基于滑模控制理论的车辆横向稳定性控制

针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时的横向稳定性控制问题,建立以车辆横向速度、横摆角速度及车身侧倾角为状态变量的3自由度非线性动力学模型.在动力学分析的基础上,探讨依靠施加各车轮不同纵向制动力而产生辅助横摆力矩的方法来提高车辆在极限工况下的操纵稳定性.考虑到作为车辆状态变量之一的质心侧偏角难以测量,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器.运用滑模控制理论,以车辆横摆角速度和质心侧偏角与相应的理想横摆角速度和质心侧偏角之差,作为车辆稳定性控制系统的两类控制输入变量,以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标建立了联合滑模控制系统,通过计算机仿真表明,该控制方法可以有效改善车辆横向稳定性.     

线控主动四轮转向汽车控制策略研究

目的 针对线控四轮转向汽车横向稳定性不足及控制鲁棒性差等问题,提出一种主动转向反馈控制策略。方法 使用Simulink搭建线控转向系统转向执行机构动力学模型,将MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,建立线控四轮转向整车模型;基于二自由度模型分析横摆角速度和质心侧偏角对汽车稳定性的影响,推导理想的横摆角速度和质心侧偏角;以横摆角速度增益恒定为依据设计理想传动比,得到期望前轮转角,以横摆角速度误差为控制量设计模糊控制器得到附加前轮转角对期望转角实时修正,实现前轮主动转向;针对横摆角速度和质心侧偏角与理想值之间的误差,加权得到稳定性控制目标;设计自适应积分滑模反馈控制策略输出后轮转角,对理想值进行跟踪,实现后轮主动转向。结果 仿真实验结果表明：所搭建的线控转向系统能够准确反映汽车动力学特性。相比无控制的机械前轮转向汽车与横摆反馈控制的四轮转向汽车,线控主动四轮转向汽车在双移线工况下将质心侧偏角控制在0值附近波动,横摆角速度跟踪误差控制在1.149 deg/s以内;在角阶跃工况下将质心侧偏角稳态值控制在0.065 deg,横摆角速度稳态值误差为0.074 deg/s。结论 线控...     

基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计

由于部分汽车状态参数无法直接通过传感器获得,为了提高这些参数的估计精度以准确判断汽车行驶过程中的状态变化,增强控制系统的鲁棒性,文中提出了基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计方法.该方法在传统卡尔曼滤波算法的基础上,采用无迹卡尔曼滤波算法对汽车质心侧偏角、横摆角速度、路面附着系数等状态参数进行估计,并运用Simulink与Carsim进行联合仿真.结果表明,无迹卡尔曼滤波算法响应快,估计精度较扩展卡尔曼滤波高,能满足车辆高级动力学控制系统的控制需要.     

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。     

质心侧偏角相图在车辆ESC系统稳定性控制的应用

通过车辆七自由度模型和Uni-tire轮胎模型,对车辆质心侧偏角相图稳定区域边界进行研究,得到边界随车速及路面摩擦因数变化的关系. 建立了基于质心侧偏角相图稳定区域的车辆电子稳定性控制系统控制方法. 通过与基于理想横摆角速度的控制方法进行比较,文中确定的质心侧偏角稳定区域边界能够对车辆稳定性控制效果进行评价,也能够对车辆轨迹进行跟随.      

分布式驱动电动方程式赛车扭矩分配策略

本文旨在提高分布式驱动电动方程式赛车在高速转弯时的操纵稳定性,提出一种基于模糊神经网络算法的驱动扭矩分配策略。首先,基于车辆二自由度模型设计质心侧偏角观测器获取实际质心侧偏角;其次,以横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,基于模糊神经网络算法设计扭矩分配控制器来控制车辆行驶状态。运用Matlab/Simulink和Carsim仿真软件建立车身稳定性控制系统的联合仿真模型,并对蛇行绕桩与双移线工况进行仿真分析和实车测试。试验结果验证了所提扭矩控制策略的可行性和有效性。     

