基于横摆角速度反馈的三轮全转向电动叉车转向研究

文章以叉车二自由度线性模型为基础,结合叉车自身特点与转向要求,采用横摆角速度反馈控制策略对三轮全转向叉车进行控制研究。系统仿真输入为方向盘转角,系统输出为横摆角速度和质心侧偏角,通过横摆角速度反馈形成闭环控制,从而调节3个车轮输入转角。仿真结果表明,基于横摆角速度反馈的控制策略有效改善了三轮叉车的机动性能,提高了叉车操纵稳定性。     

线控主动四轮转向汽车控制策略研究

目的 针对线控四轮转向汽车横向稳定性不足及控制鲁棒性差等问题,提出一种主动转向反馈控制策略。方法 使用Simulink搭建线控转向系统转向执行机构动力学模型,将MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,建立线控四轮转向整车模型;基于二自由度模型分析横摆角速度和质心侧偏角对汽车稳定性的影响,推导理想的横摆角速度和质心侧偏角;以横摆角速度增益恒定为依据设计理想传动比,得到期望前轮转角,以横摆角速度误差为控制量设计模糊控制器得到附加前轮转角对期望转角实时修正,实现前轮主动转向;针对横摆角速度和质心侧偏角与理想值之间的误差,加权得到稳定性控制目标;设计自适应积分滑模反馈控制策略输出后轮转角,对理想值进行跟踪,实现后轮主动转向。结果 仿真实验结果表明：所搭建的线控转向系统能够准确反映汽车动力学特性。相比无控制的机械前轮转向汽车与横摆反馈控制的四轮转向汽车,线控主动四轮转向汽车在双移线工况下将质心侧偏角控制在0值附近波动,横摆角速度跟踪误差控制在1.149 deg/s以内;在角阶跃工况下将质心侧偏角稳态值控制在0.065 deg,横摆角速度稳态值误差为0.074 deg/s。结论 线控...     

基于稳态增益的主动转向系统可变传动比模型

分析了主动前轮转向系统双行星齿轮机构的工作原理,根据前轮转角的合成机理,分别建立了方向盘转角和叠加转角的运动学模型,通过比较单、双行星齿轮机构输出轴与输入轴的转速差,发现双行星齿轮机构比单行星齿轮机构的传动效率高,从而进一步推导出基于双行星齿轮机构的电机转角随方向盘转角及传动比的变化关系;为了改善汽车的动态转向特性及其在高速直线行驶时的抗干扰能力,以车速为输入变量,参考车辆系统稳态增益的变化范围,构建了可变传动比计算模型.MATLAB/Simulink仿真结果表明:通过该模型计算得到的转向系统角传动比能够随着汽车行驶工况灵活变化,主动调整前轮转角,提高了汽车的操纵轻便性和行驶安全性.     

智能方法在车辆操纵稳定性中的应用研究

在汽车操纵动力学研究现状的基础上,建立了线性汽车二自由度模型.在汽车以不同车速行驶时,通过方向盘角阶跃输入,运用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度与方向盘转角之间的映射关系.方向盘角阶跃输入的识别结果表明,当汽车以不同车速行驶时,这种识别汽车方向盘转角的方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快等优点.     

基于线控转向的汽车容错控制策略研究

针对转向系统失效的情况,基于执行器扭矩重新分配,提出了一种容错控制策略;根据所需车辆运动,建立双点预瞄模型,推导出期望的方向盘转角;利用二自由度汽车模型,进一步得到目标横摆角速度以及目标车身侧偏角,利用滑模控制得到所需的横摆力矩,通过扭矩分配策略实现容错控制;通过控制各个车轮执行器的输出扭矩,使汽车沿规划路径行驶;通过仿真实验,汽车的横摆角速度与期望的横摆角速度吻合度极高,提出的算法可以有效地应对线控转向汽车的转向故障,验证了针对转向失效的容错控制的有效性,有一定的工程实用性。     

基于GRNN网络车辆方向盘转角识别方法

为改善车辆的操纵安全性以及为自动转向系统和智能泊车系统的研究提供理论基础,本文给出一种新的汽车方向盘转角识别方法.建立了驾驶员—车辆闭环模型,并通过试验验证车辆模型.通过给定方向盘转角输入求解得到用于GRNN网络训练的车辆状态参数,运用GRNN网络建立以车辆状态参数来识别方向盘转角的映射模型.与RBF网络相比,GRNN神经网络具有更高的辨识精度.进行整车仿真,所建立的GRNN神经网络能较精确地识别方向盘转角并与仿真结果有较好的一致性.     

