车辆线控转向系统的分数阶鲁棒控制研究

线控转向系统有别于普通车辆的机械转向机构,它是由转向电机、转向机构、转角和力矩传感器以及控制单元构成的复杂转向系统．系统性能受到参数的不确定性、未建模动态以及前轮回正力矩的影响．本文基于分数微积分理论,根据转向系统鲁棒性的设计要求,提出一种新的PI^λD^μ控制策略,保证线控转向系统在所要求的频域范围具有鲁棒性．文中通过优化方法得到PI^λD^μ控制器的五个设计参数,并用Oustaloup算法对分数阶控制器进行仿真验证,结果表明该控制方法对提高转向系统性能的鲁棒性是有效的．     

电动助力转向系统的模糊自适应PID控制

研究实时跟踪助力转向系统,针对汽车电动助力转向系统(EPS)控制的可靠性和稳定性要求,由于正常运行电机转向柱和轴运动均有滞后稳定性差的问题,在对EPS的结构和动力学性能分析的基础上,建立EPS系统仿真模型,提出模糊自适应PID控制策略.模糊自适应PID控制在系统动态过程中能实时改变PID参数,使系统不同的状态对应不同的PID参数,克服了控制参数固定不变无法实时控制EPS系统动态响应特性.仿真结果表明,在EPS中模糊自适应PID控制比常规PID控制具有更好的稳定性和可靠性,完全满足EPS的控制系统快速特性的要求.     

基于中值滤波的SBW信号处理及控制策略

线控转向(SBW)系统是发展无人驾驶模式的重要组成部分,针对线控转向系统路感电机输出的力矩如何能较好的跟踪传统转向系统目标力矩的问题,研究了转向盘转角和车速对路感力矩的影响.围绕路感电机展开,搭建了路感电机数学模型,分析了路感电机的动力特性.对电压传感器采集的电压信号采用中值滤波算法和最小二乘法做出对比处理,使路感电机进入相对稳压的状态;引入匹配路感电机的模糊PID和模糊免疫PID控制策略,并进行了仿真验证.验证结果证明免疫算法结合模糊PID控制器可以让路感模拟值更准确的跟踪目标力矩,而且具有较强的抗干扰性.表明了在正弦输入信号下,所设计的模糊免疫PID控制器模拟精度更高,帮助驾驶员获得理想的路感.     

最优PID控制器在智能人工腿中的应用

以蚁群算法为基础,提出了一种新的非线性PID控制器及其参数优化设计方法;该控制器是基于PID控制器各增益参数与误差信号之间呈现非线性关系,根据一般控制系统的阶跃响应曲线,在不同响应时间阶段PID三个增益调节参数的理想变化情况,提出根据控制信号与误差、误差变化率之间的调节规律,拟合一组增益参数的非线性函数,并利用蚁群算法搜索出一组最优的非线性PID参数,构造最优非线性PID控制器,称为AS-NLPID控制器;该控制器已被用于CIP-Ⅰ智能人工腿;仿真实验证实AS-NLPID控制器能有效地控制CIP-Ⅰ智能人工腿,并具有良好的动态和稳态性能.     

基于RBF神经网络优化的PID控制算法研究

为了更好地解决常规PID控制精度差、无自适应性、跟随性能差等问题,将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来,可以实现动态辨识,利用神经网络的学习能力,可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数,使其更加符合调节需求,从而能够提升系统的实时性以及适应性,通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号,基于Matlab软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真,验证基于RBF神经网络PID控制算法的控制性能。通过控制系统仿真结果得出结论：基于RBF神经网络PID控制算法具有响应速度快、超调小和跟随性能好、无静态偏差等优点,其控制效果明显优于常规PID控制算法。     

轨交车辆自动驾驶控制关键技术设计

针对城市轨道交通安全性、可靠性、舒适性、准点性要求,提出了一种基于多传感器融合、多参数自适应的列车自动运行系统(ATO)的控制方法.基于控制超调、旅行时间、停站精度及动态计算效率等参数,辅以预测的控制方法,设计了基于比例—积分—微分(PID)控制器的控制策略及相关参数的自适应调整方法,并通过基于实际运行参数的仿真分析,验证了相关方法的可行性和正确性.     