一种车辆主动横摆力矩的神经网络控制方法

用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型．用横摆角速度与其期望值的差值建立了该问题的性能指标并设计了神经网络控制器，用该模型计算了车辆在急速转向操纵时的横摆角速度以及车辆质心的侧偏角响应，计算结果表明此时车辆的操纵稳定性得到了有效改善．最后给出了进一步研究工作所要采用的半实物仿真试验的设计。     

汽车电子稳定控制系统控制策略仿真分析

为了避免汽车在低附着路面上高速转弯或者紧急避障时易发生不稳定现象,设计了基于模糊理论和滑模理论的模糊滑模控制策略。建立车辆二自由度理想模型,选择横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,对其理想值进行计算;基于车辆运动参数对失稳状态做出分析;并对失稳状态下的车辆进行横摆力矩控制。基于等效控制法设计了积分滑模控制器,对横摆角速度和质心侧偏角的偏差采用质心侧偏角协调加权法调节比例权重,并通过模糊控制规则调节滑模控制器切换系统的切换增益大小,建立模糊滑模控制器。在MATLAB/Simulink中对控制策略进行仿真分析,仿真结果表明：在阶跃工况下,横摆角速度的稳态值与理想值仅差0.005 rad/s,质心侧偏角与理想值几乎重合,仅差0.003 rad;正弦工况下,横摆角速度超调值与理想值仅差0.04 rad/s,质心侧偏角也仅差0.008 rad。与参数自整定模糊PI控制策略相比,模糊滑模控制响应速度更快,能够较好地跟踪理想曲线,达到稳态效果更好;同时能产生更大的横摆力矩,更好地控制汽车的稳定性,验证了控制模型的正确性。     

基于Unitire侧向力模型的汽车操纵稳定性的建模和仿真*

为了进行汽车操纵稳定性建模和仿真,总结了非线性和线性Uni Ttire侧向力模型。基于平面假设,建立了考虑轮胎非线性和线性的汽车操纵稳定性二自由度模型,提出了基于线性和非线性Uni Ttire侧向力模型的操纵稳定性仿真算法。在常用车速60 km/h下,对某轿车操纵稳定性进行了仿真,获得了横摆角速度、质心侧偏角和侧向加速度的时间历程。研究结果表明,基于线性和非线性Uni Ttire侧向力模型仿真的横摆角速度、质心侧偏角和侧向加速度是不同的,研究汽车操纵稳定性应关注轮胎的非线性。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.      

双线法与横摆角速度法联合的车辆稳定性判据

车辆稳定性判据决定了车辆稳定性控制系统的介入与退出时机,是车辆稳定性控制的基础.设计了一种基于相平面法的车辆稳定性判据,在传统双线法确定的稳定区域中引入横摆角速度法确定的稳定区域,设计联合车辆稳定性判据,协调对质心侧偏角和横摆角速度的控制,并获取稳定性判据的相应阈值变化的数据库,用于在控制过程中查表获得车辆的稳定区域边界.利用质心侧偏角和横摆角速度偏离函数表征控制变量偏离参考值的程度和车辆状态相对稳定区域边界的位置.极限工况下,当车辆状态超出稳定区域边界时,车辆稳定性控制应迅速介入,控制车辆状态回到稳定区域.     

汽车质心侧偏角观测算法仿真与误差灵敏度分析

车辆质心侧偏角是汽车电子稳定性控制中最重要的状态变量之一,其估计误差直接影响动力学控制效果.为此,针对四轮驱动汽车稳定性控制系统的需要对积分法、简单动力学估计算法、广义龙贝格算法和广义卡尔曼滤波算法4种典型质心侧偏角估计算法进行仿真建模.基于2种典型工况引入变量、参数和噪声误差,分析了不同估计算法对变量、参数和噪声误差的敏感度.研究结果表明,不同估计算法对变量、参数和噪声误差的敏感度有着很大差异,在稳定性控制系统中应综合使用基于运动学和基于动力学这两种估计算法.论文的研究成果对四轮驱动电动汽车主动安全控制技术的实际应用具有工程指导意义.
     