基于ARM处理器的汽车四轮转向H∞控制器的实现

为提高汽车四轮转向系统性能,以汽车二自由度模型为基础,采用前馈和反馈的组合控制,基于实时操作系统在32位ARN处理器上设计汽车的H_∞控制器．样机测试实验结果表明:在高速状态下,车体侧偏角在2°左右,侧向加速度为12 m／s2附近,横摆角速度增益保持在1．6上下;低速状态下,前后轮转角反向相差10°左右。四轮转向半径比两轮转向缩短30％左右．因此,H_∞控制器能够满足高速行驶时汽车转向的稳定性和低速行驶时的灵活性要求．     

基于CarSim的线控转向汽车理想传动比的设计研究

为设计线控转向汽车的理想转向传动比,以提高汽车转向时的操纵稳定性,基于Car Sim实车模型进行车辆特性化仿真分析,推导了实际横摆角速度增益的计算公式,以此为基础对线控转向系统的变角传动比特性进行分段研究。中低速段采用定增益法,将遗传算法与汽车操纵稳定性评价指标相结合,优化从方向盘转角到汽车响应的固定横摆角速度增益,以作为中低速段理想传动比的设计依据;中高速段提出将横摆角速度增益与侧向加速度增益按可变权重共同控制的方法设计理想转向传动比。通过Car Sim/Simulink联合仿真,选取双移线实验工况、角阶跃实验工况及稳态加速回转实验工况对控制方法进行验证。实验结果表明,基于所提出的实际横摆角速度增益,采用横摆角速度增益与侧向加速度增益相结合的方法分段设计理想传动比,能够减轻驾驶员的转向驾驶负担,提高汽车转向时的操纵稳定性。     

电动助力转向系统及系统模型分析

汽车电动助力转向系统的基本功能是利用电机产生助力力矩帮助转向 与传统的转向系统相比该系统结构简单 ,灵活性大 ,能较好地满足汽车转向性能的要求 ;在操纵舒适性、安全性、节能等方面也充分显示了其优越性 阐述电动助力转向系统的结构和基本工作原理 ,建立了以方向盘转角为输入、转向轴扭矩为输出的线性系统数学模型 ,定量分析了系统参数对转向轻便性、跟踪性的影响 ,并给出了系统控制电路框图     

基于西门子SIMOTION D的EPS试验台测控系统设计

为了能够在台架上对汽车管柱式电动助力转向器(EPS)进行测试,设计了一套基于西门子SIMOTION D的EPS试验台测控系统.试验台通过模拟汽车在行驶过程中转向时方向盘的转角以及车轮所受到的转向阻力来测试EPS的性能和参数,能够给开发人员提供相关的试验数据以便对EPS进行优化和改进,同时降低实车试验中EPS产品开发的成本以及周期.主要设计了试验台测控系统的硬件系统和软件系统,并在试验台上进行了测试实验.结果表明,该系统设计方案合理,可靠性高,达到预期目标,运行效果好.     

基于Simulink的四轮转向汽车神经网络控制策略仿真

针对汽车小转角时质心侧偏角为零,高速大转角时前轴抗侧滑的控制目标,提出一种四轮转向汽车控制策略.在Simulink环境下建立包含轮胎非线性和计及侧倾的三自由度四轮转向汽车模型,运用双隐含层BP神经网络训练得到四轮转向控制器.仿真结果表明,神经网络控制器可有效控制高速时汽车前轴滑动的趋势,并在低速到高速时使汽车质心侧偏角基本为零,控制误差低于比例转角控制策略和横摆角速度反馈控制策略.同时高速时横摆角速度响应与前轮转向汽车接近,汽车的侧向加速度和车身侧倾角稳态值比前轮转向有所降低.     

基于主动转向的车辆路径跟随广义预测控制

为了增强车辆在外界干扰存下的路径跟随性能,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的主动转向控制器来保证车辆对于路径的跟踪能力.采用受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)作为预测模型,通过带遗忘因子的最小二乘法辨识方法获得CARIMA模型参数,避免了由于车辆非线性造成的参数化建模不准确、繁琐问题.使用车辆路径侧向跟踪误差作为控制器输入,方向盘附加转角作为输出,与驾驶员方向盘转角进行综合,获得车辆方向盘最终转角.在Simulink-CarSim联合仿真环境下,验证了所设计控制器在双移线工况有强侧向风干扰时车辆对路径的跟随性能.     

