线控转向汽车直流电机的故障诊断与容错控制

针对线控转向汽车容错控制研究的需要,建立了线控转向系统的直流电机模型.根据电机模型,用最小二乘法离线辨识相应的参数值,再以自适应渐消卡尔曼滤波技术为基础,在线估计相应参数,通过二者的残差,实现电机的故障诊断与容错控制.并在以上的研究基础上,对提出的故障诊断与容错控制方法进行了实车试验验证,结果表明:该方法可应用于线控转...     

线控转向汽车动力电池电量估计及容错控制方法

针对线控转向汽车动力电池荷电状态估计与容错控制问题,提出了安时法积分、扩展卡尔曼滤波估计和开路电压法校正相结合的电池荷电状态最优化估计方法,及基于电池荷电状态控制冗余电池并联的容错控制方法。通过实验对提出的方法进行了验证。结果表明:该方法能够准确地估计出电池的荷电状态,并能够有效地实现电池的容错控制。     

基于理想转向传动比的汽车线控转向控制算法

以29自由度汽车动力学模型为基础,提出了保证汽车转向增益不变的理想传动比稳态控制策略,使线控转向汽车转向特性不受车速和方向盘转角变化的影响;提出了基于状态反馈的动态校正稳定性控制算法。仿真和驾驶模拟器实验表明,基于理想转向传动比的稳态控制策略保证了汽车转向增益不变,减轻了驾驶员的负担,适合于更多的驾驶人群;基于状态反馈的动态校正稳定性控制算法有效提高了汽车的稳定性。     

电动助力转向系统传感器的容错控制及仿真分析

通过分析EPS系统的动力学模型,得出转向柱的输出扭矩(扭矩传感器的测量值)、电机的有效输出扭矩和地面反作用力之间的关系。当扭矩传感器失效时,通过后两者近似计算出转向柱的输出扭矩,并用巴特沃思滤波器对估计值进行处理,消除白噪声对系统的影响。应用Matlab/Simulink软件对EPS容错控制系统进行仿真分析。结果表明:此估计值可以较为精确地反映传感器的测量值;在传感器发生故障时,EPS容错控制系统利用传感器估计值保持了控制系统的稳定性,从而提高了汽车的操纵稳定性和行驶安全性。     

基于双向控制的线控转向系统路感设计

针对汽车线控转向系统路感需要模拟生成的问题,分析了转向过程中转角和力矩之间的耦合关系,提出了一种新型融合转角和力矩信息的双向控制方法。研究了路感电机和转向电机的控制方法,并参考电动助力转向系统提出了用于转向力传动比设计的助力控制和回正控制方法。通过选取典型工况进行实车试验验证,结果表明:提出的控制方法可以有效地向驾驶员反馈路感,并保证具有汽车良好的回正性能。     

基于Stateflow模型在汽车线控转向传感器故障诊断中的应用

汽车线控转向系统与以往的传统转向系统不同,主要通过传感器来获取信号来实现转向的,因此传感器的故障诊断是汽车转向的安全性和可靠性的保证.对传感器的诊断,主要是通过建立模型,采用Stateflow故障模块,通过图形化工具来实现在不同状态之间的转换,能准确确定故障的类型.     

基于电动助力转向的线控转向汽车路感反馈控制

针对线控转向(SBW)系统路感需要模拟生成的问题,建立了SBW系统动力学模型并研究路感产生机理。在分析电动助力转向(EPS)系统助力特性等控制算法的基础上,提出了综合路感模拟控制算法。算法中的转向系统齿条受力信息通过测量转向电机工作电流获取。选取中心区和双纽线试验工况,进行硬件在环试验。试验结果表明,本文的路感模拟方法保证了汽车低速转向轻便和高速路感清晰,可以满足驾驶员的路感反馈需求。     

线控转向汽车横摆角速度增益优化设计

为了解决汽车线控转向系统(SBW)转向角传动比的设计问题,对SBW汽车横摆角速度增益值优化方法进行了研究。在建立整车动力学模型和驾驶员模型的基础上,从人-车闭环系统角度出发,采用汽车操纵稳定性综合评价体系中的轨迹跟踪误差评价指标、驾驶员操纵负担的评价指标、侧翻危险性评价指标和侧滑危险性评价指标并与遗传算法相结合,在典型车速下对汽车横摆角速度增益值进行了优化。试验结果表明,采用优化后横摆角速度增益值设计的SBW转向传动比可有效地提高汽车操纵性,减轻驾驶员负担。     

汽车线控四轮转向控制策略

基于转向传动比随汽车速度和方向盘转角而变化,提出了前轮控制、侧滑率反馈控制和侧滑率及加速度反馈控制三种前轮线控转向的稳定性控制策略,并进行了驾驶模拟器试验评价。结合后轮主动转向研究了分别采用前馈控制方式和反馈控制方式的线控四轮转向系统的转向控制策略,并将其与前轮线控转向和传统四轮转向系统进行了比较。仿真和模拟器试验验证了线控四轮转向系统能有效提高汽车的操纵稳定性。     

