仿真试验平台,选用低附单移线工况和低附阶跃转向工况进行仿真验证。结果表明,本文所设计的可拓协调控制策略能有效弥补单一主动前轮转向控制的不足,改善车辆对参考轨迹的跟踪效果,并能降低质心侧偏角,保证了车辆的行驶稳定性。     

极限工况下自动驾驶车辆转向控制器的设计

为提高极限工况下自动驾驶车辆的路径跟踪精度并维持车辆行驶稳定性,设计了一种基于线性模型预测控制的路径跟踪转向控制器.该控制器以速度矢量方向角偏差作为控制参考量,在计算过程中以理想质心侧偏角代替实际质心侧偏角,以提高跟踪精度;采用前轮侧向力为控制输入量,并应用仿射近似方法对后轮侧向力进行线性化处理,以减小计算负担.CarSim与Matlab/Simulink的联合仿真结果表明,该控制器能够在轮胎处于附着极限的情况下维持车辆稳定行驶,且跟踪精度较传统控制器有明显的提高.     

基于线控技术的四轮转向全滑模控制

针对具有线控技术的四轮转向车辆,设计了一种全滑模控制器用于提高车辆的操纵稳定性.以前、后车轮转角作为控制输入,设计全滑模控制器使实际的质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度,通过在滑模面中加入跟踪误差积分项来消除稳态跟踪误差不为零的现象,并运用Lyapunov定理给出了全滑模控制器的稳定条件.最后通过2种车辆模型下不同工况的仿真分析,对比了传统前轮转向、常规滑模控制的四轮转向和全滑模控制的四轮转向的动力学响应,结果表明所设计的全滑模控制器不仅消除了稳态跟踪误差不为零的现象,而且提升了车辆抵抗外界干扰和系统参数摄动的鲁棒性.     

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器.考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真平台搭建车队横纵向协同控制器.采用单移线、隧道工况验证控制器的横向、纵向控制性能;考虑道路弯道、坡度和超高等道路几何设计,设置匝道工况验证控制器横纵向协同控制性能并分析道路超高对车辆跟驰和路径跟踪精度及稳定性的影响.结果 表明:控制器能实现给定工况下车辆速度与转向的跟踪控制,且具有较高的跟踪精度,良好的跟驰效果和行驶稳定性;对于弯道行驶,设置道路超高能使车辆转向平稳,速度跟随精度高且行车间距增加,有利于提高车队行驶安全性.     

基于状态反馈的四轮转向汽车最优控制

为了充分发挥四轮转向技术在改善汽车操纵稳定性方面的优势,对车辆转向的理想状态进行了分析,构建了理想转向模型.依据具有二次型性能指标的最优控制理论,以车辆转向理想模型作为跟踪目标,采用基于状态反馈和前轮前馈的控制策略,对四轮转向汽车后轮转向控制规律进行了研究,并推导了后轮转角最优控制算法.利用Matlab/Simulink工具,对所提出的后轮转向最优控制方法在不同侧重的权值下,分别与比例控制四轮转向汽车和传统的前轮转向汽车进行了动力学仿真对比.仿真结果表明:所设计的后轮转角最优控制器改善了车辆转向的瞬态与稳态响应特性,其瞬态响应的超调量减少,稳定时间缩短;侧向滑移的稳态值有所降低,从而提高了车辆转向的操纵稳定性.     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例-积分-微分控制

为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶PID控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,本文所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。     

基于运动跟踪的分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制

提出一种分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制策略.该策略采用分层控制的结构,上层为广义力计算层,设计基于前轮转角的前馈控制,提高横摆角速度稳态增益,同时考虑外界扰动和建模不确定性,设计积分抗饱和滑模变结构控制算法跟踪参考横摆角速度,提高车辆瞬态响应.下层为广义力分配层,考虑到实际行驶状况的复杂以及路面状况、车辆质心侧偏角难以实时获取,设计基于稳定性优先的规则分配机制.实车试验结果表明,该控制策略能有效提高车辆的操纵稳定性.     

基于改进型滑模控制的4WS汽车控制策略研究

针对线控四轮主动转向车辆受侧向干扰和变道行驶时存在的操纵稳定性问题,基于单点预瞄驾驶员模型、三自由度整车动力学模型和改进型滑模四轮转向（4WS）控制算法,建立了4WS整车驾驶系统,并设计了双移线行驶工况对其进行实验测试.在Matlab/Simulink软件中对该整车驾驶系统进行建模仿真,并与相同参数的经典型滑模控制的4WS车辆和无控制前轮转向（FWS）车辆模型仿真结果对比.结果表明:设计的改进型滑模控制器可以有效地实现双移线行驶工况,追踪理想横摆角速度,使质心侧偏角、车身侧倾角和侧倾角速度保持一个相对较小的值,并且对侧向干扰具有很强的鲁棒性.      

分布式独立转向车辆的转角分配方法

针对分布式独立转向系统存在的转角分配问题,阐述了分布式转向的系统结构和工作原理,并基于阿克曼转向定理,同时考虑前轮轮胎侧偏,推导出适合前轮独立转向(2WIS)和四轮独立转向(4WIS)的转角分配算法,研究了该算法对车辆轮胎磨损情况和行驶稳定性的优化效果;利用线性二自由度汽车模型,得出轮胎侧偏角与车速、横摆角速度及车轮转角之间的关系,并利用得出的轮胎侧偏角对阿克曼转向定理进行修正,得出各车轮的转角分配关系;最后,通过Carsim-Simulink联合仿真来验证该转角分配方法的正确性,通过评价轮胎侧向力的优化情况来确定轮胎磨损的改善状况,通过质心侧偏角来评价车辆的行驶稳定性.仿真结果表明,所提出的转角分配方法对于改善轮胎磨损情况和提高车辆行驶稳定性具有很好的效果.     

基于轮边电机4WID电动汽车线控转向控制策略

对电动汽车的线控转向系统结构和基于两自由度的车辆动力学模型对线控转向稳态增益不变的理想转向传动比进行了设计;同时,利用MATLAB/Simulink建立线控转向系统数学模型和主动转向控制策略。在主动转向控制中,通过理想转向传动比和模糊滑模变结构动态稳定性主动控制算法,控制补偿轮边转向电机的转角。通过正弦输入的仿真试验表明,以理想转向传动比为基础,设计的此算法能满足车辆前轮转角实时补偿的需求,进而可有效提高了汽车的行驶稳定性。     

基于AFS与DYC的车辆侧风稳定性控制研究

为了研究提高高速车辆侧风稳定性的主动控制方法,建立了考虑侧风作用下的车辆八自由度非线性动力学模型,采用基于分段线性轮胎特性二自由度模型作为参考模型,分别设计了多柔性PID主动前轮转向(AFS)和LQR最优控制直接横摆力矩控制(DYC),对比分析了在两种典型工况下,两种不同主动控制方法对高速车辆侧风稳定性的控制效果.研究结果表明:侧风直线行驶工况下DYC操作性、稳定性、轨迹保持能力方面均优于AFS,纵向动力学性能方面AFS优于DYC;侧风前轮转角正弦输入工况下AFS与DYC在操作性、稳定性、轨迹保持能力方面差别不大,纵向动力学性能方面AFS明显优于DYC.