四驱电动汽车变附着路面行驶操稳性控制研究

针对四轮驱动电动汽车行驶时路面峰值附着系数和附着利用率变化的问题,提出利用直接横摆力矩控制提高操纵稳定性的控制策略。该策略采用分层控制,上层控制器负责目标车速的追踪、滑移率调整力矩的计算、以及根据行驶危险程度实现对质心侧偏角和横摆角速度的协调控制,下层控制器包括以轮胎利用率最优为目标的分配算法及集成滑移率控制的分配算法,根据滑移率大小实时切换。Carsim-Simulink联合仿真结果表明,在对开路面行驶时,相比于转矩平均分配控制策略,该控制策略能够使车辆具有良好操稳性的同时保持各车轮处于最佳滑移率区间内,有效改善了车辆性能。     

四驱车辆操纵稳定性控制研究

为了提高四驱车辆的整车操纵稳定性,文章以某一现有车型为原型,通过理论建模法,在适当精简的基础上建立了包括横向运动、纵向运动、横摆运动和四个车轮的转动等在内的整车七自由度动力学模型。基于车辆转矩最优控制原理,通过PID控制算法对整车横摆角速度进行控制,使其能够较好的跟随理想横摆角速度变化,优化分配车轮所需转矩,并通过Matlab/Simulink仿真软件验证所优化分配的转矩的合理性、有效性,结果表明所设计的控制器及方法可以有效地改善四驱车辆的操纵稳定性。     

基于转矩协调分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制

提出一种基于车轮转矩优化分配的层次化车辆稳定性控制方法,用于分布式驱动电动汽车的操纵稳定性控制。建立八自由度车辆模型,分三层设计控制系统,上层控制器以质心侧偏角和横摆角速度为状态变量,采用积分二自由度控制模型,引入虚拟控制解耦两控制变量,计算车辆稳定的等效横摆力矩;中层采用线性二次型方法,优化分配前后轮转向角和轮胎纵向力;下层控制器设计滑模滑移率控制器,完成定滑移率下的车轮转矩再分配。仿真结果表明,该控制系统在高速极限工况下能充分利用轮胎的附着潜力,实现车轮转矩的协调分配,提高车辆的操纵稳定性;当执行机构出现故障时,系统能有效重构并实现控制量再分配,提高车辆的安全性。     

基于横摆力矩控制的电动汽车横向稳定性研究

为了解决轮毂电机电动汽车在低附路面上的横向操纵稳定性问题,并充分利用电机具有独立可控的优势,采用了上下双层控制器来控制车辆的横摆稳定性。上层控制器中,采用模糊控制理论得到准稳态车辆所需横摆力矩和纵向力,在下层控制器中,基于整车轮胎纵向力利用率最小为目标函数,采用加权最小二乘算法(WLS)将其得到的横摆力矩和纵向力进行轮间的优化分配。最后以70km/h车速,地面附着系数为0.3的工况下,在matlab/simulink中进行离线仿真分析。并与目前采用的平均分配方法进行了同工况下的比较。最后得出,采取轮间优化分配的方法,提高了轮毂电机电动汽车在低附路面上的横摆稳定性。     

四轮独立驱动电动汽车直驶稳定性协调控制研究

针对四轮独立驱动电动汽车直线行驶跑偏及行驶稳定性问题,提出驱动转矩协调控制策略。该策略采用分层控制逻辑,上层控制逻辑层负责车速跟随控制、附加横摆力矩计算、驱动防滑控制;下层控制逻辑层负责驱动转矩协调分配。基于车辆动力学软件Carsim和MATLAB/Simulink搭建四轮独立驱动电动汽车协调控制系统仿真模型,在高附着、低附着和对开路面等典型工况进行仿真,结果表明,相比于转矩平均分配及无控制,协调控制策略使车辆横摆角速度保持在0±0.05(°)/s,且车轮滑转率控制在最优滑转率范围内,提高了车辆直驶稳定性。     

商用车横向稳定性优化控制联合仿真分析

提出一种基于粒子群优化与径向基(Radical basis function,RBF)神经网络优化算法的商用车横向稳定性优化控制策略,采用上、下双层控制模式,上层控制器以横摆角速度与质心侧偏角为控制目标,依据车辆行驶工况的反馈信息,利用粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对模糊控制器中的比例因子参数实施动态优化,实现对前轮附加转角和横摆力矩的控制。下层控制器采用RBF神经网络优化制动力分配,通过对横摆角速度偏差的自适应学习,结合滑移率控制器实时优化分配左、右前轮的制动器制动力并修正前轮转角。基于搭建的Truck Sim与Matlab/Simulink联合仿真环境,选取典型试验工况进行车辆横向稳定性仿真分析。研究结果表明,与传统的电子稳定控制系统(Electronic stability control,ESC)控制策略相比较,优化控制后车辆的横摆角速度、质心侧偏角以及侧向加速度等动态响应指标均满足控制要求,并且实际行驶轨迹与目标规划路径之间具有良好的跟随性,有效改善了低附着路面行驶条件下商用车的横向稳定性。     

