电流变智能半主动悬架的输出反馈变结构控制

对带有电流变智能阻尼器的汽车半主动悬架系统设计了一种输出反馈变结构控制器。根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面矩阵,实现控制与外界扰动完全解耦。仿真分析了多种激励信号下隔振质量的响应及半主动悬架系统在系统参数摄动下的鲁棒特性。仿真结果表明,变结构控制下半主动悬架系统的隔振效果要远好于最优被动系统,而且对外界扰动有一定的适应性,对系统参数摄动也具有很强的鲁棒性。     

基于模糊滑模控制的汽车主动横向稳定杆研究

为了提高汽车的抗侧倾性能以及驾驶员的舒适性和安全性,设计了主动横向稳定杆控制器。针对汽车整车系统结构复杂,模型参数不确定性,设计了模糊滑模控制控制器,从而实现对理想侧倾角度跟踪,同时调整前后轴主动抗侧倾力矩分配,提高车辆的操稳性,并进行不同工况的仿真试验。仿真结果表明,所设计的主动横向稳定杆控制方式能够有效抑制抖振现象,具有较好的鲁棒性,实现对车身侧倾角理想跟踪控制并改善车辆的操稳性。     

车辆半主动悬架模型参考滑模控制

提出采用模型参考滑模控制的半主动悬架系统的鲁棒控制策略,使用四分之一汽车动力学模型作为研究对象,设计的控制器易于实现,并且不需要测量路面的输入信号和减振器的阻尼力.该控制器用一个改进的天棚控制系统作为参考模型,并确定了控制律,以使渐近稳定滑模能在实际被控系统和参考模型间的误差动力学系统中产生.用等速趋近率改善滑模运动段的动态品质.将控制器的性能和被动悬架系统、实际天棚系统以及理想天棚系统进行了对比.仿真研究证实了控制器的有效性和鲁棒性.     

阀控非对称缸系统多级滑模鲁棒自适应控制

考虑阀控非对称缸系统的特性,设计了一种基于逆向递推方法的多级滑模鲁棒自适应控制器。首先采用Backstepping逆向递推技术和状态反馈线性化的方法,给出系统的多级滑模控制器。然后依据Lyapunov稳定性理论,得到系统不确定参数的自适应律,并在自适应控制中引入鲁棒控制的设计方法,实现对活塞位移的精确位置跟踪控制。实验结果表明,多级滑模鲁棒自适应控制具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

Buck型功率变换器无抖振滑模控制器设计

针对传统比例积分微分(PID)控制方法运用于直流Buck变换器时,在干扰较大的情况下,很难取得满意的控制效果问题,利用二阶滑模控制技术,提出了一种无抖振的滑模控制方法,以改善大扰动条件下Buck变换器的鲁棒性。将占空比变量的导数看作虚拟控制器,设计非连续的二阶滑模控制器;实际控制器则为非连续控制器的积分,从而避免了控制器的抖振。在此基础上,采用PWM定频控制方式将该算法运用在Buck电路上。通过和PID控制算法进行仿真和实验对比,验证了该滑模控制器的可靠性与优越性。结果表明:系统启动时间缩短了近50%;当突变负载和输入电压改变时,系统输出电压变化幅度明显减小。     

除草机器人自适应快速积分终端滑模跟踪控制技术

智能除草机器人在草坪作业时,易受到外界扰动以及系统不确定性的影响,从而导致轨迹跟踪收敛时间长以及跟踪效果差等问题。因此,设计一种面向轨迹跟踪的自适应快速积分终端滑模控制算法。首先,考虑驱动轮动力学特性以及未建模误差、外界干扰、动静摩擦等不确定性因素,建立除草机器人的动力学模型。然后基于所建立的动力学模型,设计自适应快速积分终端滑模控制器。所提出的控制器结合了快速终端滑模、积分滑模和自适应估计技术的优点,能够实现期望的跟踪性能并抑制控制信号抖动。同时,在不需要明确系统不确定性和外界干扰上界的情况下,可以通过所设计自适应估计项进行实时补偿,提高系统的鲁棒性。最后,通过仿真和试验验证了该方法的有效性。试验结果表明,所设计的控制器能够使跟踪误差在有限时间内快速收敛,并且横向误差绝对值不超过0.097 9 m,纵向误差绝对值不超过0.102 6 m,航向角误差绝对值不超过0.057 8 rad,保证除草机器人准确跟踪作业路径,同时具有较强的鲁棒性。     

