四轮转向汽车控制策略研究

针对四轮转向汽车比例前馈控制算法控制效果及稳定性差等缺点,在四轮转向二自由度模型基础上考虑车身的侧倾及轮胎的非线性特性,建立三自由度非线性模型。在此基础上,利用模糊规则库对PID控制器的参数进行校正,设计了改进的模糊PID控制器,并在阶跃仿真试验下,与传统的前轮转向汽车和比例前馈控制下的四轮转向汽车进行了操纵稳定性仿真对比分析。仿真结果表明：改进的模糊PID控制器控制效果更佳,操纵稳定性和行驶安全性更好。     

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.     

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.     

四轮转向汽车二次型最优控制策略研究

采用汽车的"自行车"模型,建立了四轮转向汽车的数学模型,基于二次型最优控制理论求得最优控制反馈增益,最后在MATLAB/Simulink环境下搭建仿真模型进行仿真,并与前轮转向汽车以及传统的前后轮转角成比例的四轮转向车辆进行对比分析.分析表明,基于最优控制的四轮转向车辆能够很快地将汽车的质心侧偏角降到基本为零,又能保证横摆角速度基本不变,提高汽车的行驶安全性和操纵稳定性,同时又保证了驾驶员原有的转向感觉,减轻了驾驶员的操纵难度和疲劳程度.     

基于状态反馈的四轮转向汽车最优控制

为了充分发挥四轮转向技术在改善汽车操纵稳定性方面的优势,对车辆转向的理想状态进行了分析,构建了理想转向模型.依据具有二次型性能指标的最优控制理论,以车辆转向理想模型作为跟踪目标,采用基于状态反馈和前轮前馈的控制策略,对四轮转向汽车后轮转向控制规律进行了研究,并推导了后轮转角最优控制算法.利用Matlab/Simulink工具,对所提出的后轮转向最优控制方法在不同侧重的权值下,分别与比例控制四轮转向汽车和传统的前轮转向汽车进行了动力学仿真对比.仿真结果表明:所设计的后轮转角最优控制器改善了车辆转向的瞬态与稳态响应特性,其瞬态响应的超调量减少,稳定时间缩短;侧向滑移的稳态值有所降低,从而提高了车辆转向的操纵稳定性.     

四轮转向汽车运动稳定性分析

在驾驶员-四轮转向汽车闭环操纵系统动力学模型的基础上,应用非对称特征值问题的矩阵摄动理论,给出驾驶员-四轮转向汽车闭环操纵系统运动稳定性对汽丰结构参数和四轮转向系统控制参数的灵敏度和多个参数同时变化时的摄动量,并与前轮转向汽车的结果进行了比较。仿真结果表明,本文方法可以为汽车操纵稳定性的优化设计提供理论基础。     

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.     

基于轮边电机4WID电动汽车线控转向控制策略

对电动汽车的线控转向系统结构和基于两自由度的车辆动力学模型对线控转向稳态增益不变的理想转向传动比进行了设计;同时,利用MATLAB/Simulink建立线控转向系统数学模型和主动转向控制策略。在主动转向控制中,通过理想转向传动比和模糊滑模变结构动态稳定性主动控制算法,控制补偿轮边转向电机的转角。通过正弦输入的仿真试验表明,以理想转向传动比为基础,设计的此算法能满足车辆前轮转角实时补偿的需求,进而可有效提高了汽车的行驶稳定性。     

四轮转向汽车的非线性模型及其动力方程

针对四轮转向系统建立一个实用的车辆多自由度非线性动力学模型并导出相应的动力学方程，反映实际结构的主要因素对汽车运动的影响．该模型具有更为广泛的适应性，可以用于汽车紧急机动时横向加速度较高情形下的动力分析，为车辆稳定性等方面的分析提供了更为精确的模型，该分析模型对工程实践具有指导意义。     

基于LQR的四轮转向汽车控制方法

用选定的加权系数将轮胎较大侧偏刚度和轮胎较小侧偏刚度的车辆状态方程关联起来,并应用了线性二次型最优控制理论(LQR)设计了综合考虑轮胎非线性特征的四轮转向线性二次型最优综合控制算法;用Matlab/Simulink和Carsim建立了联合仿真模型对所设计的控制算法的控制效果进行了验证. 仿真结果表明:在低附着系数路面进行车道变换行驶时,基于定轮胎侧偏刚度LQR线性控制的四轮转向汽车与前轮转向汽车相比具有更加优越的操控性能;基于非线性轮胎侧偏刚度LQR权系数控制的四轮转向汽车比定轮胎侧偏刚度LQR线性控制的四轮转向汽车要有较好的操控性能.      

