汽车ABS虚拟样机仿真与制动性能的研究

对汽车ABS制动系统进行了虚拟样机仿真研究.采用滑移率为控制参数,应用MATLAB与ADAMS联合仿真,实现了ABS的实时控制功能.在同一虚拟样机模型的基础上,进行了车速与制动距离的仿真,结果表明,汽车制动前的速度与制动距离呈二次函数关系.讨论了三、四控制通道控制对汽车的制动方向稳定性和制动距离的影响:紧急制动时,四通道独立进行制动压力控制的ABS系统可获得最短的制动距离,而三通道前轮独立控制后轮低选控制的ABS系统制动距离相对来说要大;但在不对称路面上紧急制动时,三通道控制的汽车偏转力矩较小,方向稳定性更好.     

基于模糊控制的磁流变减振器半主动悬架系统仿真分析

汽车悬架是汽车车身与车轮间连接的装置,它能够有效减少路面不平坦带来的振动。为了改善汽车行驶时的平顺性和操作系统的稳定性,针对汽车1/4半主动悬架模型,采用模糊控制方法,利用MATLAB/Simulink研究了不同车速及路面等级对控制系统的影响。结果表明:模糊控制能够减小路面不平坦引起的汽车悬架振动,提高行驶安全性、驾驶稳定性和乘坐舒适性。     

重型汽车横摆稳定性的差动制动模糊控制方法

针对重型汽车研究了横摆稳定性差动制动模糊控制方法,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标,利用差动制动产生适当的横摆力矩,提高车辆的横摆稳定性。根据具体车型建立了重型汽车的虚拟样机整车模型,并利用Matlab/Simulink搭建了差动制动模糊控制系统,通过ADAMS-Matlab联合仿真分析了不同车速、制动减速度、路面附着系数和转弯半径下的车辆响应。结果显示,应用差动制动模糊控制方法,在各种工况下均能使车辆的横摆角速度、质心侧偏角和侧向加速度明显减小,且制动减速度、转弯半径越大控制效果越明显,在低路面附着系数下也能达到明显的控制效果,表明该方法可有效提高重型汽车在转向操纵下的横摆稳定性。     

基于模糊控制的光伏发电最大功率点跟踪

光伏电池的输出特性随负载及外界环境的变化而变化,采用最大功率点跟踪电路可充分发挥光伏器件的效能。根据常用光伏发电系统控制的优缺点及最大功率点跟踪的基本原理,本文提出了基于模糊控制具有在线参数调整的自适应占空比扰动法。当外界环境变化时,仿真结果显示系统能够很好的跟踪此变化,使系统始终工作在最大功率点附近,具有很好的稳定性。     

引入预测控制理论的汽车ABS模糊控制仿真研究

建立了汽车动力学模型、轮胎模型、制动器模型和控制系统模型。在此基础上,引入预测控制理论,对汽车ABS系统进行了模糊控制仿真研究。     

传统PID控制与模糊控制方法的仿真比较研究

利用了Matlab仿真软件,分别将传统PID控制与模糊PID控制应用于交流伺服系统的控制中,并作了比较研究。仿真实验的结果表明,采用模糊PID控制器的系统能克服传统PID控制器的局限性,具有较高的控制精度,较好的动态品质,较强的鲁棒性。     

基于ADAMS的虚拟样机技术研究综述

虚拟样机技术作为新兴的产品开发设计方法,不但可以缩短新产品的开发周期,大大简化复杂机械系统设计;而且还可以提高产品的设计质量,降低研发成本。本文阐述了虚拟样机技术的概念、技术特点以及体系结构,也介绍了基于ADAMS的虚拟样机的设计流程。     

基于Matlab的虚拟飞行仿真系统设计与实现

在V-RealmBuilder中建立飞行环境,并创建各飞行参数所对应的节点,将生成的文件导入VR-Sink模块,再将控制模块与VR-Sink连接起来实现虚拟飞行仿真系统的设计.     

ABS技术在重型载货汽车上应用与发展

随着中国运输业和重型载货汽车工业的快速发展,用户对重型载货汽车行驶时的制动性能、安全性能的要求也越来越高。ABS技术的应用能够使重型汽车在紧急制动过程中对被车轮的制动压力进行自适应调节,防止被控车轮发生制动抱死,从而大大缩短汽车制动距离及提高转向可操作性。     

基于虚拟样机的空间机器人机电一体化技术研究

对于空间机器人这个控制系统和机械系统都相当复杂的模型进行仿真分析,用ADAMS和MATLAB相结合,令ADAMS分管机械系统部分,MATLAB分管控制系统部分,充分发挥二者优势,建立机电一体化仿真模型,能更好的体现仿真试验的优势所在。本文以一两杆机械臂为例设计了基于ADAMS-MATLAB的空间机械臂机电一体化仿真系统。     

