驾驶员转向特性分类与在线辨识研究

针对汽车驾驶员转向特性分类与在线辨识问题,基于驾驶模拟器实验台,设计典型实验工况,选取具有一定驾驶经验的驾驶员进行实验研究。采集驾驶员转向过程实验数据并提取特征值,应用模糊C均值聚类算法将驾驶员转向特性分为谨慎型、一般型和激进型三类;根据分类实验数据应用BP神经网络算法建立驾驶员转向特性辨识模型,对模型辨识准确度进行离线验证,并基于辨识模型设计在线辨识方法。实验结果表明:研究方法能够实现对驾驶员转向特性的合理分类和在线准确辨识。     

四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩模糊PI控制研究

为了充分利用四轮轮毂电机电动车四轮驱动力矩独立可控的优势,从提高汽车操纵稳定性的角度,基于模糊PI控制理论进行了四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩控制研究。确定了整车横摆力矩分层控制结构,采用2DOF车辆稳定控制参考模型,设计了附加横摆力矩决策模糊PI控制器,通过规则分配方法进行四轮驱动力分配。为了验证控制方法的有效性,基于Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真试验,分别选取紧急双移线工况和高速方向盘转角正弦输入工况对控制方法进行验证。结果表明:基于模糊PI控制理论的四轮轮毂电机电动汽车横摆力矩控制方法能够使汽车较好跟踪期望值,有效提高汽车行驶稳定性。     

基于模糊控制的汽车直接横摆力矩研究

为防止汽车产生测滑,针对汽车直接横摆力矩控制,提出了横摆角速度与质心侧偏角联合控制的模糊控制方法.横摆力矩控制采用分层控制方法,设计了模糊控制器和规则制动力分配方法.模糊控制器根据期望值和车辆状态决策出所需的附加横摆力矩,并通过规则制动力分配方法进行主动差动制动实现.采用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对控制方法进行了仿真验证.结果表明:横摆角速度与质心侧偏角联合控制的横摆力矩模糊控制方法使汽车能够较好地跟踪期望,有效提高汽车极限工况下的行驶稳定性.     

基于扩展卡尔曼滤波的车辆行驶状态参数估计算法研究

针对车辆行驶状态参数估计问题,论文基于扩展卡尔曼滤波(EKF)理论设计了对车辆横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速参数的估计算法。建立了估算用车辆非线性三自由度模型,根据纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角低成本传感器信号,估计算法实现了对车辆行驶状态参数的准确估计,并通过CarSim与Matlab/Simulink联合仿真对算法进行了仿真实验验证。结果表明:算法能够准确估计车辆的纵向车速、横摆角速度和质心侧偏角。     

基于信息融合技术的车辆行驶状态估计

针对车辆行驶状态估计问题,基于扩展卡尔曼滤波(EKF)理论设计了汽车横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速的估计算法.建立了车辆非线性三自由度估算模型,应用扩展卡尔曼滤波对纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角低成本传感器信号的信息融合,实现对车辆行驶状态的准确估计.选择高速双移线工况,通过CarSim与Matlab/Simulink联合仿真对算法进行仿真验证.结果表明:算法能够准确估计车辆的横摆角速度、质心侧偏角和纵向车速,并具有良好的实时性.     

基于CarSim与Isight的悬架K特性优化设计方法研究

汽车前悬架对汽车操纵稳定性至关重要,因此前悬架应具有良好的运动学特性(K特性)。针对悬架系统K特性优化设计问题,以某轿车前悬架为例研究了基于Car Sim与Isight的悬架K特性优化设计方法。论文给出了优化设计原理,选取K特性优化曲线并进行了合理拟合处理。根据所确定的优化目标对优化参数进行了灵敏度分析,采用多岛遗传算法对参数进行了优化,并通过蛇形工况仿真试验对优化设计方法进行了验证。结果表明:基于Car Sim与Isight的悬架K特性优化设计方法提高了汽车的操纵稳定性。