煤层气发动机供气系统流量控制策略研究

研究煤层供气系统稳定性优化控制问题,为消除煤层气浓度扰动对煤层气发动机空燃比控制稳定性差,以及甲烷浓度传感器信号响应存在的滞后,提出了一种煤层气发动机供气系统流量控制方案.通过供气管道优化设计与甲烷浓度传感器合理布置,减小了甲烷传感器信号响应滞后带来的不利影响.通过建立煤层气发动机供气系统流量控制模型,并分别对增量式PID和模糊PID的煤层气发动机供气系统流量控制策略进行仿真.仿真结果表明,模糊PID控制策略控制性能更好,控制效果更理想、鲁棒性更强,较好地解决了存在煤层气浓度扰动时的供气系统流量控制问题.     

基于观测器误差反馈的换热器自抗扰控制

针对换热器温度控制系统具有非线性、参数时变性、大惯性、迟滞等问题,对换热器系统进行建模,设计了基于扩张状态观测器的改进型误差反馈控制方案,在保证不牺牲控制性能的前提下进一步简化了控制方案便于调优,通过对给定不同类型温度信号进行动态仿真,结果表明算法可以实现对温度信号的精确快速跟踪.同时将效果与传统的自抗扰控制方案和PID控制对比,得出基于误差的算法系统响应速度更快、超调小、稳定性更好,另外跟踪动态信号测试结果表明,上述控制方法可达到更好的控制效果,在被控系统设定值和有不确定外扰时有更强的响应性能.     

遗传算法优化的模糊+变论域自适应模糊PID复合控制策略

针对变风量空调系统的不确定性和参数整定困难问题,提出了一种用遗传算法优化的模糊+变论域模糊PID复合控制器的新方法.该控制器由模糊控制和变论域模糊PID控制两部分组成.在系统动态阶段,采用模糊控制使其具有最优的动态性能;当系统进入稳态阶段,采用变论域自适心模糊PID控制使其具有最优的稳态性能.用遗传算法对主控制器的PID参数值进行离线优化,将其作为在线调节的初值,通过变论域的模糊推理在线调整系统的PID参数,使之具有良好的自适应能力.用模糊平滑切换保证了两种不同控制方式的平稳过渡.将提出的复合控制策略应用于变风量窄调系统的室温串级控制中,计算机仿真结果表明,该方法使系统具有良好的动、稳态性能,抗干扰和鲁棒性好.     

电动负载模拟器的重复控制器的设计

通过分析电动负载模拟器的基本结构和工作原理,建立数学模型并且分析了多余力矩产生的机理,提出一种重复控制和PID控制相结合的复合控制策略,利用重复控制改善系统的稳态特性,利用PID控制改善系统的动态特性.仿真结果表明,所采用的方控制方法能够有效地抑制多余力矩,提高了系统的稳态精度和动态性能.     

循环球电动助力转向系统控制及补偿策略

考虑循环球式转向系统内多因素的影响,设计循环球式电动助力系统的控制及补偿策略,建立循环球式电动助力转向系统模型,设计电流助力曲线,采用模糊PID控制方法,实现电机的实时控制;为了获得更好的助力力矩,补偿系统内损失,基于LuGre摩擦模型,通过观测到的系统参数,建立摩擦状态观测器,得到摩擦补偿叠加电流。使用Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真验证控制系统;通过对增加摩擦补偿策略前后的对比分析,可知所设计的电动助力转向电流控制系统能综合车辆行驶时的摩擦、车速和转向盘转角等信息,由助力执行电机产生适当的助力,更准确地实现驾驶员的驾驶意图,使得回正过程更加平稳。     

后轴双电机扭矩矢量控制研究

车辆的横摆响应受到转向系统、悬架系统、制动系统及驱动系统影响,传统车辆主要以转向输入进行主动控制,随着线控底盘的发展,ESC、后轮转向、扭矩矢量等技术逐步参与到车辆横摆的主动控制中;相对于ESC以制动力差产生横摆力矩,扭矩矢量可在不降低总驱动力的前提下产生横摆力矩,不会引起车辆的制动效应;通过后轴双电机扭矩矢量控制（TVC）产生主动横摆力矩,旨在改善车辆横摆响应,TVC采用前馈与反馈结合控制,基于二自由度车辆模型、目标稳态增益K及横摆角速度-速度修正因子K1建立目标横摆角速度;利用车辆模型逆函数计算横摆力矩前馈值,PID计算横摆力矩反馈值,总横摆力矩转换得到左右车轮纵向力调整量;纵向力调整量与驱动力分量叠加获得左右轮总纵向力;左右轮驱动力过大时可能会受到滑移率、电机扭矩等限制,为保证横摆力矩偏差在要求范围内,需要根据限制情况对左右轮纵向力进行调整;通过仿真验证,TVC可明显改变车辆横摆响应     