模糊逻辑在车辆稳定性控制系统中的应用

探讨了车辆在高速转向的极限运动工况下,利用施加于各车轮不同纵向力产生的辅助横摆力矩来提高车辆动力学稳定性的基本原理.推导了七自由度整车动力学模型,建立了车辆质心侧偏角观测器,并且考虑到车辆参数和运行工况的复杂多变,设计基于模糊控制逻辑的车辆稳定性控制策略,通过控制横摆角速度和质心侧偏角可使车辆对象输出跟踪理想参考模型的输出,用Matlah/Simulink建立车辆仿真模型,对所设计的控制算法进行了数字仿真,最后利用基于dSPACE的硬件在环仿真技术,对设计控制器的性能进行了实验验证.结果表明:所设计的模糊控制器能够显著改善车辆的操纵稳定性,特别是在低附着系数路面工况下.     

基于改进LQR方法的汽车横摆稳定性控制研究

为提高极限工况下汽车行驶的横摆稳定性,提出了一种改进的LQR横摆稳定性控制方法,考虑了路面附着极限的影响。在轮胎特性处于线性区域时,以二自由度线性模型作为参考模型,其稳态横摆角速度及质心侧偏角作为理想状态,当轮胎特性处于非线性区域时,以由路面附着系数决定的横摆角速度作为理想状态。根据线性二次型调节器(LQR)理论计算出维持汽车稳定所需要施加的附加横摆力矩。最后利用所建立的七自由度非线性模型,在正弦转向输入以及单移线工况下对控制方法进行了仿真验证,结果表明所设计的算法能够合理地控制横摆角速度及质心侧偏角,提高行驶的横摆稳定性。     

基于模型预测控制的电动轮车辆横摆控制

为提高电动轮驱动车辆对不同路面的适应能力,基于模型预测控制提出一种将驱动电机的饱和输出力矩作为控制输入约束、将质心侧偏角作为输出约束的汽车横摆控制方法。建立2自由度的车辆状态空间模型作为预测模型,在线计算出跟踪理想横摆角速度所需的附加横摆力矩,通过调节相应驱动轮的驱动力来完成高效、简易的直接横摆力矩分配。将本文算法应用于四轮驱动的8自由度整车模型进行控制仿真,结果表明,该方法能够保证车辆在良好路面及湿滑路面上紧急转向和换道的操作稳定性,并能改善车辆循迹能力。     

基于模糊滑模观测器与传感器信号积分可拓融合的车辆质心侧偏角估计

车辆质心侧偏角对于车辆横向稳定状态判断具有重要作用，对质心侧偏角的高估或低估都会对稳定性控制系统产生影响. 针对目前质心侧偏角估计方法仍具有较大误差且实用性不强，提出了以降低观测误差及提高估计系统实用性为目标的方法，构建了鲁棒性较强的模糊二阶滑模观测器计算质心侧偏角观测值，同时采用惯性测量单元信号计算质心侧偏角积分值. 之后分析了两种估计方法的优缺点，对质心侧偏角观测估计值与传感器信号积分估计值进行可拓融合，以实现采用传感器信号估计对观测值进行修正. 最后通过Simulink/TruckSim仿真、硬件在环仿真，进行了质心侧偏角估计方法的验证. 在实车定圆加速测试工况中以控制效果论证了所提出方法的有效性. 研究表明所提出方法能够准确反映实际质心侧偏角状态，并且可靠性、实用性均较佳.      

基于轮胎侧偏刚度变化率的车辆质心侧偏角融合估计算法

针对车辆在高速紧急避让工况下质心侧偏角难以直接测量的问题,提出一种基于轮胎侧偏刚度变化率的质心侧偏角融合估计算法。在车辆二自由度动力学模型的基础上,提出一种轮胎侧偏刚度估计方法,构建基于改进扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法。根据质心侧偏角和车辆纵向、侧向加速度的关系,构建基于积分法的质心侧偏角估计算法;结合两种估计算法的特点,采用轮胎侧偏刚度的一阶微分表征车辆的非线性程度,设计了一种适用于不同车辆动态特性及路面条件的融合估计算法。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,该融合估计算法在不同的车辆动态特性和不同路面条件下具有良好的估计精度和实时性,对传感器信号的噪声、误差鲁棒性强。