四轮轮毂电机电动汽车固定横摆角速度增益控制研究

基于四轮轮毂电机电动汽车,对固定横摆角速度增益控制问题进行了研究。首先在Car Sim中建立线控转向汽车模型,应用Isight软件对固定横摆角速度增益进行优化设计。根据四轮轮毂电机电动汽车四轮驱/制动力矩独立可控的优势,基于模糊PI控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器。采用驱/制动力规则分配方法对四轮驱/制动力进行合理分配;并通过Car Sim与Simulink联合仿真,选取中低车速变车速蛇形试验工况和高速双移线工况对控制方法进行了验证。结果表明:控制后汽车能够很好地跟踪期望横摆角速度,减轻驾驶员转向负担,有效地提高了汽车低速转向灵敏性、高速转向操纵稳定性和转向行驶舒适性。     

考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究

四轮独立驱动电动汽车四轮驱动力矩独立可控,在汽车控制方面相对于传统汽车具有显著优势,通过建立驾驶员不同转向特性参考模型和四轮驱动力矩控制进行考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究。基于驾驶模拟器实验,在对驾驶员转向特性进行分类和建立辨识模型的基础上,采用RBF神经网络建立了驾驶员不同转向特性的参考模型,给出了考虑驾驶员转向特性的整车控制原理,应用驾驶模拟器对所研究的控制方法进行了验证。验证结果表明:参考模型输出能够反映不同转向特性驾驶员期望的车辆响应,通过对四轮驱动力矩合理控制实现汽车跟踪驾驶员期望。     

驾驶员转向特性分类与辨识方法对比研究

针对汽车驾驶员转向特性分类与辨识问题,基于CarSim仿真平台对研究方法进行了初步探索。设计了转向工况仿真试验,采集试验数据,根据车辆最大横摆角速度,使用K-means聚类算法对驾驶员转向特性进行分类。在Matlab软件环境下分别采用学习向量量化(LVQ)神经网络、BP神经网络、支持向量机(SVM)建立驾驶员转向特性辨识模型,并对3种网络建立的辨识模型进行测试试验和比较。试验结果表明:3种辨识方法均具有较高的辨识精度,其中支持向量机方法在汽车驾驶员转向特性辨识方面具有一定的优势。     

四轮轮毂电机电动车集成控制算法实车验证

为了实车验证四轮独立驱动轮毂电机电动车驱动转向集成控制算法,开发了线控转向四轮轮毂电机驱动实验车并进行了集成控制算法实车实验。介绍了线控转向四轮轮毂电机驱动实验车部件组成和控制系统结构。根据集成控制算法验证需要,对实验车进行了转向差速功能实验和四轮独立驱动功能实验;并对基于模型预测控制理论的驱动转向集成控制算法选择方向盘角正弦输入实验进行了实车验证。实车实验结果表明:实验车具有满足集成控制实验验证所需功能;驱动转向集成控制算法够控制实车较好跟踪期望运动。     

四轮轮毂电机电动车横摆力矩参数自调整模糊控制

针对四轮轮毂电机电动车横摆力矩控制问题,进行横摆力矩参数自调整模糊控制研究,确定整车横摆力矩分层控制结构.基于参数自调整模糊控制理论设计附加横摆力矩决策控制器.利用四轮驱动力矩独立可控的优势,采用规则分配方法进行四轮驱动力分配,并通过CarSim与Matlab/Simulink联合仿真实验,选取连续正弦方向盘转角输入工况对控制方法进行验证.结果表明:四轮轮毂电机横摆力矩参数自调整模糊控制方法能够有效提高车辆行驶稳定性.