汽车巡航智能跟随控制与仿真

为提高汽车行驶的主动安全性及缓解司机驾驭汽车的疲劳感,提出了汽车巡航智能跟随控制方法.应用模糊控制理论,以前车和巡航车间理论安全距离与实际相对距离偏差及两车速度偏差作为控制变量,设计智能巡航模糊逻辑控制器,将油门开度或制动踏板行程作为控制器输出变量,实现汽车巡航的智能跟随控制.利用Matlab/Simulink针对智能跟随控制功能实施了仿真验证,结果表明:设计的智能巡航模糊控制器能够有效地跟随前方车辆行驶并始终保持两车间的安全距离,说明该控制器具备较强的鲁棒性.     

基于无轴传动的卷筒纸印刷机套色控制系统的分析与仿真

为了精确研究卷筒纸印刷机的套色系统特性及控制策略,通过对无轴传动多机组印刷机实验平台套准运动的分析,建立了较精确的颜色套准系统数学模型,利用MATLAB开发了完整的以伺服电机为执行机构的套色控制仿真系统.采用主从电机同步的控制方式,利用串级双闭环PID控制器对系统进行控制.通过调节主、副控制环的参数,得到套色控制系统的仿真曲线.仿真模型考虑了多轴套色系统的运行情况,更加接近实际印刷机系统,为将先进的控制理论引入印刷机套色控制系统搭建了一个更精确、便捷的仿真平台.     

分层架构下智能电动汽车纵向运动自适应模糊滑模控制

针对智能电动汽车(intelligent electric vehicles,IEV)的纵向控制在不确定性干扰下存在非线性、强时变特征,提出一种分层控制架构下的智能电动汽车纵向跟车运动自适应模糊滑模控制方法.根据经典理论力学建立表征智能电动汽车纵向行为机理的动力学系统模型,并进一步构建智能电动汽车纵向跟车运动分层控制构架.上层控制根据本车与前车的行驶状态信息得出期望加速度滑模控制律,进而利用自适应模糊系统替代滑模切换项以改善控制性能;下层控制通过设计驱动/制动切换策略以提高行驶舒适性,然后基于逆动力学模型实时求解期望控制力矩以跟踪期望加速度.为验证所提方法的有效性,在不同行驶工况下进行的仿真试验结果表明,该方法能实现本车平稳准确地跟随前车行驶,且对前车加速度的干扰具有鲁棒性.     

基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,提出了一种基于模糊神经网络的车辆纵向间距智能自适应控制方法.利用神经网络对车辆纵向运动进行辨识,将神经网络和模糊控制结合起来,设计模糊神经网络加速度控制器,利用神经网络的学习功能修正控制器的隶属度函数的参数和控制规则.仿真表明系统响应快,控制精度高,和传统方法相比具有较强的抗干扰能力和自适应性.     

考虑电子节气门开度的车辆队列纵向协同控制

针对车辆动力学模型,在车用无线通信技术（vehicle to everything,V2X）条件下设计了一种新的车辆队列纵向协同控制器,进行了理论分析与实验验证。基于三阶车辆模型,考虑前车跟随车通信拓扑,设计了一种考虑电子节气门开度的车辆队列纵向协同控制器,分析了系统稳定性和串稳定性以及电子节气门开度对稳定性的影响;针对网联车辆队列控制,开发了PreScan和Matlab/Simulink的联合仿真平台和车联网设备的实验平台,开展了仿真和实验验证。研究结果表明,所提控制器能够实现车辆队列控制的目标,但在现场实验中,车辆在加速度、速度和车辆间距的变化上不如仿真实验中光滑且严格收敛,在实验安全及误差范围内仍呈现出一致性的趋势,验证了所提控制器的有效性。     

新的基于反馈线性化的车辆编队控制

以编队中各车辆的运动学模型为基础,在跟随领航者体系下建立新的车辆编队系统动态模型.设计带有不定离轴点的输入输出反馈线性化跟踪控制器,将跟随车辆与领航车辆的跟踪问题转化为特定误差系统的控制问题.利用图论将所设计的跟踪控制器扩展到车辆编队控制中,并对车辆编队控制效果进行仿真验证.     

基于模糊自适应PID控制器的多轴车辆转向控制系统设计及仿真

 通过对多轴转向车辆数学模型进行简化,获得某型号五轴全路面起重机的二自由度操纵动力学模型,并基于零质心侧偏角控制策略推导出各后轮转角与前轮转角及车速的函数关系.在对比例阀和转向执行机构(液压缸)进行简化的基础上,在Matlab/Simulink中建立了转向系统完整的数学模型.为克服传统PID控制器的缺点,基于Matlab模糊逻辑控制模块建立了转向系统模糊自适应PID控制器,对PID控制器各个控制参数进行在线整定,以此获得较高的控制精度.以25km/h速度下稳态回转试验对该控制器进行仿真验证.经过仿真分析后发现,该模糊控制器取得很好的效果,系统响应迅速,跟随性好,完全能满足控制需要.     

