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。     

基于限滑差速器驱动的防滑控制

在分析限滑差速器力矩传递特性基础上,建立了限滑差速器、液压控制系统和后轮驱动汽车整车动力学方程.以驱动轮滑转率和角速度差变化率为控制门限设计了控制逻辑.采用Simulink/Stateflow工具箱,设计了逻辑门限控制器.在分离附着路面上进行了整车加速性能仿真研究,结果表明,基于限滑差速器的驱动防滑控制系统能充分利用高附着路面附着力,有效抑制左右驱动轮转速差,提高车辆驱动性能.     

基于驱动信号的加速车身速度算法

为了改进目前在汽车动力学控制系统研究中常用的由车辆的非驱动轮速获得车身速度的计算方法的局限性和精确性,通过建立行驶车辆及车轮部分的动力学及运动学模型,推导并提出了基于驱动轮速信号带可调整加权因子的车身速度算法. 编制了嵌有车速算法的Matlab程序并对不同路面上加速的车辆工况进行了仿真. 仿真结果与试验结果吻合良好,验证了算法的可信性.     

分布式独立驱动车辆复合转向匹配特性研究

为研究分布式独立电驱动车辆的复合转向机理,提升车辆的转向机动性、操纵稳定性,以某型8 × 8独立电驱动车辆为对象,构建整车仿真模型、分布式独立电驱动控制模型以及车辆复合转向控制模型,在几何转向的基础上,通过在驱动轮主动叠加速差转角即前馈施加车轮虚拟偏转角的方法,分析在相同轮转角状态下,几何转向模式与复合转向模式对车辆转向半径的影响。通过不同行驶工况下的动态仿真,结合车辆的横摆角度、侧向加速度、质心侧偏角等车辆稳定性特性参数,分析复合转向对于车辆操纵稳定的影响,得出分布式独立电驱动车辆复合转向匹配特性。     

电动汽车驱动力分层控制策略

为了提高两后轮独立驱动电动汽车的操纵稳定性,提出一种驱动力分层控制策略.该分层控制策略包括车辆动力学模型设计层、补偿横摆力矩制定层和驱动力分配层,将车辆横摆角速度和质心侧偏角的实际值与理想值的偏差作为控制量,利用模糊算法计算得出两侧车轮的驱动力矩.在前期仿真验证的基础上进行实车快速控制原型试验,验证控制策略的实车控制效果.试验结果表明,设计的驱动力分层控制策略在过弯时能够对驱动轮转矩进行合理分配,在不影响车辆动力性的同时,提高车辆的操纵稳定性.     

车辆防滑控制原型硬件在环试验

针对某4×2车辆,提出了一种适用于车辆驱动/制动工况的防滑控制算法。驱动防滑采用发动机力矩和驱动轮制动的联合控制方式,制动防滑采用基于门限值的制动控制方式。在Matlab/Simulink环境下建立了控制算法原型,并搭建了防滑控制系统硬件在环试验平台,通过硬件在环试验对控制算法原型进行的验证结果表明,算法能有效抑制车轮的过度滑转或滑移,提高车辆牵引性能、制动性能和操纵稳定性能。     

基于神经网络的移动机器人预瞄轨迹跟踪控制算法研究

轨迹跟踪控制是移动机器人运动控制中很复杂的问题。针对该问题,设计一种基于神经网络的预瞄轨迹跟踪控制算法。为了保证机器人具有较好的轨迹跟踪性能,借鉴驾驶车辆的预瞄模型,即控制驱动轮输出转矩,使得机器人在预瞄时间内到达预瞄位置。建立移动机器人动力学方程,搭建移动机器人动力学simulink模型,通过仿真获取在移动机器人不同状态下的实验数据。采用BP神经网络对实验数据进行训练,对驱动轮的驱动扭矩进行控制。最后通过仿真实验对该轨迹跟踪控制算法的有效性进行验证。     

基于智能脉宽调制的车辆牵引力控制系统驱动轮制动控制

为实现车辆牵引力控制系统(TCS)驱动轮制动控制的精细调节,对车辆液压制动系统的高速开关阀控制进行了分析,试验确定脉宽调制(PWM)控制规则,基于神经网络PI设计了TCS驱动轮制动控制的智能PWM控制器。利用面向TCS的AMESim与MATLAB联合仿真平台进行了仿真分析,结果表明,基于智能PWM的TCS驱动轮制动控制方法能够实现对制动压力的精细调节,有效地提高了车辆的加速性。     

