基于Elman神经网络的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定性,从而抑制了抖振现象.同时,利用Elman神经网络的时间序列预测能力构建了车轮目标滑移率预测模型,用于预估车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器包含的下一个采样时刻车轮目标滑移率,并通过粒子群优化算法实时修正车轮目标滑移率预测模型的未知权重来提高其预估精度.最后,对提出的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器的可行性和有效性进行仿真验证.     

基于快速终端滑模的汽车底盘集成控制

针对汽车主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的集成控制问题,基于快速终端滑模控制理论设计一种标定参数少和动态响应速度快的鲁棒集成控制器.首先,基于达朗贝尔原理建立包含车身侧向和横摆运动自由度的汽车动力学模型作为底盘集成控制模型.随后,基于快速终端滑模控制理论分别设计主动前轮转向控制律和直接横摆力矩控制律,并且通过汽车质心侧偏角相平面定义的平滑切换因子建立二者的切换规则,实现主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的平滑切换控制,并且将主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的主要工作区域分别控制在轮胎的线性区域和非线性区域.最后,结合车辆动力学仿真软件对所提出的鲁棒集成控制器的可行性和有效性进行验证,结果表明:所提出的底盘集成控制器可以同时兼顾汽车操纵稳定性和乘坐舒适性.     

基于快速终端滑模状态观测器 的车轮滑移率跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种基于快速终端滑模状态观测器的全状态反馈车轮滑移率跟踪控制器.首先,以车轮制动力矩导数为控制输入,建立车轮滑移率跟踪控制模型,避免车轮滑移率跟踪控制器设计过程中引入不连续项对系统稳定性和控制性能的影响.随后,利用有限时间稳定和快速终端滑模控制理论设计具有有限时间收敛特性的快速终端滑模状态观测器,实时观测未知的系统状态信息.以此为基础,采用模块化思想独立设计快速终端滑模跟踪控制律,实现车轮滑移率的连续、快速的跟踪控制.最后,结合车辆动力学仿真软件建立模型在环测试系统,仿真验证本文提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.