线控转向稳定性控制设计

在线控转向系统中,方向盘和车轮相互独立,为车辆实现最佳的稳定性提供了很大的设计空间.本文通过Simulink和CarSim软件联合仿真建立了带有线控转向系统的车辆模型,对车辆模型进行了稳定性分析;提出了基于线控转向系统的主动安全控制算法;通过CarSim和LabVIEW联合建立的硬件在环试验平台实现了整车仿真数据与硬件台架信号的互相通信,并验证了主动安全控制算法.这为线控转向车辆稳定性的研究提供了一种新的思路和方法.     

主动悬架模糊控制研究

建立了空气主动悬架的二自由度数学模型,以此模型为基础探讨模糊控制理论在空气主动悬架控制中的应用。     

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对动态网络的拥塞问题,提出一种主动队列管理(AQM)算法·该算法基于模糊滑模控制器(FSMC)设计,适合于动态网络流量的变化·模糊控制的加入,缩短了到达时间,改善了滑模控制的抖振现象·对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络抖动,该算法具有很强的鲁棒性·仿真结果表明该方法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制、模糊控制和传统的滑模控制·     

四轮独立转向电动汽车路径跟踪预测控制

对于四轮独立转向(4WIS)电动汽车采取前后轮同时转向的策略,建立4WIS电动汽车动力学模型,得到相关的状态空间表达式,推导出线性时变路径跟踪预测模型.基于模型预测控制理论,结合约束条件和优化目标函数,将控制算法转化为标准二次规划问题,设计了4WIS路径跟踪控制器;然后利用Matlab/Carsim联合仿真平台,进行双移线工况下的仿真试验,最后验证控制算法对速度和路况的鲁棒性,分析了控制器参数对算法实时性的影响.     

基于自适应反步滑模控制的主动队列管理

针对TCP网络的拥塞控制问题,基于自适应反步滑模控制提出了一种主动队列管理算法。由于系统的不确定在实际工程中很难或根本无法事先获得,设计一个自适应律来实时适应系统不确定的值,从而消除系统不确定所带来的影响。利用此自适应律,提出一个自适应反步滑模控制器,使得系统具有较好的暂态性能和鲁棒性能。仿真结果表明,该方法对TCP网络的复杂变化具有较好的鲁棒性和较快的系统响应。     

新型三相三线制并联有源滤波器的模糊滑模控制方法

为了提高有源滤波器参考电流跟踪控制的精度,改善系统对非线性负载扰动的鲁棒性和适应性,采用一种新型的模糊滑模控制方法,设计了一种模糊滑模控制器,用于三相三线制并联有源滤波器的参考电流跟踪控制.谐波电流检测采用p-q谐波电流检测方法,能快速、准确地检测出负载电流中的谐波分量.直流侧电压采用PI控制方法实现稳定控制.Simulink仿真结果显示,与传统的滞环比较控制方法相比,所设计的新型模糊滑模控制方法能够有效地降低跟踪误差,提高有源滤波器的谐波补偿效果.     

一种新型滑模控制的有源电力滤波器

以三相三线制有源电力滤波器为研究对象,针对传统滑模控制在保证系统鲁棒性的前提下跟踪误差较大的问题,采用一种滑模控制与反推控制相结合的控制策略.首先建立并联型有源电力滤波器在αβ静止坐标系下的数学模型,然后设计反推滑模控制器,最后对其进行仿真和实验研究.仿真实验结果表明,反推滑模控制不仅使系统具有良好的鲁棒性而且有效地改善了跟踪误差.     

基于模糊滑模直接横摆力矩的车辆横摆稳定性控制

为了避免车辆发生横向失稳的风险,根据四轮独立驱动电动汽车四轮驱动/制动力矩独立可控的特点,提出了一种具有上层控制器和下层控制器两层结构的模糊滑模直接横摆力矩控制策略。上层控制器采用模糊滑模控制器计算车辆总的需求横摆力矩,并对4个车轮纵向力进行分配。下层控制器将轮胎纵向力转化为对轮胎滑动率的控制,并通过控制4个车轮的力矩使轮胎纵向力得到实现。仿真结果表明,该模糊滑模直接横摆力矩控制策略在不同的附着路面条件下都能保证车辆的横向稳定性,并能削弱传统滑模控制器造成的系统抖振。     

四轮转向与主动悬架的模型预测集成控制

针对车辆极限工况下的稳定性问题,提出一种四轮转向和主动悬架的集成控制算法。根据四轮转向单轨参考模型和主动悬架双轨模型,建立集成控制矩阵,利用模型预测算法设计集成控制器。在实车验证基础上,采用Car Sim与Matlab联合仿真,获得了转向盘鱼钩输入下的车辆横摆角速度、质心侧偏角、车身侧倾角等特性曲线,分析了该典型极限工况下车辆的稳定性控制品质。结果表明,所设计的四轮转向与主动悬架的集成控制策略能够显著的改善车辆的操纵稳定性,解决失稳问题。