基于虚拟样机的汽车稳定性主动横摆模糊控制

在ADAMS/Car中建立了某车型的整车虚拟样机模型,通过曲线行驶的仿真和实车试验对比,验证了模型的正确性。建立汽车稳定性控制系统侧偏和横摆联合模糊控制仿真模型,通过鱼钩仿真试验,表明所建立的主动横摆控制系统能够很好的控制车辆稳定行驶。     

基于神经网络的无人驾驶车辆转向控制研究

为了提高无人驾驶车辆进行路径跟踪时转向的准确性,基于神经网络控制理论,利用ADAMS/Car与MATLAB/Simulink进行无人驾驶车辆转向控制联合仿真。利用ADAMS/Car模块建立整车模型,进行规定路径下的跟踪实验并收集路径、车速、前轮转角等信息,以作为神经网络的训练样本。利用MATLAB对训练样本进行训练,并在Simulink中建立神经网络控制器。最后利用ADAMS/Control模块连接ADAMS/Car与MATLAB/Simulink,实现无人驾驶车辆路径跟踪时转向控制的联合仿真。仿真分析结果表明:所建立的神经网络转向控制器能够对路径进行良好的跟踪且具有良好的鲁棒性;同时验证了联合仿真的可行性与优越性,为智能车辆的整车开发提供了思路。     

四轮转向和差动制动联合控制的车辆横摆动力学

提出了一种基于四轮转向和差动制动联合控制的车辆横摆动力学控制策略。根据四轮转向和差动制动对横摆动力学的影响,设计了一个双输入双输出模糊控制器,以产生适当的横摆力矩和后轮转向角来控制质心侧偏角和横摆角速度。在Matlab／Simulink环境下建立了相应的仿真模型并在典型转向工况下进行了仿真试验。研究结果表明,与两个系统单独控制相比,联合控制情况下车辆的横摆动力学响应特性得到了很好的改善,从而提高了车辆的操纵稳定性和安全性。     

4WID-4WIS车辆横摆运动AFS+ARS+DYC模糊控制

对四轮独立驱动-独立转向(4WID -4WIS)车辆横摆稳定性控制进行研究.对侧偏角与横摆角速度之间的耦合性进行分析,提出了控制策略:当质心侧偏角比较小时以理想横摆角速度跟踪控制为主,当质心侧偏角比较大时以抑制质心侧偏角过大为主.基于模糊控制技术提出集成“主动前/后轮转向+直接横摆力矩控制”( FRD)的新型车辆横摆稳定性控制系统.仿真结果表明,与直接横摆力矩控制(DYC)的车辆相比,FRD可明显降低车辆的制动力矩和车轮纵向滑移率,确保车辆在低附着路面上高速行驶时具有良好的横摆稳定性.     

车辆防侧翻横摆力矩最优控制策略研究

为提高车辆在危险工况下的防侧翻性能,本文利用差动制动及主动转向两种控制方式对车辆进行防侧翻最优控制研究。在系统动力学模型和相关轮胎模型的基础上,利用模糊控制方法设计控制系统的上层控制器,利用防止车辆侧翻所需的矫正横摆力矩,采用主动转向和差动制动协调控制从而得到最佳矫正横摆力矩的方法来控制车辆的侧翻,并进行了仿真分析。结果表明,运用这两种控制方式对车辆进行最优控制时,两种控制方式产生的矫正横摆力矩达到最优,有效地降低了车辆在弯道路段的侧向加速度,提高整车的防侧翻性能,能够快速准确地使车辆恢复稳定。利用Matlab对控制系统进行了仿真与分析,仿真结果验证了所提出控制方法及控制策略的有效性,与未采用防侧翻控制系统的仿真结果相比,整车的主动安全性得到提高。     

基于主动制动的车辆稳定性系统最优控制策略

引入分层控制概念设计了横摆力矩控制和滑移率控制相结合的车辆稳定性控制系统.建立了侧偏角和横摆角速度具有最佳输出响应的车辆理想模型,采用前馈与反馈控制相结合跟踪理想模型的控制策略,基于最优控制理论设计横摆力矩控制器.通过设计理想滑移率分配模块确定下层滑移率控制器理想值,基于模糊控制理论设计滑移率控制器.在Matlab/Simulink平台上建立8自由度非线性车辆模型,分别在低附着和高附着路面条件下进行了仿真分析.结果表明:采用分层控制可以很好地实现车辆所需横摆力矩,有效地控制车辆质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想模型,瞬态及稳态响应良好,改善了车辆操纵稳定性.     

基于模糊滑模的车辆横摆稳定性控制

针对分布式驱动汽车在极限工况下易出现失稳问题,提出了基于模糊滑模控制的车辆横摆稳定性策略。控制方案采用分层设计,上层控制模块利用模糊滑模理论求出车辆理想状态下的附加横摆力矩;下层考虑驱动电机输出最大力矩和路面附着约束条件,以降低轮胎纵向利用率为目标优化分配各车轮转矩。通过CarSim-MATLAB/Simulink联合仿真平台进行双移线工况仿真试验,结果表明,该控制策略下的车辆横摆稳定性显著提升。     

基于电动轮汽车四轮转向控制策略研究

为提高四轮转向汽车的稳定性,提出了一种基于电动轮汽车的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制与直接横摆力矩(Direct Yaw-moment Control,DYC)协调控制策略。首先设计了以侧向车速、横摆角速度和侧向位移为控制目标的LQR控制器,然后设计了以横摆角速度为控制目标的DYC控制器,最后通过CarSim与MATLAB联合仿真验证表明:在良好工况下,LQR控制四轮转向车辆可实现质心侧偏角趋近于0和横摆角速度在理想范围内的折中最优化控制。在极限工况下,LQR四轮转向系统中附加横摆力矩协调控制可明显提高车辆的稳定性。     