苹果采摘机器人关节灰色滑模变结构控制

针对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰会影响到采摘机器人的工作性能的问题,提出了一种基于灰色理论的滑模控制器,利用灰色GM(0,N)模型对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测估计并对所设计的滑模控制器进行补偿,以减少不确定性和外部干扰对采摘机器人的工作性能的影响。仿真结果表明:本文所设计的基于灰色理论的滑模控制器能有效地对采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测和补偿,提高了采摘机器人的各关节的位置跟踪能力和抗干扰能力,降低了滑模控制策略中的抖动现象,进一步提高了系统的稳定性和鲁棒性。     

变频泵控马达调速系统变结构鲁棒设计

针对变频泵控马达调速系统负载转矩的未知时变特性,设计了一种扰动观测器对负载转矩扰动进行观测及补偿。设计了滑模变结构鲁棒控制器,并进行鲁棒性证明,利用其对扰动不敏感特性来抑制各种内外干扰的影响,以提高系统的鲁棒性和控制性能。仿真试验表明,所设计的控制器对负载扰动和参数摄动的鲁棒性较好,具有较高的速度跟踪精度和较好的动态性能,可满足泵控马达调速系统的控制要求。     

基于趋近律滑模控制的智能车辆轨迹跟踪研究

针对目前已有智能车辆轨迹跟踪控制存在跟踪精度低、鲁棒性弱等问题,结合滑模控制响应迅速、抗干扰能力强的优点,提出一种基于趋近律的滑模控制方法。提出的趋近律通过特殊幂次函数和反双曲正弦函数的组合,提高了系统状态的趋近速度并且平滑和限制了抖振现象,可实现控制车辆平顺快速跟踪参考轨迹。在Simulink软件上搭建了车辆运动学模型并进行轨迹跟踪仿真实验,通过与双幂次趋近律滑模控制进行对比验证了控制效果。仿真实验结果表明,相对于双幂次趋近律滑模控制,提出的趋近律滑模控制的车辆能更快地跟踪到参考轨迹,横向和纵向误差收敛速度明显增快,航向角抖振现象减弱,系统具有更快的趋近速度,并且抖振现象被削弱。     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性,切换到模糊控制律。采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明:该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

DCT液压系统中阀口开度对控制性能的影响

为提高双离合自动变速器(DCT)中的液压控制系统的控制精度,以自主研发的七速对置双离合自动变速器的电液控制系统为研究对象,针对同步器和离合器的不同工作特性,通过对滑阀油口开度的控制来实现对同步器和离合器作动缸的动作控制,从而实现动力换挡。仿真结果表明,液压阀油口开度对输出油液的压强和流量有直接影响,通过对油口开度的控制可以使作动缸满足作动要求。     

基于电池状态的车载铅酸电池输出在线控制方法

针对车载铅酸电池长时间以较大电流放电导致蓄电池实际容量快速下降,造成寿命短的问题,提出了一种基于电池状态的车载铅酸电池输出在线控制方法。首先通过实验建立放电过程蓄电池当量电阻和SOC(State of charge,荷电状态)之间的关系,进而得到蓄电池放电电流和输出功率之间的关系;接着通过实验建立蓄电池SOH(State of health,健康状态)、放电电流以及充放电循环次数之间的关系,进而得到每个阶段考虑寿命的最大放电电流计算方法;最后通过仿真实验验证,该控制方法能延长车载铅酸电池寿命。     

模糊控制在跟车行驶中的应用

自动驾驶是未来汽车发展的方向,其中最基本也是最重要的驾驶工况是跟车行驶。为了能够实现稳定地跟车行驶,对模糊控制在跟车行驶中的应用展开深入的研究,利用模糊控制算法实现跟车行驶功能,并基于MATLAB进行仿真验证,通过仿真结果验证了模糊控制能够达到很好的跟车效果。     