车辆横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度识别方法的研究

车辆参数辨识在汽车正逆向开发及控制器设计等方面是必要前提与技术难点.目前参数的获取主要有两种方法:通过仪器测量的方法和系统辨识技术.研究了一种能够识别横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度的实验辨识方法.该方法通过汽车转向盘转角脉冲输入获得的实验数据,首先采用时域法辨识车辆横摆角速度对转向盘转角和侧向加速度对转向盘转角的传递函数,再通过非线性最小二乘法拟合传递函数中包含的横摆转动惯量和前后轮胎侧偏刚度,使所得频响特性和辨识所得频响特性误差最小,最后通过仿真验证该方法的理论可行性.所提的实验辨识获得横摆角速度和轮胎侧偏刚度参数的优点是无需特制或购买专用测量设备,尤其在实验条件受限情况下,更具有重要的工程实际意义.     

四轮转向汽车后轮转角控制因子控制效果研究

采用汽车的"自行车"模型,建立了四轮转向汽车的数学模型,在MATLAB/Simulink环境下搭建仿真模型,对四轮转向汽车的前轮转角输入控制因子和横摆角速度反馈输入控制因子对汽车操纵稳定性的影响进行了仿真分析.研究表明,两控制因子均能显著降低汽车质心侧偏角和侧向加速度,提高车辆操纵稳定性,但同时又降低了车辆的横摆角速度,降低了驾驶员的转向感觉;横摆角速度反馈输入控制因子对汽车质心侧偏角的影响还表现出了二重性,在四轮转向设计阶段应根据具体情况合理选取两控制因子.     

汽车电动助力转向控制系统的研究

研究了汽车电动助力转向控制系统的总体结构．介绍了以16位定点DSP为核心的控制器的结构特点;建立了以方向盘转角为输入和转矩信号为输出的控制系统模型;分析了控制策略中的三个关键模块：预估模块、助力控制模块以及回正模块的作用;采用B样条插值的方法设计电机助力曲线,可按照用户的要求设计任意形状的助力曲线,以满足不同车型和不同用户的要求．按照以上要求开发出了汽车电动助力转向控制器,装车试验表明,助力效果明显、手感及平稳性满足设计要求．     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

三轮全转向叉车的转向控制策略研究

文章以三轮全转向叉车转向系统的转向性能为研究对象,以线控转向系统整车二自由度模型为基础,结合叉车自身特点与转向要求,提出了前后轮等角反向转动控制、横摆角速度反馈控制2种控制策略。根据TFC20全向前移式电动叉车的实际数据,给出了基于车速、车轮转角的三轮全转向叉车转向系统性能的仿真对比分析。仿真结果表明,前后轮等角反向转动控制有效改善了传统三轮叉车机动性能,提高了叉车操纵灵活性;横摆角速度反馈控制有效改善了传统三轮叉车的横向稳定性,提高了叉车操纵稳定性。     

基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制

针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统.为了实现汽车纵横向运动之间的解耦,采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略,构造神经网络并对其进行训练,并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路,对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节,进一步提升控制系统的性能.仿真结果表明,所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性,且相比于其他的控制方法,在各种输入条件下,都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能,同时,质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内,这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性.     

基于模糊控制的三轮全转向叉车转向研究

目前对三轮全转向叉车的研究一般集中在研究车辆模型,但缺乏考虑转向规律是否符合阿克曼转向定理,也缺乏对各类工况下的叉车转向分析,尤其是负载情况下的叉车转向分析。文章以车辆的二自由度线性模型为基础进行展开研究。整车系统仿真的输入为方向盘转角,模糊控制器以质心侧偏角等于0为控制目标来控制后轮转角,同时用阿克曼转向定理来调整左前轮和右前轮转角,由此实现三轮全转向。最后通过对各种转向工况下的仿真,验证了模糊控制转向策略的有效性。     

基于线控技术的四轮转向全滑模控制

针对具有线控技术的四轮转向车辆,设计了一种全滑模控制器用于提高车辆的操纵稳定性.以前、后车轮转角作为控制输入,设计全滑模控制器使实际的质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度,通过在滑模面中加入跟踪误差积分项来消除稳态跟踪误差不为零的现象,并运用Lyapunov定理给出了全滑模控制器的稳定条件.最后通过2种车辆模型下不同工况的仿真分析,对比了传统前轮转向、常规滑模控制的四轮转向和全滑模控制的四轮转向的动力学响应,结果表明所设计的全滑模控制器不仅消除了稳态跟踪误差不为零的现象,而且提升了车辆抵抗外界干扰和系统参数摄动的鲁棒性.