基于意图辨识的线控汽车紧急转向控制方法

针对线控转向汽车在紧急转向时,按理想转向传动比控制得到的横摆角速度动态响应慢、超调量大、稳定时间长的问题,提出了一种基于驾驶员转向意图辨识的横摆角速度反馈控制方法.该方法在正常转向时,车辆按照理想转向传动比控制;在紧急转向时,在理想转向传动比控制基础上,叠加横摆角速度反馈控制.车辆紧急转向引入驾驶员转向意图辨识环节,以判定何时叠加横摆角速度反馈控制.转向意图辨识利用多维高斯隐马尔可夫模型建模,通过离线训练参数、在线辨识识别的方式实现.实验验证结果表明:该方法能够有效降低线控汽车瞬态转向响应的超调量、减少稳定时间.     

线控制动系统的踏板力模拟研究

汽车制动踏板力感模拟是汽车线控制动系统的重要组成部分,通过对传统制动系统进行分析得出踏板力与行程之间的关系,建立一种能够模拟传统车踏板力与踏板行程关系的踏板力模拟算法。仿真结果表明,研究的控制算法能较为精确的模拟传统车踏板力与踏板行程关系,为线控制动系统中踏板力的模拟提供了依据。     

基于助力补偿的商用车动态转向系统恒力矩控制

针对商用车转向时转向盘力矩随转向盘转角及转向盘转速不断变化所造成的驾驶员疲劳问题,在应用动态转向系统的基础上提出转向盘力矩恒定控制方法。由转向盘转角和转速信息结合模糊算法计算助力电机补偿助力矩,并将该补偿助力矩与主助力矩相加共同控制助力电机产生助力。基于AMESim、Simulink与TruckSim进行联合仿真研究,以所建仿真模型为基础,通过仿真实验分析,结果表明所设计的动态转向系统控制方法实现了手力矩的恒定控制,改善了驾驶员转向时的手感,有助于减轻驾驶疲劳。     

基于电液耦合转向系统的车辆载荷变化补偿控制

商用车载荷变化范围较大,导致车辆转向阻力矩变化范围较大;所以在车辆载荷发生变化时,驾驶员所需操纵力矩将随之变化,会使同一车辆的转向操纵手感随载荷变化而不同。针对这一问题,以一种新型电液耦合转向系统为硬件基础,提出了车辆载荷变化补偿控制策略。采用理论公式及Truck Sim软件仿真的方式分析了车辆载荷变化对转向阻力矩的影响,建立两者之间的对应关系;进而设计补偿系数。利用已搭建电液耦合转向系统硬件在环实验台对所提出的控制策略进行验证.结果表明:当带有补偿控制的车辆载荷发生变化时,驾驶员施加在转向盘处手力矩变化轻微,说明控制效果较好,有效减小驾驶员转向操纵手感的变化。     

线控转向汽车横摆角速度增益优化设计

为了解决汽车线控转向系统(SBW)转向角传动比的设计问题,对SBW汽车横摆角速度增益值优化方法进行了研究。在建立整车动力学模型和驾驶员模型的基础上,从人-车闭环系统角度出发,采用汽车操纵稳定性综合评价体系中的轨迹跟踪误差评价指标、驾驶员操纵负担的评价指标、侧翻危险性评价指标和侧滑危险性评价指标并与遗传算法相结合,在典型车速下对汽车横摆角速度增益值进行了优化。试验结果表明,采用优化后横摆角速度增益值设计的SBW转向传动比可有效地提高汽车操纵性,减轻驾驶员负担。     

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。     

汽车操纵稳定性客观评价方法综述

汽车操纵稳定性评价是汽车动力学研究中最重要的研究内容之一。目前,汽车设计最终的评价、调校阶段基于主观评价,为了要在样车生产出来之前即可在虚拟样机上预测和评价汽车操纵稳定性,就需要有一套可在计算机上实施的客观评价体系。汽车操纵稳定性客观评价主观化是操纵稳定性评价指标体系的研究目的和难点,一种方法是通过线形回归方法建立主客观评价指标之间的关系,这方面的研究较多但没有形成最终统一明确的客观指标体系。本文将详细介绍汽车操纵稳定性客观评价的发展历史、评价方法、研究现状及展望,以及基于人车闭环系统中驾驶员模型的参数来评价汽车操纵稳定性的研究现状。     

基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计

针对车辆行驶过程中的车辆状态与路面附着系数估计问题,论文研究了基于双容积卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着系数估计算法,建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,基于双容积卡尔曼滤波理论设计了车辆行驶状态与路面附着系数估计器,使二者在估计过程中相互联系、形成闭环反馈,实现对车辆状态与路面附着的实时准确估计.选择典型工况,应用驾驶模拟器在环实验对双容积卡尔曼滤波估计算法进行了验证,并与双扩展卡尔曼滤波的估计算法进行对比分析.结果表明:基于双容积卡尔曼滤波的估计算法相对于基于双扩展卡尔曼滤波的估计算法更能够较准确地实现对车辆状态和路面附着系数的估计.     

模式切换的中高速重型半挂车挂车主动转向控制策略

为实现中高速不同工况下的重型半挂车稳定性控制,在建立线性变参数三自由度实时简化模型基础上,提出了基于挂车主动转向并采用模式切换的中高速重型半挂车控制策略。针对中高速重型半挂车工况变化,采用模式切换的方法实现了普通工况下的横摆、折叠和路径跟随控制以及极限工况下的侧翻控制。为实现重型半挂车中高速各工况最优控制,采用遗传粒子群算法和不同模式对应的优化目标函数,优化了控制策略权重系数。并且进行了模式切换的中高速挂车主动转向控制策略仿真研究,结果表明控制策略实现了重型半挂车从低附到高附,从普通工况到极限工况的中高速各工况良好地控制。     

基于卡尔曼滤波的车辆状态与路面附着估计

建立了采用Dugoff轮胎模型的三自由度车辆估算模型,设计了基于联邦卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计算法与基于扩展卡尔曼滤波理论的路面附着系数估计算法,使车辆状态估计与路面附着估计相互联系、闭环反馈、同时进行.选择典型工况,应用Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真实验对车辆状态算法和路面附着估计算法进行了验证.结果表明:文中算法能够实现对车辆状态及路面附着系数的准确估计.