基于状态观测器的主动前轮转向研究

应用拉格朗日方程建立汽车主动前轮转向的动力学模型,并以转向盘转角、横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计线性二次型调节器（LQR）。调节器中,通过横摆角速度和侧偏角的共同反馈控制助力电机的转角。由于质心侧偏角信号难以直接测量,设计了状态观测器对该信号进行估计。通过MATLAB进行仿真计算,结果表明, LQR优化控制能有效地改善整车的转向特性,提高汽车的操纵稳定性。     

主动前轮转向横摆稳定性模糊控制系统设计

提出了一种基于主动前轮转向横摆稳定性控制方法,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标。采用鲁棒性较强的模糊控制方法对汽车稳定性进行控制。建立了整车线性二自由度模型,以反馈系统中的误差信号及其变化率作为模糊系统的输入设计了模糊控制器,通过控制横摆力矩来实现车辆稳定性的控制。对转向盘阶跃输入信号和正弦输入信号两种工况分别进行了仿真研究。通过分析仿真结果,该控制方法能有效地控制车辆横摆角速度和质心侧偏角,提高车辆转向时的稳定性,同时能有效的降低驾驶员的操纵负担。     

基于降维观测器的4WS车辆滑模变结构控制

考虑车辆在极限运动工况下转向时的横摆运动、侧向运动以及侧倾运动的影响,建立以质心侧偏角、横摆角速度、侧倾角和侧倾角速度为状态变量的三自由度线性车辆模型。为了实现车辆线传操纵(steer by wire),以车辆实际质心侧偏角和横摆角速度与理想模型的质心侧偏角和横摆角速度之间的误差作为控制器输入,建立滑模跟踪控制器。考虑到状态变量之一的质心侧偏角难以直接测量,设计了降维观测器以重构车辆状态。仿真结果表明,降维观测器跟踪性能良好,准确的重构了车辆状态;与不受控制的前轮转向车辆相比,所设计的控制系统使车辆的动态特性和操纵性能有效提高。     

基于主动前轮转向横摆角速度反馈控制的研究

在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈传感器,建立了主动前轮转向系统数学模型和横摆角速度反馈控制模型,使用PID控制器实现横摆角速度反馈控制;系统通过产生附加的前轮转角,对前轮转角进行修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和侧偏角很好地跟踪参考模型;并在系统阶跃和正弦输入下分别进行仿真分析,结果表明,在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈控制可以显著改善车辆横摆角速度的瞬态响应,从而提高了车辆的转向稳定性.     

电动车四轮转向与差动驱动的联合仿真研究

为了降低电动车高速行驶时转向失稳带来的危险,提出了四轮转向与差动驱动联合控制策略以提高电动车转向时的高速稳定性。考虑轮胎非线性特性对整车的影响,在MATLAB中建立了电动车四轮转向与差动驱动联合控制下的整车动力学模型。以电动车转向过程中的质心侧偏角与横摆角速度为控制目标,采用模糊控制策略协调四轮转向与差动驱动进行联合控制,从而调节电动车的后轮转角和驱动力分配,使其质心侧偏角和横摆角速度能够跟随理想模型。通过仿真分析得到了转向时电动车的质心侧偏角和横摆角速度的动态响应。结果表明:在四轮转向与差动驱动联合控制下,可以将电动车质心侧偏角与横摆角速度控制在接近理想状态,从而提高电动车在高速时的转向稳定性并加快车辆的侧向响应速度。     

线控转向前轮转角控制策略研究

针对线控转向技术中汽车高速转向的稳定性问题,采用基于理想传动比的前馈和基于状态跟踪的反馈补偿的控制策略对前轮转角进行了研究,以确定不同车速下的最佳前轮转角,实现车辆的安全转向。前馈控制中理想传动比是采用分割速度区间的方法确定,反馈补偿控制是采用以横摆角速度和质心侧偏角为状态变量的线性二次最优控制,并运用虚拟样机技术,在高速、低附着路面工况下进行联合仿真,验证了控制策略的可行性和稳定性。     

分布式电动汽车协调控制方法研究

针对分布式电动汽车稳定性控制问题，提出了分布式电动汽车的横摆力矩控制与主动转向协调控制策略。采用分层控制的思想，输入信号层设计线性二自由度模型，根据车辆状态求解横摆角速度与质心侧偏角期望值。决策控制层应用模糊理论设计两输入两输出模糊控制器。分配执行层针对车速的不同设计四轮转向策略。选取单移线和双移线仿真工况，通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真对控制策略进行了验证。结果表明：横摆力矩控制与主动转向协调控制策略能够有效改善汽车操纵稳定性和提高汽车行驶安全性。     