分布式电驱动汽车稳定性控制策略设计与试验

研究分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制问题。基于模型跟踪控制的思想,采用分层控制结构设计控制器。控制器包含参考模型、运动跟踪控制器、控制分配器、参数估计模块。采用带质心侧偏角约束的2自由度车辆模型作为参考模型,设计非线性滑模变结构运动跟踪控制器;针对过驱动系统引入控制分配理论,采用二次规划法设计控制分配器,利用有效集方法进行求解;设计相关动力学参量的估计模块。利用实车平台对稳定性策略进行实车验证,双移线试验与蛇形绕桩试验结果表明：滑模变结构控制器具有较好的收敛性,控制分配模块可以实现四轮纵向力的优化分配,车辆横摆角速度能够较好地跟踪参考横摆角速度。相比无控制车辆,提高平均通过车速,提高平均峰值横摆角速度响应,增加车辆在极限工况下的稳定性。     

横摆力矩滑模控制的轮边驱动电动汽车稳定性分析

为了提高轮边驱动电动汽车行驶的稳定性,提出横摆力矩滑模控制的稳定性控制策略,采用层次化结构的稳定性控制器。针对极限工况下车辆的状态估计误差偏大,基于无迹卡尔曼滤波(UKF)理论设计了适用于轮边驱动电动汽车的状态估计方法,根据UKF估计的车辆状态计算,设计滑模运动控制器计算所需的横摆力矩。考虑到转矩分配时的实际约束条件,设计了控制分配器,采用二次规划方法优化分配各轮上的驱动/制动扭矩。仿真结果表明:该稳定性控制器能够快速施加驱动力或制动力,及时、准确地控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角,提高车辆的操纵稳定性。     

基于状态反馈的分布式驱动电动汽车操纵性改善控制方法

研究分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制问题。提出基于状态反馈的操纵性改善控制策略：利用横摆角速度反馈改善车辆的横摆角速度瞬态响应,利用转向角前馈提高车辆的稳态横摆角速度增益。根据反馈系数对车辆瞬态响应特性的影响建立优化函数,获取不同车速下最优反馈系数。基于转向助力需求设计前轴差动转矩约束,再结合后轴的电动机外特性约束,获取不同车速下最大前馈系数。设计四轮转矩分配策略,在实现直接横摆力矩控制的同时满足驾驶员的加速需求。多工况下仿真验证表明,算法在改善横摆角速度的瞬态响应和稳态增益的同时可以减少转向盘力矩,降低驾驶员操作负荷;直接横摆力矩的引入有效地抑制了加速过程中的不足转向,平衡了前后轴的侧向附着利用率,提高了车辆的侧向稳定裕度。     

四轮转向车辆的直接横摆力矩控制研究

以四轮转向汽车为研究对象,建立七自由度车辆模型、轮胎模型、理想跟踪模型;设计直接横摆力矩和四轮转向相结合的车辆稳定性控制策略。以跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度为控制目标,设计滑模控制器产生车辆转向所需的横摆力矩和后轮转角,按单侧制动的方法将产生的横摆力矩分配到车辆的四个车轮上,通过制动力矩的分配以及转向角的修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和质心侧偏角跟踪理想模型。针对七自由度模型,在Matlab/Simulink中与比例控制四轮转向进行阶跃输入和正弦输入两种工况下的时域仿真对比。仿真结果表明,基于直接横摆力矩和四轮转向相结合的的控制策略有效减小了质心侧偏角,横摆角速度对理想值有很好的跟踪,提高了车辆的操纵稳定性,同时验证了横摆力矩分配的有效性。     

四轮驱动汽车车轮驱动防滑的牵引力控制仿真分析

为提高全时四轮驱动汽车的整车动力性和行驶稳定性,建立了发动机、轴间/轮间电控限滑差速器及相应的液压控制系统数学模型,设计了发动机目标转矩模糊控制器、轴间电控限滑差速器模糊控制器以及轮间电控限滑差速器PID控制器,提出了基于驱动防滑的全时四轮驱动汽车牵引力控制策略。应用所制定的牵引力控制策略,分别在低附着均一路面、对接路面、分离路面及上坡分离路面上对整车加速性能进行了仿真分析,结果表明,所制定的牵引力控制策略能够根据各驱动轮的滑转状态调节驱动轮的驱动力矩,有效地抑制了驱动轮的过度滑转,提高了汽车在恶劣路面的动力性和行驶稳定性,并有较好的适应性。     

四轮转向半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制

引入Gim轮胎模型建立了四轮转向半挂汽车列车的非线性动力学模型.提出了四轮转向直接横摆力矩的集成控制方案,以零侧偏角为控制目标确定了半挂汽车列车牵引车后轮转角,以牵引车横摆角速度为控制变量,基于模糊控制技术设计了直接横摆力矩模糊控制器.借助Matlab/Simulink,对该控制器的有效性进行了验证.仿真结果表明,高速大转向时,四轮转向直接横摆力矩集成控制器能得到较好的输出响应,显著提高了半挂汽车列车的操纵稳定性,使驾驶员能够对半挂汽车列车进行正常操纵.     