基于Mindstorms的四轮智能机器人实时控制系统设计

传统机器人控制系统是以辅助控制机器人转向为基准进行设计的,存在转向控制效果差的问题,为实现四轮智能机器人控制系统研发,以Mindstorms平台为基础,搭建由主控模块、传感器模块、无线通信模块、运动模块以及电源模块组成的四轮智能机器人结构。在运动控制模块中选用TMC236芯片作为电机驱动芯片,通过电路为桥臂上开关管提供控制电压;在底层控制模块中,采用PID控制器控制电机期望转角与实际转角之间差值,实现机器人转向角度控制。对软件控制策略研发中,利用嵌入式操作软件系统实现车道保持控制和避障控制功能,实现机器人自主换道功能。保证机器人自主充电情况下,测试转向控制功能,由测试结果可知,基于Mindstorms系统控制效果始终维持在98%以上,实现机器人转向精准控制。     

Controller design for electric power steering system using T-S fuzzy model approach

Pressure ripples in electric power steering （EPS） systems can be caused by the phase lag between the driver s steering torque and steer angle, the nonlinear frictions, and the disturbances from road and sensor noise especially during high-frequency maneuvers. This paper investigates the use of the robust fuzzy control method for actively reducing pressure ripples for EPS systems. Remarkable progress on steering maneuverability is achieved. The EPS dynamics is described with an eight-order nonlinear state-space model and approximated by a Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model with time-varying delays and external disturbances. A stabilization approach is then presented for nonlinear time-delay systems through fuzzy state feedback controller in parallel distributed compensation （PDC） structure. The closed-loop stability conditions of EPS system with the fuzzy controller are parameterized in terms of the linear matrix inequality （LMI） problem. Simulations and experiments using the proposed robust fuzzy controller and traditional PID controller have been carried out for EPS systems. Both the simulation and experiment results show that the proposed fuzzy controller can reduce the torque ripples and allow us to have a good steering feeling and stable driving.     

立式扭矩传感器磁场与输出电压分析

扭矩传感器是汽车电动助力转向(EPS)系统中的核心部件,基于电磁感应原理提出了一种新型扭矩传感器.介绍了传感器的结构和工作原理,运用电磁场理论推导了立式扭矩传感器的磁场计算公式和输出电压数学模型.采用Ansoft Maxwell对传感器的电磁感应系统进行了建模仿真,仿真结果表明:气隙磁场强度沿圆周方向呈类似方波分布,输出电压信号类似于正弦曲线,磁场分布和输出电压的仿真结果与理论计算吻合.     

电动汽车方向盘绝对角位置传感器的研究

方向盘±720°绝对角位置的测量是轮式驱动电动汽车转矩协调控制解决方案的关键之一.通过16位处理器dsPIC30F6010A与两片TLES012通信,设计了一种基于iGMR的+720°绝对角位置非接触式传感器,并可通过外部中断设置方向盘的回正零点.给出了该传感器的具体实现方案,包括2个从动齿轮的齿数设计,绝对角位置的计...     

基于PID神经元网络的智能车控制系统研究

研究了基于PID神经元网络的智能车多变量控制系统。智能车的转向控制与速度控制相互关联、相互影响、且都具有时变性,针对智能车在行驶时要求电机的动态响应速度要快、舵机的动态响应时间要短的特点,提出了将PID神经元网络（PIDNN）控制器及其算法应用到智能车的控制系统中来对传统PID控制进行改进。PIDNN控制系统不依赖智能车电机与舵机的数学模型,能够根据控制效果在线训练和学习,调整网络连接权重值,最终使系统的目标函数达到最小来实现智能车的精确控制。Matlab仿真测试表明,PIDNN控制系统的响应快,超调小、无静差,与传统PID控制算法相比,大大提高了智能车控制系统的性能。     

电动负载模拟器多余力矩抑制方法研究

为了解决多余力矩对电动负载模拟器强干扰,影响加载指令跟踪精度的问题,论文将基于蚁群优化的PID控制方法用于加载电机控制器的设计.首先在分析加载电机结构以及工作原理的基础上建立了电动加载系统的数学模型,并利用结构不变性原理进行前馈补偿推导;其次针对常规PID控制器无法通过变参数来应对复杂的非线性环境的问题,提出了一种基于...     

电动助力转向系统控制策略研究

本文介绍了电动助力转向系统的结构和工作原理,建立了该系统的动力学模型,进一步提出了系统的助力控制、回正控制以及动态阻尼控制策略.策略中采用了PI控制和PID控制方法,并讨论了控制器增益的变化对转向特性的影响.通过仿真分析比较,证明采用此控制策略的EPS能减轻汽车的转向操纵力,改善汽车的回正特性.