汽车ABS与AFS集成控制算法

提出一种制动防抱死系统(ABS)与主动前轮转向(AFS)系统的集成控制算法.ABS采用逻辑门限值控制算法,以车轮的角加速度为主要门限、滑移率为辅助门限.AFS采用基于二自由度车辆模型建立的横摆力矩补偿前馈控制和滑模反馈控制相结合的复合控制算法.采用8自由度车辆模型验证所提出的控制算法,该模型包含“Magic Formula”轮胎模型和基于单点预瞄的驾驶员模型.在Matlab/Simulink中通过对开路面的直线制动工况和定圆弯道制动工况下的仿真来评价集成控制算法.仿真结果表明:在对开路面上ABS与AFS的集成控制能够有效地缩短制动距离,提高车辆制动过程的方向稳定性.     

半挂汽车列车AFS/DYC集成控制策略设计及验证

以追踪牵引车横摆角速度和折腰角为目标,在3自由度单轨车辆模型基础上设计了主动前轮转向/直接横摆力矩控制(AFS/DYC)的集成控制策略.基于Truck Sim与Simulink搭建车辆闭环仿真模型,进行了双移线工况和鱼钩转向工况仿真试验.仿真结果表明:附着系数为0.85、车速为105 km·h~(-1)的双移线换道操作时,在施加了集成控制的闭环系统下,车辆能够较好地跟踪参考响应,避免开环系统下的摆振现象,路径跟踪得到提升;附着系数为0.30、车速为55 km·h~(-1)的鱼钩转向时,闭环系统在该工况下运行良好,车辆顺利进入鱼钩转向,避免了在开环系统下的侧滑与折叠;所设计的AFS/DYC控制策略有效,可以改善整车的横摆稳定性.     

汽车弯道行驶经济性车速优化方法

道路曲率影响汽车的燃油经济性.以汽车弯道行驶燃油经济性为目标,提出了基于弯道曲率信息的经济性车速优化方法.通过建立BIT-TFCM瞬时燃油消耗模型和车辆动力学模型,得到单一曲率圆周道路下的稳态经济性车速.利用动态规划算法求得汽车驶入和驶离弯道两种工况下的经济性车速轨迹.Matlab/Simulink与CarSim联合仿真结果表明,与典型驾驶员弯道行驶模式相比,该算法可节油5.69%~15.91%.该技术可以明显提高传统汽车弯道行驶燃油经济性,也可为无人驾驶车辆弯道速度控制提供决策依据.      

AFS自适应汽车前大灯模糊控制系统设计

为解决汽车进入弯道时,因传统前照灯的照明角度随车行前进方向而存在弯道照明暗区的问题,基于阿克曼转向原理,在安全制动距离的基础上,计算车速、车轮偏角和车灯转角的几何关系。并在MATLAB平台创建AFS模型来进行多种路段的仿真分析,在仿真模型的基础上设计模糊控制器对其控制优化。仿真结果表明,加入模糊控制策略后的AFS能够增加系统的工作稳定性,减小过度偏角,提高前大灯的使用寿命和工作精度,超调量达到0.005°,调节时间为0.05s,得到了优良的控制效果。     

面向大型社会活动的智能交通控制策略研究

城市交通系统是由交通工具、交通路网、交通设施和交通运营管理组成的一个整体,良好的控制策略可以有效缓解道路拥堵,提高路网利用效率.为了缓解大型社会活动期间短时间交通需求激增对快速路网运营的压力,提出一种基于动态交通分配理论的智能交通控制策略.该策略以路网总运行时间最少为目标,通过宏观调节分流比例来进行优化控制,为交通控制与管理提供辅助决策依据.同时,讨论了适合模型求解的优化算法——序列二次规划算法,并针对上海快速路网特点进行仿真实验.仿真结果表明:智能交通控制策略可以有效改善路网的运行状态,减少路网的总运行时间,具有良好的实用价值.     

基于轮胎力动态估计与主动转向的新型ESP系统

车辆电子稳定系统能有效提高车辆在极限工况下的方向稳定性.针对传统直接横摆力矩控制(DYC)没有考虑轮胎附着力极限的局限,提出一种基于轮胎动力动态估计(TDE)算法的新型车辆电子稳定控制系统(ESP),在此基础上,通过主动前轮转向(AFS)协同控制,最大化利用车轮附着力.采用多元回归统计算法设计TDE控制器,采用基于统计数据的多项式拟合获得车轮附着力边界极限和最优动态滑移率上限值;采用模糊逻辑算法设计AFS控制器,补偿因附着力达到极限引起的横摆力矩不足.仿真结果表明,通过与AFS的协同控制,新型ESP能够在改善车辆的方向稳定性的同时,大幅降低车轮制动控制力,减少对车辆纵向速度的影响.     