双电机后驱车辆操纵稳定性分层混杂模型预测控制

为改善车辆在复杂工况下的操纵稳定性,解决低附着路面易失稳的问题,针对后驱双电机轮边驱动电动汽车提出一种结合直接横摆控制与主动转向控制的操纵稳定性控制策略。控制策略采用分层控制结构：上层控制器采用多输入多输出系统的模型预测控制,对目标附加横摆力矩与前轮主动转向角进行求解;下层转矩分配控制器采用混杂模型预测控制（hMPC）,将轮胎纵向力的非线性特征简化为分段的混杂系统,在分配驱动转矩时考虑车轮在不同工况下的滑转情况。搭建了基于dSPACE实时仿真系统的仿真平台,在高附着、低附着路面下进行半实物仿真试验。仿真结果表明,与二次规划（QP）转矩分配算法相比,高附着路面工况下平均相对误差减小了17.64%,方均根误差减小了42.86%,最大偏离误差相对减少了7.64%;低附着路面工况下可以有效防止车辆失稳,改善操纵稳定性。     

四轮轮毂电机驱动电动汽车纵侧向稳定性协调控制策略研究

结合四轮轮毂电机驱动电动汽车四轮转矩独立可控的特点,针对加速同时转向时地面附着力不足的情况,研究车辆纵向和侧向稳定性协调控制策略。针对未知和复杂多变的路面附着情况,设计对路面附着变化具有良好鲁棒性的滑转率自寻优驱动防滑控制策略,采用滑模控制方法实现了对路面最优滑转率的自适应追踪。在此基础上,构建稳定性协调控制策略,通过对车辆纵、侧向动力学目标进行优先级判断和多目标协调控制,有效提升了车辆纵向和侧向稳定性。通过CarSim-Simulink联合仿真验证了驱动防滑控制策略在未知路面附着情况下的有效性,提出的纵侧向稳定性协调控制策略能够有效提升车辆的纵向和侧向稳定性,控制效果优于直接横摆力矩控制。     

全时四轮驱动车动力分配比的分析及仿真

建立了全时四轮驱动车在直线行驶和转弯时的力学模型,通过汽车行驶受力图分析了直线和转弯时的运动性能,主要包括在不同动力分配比下的直线加速、爬坡和转弯性能,计算了每种工况下的最佳动力分配。然后使用相平面法判断车辆的稳定性,对在不同转向角时的侧偏和横摆的收敛性进行分析,并且通过建立约束方程,找到在一定车速和一定转角时的驱动力范围。最后在ADAMS中建立了汽车模型,并将计算结果进行仿真和理论结果相比得出最优动力分配比。     

Development of TCS slip control logic based on engine throttle control

Slip control systems are used to prevent wheel slipping and to improve acceleration performance, stability and steerability on slippery roads through the engine torque and/or brake torque control. This paper mainly deals with the engine control algorithm via adjustment of the engine throttle angle. The slip control algorithm developed in this research includes a control gain scheduling part and a road estimating part to enhance control performance. Various actual vehicle tests have been carried out on low friction roads in order to verify the developed slip control algorithm. The test results show that the controlled vehicle is superior to the non-controlled vehicle in acceleration performance and stability.     

基于模糊算法的四轮线控转向汽车操稳性研究

为了避免在高速公路行驶场景中极易发生的侧滑和甩尾现象,在车辆前馈比例转向控制策略的基础上提出根据横摆角速度变化量与变化率来动态调节前后轮转角补偿量的模糊控制方法,并结合闭环控制下的转向伺服电机来实现车轮的转向补偿,最后实现对传统前馈比例转向控制策略的优化.在MATLAB环境下对模糊控制的四轮转向车辆的转弯横摆率和质心侧...     

基于滑移率的线控制动系统制动力分配策略研究

为提高制动安全性和稳定性,针对四轮独立制动的线控制动系统,提出了基于滑移率的制动力最优分配策略及其约束优化问题的实时求解方法,并建立了Simulink与CarSim的联合仿真实验。仿真结果表明,所提出的制动力最优分配策略在不同的制动工况下始终能保证前轮滑移率大于后轮滑移率且后轮滑移率最优,既提高了汽车制动稳定性又能获得较短的制动距离。最后对最优制动力分配策略算法的实时性进行了实验验证,实验结果表明,所提出算法能够满足控制的实时性要求。     

基于T-S模糊变权重MPC的智能车轨迹跟踪控制

为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量建立MPC控制,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于Carsim建立分布式驱动电动汽车的整车动力学模型,基于Simulink建立控制策略,通过双移线工况仿真及实车试验,验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明,相比于传统MPC控制,所提出的T-S模糊变权重MPC控制可降低横向位移误差达62.24%,有效提高轨迹跟踪精度;并且可使前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%,显著增强轨迹跟踪稳定性;试验结果表明,在20 km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12 m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性。