四缸汽油发动机点火正时控制策略与仿真研究

以某型汽油发动机为原型机,在GT-Power软件中搭建仿真模型.仿真结果表明,仿真模型在输出功率、力矩上与原型机误差在3%以内.以该模型为基准,仿真分析点火提前角对输出功率、力矩的影响,以及不同工况对发动机输出性能的影响.并以输出力矩为优化目标,以输出力矩变化量、上一采样时刻点火提前角变化量为模糊控制算法输入,以当前点火提前角变化量为模糊控制算法输出,采用模糊控制算法寻找输出力矩极大值点的点火提前角.采用GT-Power和Simulink联合仿真,仿真实验结果表明,该控制策略修正了点火提前角,提高了发动机的输出力矩,且具有快速、稳定、精度高的特性.     

基于磁流变阻尼器的汽车半主动悬架的神经模糊控制

为了抑制由路面不平引起的车辆振动,该文采用磁流变(MR)阻尼器和神经模糊控制算法实现对车辆悬架系统的半主动控制,并在四分之一汽车的两自由度模型上进行了仿真计算.采用的神经模糊控制器能通过反馈的车身加速度,经过计算输出一个恰当的电压到MR阻尼器实时连续地改变其阻尼特性,实现对车辆悬架系统半主动振动控制.仿真结果表明:和被动悬架相比,基于MR阻尼器和神经模糊控制算法的半主动悬架系统对由路面不平引起的车辆振动有明显的控制效果,具有良好的应用前景.     

基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制设计

针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案.采用Michael等人提出的车辆系统动力学模型,通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果 显示,本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题,并且该控制方法 可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶,具有很好的鲁棒性.     

基于模糊控制的综合传动车辆动态性能仿真

为研究综合传动车辆的动态性能,以综合传动的组成和工作原理为基础,分析了换挡过程,建立了整车系统的动力学模型和各组成部分的数学模型,采用模块化的建模方法和图形化建模工具,建立了系统的仿真模型。基于模糊控制理论,建立了车辆行驶过程的模糊换挡控制系统。并对直驶起步加速换挡工况进行了仿真。仿真结果能够较好地描述车辆的动态性能,表明了所建立的仿真模型和模糊换挡控制规律的正确性和有效性,从而为车辆的设计和性能预测奠定了基础。     

城市交通流协调模糊控制模型

针对交通路口拥堵问题,提出基于神经网络与协调模糊控制相结合的数学模型。该模型首先通过BP神经网络输出各种路况信息,然后将这些信息以模糊隶属函数表示,进而通过模糊推理控制规则推导出控制策略。与已有模型相比,该模型采用OBD设备,能够实时捕捉车辆信息,而且考虑较多的路况信息,更符合实际情况。仿真结果表明,该模型能通过动态分配信号灯时间,有效降低交通路口拥堵风险。     

馈能悬架变论域模糊控制

根据汽车系统动力学和电机学理论,建立了车辆悬架模型和控制电路模型,将变论域模糊控制应用到电磁馈能式主动悬架,对电路进行PD控制以确保实际控制力与理想控制力的一致性,提出自供能效率作为馈能型主动悬架的评价指标,并进行分析计算.利用MATLAB/Simulink软件仿真,以滤波高斯白噪声为路面输入,结果显示,采用PD控制后的电路,输出的实际主动控制力和理想主动控制力基本一致;采用变论域模糊控制的馈能悬架车辆乘坐舒适性得以提高;且能获得超过11%的自供能效率.     

基于模糊理论的交叉路口控制策略

本文针对当前出现的单交叉路口车辆拥堵隐患,采用模糊控制方法,以车辆延迟时间最少为优化目标建立模型,对信号相位和相位通行时间进行优化,根据实测数据进行仿真研究,并对其有效性进行了验证。仿真结果表明,这种信号控制方案能使单交叉路口交通流量总体趋于平衡,有效地缩短车辆保障的延误时间。     

模糊逻辑在车辆稳定性控制系统中的应用

探讨了车辆在高速转向的极限运动工况下,利用施加于各车轮不同纵向力产生的辅助横摆力矩来提高车辆动力学稳定性的基本原理.推导了七自由度整车动力学模型,建立了车辆质心侧偏角观测器,并且考虑到车辆参数和运行工况的复杂多变,设计基于模糊控制逻辑的车辆稳定性控制策略,通过控制横摆角速度和质心侧偏角可使车辆对象输出跟踪理想参考模型的输出,用Matlah/Simulink建立车辆仿真模型,对所设计的控制算法进行了数字仿真,最后利用基于dSPACE的硬件在环仿真技术,对设计控制器的性能进行了实验验证.结果表明:所设计的模糊控制器能够显著改善车辆的操纵稳定性,特别是在低附着系数路面工况下.     

纯电动汽车坡道行驶驱动转矩优化控制策略

针对纯电动汽车坡道行驶过程中转矩不足的问题,基于模糊控制算法,提出一种以道路坡度、加速踏板变化率为输入,驱动转矩为输出的优化转矩控制策略.为了有效识别道路真实坡度,采用坡度识别算法进行道路真实坡度的识别.在Matlab/Simulink中建立车辆模型和控制算法模型进行了仿真分析,采用4％的坡道工况对车辆上坡加速性能进行仿真分析,对比了2种控制策略下的车速.结果表明:优化转矩控制策略能够更好地识别和响应驾驶意图;在优化转矩控制策略中,车速为0～50 km·h-1的上坡加速时间为10.65 s,比基准转矩控制策略降低了11.62％,车速为50～80 km·h-1的上坡加速时间为8.60 s,比基准转矩控制策略降低了14.85％;该策略能够有效提高车辆的上坡加速性能和经济性.     

燃料电池客车动力系统建模与能量管理策略研究

基于ADVISOR进行二次开发,建立了燃料电池客车整车前向仿真模型.基于模糊控制方法制定了能量管理策略;为提升燃料电池耐久性,对模糊控制进行改进,提出改进后的模糊控制能量管理策略.中国典型城市工况下的仿真结果表明,改进后的模糊控制能量管理策略在车辆经济性和燃料电池耐久性方面均优于功率跟随式能量管理策略.