基于Elman神经网络的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定性,从而抑制了抖振现象.同时,利用Elman神经网络的时间序列预测能力构建了车轮目标滑移率预测模型,用于预估车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器包含的下一个采样时刻车轮目标滑移率,并通过粒子群优化算法实时修正车轮目标滑移率预测模型的未知权重来提高其预估精度.最后,对提出的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器的可行性和有效性进行仿真验证.     

基于快速终端滑模状态观测器 的车轮滑移率跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种基于快速终端滑模状态观测器的全状态反馈车轮滑移率跟踪控制器.首先,以车轮制动力矩导数为控制输入,建立车轮滑移率跟踪控制模型,避免车轮滑移率跟踪控制器设计过程中引入不连续项对系统稳定性和控制性能的影响.随后,利用有限时间稳定和快速终端滑模控制理论设计具有有限时间收敛特性的快速终端滑模状态观测器,实时观测未知的系统状态信息.以此为基础,采用模块化思想独立设计快速终端滑模跟踪控制律,实现车轮滑移率的连续、快速的跟踪控制.最后,结合车辆动力学仿真软件建立模型在环测试系统,仿真验证本文提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.     

基于新型跟踪微分器的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车直接横摆力矩控制系统和自动紧急制动系统对快速、准确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,提出了一种基于新型跟踪微分器的车轮滑移率跟踪控制器.首先,分别以车轮制动力矩导数、车轮滑移率跟踪误差及其导数作为控制量和状态量,建立了包含复合加性不确定性的车轮滑移率跟踪控制模型.随后,设计了一种新型跟踪微分器来估计车轮滑移率跟踪误差及其导数,为实现车轮滑移率全状态反馈跟踪控制奠定基础.以新型跟踪微分器输出为基础,利用模糊推理系统在线估计和补偿模型的复合加性不确定性,并结合幂函数和线性函数设计了一种具有快收敛速度特征和抑制颤振能力的车轮滑移率跟踪控制律.最后,从实际应用角度仿真验证所提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.结果表明,所提出的车轮滑移率跟踪控制器可以快速、准确和稳定地跟踪任意车轮目标滑移率,并且车轮滑移率跟踪残差不大于0.333%.     

汽车主动悬架与ABS系统联合控制研究

文章建立了7自由度的半车模型、液压制动模型及白噪声路面模型,基于实用的PID控制器,将汽车主动悬架与ABS系统进行了联合控制。悬架控制系统既以改善悬架性能为调节目标,又以车轮滑移率在最优时车轮法向反力达最优为调节目标;ABS系统以车轮滑移率达最优,制动性能提高为调节目标。仿真实验表明,在联合控制情况下,汽车悬架的性能指标、制动性能较之两系统单独控制的情况均有明显改善与提高。     

电动汽车回馈制动与防抱死制动集成控制

为提高电动汽车制动能量回馈效率,同时保证车辆的制动稳定性,提出了集成能量回馈优化与防抱死控制的分层控制方法。控制系统首先根据驾驶员的制动操作意图以及实时识别的路面状况,依据理想制动力分配曲线在前后轮间进行滑移率分配,然后用滑动变结构控制对前后轮滑移率进行控制,并使用模糊调节器动态调节控制参数以减少滑模控制产生的抖振。仿真结果表明,在NEDC工况下所提控制策略较并联制动控制多回馈约80%的能量,并可利用电机的快速响应特性对车轮进行精确的防抱死控制,在确保制动性能的同时兼顾了回收能量和减少了制动片的磨损。     

电动汽车回馈制动与防抱死制动集成控制

为提高电动汽车制动能量回馈效率,同时保证车辆的制动稳定性,提出了集成能量回馈优化与防抱死控制的分层控制方法。控制系统首先根据驾驶员的制动操作意图以及实时识别的路面状况,依据理想制动力分配曲线在前后轮间进行滑移率分配,然后用滑动变结构控制对前后轮滑移率进行控制,并使用模糊调节器动态调节控制参数以减少滑模控制产生的抖振。仿真结果表明,在新欧洲驾驶循环工况下所提控制策略较并联制动控制多回馈约80%的能量,并可利用电机的快速响应特性对车轮进行精确的防抱死控制,在确保制动性能的同时兼顾回收能量和减少制动片磨损。     