一种新型的车辆稳定性分层控制策略

为了优化稳定性控制算法,提出并仿真分析了一种新型的车辆稳定性分层控制策略。该控制策略由上下两层组成,上层控制器基于最优控制理论的横摆力矩控制策略,下层控制器采用最优分配法,将修正横摆力矩合理分配到各车轮上。基于MATLAB/Simulink建立了八自由度非线性车辆模型,并对该模型进行了实车实验验证,然后基于该模型对该控制策略进行了仿真分析,验证了此分层控制策略的有效性。仿真结果表明,在大侧向加速度和大侧偏角的极限工况下,所设计的新型控制系统能够有效地改善车辆的操纵稳定性。     

轮毂电机驱动电动汽车的四轮转向操纵稳定性分析

以动力学仿真软件ADAMS建立轮毂电动汽车动力学模型,基于多重假设建立了二自由度4WS车辆模型。根据二自由度车辆模型建立以横摆角速度和质心侧偏角为控制对象的模糊控制策略。以ADAMS/View中的动力学模型和所建立的模糊控制策略进行联合仿真,对比分析角阶跃输入下横摆角速度和质心侧偏角的值。验证了模糊控制下的整车稳定性能比未控制的整车稳定性能好。     

汽车主动悬架与转向系统的集成控制

在建立了汽车主动悬架与转向系统集成控制模型的基础上,应用LQG控制理论,设计了汽车主动悬架与转向系统LQG集成控制器,并进行了试验仿真,实现了对质心侧偏角、车身横摆角速度、车身垂直加速度、车身俯仰角的集成控制。与被动悬架和转向系统、主动悬架与转向系统单独控制相比,汽车的平顺性、操纵稳定性和安全性都有了显著改善,为汽车底盘集成控制研究提供了依据。     

基于神经网络非线性模型的线控转向系统控制

进行汽车线控转向系统动力学分析及控制算法研究,需考虑动力学模型的非线性。首先建立基于魔术公式轮胎模型的非线性二自由度整车模型,然后基于神经网络方法训练逼近映射汽车模型输入与输出的关系,最后采用模糊控制方法由车速、转向盘转角等得到转向传动比控制算法。结果表明,基于神经网络的非线性整车模型与样本数据较好吻合,满足研究需要。转向传动比模糊控制算法考虑了转向轻便性和稳定性,提高了汽车操纵稳定性。     

基于分层模型的轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制

为提高多轮轮毂电机驱动车辆动力学综合控制性能,提出了一种基于分层模型的直接横摆力矩控制策略。上层为运动跟踪控制层,设计了基于车轮转角的前馈控制器,对车辆横摆角速度稳态增益进行调节,同时将滑模控制进行改进,设计了滑模条件积分控制器进行反馈控制,使横摆角速度追踪其期望值;下层为转矩优化分配层,基于稳定性优先原则,建立了以减小轮胎负荷率为目标的优化函数,并且将控制分配问题转换为二次规划问题进行求解。依托某型8×8轮毂电机驱动样车进行实车试验,结果表明,在连续转向工况和双移线工况下,所提出的控制策略使车辆最大横摆角速度偏差分别降至理想横摆角速度的6%和9%以内。此外,该策略能够有效控制轮胎负荷率,实现转向行驶时的转矩优化分配,改善了车辆操纵稳定性。     

监督控制下的车辆集成底盘控制策略与仿真

分析了轮胎侧偏角与操纵稳定性的关系,提出根据前、后轮胎侧偏角及其角速度来定义判断车辆稳定性的因子.采用层次化的模糊逻辑监督控制协调各相对独立的子功能控制器,以实现主动转向、主动驱动/制动的集成控制.下层的各子功能控制器根据上层监督控制分配的权重,实现各自的横摆角速度跟踪或者稳定性控制目标.通过仿真研究了这种层次化集成控制策略和算法在极限工况下的性能.结果表明,相比传统的一些独立或联合的底盘控制方法,该集成控制避免了控制器间的冲突,在极限工况下能更好地实现车辆状态跟踪和稳定操纵,并可减小控制能量消耗.     

高质心客车防侧翻控制研究与仿真

基于模糊函数设计了模糊逻辑控制器,并应用于厦门金龙XMQ6117Y3型客车,通过该控制器产生横摆力矩与主动转向角使客车的横摆角速度与质心侧偏角响应跟踪其期望值。该控制器仿真计算了转向角阶跃输入和正弦输入的客车横摆角与质心侧偏角响应,试验结果表明该控制器能有效改善高质心客车横摆角速度和质心侧偏角响应,使得横摆角速度与质心侧偏角保持在允许范围,从而保证客车行驶的稳定性,减小客车"驶出"或"侧滑"引起"绊倒"侧翻的可能性。     

基于ADAMS/Car和Simulink的主动悬架遗传模糊控制

利用ADAMS/Car软件建立了车辆多体动力学模型;基于遗传算法策略设计了主动悬架模糊控制器并通过Matlab编写了控制算法,基于ADAMS/Car和Matlab/Simulink对主动悬架系统进行联合仿真.通过随机路面输入和脉冲路面输入下的仿真结果分析,表明联合仿真的方法正确、可行,同时通过试验结果分析表明,该控制方法能够有效提高汽车的平顺性能.