基于监控平台的智能车载终端设计

对电动汽车车联网关键技术进行研究,提出了一种基于监控平台的电动汽车智能终端系统。该系统由嵌入式单片机、监控平台、智能手机客户端组成,单片机从CAN总线获取车况数据、GPS获取定位信息,通过4G模块实现终端与监控平台之间的数据交互,用户通过移动设备连接互联网,从监控平台获取数据,实时监控车辆状况。     

汽车变速器齿轮疲劳寿命试验强化系数计算分析

以某SUV手动变速器齿轮为研究对象,在一般公路和试验场强化道路、山路和高环路上进行了载荷谱采集。用雨流计数法得到了载荷的分布形式,采用数理统计方法推断和检验了载荷的分布规律,并将采集到的载荷分为8级载荷谱。将此载荷谱施加到变速器齿轮轴系的多体动力学模型中,得到了关键节点的应力。用Miner理论计算了各挡齿轮在各个工况下的损伤,从而得到了各种试验场路面和变速器总成台架相对于一般道路的强化系数,对汽车耐久性试验的组织实施和汽车试验场的设计提供了重要依据。     

基于传递路径分析的动力总成悬置系统优化分析

依托某微型轿车,从动力总成振动能量传递路径的角度建立了车内噪声分析模型,通过对各条路径的传递特性进行分析,识别车内噪声主要传递路径及环节。在ADAMS中建立动力学参数化仿真分析模型,探讨动力总成悬置参数对车内噪声的影响。基于车内噪声传递分析模型,以车内噪声最小对悬置系统进行优化,为动力总成悬置系统的优化设计提供了参考。     

基于LVQ模型的汽车行驶工况识别算法

为了解决汽车行驶工况的识别问题,设计了一种基于学习向量量化模型的汽车行驶工况识别算法。选取典型工况作为初始样本,对典型工况进行分块以扩充识别样本空间。选取并计算能够充分表征工况特征的特征参数,对所有的特征参数值进行归一化处理后形成对应的标准特征参数向量。构建学习向量量化神经网络工况识别模型,给出用于模型训练的训练流程以及用于工况识别的识别流程。试验结果表明:设计的工况识别算法能够有效地对汽车的实际行驶工况进行实时识别,识别精度达到88%。     

基于发动机反馈协调控制的拖拉机动力换挡品质分析

拖拉机动力换挡变速箱通过控制多组离合器之间的转矩以实现换挡动力不中断。基于拖拉机整个动力流传递方向,对其中的动力换挡模块进行建模。对参与换挡的两对离合器分为3种状态,建立动力学方程,分阶段求出车辆加速度。基于MATLAB/Simulink平台建立仿真模型,提出基于发动机反馈协调控制的动力换挡策略,仿真结果显示,该策略能够有效减小速度的损失和减小车辆冲击度。     

某手动变速器仿真分析与优化研究

拖拉机作业时,地面状况复杂,变速器齿轮传动系统承受载荷较大,提高变速器的可靠性、延长变速器无故障工作时间对农业生产有着重要意义。以某组合式动力换挡变速器手动变速模块为研究对象,通过Romax建立手动变速模块模型,对部分零部件进行仿真分析,研究了不同因素对变速器寿命的影响,对零部件设计参数及通用件和标准件选用合理性进行评价,并提出相应的优化方案。     

汽车复合电源系统瞬时效率测试研究

为测试传统燃油汽车复合电源系统能量效率,提出了基于工作模式下复合电源系统瞬时效率测试方法。分析了复合电源系统各工作模式下能量源工作状态,基于工作状态分析了输入输出功率关系。提出了复合电源系统瞬时效率定义,基于效率定义式给出了工况试验下各模式瞬时效率计算公式。由效率计算式分析了测试量,根据工作模式的影响因素给出了基于标准正交表的效率测试方法。分析了试验数据存在的误差,并给出了基于卡尔曼滤波的误差处理方法。进行了整车效率测试试验,并与台架试验进行了对比。结果验证了提出的整车环境复合电源系统瞬时效率测试方法的有效性。