汽车防抱制动系统制动时的车速计算

汽车ABS系统中，滑移率是主要控制参数，制动时车速是确定车轮滑移率的基础。通过轮胎制动模型，对于有稳定压力源ABS的系统，在结构和调压方式确定时，能建立制动轮缸的等效压力函数，通过车轮地面制动力和整车动力学方程求解整车的平均减速度和车速。     

电动轮汽车电液复合ABS控制的联合仿真

针对传统纯液压防抱死制动系统(Anti-lock braking system,简称ABS)振动噪声较大和在低附着路面上易引发车轮抱死等问题,鉴于电机制动与液压制动在特性上互补,从充分运用电机制动提升电动轮汽车ABS性能出发,提出一种用于电动轮汽车的新型电液复合ABS系统。由于电液复合ABS是一个"由两控制变量去实现同一控制目标的系统,是一个存在控制冗余且时变耦合的系统",为此,首先提出了电液复合ABS控制方法的设计原则及其新的系统结构;然后分析电液两制动的各自调节方式及其组合,并对防抱制动全过程从电液调节组合调控滑移率性能方面进行研究,找到最佳的制动调节组合构成防抱制动全过程;最后利用ADAMS软件和MATLAB软件分别建立电动轮汽车的整车机械动力学模型和整车控制模型,通过联合仿真验证控制方法的效果。结果表明:该控制方法能够更加精确的调控车轮滑移率,使其长时间处于最佳滑移率附近,制动距离降低11%以上,有效提升了ABS的性能,证明所提出的电动轮汽车电液复合ABS的系统结构和控制方法合理高效,可应用于对开路面或对接路面上对电液复合ABS整车控制方法进行理论研究、仿真试验以及实用化探索。     

半挂汽车列车液压再生制动与ABS协调控制研究

为了保证制动安全性,需要将再生制动与原车的ABS系统进行协调控制。基于半挂汽车列车按固定比值分配制动力的制动器结构,提出了适用于三轴车辆的最优能量回收控制策略。根据制动强度、蓄能状态与路面附着条件,分配三轴间机械摩擦与再生制动力,调节摩擦制动力以控制车轮滑移率。利用AMESim和MATLAB/Simulink建立了联合仿真模型。结果表明,协调控制策略可以使制动能量回收率在中低附着路面、中度制动工况下达到13.48%,同时三轴制动时的滑移率均维持在最佳范围内。     

基于simulink的汽车防抱死制动系统的仿真研究

在simulink环境下对汽车防抱死制动系统进行数学建模,采用基于车轮加、减速度门限值及参考滑移率的控制策略,控制器以车轮的角加、减速度和滑移率的大小为输入,根据输入值的大小控制器输出相应的信号给制动模型,进而对轮速和滑移率进行调节,使其在理想范围内.对汽车ABS模型进行仿真研究,通过得出的仿真曲线,验证了ABS制动系统拥有良好的制动性和操纵性.     

基于虚拟样机技术的重型汽车ABS模糊控制研究

 在ADAMS/Car中建立三轴重型载货汽车的虚拟样机模型,包括前后悬架、动力总成、转向系统、稳定杆、制动系、轮胎及车身,同时还考虑了轮胎、悬架弹簧、减振器等部件的非线性.利用Matlab/Simulink建立了基于滑移率的防抱死制动系统ABS模糊控制系统.分别在高附着路面、低附着路面及分离系数路面上进行不同载重下的直线制动仿真,计算汽车制动时的动态特性,并与无ABS的常规制动进行比较.结果表明,本文设计的基于滑移率的ABS模糊控制策略对于重型汽车具有良好的控制效果,使车轮的滑移率控制在最佳滑移率附近,防止了车轮的抱死,在制动距离、制动时间及制动稳定性方面都有较突出的优势.     

三轴重载汽车转向制动协同控制仿真分析

为提高三轴重载汽车在转向制动工况下的安全性能,基于TruckSim汽车仿真软件,搭建了三轴重载汽车整车模型。对三轴汽车在转向制动工况下的力学特性进行了分析,基于分析结果设计了削减制动力的三轴汽车转向制动协同控制器。对于车辆处于不足转向的情况,设计了滑移率分配的模糊控制器。采用TruckSim与Simulink联合仿真,对ABS控制和协同控制在转向制动工况下的控制效果进行了探讨。仿真结果表明,在转向制动工况下,与ABS控制器相比,协同控制器提高了三轴重载汽车转向制动工况下的操纵稳定性和制动安全性。     

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.     

