基于目标控制器的四轮驱动汽车沙地牵引力控制系统

针对车辆在实际沙地上行驶的特点,应用将PI控制与门限控制联合起来的控制方法设计了沙地牵引力控制油门控制系统。在某沙矿场的沙地上进行了基于目标控制器的汽车直线行驶牵引力控制实车道路试验。试验结果表明:采用PI控制和门限控制建立的油门控制系统能够消除驱动轮的过度滑转,防止驱动车轮在沙地上下陷,从而减小汽车行驶的推土阻力,提高汽车在沙地上的通过性和牵引性。     

汽车牵引力控制系统的控制方法

将逻辑门限、PID、模糊以及神经网络等控制方法应用于牵引力控制系统,建立了油门位置控制器和驱动轮制动控制器。采用计算机仿真方法对各控制方案进行了比较分析。结果表明:油门控制采用神经PI、制动控制采用逻辑门限方法最实用。     

基于摊铺机滑转率的研究

结合PID控制精度高和模糊控制鲁棒性强的优点,采用了将PID控制算法和模糊控制算法相结合的模糊-PID控制算法.在建立了轮式摊铺机系统模型的基础上,以滑转率为调节对象,设计了以发动机油门为控制对象的模糊PID控制器.并用MATLAB/Simulink软件对其进行了仿真.仿真结果表明模糊PID控制性能优于单一的模糊控制,并能有效的抑制摊铺机的过度滑转,保证了摊铺质量.     

核电站冷却剂平均温度系统的模糊PI并行控制研究

为了对冷却剂平均温度控制系统进行优化,设计了模糊PI并行控制器。研究了控制棒（R棒）棒速输入下的冷却剂平均温度特性并基于棒速进行控制器的设计。为了优化控制品质以及减少调节时间,引入先进控制算法进行控制方案的优化。根据秦山二期核电站相关数据建立冷却剂平均温度被控对象模型,采用模糊控制与PI控制并行切换的方法,以弥补模糊控制在被控量小范围变化下精度不高以及PI控制难以提升控制速度的缺陷。最后与传统PI控制效果进行了比较,结果表明,所提的冷却剂平均温度模糊PI并行控制系统响应速度更快,具有良好的控制性能。     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

基于AD5435的永磁同步电机矢量控制系统仿真

为了提高永磁同步电机在负载突变时的鲁棒性和自适应性,通过结合模糊控制理论对系统PI控制参数进行优化.结合AD5435实时仿真系统与Matlab/Simulink构建半实物仿真平台,在此平台上搭建永磁同步电机矢量控制系统模型并进行模糊PI控制算法的验证.实验结果表明:无论是在系统上升时间、抗干扰能力还是系统跟随性能上,模糊PI控制算法较传统PI算法具有更好的表现;AD5435在很大程度上提高了模型仿真速度并体现了控制方法在实际应用中的控制效果.     

正交实验法在模糊控制系统中的应用

以模糊控制洗衣机为例 ,介绍了一种正交实验法在模糊控制系统中的应用方法 .通过对正交实验结果的数据进行处理 ,分析模糊控制系统输入量与输出量的对应关系 ,确定模糊控制系统的结构 ,在此基础上进一步确定控制方法     

直流无刷电机位置跟踪的模糊PID控制

为了设计高精度的直流无刷电机伺服控制系统,性能优良的位置跟踪控制器是其重要保障.基于直流无刷电机的工作原理.运用Matlab/Simulink建立其自动位置跟踪控制系统的计算机仿真模型,系统的电流和速度环采用PI控制,结合PID控制和模糊控制设计了系统位置环的模糊PID控制器.数字仿真结果表明,模糊PID控制的动静态特性优于传统单一的PID控制,论文的研究工作对设计性能优良的直流无刷电机控制器具有借鉴意义.     

直流调速系统的模糊控制及仿真研究

文章在直流调速系统的基础上,采用模糊自调整PI参数的控制策略进行直流调速系统设计。给出了模糊控制规则和PI参数的确定方法,同时用MATLAB/Simulink仿真工具箱建立了整个系统的模型。仿真结果表明,采用模糊PI控制的直流双闭环调速系统具有高质量的调速性能,达到了较好的效果。     

参数自整定模糊PI控制系统的仿真与建模

论述了永磁同步电机(PMSM)系统的双闭环控制系统.为了观察模型的高效性和快速性,速度环采用模糊PI控制,电流环采用滞环电流控制.通过模糊控制规则,可以自动整定PI参数,从而提高了系统的动态响应,消除了系统的稳态误差.仿真结果表明:该方法响应快、无超调、鲁棒性强,较传统PI控制具有更好的动、静态特性.     