新型双控制器方案的磁悬浮止推轴承控制系统

介绍了磁悬浮止推轴承的实验系统 ,该系统经过位置传感器检测其信号 ,当位置变化时 ,系统可以通过调节电磁力的大小 ,实现闭环控制。利用线性控制原理对其系统建立了数学模型。新型双控制方案采用两个控制器 :一个是跟随控制器 ;一个是抗干扰控制器。系统的跟随性能可以单独由跟随器调节 ;系统的抗干扰性能可以单独由抗干扰控制器调节。采用新型双控制方案与 I- PD控制分别对其系统进行了仿真 ,并对其仿真结果进行了比较。对新型双控制方案的控制参数进行了整定。最后 ,给出了仿真结果及结论。     

混合动力汽车控制策略硬件在环仿真开发平台

为提高混合动力系统仿真的精度,有效开发控制策略,提出了一种硬件在环的混合动力系统实时仿真开发平台.建立了混合动力系统的动态模型,搭建了包含实车控制器的驾驶员硬件在环实时仿真平台.针对一款ISG混合动力汽车进行了仿真实验.结果表明,建立的实时仿真系统能比较准确地模拟实车特性,取得了良好的效果.     

基于内模与偏差耦合复合的舞台调速吊杆群同步控制方法

以舞台调速吊杆群高精度协调同步运行为目标,针对吊杆运行过程中易受负载扰动和电机参数摄动影响同步效果的问题,在并联同步控制的基础上,用内模控制器取代常规PI跟踪控制器,并与偏差耦合控制方法相结合,构建了基于内模与偏差耦合复合的舞台调速吊杆群同步控制方案,以内模控制增强系统的鲁棒性、位置均值偏差耦合补偿控制改善系统的精度.最后选用3组调速吊杆的同步控制对文中方法进行有效性仿真验证,结果表明,该方法在保证系统具有优良抗干扰性能的同时,较传统PI位置耦合控制具有更好的跟随性能及同步精度.     

考虑横纵向误差协调的智能汽车路径跟踪控制研究

针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于LQR与PID相结合的车辆横纵向耦合控制器。在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用PID控制策略进行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。通过MATLAB/Simulink与Carsim搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。仿真结果表明：本文所设计的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。     

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。     

基于超扭曲非奇异滑模的多电机协调控制

针对多电机控制系统存在响应性和同步性差的问题,以四轮独立驱动公铁两用车转向系统为被控对象,提出一种多永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)协同控制策略。该控制策略采用偏差耦合的电同步控制方式,对多电机转角误差进行补偿,并提出一种新型非奇异快速终端滑模函数,同时结合超扭曲算法,设计超扭曲非奇异滑模控制器,实现多台永磁同步电机协同控制。基于MATLAB/Simulink平台搭建系统的仿真模型,并基于自主研发的纯电动公铁两用车进行实车试验。试验结果表明,该超扭曲非奇异快速终端滑模控制器可有效减小转向系统控制过程中所产生的跟踪误差、同步误差及系统抖振,缩短系统的响应时间,提高系统的控制精度,达到较为理想的控制效果。     

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.     

基于变预测时域的电动汽车轨迹跟踪控制

针对在不同车速下由于车辆动力学参数改变导致轨迹跟踪的误差变大的问题,研究电动汽车自适应性轨迹跟踪控制器设计.首先,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)设计轨迹跟踪控制器,对比分析不同车速下不同预测时域对轨迹跟踪的影响;其次,通过仿真结果,发现不同车速下采用恒定预测时域,轨迹跟踪在不同速度下自适应性变差,易产生较大的跟踪误差;最后,设计了基于车速变化的变预测时域轨迹跟踪控制器.CarSim/MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,改进后的轨迹跟踪控制器在不同车速下轨迹跟踪具有良好的控制精度和稳定性.     

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

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.      

基于预测--模糊联合控制的分布式驱动车辆路径跟踪方法

为研究分布式驱动车辆（4wid）路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(Mpc-Fuzzy)的联合控策略, 缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突。采用模型预测控制设计了上层路径跟踪控制器,旨在利用模型预测“滚动优化”的优点降低跟踪误差的同时保证车辆的稳定性。下层采用模糊控制,将转向过度和转向不足量化为“方向偏差”和“位置偏差”,利用四轮转矩独立控制的优点进一步优化转矩输出,旨在降低模型预测控制器对参考模型线性化后带来的跟踪误差。为验证控制策略的可靠性,基于Carsim和Simulink.、Driving Scenario搭建联合仿真模型,将联合控制器和单运动学模型预测控制器进行对比研究。仿真结果表明联合控制器可在完成对给定路径跟踪的基础上,减少转向不足和转向过度的发生,降低了方向误差和位置误差。     

基于非仿射模型的高超声速飞行器预设性能控制器

针对高超声速飞行器非仿射模型提出预设性能控制方法,设计了一种新型预设性能函数来保证控制器的动态性能和稳态性能,通过构造误差转化函数将最初的受限系统转化为等效的不受限系统来简化控制器设计.将高超声速飞行器纵向动力学模型分解为速度和高度子系统并分别设计控制律.对于高度子系统,使用高阶跟踪微分器对误差进行估计,引入模糊函数对未知项进行逼近,避免了反演控制中的反复求导;对于速度子系统,直接根据预设性能函数设计比例积分控制器.所设计的控制律在参数不确定和干扰的情况下保证了期望的动态性能和稳态精度,同时降低了计算量.最后,通过仿真实验验证了控制器的有效性.