分布式驱动电动汽车构型综述

分布式驱动电动汽车主要结构特征是将驱动电机直接安装在驱动轮内或者驱动轮附近,具有驱动传动链短、传动效率高、结构紧凑等突出优点。电动机即是汽车信息单元,同样也是快速反应的控制执行单元,通过独立控制电动机驱／制动转矩容易实现多种动力学控制功能。本文引入了一种分布式驱动汽车的分类方法,系统介绍分布式驱动系统的架构、性能指标.     

基于激光雷达的无人车路面附着系数估计

为获取无人驾驶决策规划和运动控制所需的路面附着系数,基于不同路面材质的激光雷达反射强度差异,设计了一种路面附着系数概率估计模型.首先,通过3σ(σ为标准差)准则进行地面激光点云的粗提取;然后,基于主成分分析法对粗提取的地面点云进行细提取;接着,利用期望最大法对地面点云的反射强度进行主成分提取,滤除噪声,获得地面点云的反射强度分布特征;最后,依据5种典型路面数据库,结合联合概率的思想,实现路面附着系数估计.     

基于TRIZ理论的实体与空间研究

TRIZ理论作为具有通论意义的设计方法和理论工具,广泛应用于各种人为事物领域.本篇介绍了TRIZ理论的核心思想、主要内容和应用情况,并在实体与空间的涵义研究上取得一定认识后,通过应用该理论的发明创造原理,对实体与空间的物质形式构成进行研究,并最终给出一种具有普遍意义的创新设计思路.     

基于激光反射强度特征的智能汽车路面估计方法

为了提升智能汽车行驶安全性，适应高速、大侧偏等极限工况应用场景，轮胎-路面附着系数峰值估计技术越来越受到汽车主动安全控制领域研究的关注。提出了一种基于激光雷达的路面估计方法：基于极大似然估计方法求解了结构化道路常见类型路面的激光雷达反射强度分布模型参数，并依此建立典型路面数据库；利用Kullback-Leibler散度表征反射强度分布相似度，结合所建立的路面数据库辨识路面类型，然后映射出对应的峰值附着系数估计值。试验结果表明，提出的轮胎-路面附着系数峰值估计方法的准确率达到90%以上，能够灵敏地检测出路面突变现象，且对白天和夜晚不同的光照条件具有鲁棒性。     

考虑主、轮缸液压力差异的制动增强控制

现有电子液压制动系统（EHB）在常规制动工况下均是以主缸液压力传感器为反馈进行液压力控制,而忽略了主、轮缸液压力的差异性对制动控制带来的影响。针对此,首先通过电磁阀测试台架测试了液压控制单元（HCU）增压阀在全开工况下的正、反向的压差流量特性。之后,通过制动测试台架测试了轮缸压力体积（PV）特性,建立了非极限工况下的主、轮缸液压力的动态模型,并通过试验数据验证了模型的准确性。将由上述模型估计的轮缸液压力作为反馈,替换原始的主缸液压力传感器信号,引入到EHB的液压力控制算法中,而并不改变原控制算法。基于经典控制理论,分析了该新控制系统的快速性和稳定性。最后进行了液压力控制的实车试验,结果表明,在相同的目标阶跃工况下,相比于主缸液压力反馈控制,所提出的新控制系统可将轮缸液压力及制动减速度的响应速度提高12 %左右,从而缩短紧急制动工况下的制动距离。此外,由于估算的轮缸液压力比主缸液压力更加平稳且没有超调,新控制系统在快速建压过程中运行更加平稳,显著提升噪声、振动与声振粗糙度（NVH）性能。最后,多工况下的实车试验表明新控制系统是稳定的。     

基于颤振补偿的集成式电子液压制动系统控制

基于试验,分析了集成式电子液压制动(I-EHB)系统的特性,并提出了利用颤振进行摩擦力补偿.建立了系统数学模型,并进行了试验验证.结果表明:进行颤振补偿后,摩擦爬行现象消失,系统的线性度提高,同时增减压转换过程中的死区现象消失;系统截止频率从4.5Hz提升到7.0Hz,提高了55.6%;系统对于不同信号的跟踪性能分别提高30.9%,59.3%和47.6%.     

基于分段递推最小二乘估计的汽车质量辨识试验

基于电动轮驱动电动汽车平台道路试验,对一种新的汽车质量辨识算法进行了研究.该方法根据加速度传感器能够测量沿测量轴的重力分量的特点,排除了坡度对质量辨识的影响;根据加速度分段方法,分别利用两段递推最小二乘算法得到行驶阻力及质量的估计值.在电动轮驱动电动汽车平台上分别进行了沥青、塑胶及碎石路面上以及坡道上的试验,分析了行驶阻力与质量辨识的误差与收敛情况,并针对几种特殊工况对算法进行适应性改进.试验结果显示,不同质量及道路状态下的估计误差均在2.5%以下,表明所设计的辨识算法具有很高的估计精度,具有良好的工程应用价值.     

考虑线控转向非线性和不确定性的转向角控制

研究了线控转向系统的转向轮转角跟踪控制.控制算法的设计建立在对轮胎回正力矩的非线性特性以及系统参数不确定性进行分析的基础上,并考虑了执行器力矩受限的情况.基于一种条件积分方法,设计前馈加抗积分饱和的状态反馈控制算法来获得期望的转向轮转角.根据非线性控制理论,通过建立李雅普诺夫函数,证明线控转向控制系统的渐进稳定.最后,通过实车试验证明控制算法能够有效实现转向轮转角的精确跟踪控制.     

基于线控制动系统的车辆横摆稳定性优化控制

对带有线控制动系统(brake by wire,BBW)的车辆进行研究,提出了一种横摆稳定性优化控制策略.以二自由度单轨车辆模型为参考模型,利用比例-积分(proportionalintegral,PI)控制算法求出附加横摆力矩.由所计算出的车辆附加横摆力矩、方向盘转角来识别驾驶员转向意图和车辆实际行驶特性,通过广义逆法和数学归划法相结合的方法将附加横摆力矩分配到作用车轮上,由线控制动系统采用主缸定频调压法对各轮缸的目标液压力进行跟踪控制.硬件在环试验结果表明,该控制策略能够有效地保证车辆在高附和低附路面工况下的横摆稳定性.     

分布式驱动电动汽车操纵性改善控制策略设计

根据分布式电动汽车各轮驱动/制动转矩独立精确可控的特点,设计了一种改善车辆操纵性能的控制策略.根据不同车速下理想的助力特性曲线设计了差动助力转向控制策略以改善转向轻便性,根据优化的横摆角速度参考模型设计了转矩矢量分配控制策略以改善操纵灵敏性,最后利用纵向力分配算法将两者结合形成差动助力转向/转矩矢量分配联合控制策略.实车试验结果表明,操纵性改善控制策略在保证驾驶员路感信息的前提下明显减小了转向盘转矩,减小了转向盘转角,降低了驾驶员操纵负担.明显提高了整车横摆角速度响应,有效地抑制了车辆的加速不足转向特性,显著地改善了分布式驱动电动汽车的操纵性能.