一种车辆后轮质心侧偏角为零的控制算法研究

采用前馈＋反馈的控制策略,通过对车辆二自由度模型进行计算,建立了车辆转角数学模型,并由本文采取的控制策略导出了前馈比例系数和横摆角速度比例反馈系数;在此基础上,应用MATLAB软件建立了仿真模型,采用斜坡函数作为前轮输入信号。仿真结果表明,后轮保持与前轮同步反向偏转,达到了质心侧偏角为零的控制目标,实现了4个车轮在转向过程中均为纯滚动,满足了阿克曼转向原理。     

非线性车辆稳定性的控制研究

提出一种基于直接横摆力矩控制(DYC)和前轮主动转向(AFS)控制的车辆稳定性联合控制方法。在车辆非线性模型的基础上,利用质心侧偏角和侧偏角速度相平面图,确定车辆的稳定域。对处于稳定域之外的非线性车辆首先进行DYC控制,使车辆进入稳定域,在此基础上再进行AFS滑模控制,使实际车辆的质心侧偏角及横摆角速度跟踪理想值。仿真结果表明:采用该联合控制方法,与单独采用AFS控制相比,更加有效地提高了车辆稳定性。     

横摆角速度反馈汽车转向控制的理论研究

从理论上研究了具有横摆角速度反馈特性的汽车转向控制系统,对横摆角速度反馈控制、一增益形式横摆角速度反馈控制进行了系统研究和综合比较,横摆角速度反馈不但使横摆角速度响应的带宽增大,而且同时使横摆角速度阻尼增大,产闰中车辆重心侧偏角的稳态增益和侧向加速度超调量,使得转向运动更加平稳、方向性得到一定程度的改善。另外,研究表明两种前轮转向控制方法对高速工况处的车辆和过度转向珠作用非常明显可以显著地提高车辆     

ACTIVE FRONT STEERING DURING BRAKING PROCESS

An active front steering （AFS） intervention control during braking for vehicle stability is presented. Based on the investigation of AFS mechanism, a simplified model of steering system is established and integrated with vehicle model. Then the AFS control on vehicle handling dynamics during braking is designed. Due to the difficulties associated with the sideslip angle measurement of vehicle, a state observer is designed to provide real time estimation. Thereafter, the controller with the feedback of both sideslip and yaw angle is implemented. To evaluate the system control, the proposed AFS controlled vehicle has been tested in the Hardware-in-the-loop-simulation （HILS） system and compared with that of conventional vehicle. Results show that AFS can improve vehicle lateral stability effectively without reducing the braking performance.     

基于状态观测器的电动助力转向系统研究

通过对电动助力转向系统机构的分析和简化,建立了状态方程形式的电动助力转向系统动力学模型。由于现实中质心侧偏角难于测量,所以对系统的状态方程进行了重构,通过状态观测器对侧偏角进行估计。通过对横摆角速度和质心侧偏角进行反馈控制,并运用最优控制理论设计了EPS控制器。通过仿真,对比分析了最优状态反馈控制策略与常规控制对车辆操纵稳定性的影响。通过试验,将仿真结果与试验结果对比,验证了该方法的正确性。     

线控转向系统的前轮转角跟踪策略研究

研究通过对线控转向系统进行主动控制,可靠并准确地得到期望的前轮转角。基于建立的线控转向系统数学模型,使用非线性自回归模型确定其系统参数,设计内模控制器跟踪车辆的期望运动状态。通过开环和闭环试验,对控制器在典型的驾驶工况下的有效性进行了验证。通过与PID控制器的结果对比,证明所设计的内模控制器能提供更好的控制性能。为减少驾驶员的操纵负担并确保车辆在不同行驶条件下的稳定性,根据不同工况下的测试结果提出基于增益不变的变角传动比控制策略,并设计了滑模控制器跟踪期望横摆角以实现主动转向。通过对内模和滑模控制器的联合仿真结果表明,所设计的控制器可实现期望横摆角度的精确跟踪,显著提高车辆的操纵灵活性和稳定性。     

Direct yaw moment control for distributed drive electric vehicle handling performance improvement