基于改进RLM算法的横向控制过程的系统辨识

横向控制过程测量数据的稀疏性以及模型的高维性、强耦合和不确定性使得系统模型难以辨识.为快速、准确地辨识系统模型,文中提出了一种改进的递推LevenbergMarquart(RLM)算法.首先阐述了横向控制过程的二维参数化模型和辨识该模型的阶跃辨识方法,然后通过修正RLM算法的目标函数来改进RLM算法,并应用改进RLM算法实时递推辨识系统参数化模型的对位、稳态空间响应和动态响应.仿真实验与实际应用结果显示,该辨识方法不仅可以一致地辨识系统参数化模型的空间响应与动态响应,而且具有比传统RLM算法更快的收敛速度.     

基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

认知无线电网络中功率控制方法的研究

分布式功率控制是认知无线电系统常用的功率控制方法之一.将非合作博弈论的方法应用于认知无线电的功率控制上,在Goodman所提出NPG模型以及NPGP模型上来进行代价函数的改进,并提出一种新的博弈算法来实现对认知无线电系统的功率控制.该算法不仅考虑到系统用户之间的公平性,同时还考虑到认知用户之间干扰的影响,并通过理论证明了其纳什均衡的存在性与唯一性.仿真结果表明,该算法不仅能使用户发射功率降低,同时还可以使用户的效用提高,并且收敛性较好.     

汽车主动前轮转向与直接横摆力矩协调控制

为充分利用路面的纵横向附着力,改善车辆的操纵稳定性,提出基于自抗扰解耦技术的主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩(DYC)集成控制方法。基于仿真实验确定发生侧滑时的车辆前轮转向临界角,并用来划分AFS与DYC各自的工作区域。对AFS与DYC的控制进行加权,使AFS控制的退出与DYC控制的介入渐变进行。基于线性二自由度车辆模型设计了AFS与DYC的自抗扰(ADR)集成控制器。在CarSim中建立车辆模型,由Simulink的控制模型进行控制,进行了高低附着路面的双移线实验。AFS与DYC集成控制相对于AFS、DYC分别单独作用,在高附着路面,其横摆角速度最大值分别下降20%和11.8%,质心侧偏角最大值分别下降28.1%和17.9%,侧向加速度最大值分别下降26.1%和20.7%;在低附着路面,其横摆角速度最大值分别下降14.5%和13.3%,质心侧偏角最大值分别下降6.7%和1.4%,侧向加速度最大值分别下降9.7%和3.5%。实验结果表明,该文协调控制策略及集成控制方法能够提高车辆在高低附着路面行驶的稳定性。     

线控转向四轮独立驱动电动车的AFS/DYC集成控制

针对线控转向四轮独立驱动电动车的主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的集成控制问题,提出了一种基于模型预测控制的、采用分层集成控制结构的集成控制算法,设计了模型预测控制器,研究了基于二次规划的驱动力分配方法,并通过仿真实验对算法进行验证.结果表明:基于模型预测控制理论的集成控制算法能够使车辆有效地跟踪期望运动轨迹,提高车辆稳定性和主动安全性.     

基于误差补偿的AFS水平随动控制研究

AFS系统中,传感器信号采集处理、伺服电机调节机构及控制方法是影响其性能的3个主要因素。文章对AFS系统水平随动机构中步进电机的调节机构与控制方法进行了研究和设计,重点是研究其调节机构并据此建立运行步数与大灯实际偏转角度的数学模型,对控制样机的控制程序应用线性化处理及误差补偿的方法进行了算法优化设计,实现了应用模糊自适应PD控制算法对AFS水平随动执行机构的控制设计。进行仿真实验并在上海大众斯柯达昊锐车型SK-98760型前照灯总成上测试,结果表明所设计的系统具有良好的控制效果。     

蚁群自寻优滑模控制在 永磁同步直线电机的应用

本文以永磁同步直线电机(PMLSM)为研究对象,提出了基于蚁群自动寻优滑模控制策略.滑模结构对系统适应性强,蚁群算法具备较强的自学习能力,可以实现参数的自动寻优,把两者结合起来,充分发挥各自的优势,提高控制性能.首先通过理论分析建立了永磁同步直线电机的仿真模型,并基于此模型进行了算法验证,通过验证得出该算法可以有效改善直线电机控制性能,提高了系统鲁棒性.然后在永磁同步直线电机样机上进行算法验证,结果表明,算法控制效果优良,在永磁同步直线电机上具有可行性.     