四轮驱动汽车牵引力控制系统研究

在确定四轮驱动汽车牵引力控制系统硬件方案和控制策略的基础上,设计了控制软件及控制系统;建立了四轮驱动汽车加速过程的数学模型;对弱附着地面、分离路面及松散沙地上的牵引力控制过程进行了仿真模拟。结果表明:牵引力控制系统能有效抑制驱动轮过度滑转。     

模糊控制在四轮牵引力控制系统中的应用

针对四轮驱动汽车,应用模糊理论设计了牵引力控制系统的油门控制器和制动控制器。建立了基于Matlab/Simulink的硬件在环开发平台,并选择分离路面和棋盘路面两种工况进行了硬件在环试验。结果表明,所设计的控制器能有效地消除驱动轮过度滑转,从而提高了车辆的牵引性能,且在路面条件突变时具有较强的适应性。     

基于模型预测的车辆稳定控制

利用三自由度车辆模型设计了模型预测控制器,发动机力矩PI控制器和制动力矩模糊控制器。并针对制动单移线转向行驶典型工况进行了仿真验证,结果表明,所设计的车辆稳定性控制器具有良好的控制效果,能够明显的改善车辆操纵稳定性;开发的制动力矩算法能够充分利用各个车轮的制动力,使得在发动机力矩改变和主动制动压力等输入都较小的情况下,获得较好车辆操纵稳定性。     

基于神经网络的参数自调整车辆牵引力控制算法

应用神经网络方法设计了牵引力控制系统的油门位置和制动压力增量PI控制器参数在线自调整算法,介绍了调试控制算法的硬件在环试验台,采用硬件在环试验的研究方法完成了参数自调整牵引力控制算法的调试。试验结果表明:参数自调整牵引力控制算法能将驱动轮控制在目标滑转状态,并有良好的鲁棒性。     

基于配备取力器的越野车牵引力控制方法

主要分析了带取力器的特种越野车牵引力控制方法,提出了在低附着系数路面上依靠调节离合器、轴间差速器和制动器的牵引力控制策略。建立了包括离合器在内的全时四驱特种越野车模型,应用MATLAB建立了软件在环仿真平台。对仿真结果进行分析表明:所提出的带取力器的特种越野车牵引力控制方法能够在不调节发动机油门的情况下使发生过度滑转的车轮的滑转率控制在最佳值范围内,从而使车辆快速通过低附着路面区域。     

车辆纵向加速度自抗扰控制研究

使用自抗扰控制(ADRC)方法对车辆纵向加速度控制进行研究.首先给出以油门开度指令为控制量的发动机动态模型和车辆纵向动力学模型,对ADRC进行简要介绍;然后将模型变换为适于自抗扰控制的仿射系统,设计车辆纵向加速度ADRC控制器;最后在车辆和发动机参数摄动以及道路扰动的环境下进行仿真.结果表明,ADRC控制器能够使车辆获得快速、平稳和高精度的加速度控制效果.     

汽车稳定性控制系统硬件在环仿真

首先建立了八自由度的汽车动力学模型,设计了模糊PI控制器和汽车稳定性控制策略。建立了基于Matlab/Simulink平台下的硬件在环试验平台,针对转向制动和双移线转向行驶两种工况进行了硬件在环仿真试验。结果表明:所设计的模糊PI控制器及控制策略可以通过制动力控制有效地抑制汽车的过多转向或不足转向趋势,提高汽车的操纵稳定性。     

四轮独立驱动电动汽车自适应驱动防滑控制

驱动防滑控制研究存在建模方法单一,控制器的目标滑转率不能与变化的路面条件相适应,未考虑车辆轴荷转移对车轮附着性能的影响等问题。为解决上述问题,建立基于Carsim与Matlab/Simulink联合仿真的整车动力学模型;设计基于双模糊算法的自适应驱动防滑控制器,控制器中加入路面识别模块,能够估计变化的路面附着条件,根据估计结果选择最优的目标理想滑转率,实现对当前路面的自适应控制;分别设计前后轴驱动防滑控制器,实现前后轴差别控制。针对不同工况,对建立的整车模型及驱动防滑控制器进行验证。