基于扩展卡尔曼的线控转向系统转角传感器故障诊断

车轮转向角度传感器是汽车动力系统中重要的器件之一,其可靠性直接影响车辆的安全。针对线控转向系统转角传感器的可靠性问题,首先,分析线控转向系统的结构特点,建立三自由度的非线性车辆模型,以及传感器故障种类模型;其次,基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法,利用传感器输入的转角信息,通过车辆模型估计出汽车状态,例如横摆角速度、质心侧偏角等,再与汽车状态传感器测得的实际值生成残差,构建故障诊断向量并提出诊断策略来实现转角传感器的故障诊断;最后,搭建Carsim/Simulink仿真平台进行联合仿真。结果表明该算法可以准确地识别出转角传感器发生的故障。     

Nonlinear adaptive optimal control for vehicle handling improvement through steer-by-wire system简

A control algorithm for improving vehicle handling was proposed by applying right angle to the steering wheel, based on the nonlinear adaptive optimal control （NAOC）. A nonlinear 4-DOF model was initially developed, then it was simplified to a 2-DOF model with reasonable assumptions to design observer and optimal controllers. Then a simplified model was developed for steering system. The numerical simulations were carried out using vehicle parameters for standard maneuvers in dry and wet road conditions. Moreover, the hardware in the loop method was implemented to prove the controller ability in realistic conditions. Simulation results obviously show the effectiveness of NAOC on vehicle handling and reveal that the proposed controller can significantly improve vehicle handling during severe maneuvers.     

一种故障干扰解耦的航天器主动容错控制方法

为提高航天器系统的可靠性,研究一种干扰影响下的航天器主动容错控制技术.首先,为实现干扰下的故障诊断,减小航天器系统故障检测到故障估计之间的时间延迟,通过将故障扩展为系统状态量,设计未知输入观测器,进行航天器故障检测及估计单元一体化设计.其次,考虑到此方法无法实现对干扰的估计,且仅能解决可导的故障类型,进一步设计新型的自适应滑模未知输入观测器,能够保证对干扰及故障的同时解耦估计,也可以解决更广泛的故障类型.最后,考虑观测器观测过程中的估计误差,设计了多变量终端滑模容错控制器,提高了控制性能.仿真结果表明:所设计的主动容错控制策略能够实现干扰影响下的故障诊断,可以保证航天器控制性能的快速恢复.     

变体飞行器传感器故障在线主动容错控制

为保证变体飞行器在传感器故障情况下的稳定飞行性能和良好跟踪效果,提高故障诊断准确度和容错控制能力,针对变体飞行器传感器故障诊断与容错控制问题,提出一种基于考虑属性可靠度的置信规则库(BRB-r)专家系统在线主动容错控制方法。首先,给出变体飞行器的气动参数模型和纵向非线性动力学模型,综合考虑外界扰动和传感器故障,利用最小二乘拟合方法和雅克比线性化方法,建立变体飞行器的切换线性变参数(LPV)故障模型;然后,基于BRB-r专家系统构建变体飞行器传感器故障诊断与容错控制模型,通过统计方法对传感器监测指标进行可靠性分析,并引入证据推理(ER)解析算法,提高故障诊断精度和容错控制效果;最后,利用基于投影算子的协方差矩阵自适应优化策略(P-CMA-ES)算法优化故障诊断与容错控制模型,降低系统的复杂度,提高了故障诊断效率。仿真结果表明,变体飞行器传感器故障诊断精度能够达到98.75%,当传感器故障程度小于50%时,所提方法能够有效克服传感器故障和外界扰动,保证变体飞行器的稳定飞行,具有较强的容错控制能力和鲁棒性能。     

用于缓变故障检测的残差检验法

针对基于Kalman滤波器的残差检验法对传感器缓变故障检测的不敏感性,提出一种基于移动伪正常状态的残差检验法．数学仿真验证了基于移动伪正常状态的残差检验法能够及时准确地识别传感器缓变故障．     

线性离散时变系统的H∞故障估计

研究受能量有界扰动影响的线性离散时变系统H_∞故障估计问题.通过状态扩展，把故障估计问题转化为H_∞滤波，并基于Krein空间的Kalman滤波理论，运用新息重组，给出了一种新的故障估计方法.算例验证了本文给出方法的有效性.     

传感器故障的鲁棒检测与识别方法

提出了一种在模型参数变动和存在外部扰动条件下的控制系统故障检测与识别方法。基于未知输入观测器(UIO)理论,将模型的变化和不确定性转化为系统的未知输入,设计的鲁棒观测器对模型参数变动不敏感,而对故障敏感,在检测故障的同时还可估计出故障的形式和大小。在火电厂过热汽温控制系统传感器的故障诊断实例中,验证了该方法的有效性。