非线性模型预测直接转矩和ASR/ABS控制的电动汽车纵向稳定性

为了解决电动汽车在加速和制动过程中容易发生滑移和抖动、不能满足稳定性和舒适性的要求,提出了一种基于主从式非线性模型预测(nonlinear model prediction,NMP)直接转矩控制(direct torque controt,DTC)的电动汽车鲁棒控制策略。采用双电机-单控制器主从式驱动模型,基于模糊逻辑控制器,在线确定权重因子的精确值,生成优化电动汽车驱动决策的最优切换状态,保证电机速度的精确跟踪。结合NMP-DTC电机控制方法,设计了一种模糊逻辑ASR/ABS控制器,以角加速度变化和滑移率变化为输入,以补偿转矩为输出变量,根据道路特性的变化提供补偿转矩,保证电动汽车行驶在最佳滑移率范围内,提高行驶的稳定性。基于MATLAB/Simulink进行变负载转矩电机跟踪和汽车纵向稳定性仿真,与参考速度进行对比分析。结果表明,所提出的主从式NMP-DTC的电动汽车ASR/ABS控制,在变负载下不仅电机跟踪轨迹误差降低,而且可保证在加速和制动过程中车辆的纵向稳定性控制。     

ABS四轮车辆的Matlab/Simulink建模与仿真

建立了一种四轮车辆制动防抱死系统(ABS)的车辆模型、轮胎模型、路面状况模型和轮速传感器模型，嵌入了气压制动系统和ABS控制逻辑模拟；采用Matlab／Simulink模拟了汽车在直线制动，转弯制动和不同附着系数路面制动的运动状态，为ABS产品的开发提供了依据．     

基于模糊PID模型的无刷直流电机转速控制

摘要：无刷直流电机（BLDCM）是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统,采用传统的PID控制很难实现无静差控制。本文针对无刷直流电机（BLDCM）提出了一种基于PID模型的转速控制方案,利用无刷直流电机的电压与转矩转速方程,通过调节PID参数来实现转速控制,采用模糊原理对PID参数进行模糊化,根据电机参数的变化,对PID参数进行在线调整,取得了高精度的转速控制。仿真和实验结果表明,采用本文提出的模糊PID控制方法控制无刷直流电机,能够实现响应速度快、无超调、控制精度高,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,动、静态性能均优于传统的PID控制和单纯的模糊控制。     

汽车后栏板举升机构的虚拟样机仿真

在建立后栏板举升机构虚拟样机的基础上,利用ADAMS软件对车用后栏板举升机构进行了运动和动力仿真;得到了后栏板举升机构在运动过程中栏板中心点的坐标变化规律和速度时间曲线,并给出了描述栏板中心点坐标变化和速度时间规律的经验公式,为分析此类机构的运动提供了简便方法。     

汽车半主动悬架系统模糊控制仿真研究

建立了某型客车的1/4车体两自由度悬架模型,设计了双输入单输出的模糊控制器,在Matlab/Simulink环境下以滤波白噪声作为随机路面输入信号对客车半主动悬架模型进行了仿真研究。研究结果表明,与被动悬架相比较,基于模糊控制的半主动悬架能有效降低车身垂向加速度,使车辆平顺性有一定程度的提高,但在减小轮胎动载荷及悬架动挠度方面效果不明显,有待与其它控制方法组合对悬架系统进行联合控制,以取得更佳的振动控制效果。     

基于Matlab的模糊PID调速系统的设计与仿真

针对异步电动机调速系统的非线性和结构参数易变等特点,将模糊控制和PID控制的简便性、灵活性结合起来,设计了模糊PID调速系统的双闭环模糊控制仿真模型,建立了基于Matlab Simulink的系统仿真模型,并对模型进行了多方面性能的仿真研究。仿真结果表明,该模糊控制系统仿真模型具有良好的给定适应性、鲁棒性;并且提高了非线性系统的动、静态特性,使系统获得了较好的性能。     

基于Matlab的模糊PID调速系统的设计与仿真

针对异步电动机调速系统的非线性和结构参数易变等特点,将模糊控制和PID控制的简便性、灵活性结合起来,设计了模糊PID调速系统的双闭环模糊控制仿真模型,建立了基于Matlab Simulink的系统仿真模型,并对模型进行了多方面性能的仿真研究。仿真结果表明,该模糊控制系统仿真模型具有良好的给定适应性、鲁棒性;并且提高了非线性系统的动、静态特性,使系统获得了较好的性能。     

基于AMESim和Matlab/Simulink联合仿真的模糊PID控制气动伺服系统研究

在AMESim中建立气动伺服阀控非对称缸的系统模型。以S函数的形式导入到Simulink中的模糊PID控制系统模型中,进行AMESim和Matlab/Simulink联合仿真研究。与无PID控制的同一系统的AMESim仿真结果进行对比分析,模糊PID控制改善气动伺服系统的响应性能。     

基于三维模糊控制的车辆自适应巡航间距策略

为使纯电动汽车自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)系统更好地适应复杂多变的行车环境,提出了一种基于三维模糊控制的ACC间距策略。设计了一种双纵向比例-积分-微分(proportion intergration differentiation, PID)控制器作为上层控制获得期望加速度;建立了车辆逆纵向动力学及电机模型计算电机输出转矩与制动压力,实现ACC系统下层控制。通过Simulink与Carsim联合仿真开展前车急加速、前车插入及平稳跟车工况试验,并与经典二维模糊控制进行对比。结果表明,所设计的间距策略能在安全间距下较好地跟踪前车,对各工况具备良好的适应性。