电动汽车再生制动与防抱死制动协调控制

以电动汽车的再生制动与防抱死制动系统协调控制为研究对象,提出一种协调控制方法.采用滑模控制研究防抱死,并证明带有电机制动力矩时控制的稳定性.进而提出不影响滑模控制的滑移率门限值,并设计了协调控制算法.最后,在Simulink环境下搭建了整车模型,选择高、低附着系数路面工况对所提出策略进行仿真,结果验证了协调控制算法的正确性.     

单神经元PSD控制在汽车ABS上的应用

通过对某轿车的防抱死制动过程进行动力学分析,设计了一种单神经元PSD控制器,建立了该轿车的ABS单神经元PSD控制系统的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK仿真软件下进行了计算机仿真。结果表明,将单神经元自适应PSD控制理论应用于汽车ABS制动系统中,可以在不同的制动工况下,对滑移率实现在线调整,进而达到更好的控制效果。     

汽车防抱死制动系统的滑模变结构控制器设计

针对汽车防抱死系统中存在的高度非线性问题, 以汽车当前的滑移率和当前路况下的最优滑移率之间的偏差作为控制变量, 设计了滑模变结构控制器。在对汽车的驱动轮进行建模的基础上, 设计了滑模变结构控制器, 并对滑模控制器中存在的抖动问题进行了处理, 有效减小了因滑模变结构控制算法中抖动问题所带来的影响。同时将该滑模变结构控制器应用于实车仿真软件veDYNA中进行了硬件环仿真实验。仿真结果表明, 该控制器可有效防止汽车轮胎抱死。     

电子机械制动系统的滑模控制研究

建立了基于电子机械制动(EMB)系统的车辆单轮动力学模型,针对制动过程的非线性特征和路面条件的复杂性,设计了基于滑移率的滑模变结构控制器以充分利用地面的附着力及适应制动的全工况要求,并采取了相应的措施削弱抖振现象.在单路面与变路面条件下的仿真计算验证了滑模控制器的可行性和有效性,同时也表明滑模变结构控制器的控制性能及对路面的适应性均优于PID控制器.     

基于滑移率试探的电动车辆制动控制策略

分析了电驱动车辆制动控制中能量回馈与制动稳定性之间的矛盾,提出了一种兼顾制动回馈控制及车轮防抱死控制的基于滑移率试探的电动汽车制动控制策略.在制动过程中根据滑移率是否在稳定区域,实时控制电机制动力与液压制动力,在保证制动稳定性的同时提高制动能量回收能力.该控制策略不依赖于路面辨识、制动力估计等复杂算法.在不同制动工况下的仿真结果表明: 采用该策略能获得接近最优的制动回馈效率,并在大制动力工况中实现了车轮的防抱死控制.     

基于RBF神经网络的ABS滑模变结构控制研究

针对汽车制动过程中防抱死制动系统(ABS)具有的非线性、时变性和不确定性,设计了以最佳滑移率为目标的滑模变结构控制器,并且采用径向基神经网络(RBF)实时调整滑模变结构控制器参数,以削弱常规滑模变结构控制的抖振现象。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建单轮车辆制动模型,并进行ABS控制策略的仿真实验。仿真结果表明:在指定路面上制动时,基于RBF神经网络的滑模变结构控制策略能够有效削弱常规滑模变结构控制输出的高频抖振,并能使车辆具有良好的制动效果。     

基于磁流变效应的汽车ABS制动器性能研究

为了解决汽车传统摩擦式制动器存在的缺陷,并为汽车自动驾驶等主动控制提供更多参考,利用磁流变液体在施加磁场时会发生磁流变效应的特性,设计一款前轮磁流变制动器,推导出制动力矩公式,并将模糊控制和滑模变结构控制有效结合,设计汽车ABS模糊滑模变结构控制器。利用Simulink软件对基于磁流变效应的汽车ABS制动器进行建模仿真,得出滑移率、车速-轮速、制动力矩和制动距离仿真曲线。结果表明,通过合理控制施加在制动器磁流变液体上的磁场强度,可较好实现汽车ABS制动要求。