智能汽车中基于视觉的道路检测与跟踪算法

提出了一个基于视觉的道路环境识别算法．该算法能实时提取图像序列中道路信息，获取车辆在道路上的位置、姿态信息，预测前方道路状况，将道路环境信息反馈给智能汽车用于其控制车辆的主动安全．首先联合摄像机内参构建了道路的三维数学模型，突破了以往一些系统将道路看作一个平面的二维模型的局限，算法利用道路标志线的颜色突变特性有效地提取道路边界，并将扩展卡尔曼滤波器与道路模型结合对道路和车体的状态进行实时跟踪分析，获取实时的道路环境信息．实验证明该算法可在直道和弯道以及标志线间断或标志线周围有干扰的各种道路中稳定地工作，在光影条件不利或前方有车的情形下算法仍具有较高的鲁棒性，能够适应多变的道路环境，提供实时有效的信息数据．     

汽车电子控制系统半实物仿真平台开发

提出了一种汽车电子控制系统半实物仿真解决方案,以捷达1.6AT轿车为对象,采用半实物仿真技术通过硬件接口电路将实际车辆与模型环境有机结合,设计开发了汽车电控系统半实物仿真平台.所设计的平台在精确采集车辆传感器信号的同时能够实现车辆与半实物仿真模型间的实时数据交换;通过平台显示系统可以直观地观察车辆电控系统的工作过程及控制原理;并可根据需要合理地改变仿真模型的参数,对不同车型和不同使用工况进行仿真.该平台不仅解决了数学仿真对现实条件过于简化、建模难度大的问题,同时也克服了实物试验费用高、周期长的弊端,可将其应用于汽车电子控制系统的开发、调试、检测和教学试验等.     

矩阵变换器驱动的永磁同步电动机电流及速度控制技术

针对矩阵变换器驱动的永磁同步电动机电流和速度控制问题,提出一种有限集模型预测控制算法.不同于传统的矩阵变换器控制方法,该算法通过使用输入滤波器成本函数和电机速度成本函数,实现直接控制瞬态和稳态条件下的输入电流,形成高动态响应,从而避免在电压瞬变期间输入滤波器电流产生不必要的振动.此外,还提出一种新的输入滤波器观测器,可以减少传感器的数量,从而增加系统的可靠性并降低成本.通过仿真及实验,对提出算法的有效性进行验证,结果表明:该算法具有动态优势.     

基于二次逼近模型的PID增益预测控制

针对传统的 PID控制和预测控制的问题 ,文章提出一种基于二次逼近模型的 PID增益预测控制 ,并阐述了该系统的结构、算法和应用特点。通过二次逼近建模的方法 ,提高了建模的算法速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的 PID相结合 ,使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性 ,并通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证     

改进的蜂群LS-SVM故障预测

为了提高基于最小二乘支持向量机的故障预测精准度,提出了AFS-ABC算法,用于组合优化LS-SVM的规则化参数C和宽度参数σ.该算法将鱼群算法AFS简化模型中人工鱼的寻优更新方法引入到蜂群算法中,以互补优势、互克不足.通过100维Ackley函数验证了该算法在优化精度和搜索速度上较AFS算法与ABC算法的优越性,并以某航空电子系统电源模块记录电压数据序列的前40个作为LS-SVM模型的训练集,后15个作为测试集,利用MAT-LAB的LS-SVM工具箱进行状态预测仿真.结果表明,AFS-ABC算法较好地改善了LS-SVM的预测精度,同时解决了局部极值和寻优结果精度低的问题.     

汽车ESP系统的控制策略及硬件在环仿真

为了提高开发效率,采用V型开发模式设计了汽车电子稳定程序的控制系统.在MATLAB/Simulink中建立了轮胎模型、车身模型和车辆参考模型,在AMESim中建立了四通道液压制动模型,并通过接口连接成汽车动力学联合仿真模型.以汽车横摆角速度为控制变量,采用模糊控制、PID控制等算法建立了控制系统.将硬件嵌入到整个仿真系统,进行硬件在环仿真试验.结果表明,实时仿真与离线仿真结果基本一致,ESP控制效果良好,提高了汽车的稳定性和安全性.