线控四轮独立驱动轮毂电机电动车集成控制

从提高车辆操纵稳定性的角度,基于模型预测控制理论对线控四轮独立驱动轮毂电机电动车进行主动转向(AFS)、直接横摆力矩(DYC)和主动悬架(AS)的集成控制研究。采用分层集成控制结构,设计了模型预测控制器。研究了驱动力矩控制分配规则和AS控制方法,实现了AFS/DYC的水平集成控制和AFS/DYC/AS的全局集成控制,并通过仿真实验对算法进行了验证。仿真结果表明:集成控制算法能够实现车辆有效跟踪期望值,提高车辆极限工况的稳定性和主动安全性。     

电动轮减振系统集成设计及其模糊控制

针对电动轮驱动车辆垂向振动性能不佳的问题,提出了一种基于轮内减振系统的电动轮集成设计方案,并针对该方案进行了车辆悬架与轮内减振系统的模糊控制。在电动轮内部设计了基于减振弹簧和液压衬套的轮内减振系统,并采用粒子群优化算法对该减振系统进行了参数匹配,以减小轮毂电机所受的垂向冲击力;进一步采用模糊控制对液压衬套输出力进行控制,以提高轮内减振系统的适应性。同时,采用模糊PID控制对车辆主悬架的阻尼力进行控制,以改善车辆行驶平顺性。典型工况下仿真结果表明:所设计的轮内减振系统有效降地低了轮毂电机所受的垂向冲击力;悬架控制有效地降低了车身垂向加速度,在保证轮内减振的同时提高了车辆行驶平顺性,并具有较好的鲁棒性。     

考虑路面不平的牵引力控制系统

分析了路面不平对牵引力控制系统的影响,提出了基于车轮加速度的路面识别方法,在此基础上提出了考虑路面不平度的牵引力控制算法。应用MATLAB建立了仿真模型,通过对不平路面的牵引力控制算法进行的仿真结果表明,考虑路面不平的牵引力控制系统能够识别路面不平,并能有效控制驱动轮的过度滑转。     

四轮驱动混合动力电动汽车牵引力控制仿真

设计了四轮驱动混合动力电动汽车的构型,并根据其驱动特性制定了牵引力控制方式和协调控制策略,最后运用Matlab/Simulink对附着系数左右分离的特殊路面进行起步与全负荷加速仿真。仿真结果表明,四轮驱动混合动力电动汽车在牵引力控制系统作用下,其驱动性能得到明显的改善,且各控制器亦能根据不同路面和行车工况进行适当调节,保证了四轮驱动混合动力电动汽车的起步加速性、通过性和车身稳定性。     

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。     

基于多级鲁棒PID控制的汽车稳定性控制策略

利用AMESim软件搭建了整车和液压制动系统模型。将基于H∞控制理论的PID控制算法应用于汽车稳定性控制的研究。根据车辆行驶状态的变化调整鲁棒PID控制器的参数,构建以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标的汽车稳定性控制算法。进而利用PID控制算法得出制动轮缸压力,实现了整车的稳定性控制。利用Matlab/Simulink和AMESim建立联合仿真平台,对控制算法进行验证。结果表明,该控制算法具有很好的实时性和控制效果,能够满足车辆稳定性控制的要求。     

四轮驱动汽车沙地牵引力控制方法仿真

建立了四轮驱动汽车驱动动力学模型,应用PI控制方法设计了油门控制系统。应用模糊控制方法建立了油门的模糊PI控制系统,给出了参数查询表。对室内沙槽的牵引力控制进行了模拟研究。结果表明:采用PI控制、模糊控制和模糊PI控制建立的油门控制系统可将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,并能消除驱动轮过度滑转现象。     

基于车辆快速开发系统的汽车牵引力控制目标控制器

为了检验汽车牵引力控制算法与目标控制器硬件、外围传感器及执行器之间的性能匹配状况,利用车辆快速开发系统设计了目标控制器硬件在环试验平台,并进行了目标控制器硬件在环试验。试验表明:所设计的目标控制器能够有效地将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,消除了驱动轮过度滑转现象,从而为目标控制器的道路试验奠定了基础。