For a distributed drive electric vehicle (DDEV) driven by four in-wheel motors, advanced vehicle dynamic control methods can be realized easily because motors can be controlled independently, quickly and precisely. And direct yaw-moment control (DYC) has been widely studied and applied to vehicle stability control. Good vehicle handling performance: quick yaw rate transient response, small overshoot, high steady yaw rate gain, etc, is required by drivers under normal conditions, which is less concerned, however. Based on the hierarchical control methodology, a novel control system using direct yaw moment control for improving handling performance of a distributed drive electric vehicle especially under normal driving conditions has been proposed. The upper-loop control system consists of two parts: a state feedback controller, which aims to realize the ideal transient response of yaw rate, with a vehicle sideslip angle observer; and a steering wheel angle feedforward controller designed to achieve a desired yaw rate steady gain. Under the restriction of the effect of poles and zeros in the closed-loop transfer function on the system response and the capacity of in-wheel motors, the integrated time and absolute error (ITAE) function is utilized as the cost function in the optimal control to calculate the ideal eigen frequency and damper coefficient of the system and obtain optimal feedback matrix and feedforward matrix. Simulations and experiments with a DDEV under multiple maneuvers are carried out and show the effectiveness of the proposed method: yaw rate rising time is reduced, steady yaw rate gain is increased, vehicle steering characteristic is close to neutral steer and drivers burdens are also reduced. The control system improves vehicle handling performance under normal conditions in both transient and steady response. State feedback control instead of model following control is introduced in the control system so that the sense of control intervention to drivers is relieved.     

基于降阶观测器的四轮转向车辆随动操纵瞬态稳定性分析

对复杂的四轮转向车辆控制系统数学模型进行分析，考虑在实际车辆中质心侧偏角等量难以直接测量，提出一种基于降阶观测器的四轮转向车辆随动操纵最优控制策略，以车辆转向时的质心侧偏角和横摆角速度等为被控制量，应用最优控制理论设计反馈控制系统进行高速行驶下的瞬态操纵动态仿真，结果表明，基于降阶观测器的系统状态向量能很好地跟踪驾驶员发出的操纵指令，车辆瞬态操纵稳定性和安全性得到有效提高。     

自适应神经模糊推理的四轮转向车辆转向控制研究

模糊规则的建立和隶属度函数的确定是设计模糊系统的难题。基于神经网络和模糊逻辑的自适应神经模糊推理系统,能够从仿真数据中自动提取出If-Then规则。并在Matlab/Simulink软件中,建立包含侧向运动、横摆运动、侧倾运动三个自由度的四轮转向车辆三自由度动力学模型。将得到的If-Then规则读取到模糊控制器中和三自由度车辆模型进行联合仿真。其中模糊控制器以方向盘转角、方向盘转角速度和车速作为输入,后轮转角作为输出。最后与前轮转向的车辆进行转向盘角阶跃仿真对比。仿真分析结果表明:基于自适应神经模糊推理系统建立的后轮转角模糊控制器能够实现理想的质心侧偏角和车辆横摆角速度响应,提高了车辆的操纵稳定性。     

人-车闭环中电动助力转向系统的基本特性分析

建立详细的四自由度电动助力转向(EPS)系统机械电气模型,考虑Fiala轮胎模型和二自由度整车模型,引入以转向盘输入角为反馈信号的驾驶员模型,构建装备EPS系统的人-车非线性闭环系统模型。采用模糊控制器确定目标电流并通过PID控制和脉冲宽度调制(PWM)实现其跟踪控制,构建电流闭环控制,并采用基于非线性控制设计(NCD)的单纯形自寻优法对参数进行优化。通过仿真计算,以转向盘输入转矩以及整车的横摆角速度、侧向加速度为指标,研究分析了EPS系统在人-车非线性闭环系统中的基本特性。     

Lateral control of autonomous vehicle by yaw rate feedback

In the autonomous vehicle, the reference lane is continually detected by machine vision system. And then the vehicle is steered to follow the reference yaw rates which are generated by the deviations of lateral distance and the yaw angle between a vehicle and the reference lane. To cope with the steering delay and the side-slip of vehicle, PI controller is introduced by yaw rate feedback and tuned from the simulation where the vehicle is modeled as 2 DOF and 79 DOF and verified by the results of an actual vehicle test. The lateral control algorithm by yaw rate feedback has good performances of lane tracking and passenger comfort.