车辆SAS/EPS集成控制系统满意优化研究

基于满意优化理论,建立了半主动悬架与电动助力转向集成控制系统的数学模型,提出了半主动悬架与电动助力转向集成控制系统满意优化策略,设计了半主动悬架与电动助力转向集成控制系统及实车道路试验系统。在仿真的基础上,进行了半主动悬架与电动助力转向集成控制系统实车道路试验,分析了半主动悬架与电动助力转向集成控制系统对车辆动态性能的影响,计算和试验结果基本吻合,前悬架动挠度的峰值和标准差分别降低了14.00%和14.56%,意味着悬架对车身的冲击变小;而轮胎动位移峰值降低了11.34%,轮胎接地性能提高;横摆角速度和侧倾角峰值分别降低13.60%和14.41%,标准差分别降低15.80%和16.08%,提高了汽车的操纵稳定性。     

汽车EPS与ASS的H∞/PID集成控制

分别建立了汽车电动助力转向（EPS）模型与主动悬架系统（ASS）模型,提出了EPS与ASS的集成模型。综合考虑EPS与ASS的相互影响,设计出H∞／PID集成控制系统。从提高汽车转向行驶时的乘坐舒适性和操纵稳定性角度出发,根据人体对振动的敏感频率范围引入了适当的频域加权函数,设计出ASS系统的H∞最优控制器,使水平和垂直方向敏感频率范围内的振动都得到明显降低;从改善驾驶员转向轻便性角度出发,设计出EPS系统的PID控制器。仿真结果表明,该集成控制方法能够使汽车转向行驶时的乘坐舒适性和操纵稳定性得到提高。     

电动助力转向与主动悬架模糊神经网络集成控制

在建立汽车电动助力转向和主动悬架系统的集成模型基础上,利用神经网络自适应学习功能推导集成系统模糊控制规律,设计了模糊神经网络控制策略,对转向行驶工况下的集成系统进行了大量的计算分析。研究结果表明,采用所提出的集成控制策略能有效地实现对汽车平顺性、操纵稳定性、安全性的集成优化,从而使得整车动力学性能得到较大改善。     

车辆动力学集成控制综述

首先对车辆动力学集成控制的发展和研究进行了全面回顾,然后对集成控制系统的协调策略进行了总结.为进一步提高车辆主动安全性的潜力,未来研究的重点仍将是对转向和制动/驱动的集成控制,其中一个典型的研究问题是在考虑轮胎和车辆非线性以及执行器限制条件的基础上,将车辆稳定控制力/力矩最优地分配到每个车轮/轮胎上.显然,随着未来线控驾驶以及新型可控系统的广泛应用,车辆动力学控制的集成化必然成为发展趋势.     

基于预测控制的主动悬架与电动助力转向集成控制

通过建立主动悬架与电动助力转向集成控制模型,应用预测控制理论,进行了预测控制器的设计,并在Matlab／Simulink环境中进行仿真模拟。仿真结果表明：具有预测控制策略的主动悬架与电动助力转向集成系统不仅能明显改善车辆行驶平顺性,提高转向轻便性,并且对由路面输入引起的振动能够进行有效抑制,使车辆的操纵稳定性和乘坐舒适性均有不同程度的提高。     

汽车EPS/ABS集成控制硬件在环研究

针对汽车助力转向制动过程中的动力学耦合关系,通过建立汽车转向和制动系统模型,分别设计了单个ABS及EPS子系统控制器和集成控制器,对两系统进行了集成控制,并将控制器局域网络应用到两系统集成控制中,采用SAE J1939协议,设计了CAN总线通讯系统。最后基于LabView进行了软件仿真和硬件在环实车试验。结果表明：基于CAN通讯的集成系统工作稳定,抗干扰能力强,汽车在转向制动工况下综合性能得到改善。     

车辆电动转向系统的卡尔曼滤波模糊PID控制

通过对车辆动力转向系统的动力学分析,建立了动态数学模型。为了克服单独使用PID控制和模糊控制时的问题,提高控制系统的响应速度,减小超调量,减小稳态误差,设计了模糊控制和PID控制相结合的多模态控制器,实现了分段控制;并由卡尔曼滤波对控制信号进行滤波处理,减小路面随机干扰和传感器测量噪声的影响,从而进一步提高了控制效果。仿真和试验结果表明,该控制方法能够明显改善控制性能。     

车辆半主动悬架非线性控制方法的研究

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性,建立了车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制,经过适当的非线性状态和反馈变换,实现半主动悬架非线性系统的精确线性化,并对系统实施非线性状态反馈控制;根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数,设计模糊控制器,对悬架系统进行了控制仿真研究;利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别,设计控制网络层,从而达到提高悬架工作性能,改善车辆行驶舒适性的目的。将3种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制的悬架冲击响应小、振动强度低,比微分几何控制能获得更优异的性能。     

车辆半主动悬架自适应模糊控制

给出了车辆半主动悬架自适应模糊控制方法,设计了自适应模糊控制器,将模糊系统辨识和模糊控制结合起来,对自适应模糊控制规则进行了修正,使自适应模糊控制的复杂性得以简化,提高了半主动悬架控制的实时性,从而达到最佳的控制效果。与被动悬架的对比分析表明,自适应模糊控制半主动县架具有优良的减振性能。     

基于多变量频域控制方法的车辆底盘集成控制

提出了一种基于多变量频域控制方法的车辆底盘集成控制策略,协调控制车辆主动转向系统和主动制动系统.对典型多变量车辆系统进行分析,应用多变量频域控制理论设计底盘集成控制器,并利用基于Matlab与AMESim的联合仿真平台进行典型工况仿真分析.结果表明,基于多变量频域控制方法的车辆底盘集成控制器能够消除主动转向系统和主动制动系统之间的干涉和耦合,同时显著提高车辆操纵稳定性.     

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.     

自适应模糊控制技术在半主动悬架控制中的应用

设计了一种基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制系统,分析了系统模型及自适应模糊控制的设计和实现,采用快速的变斜率梯度下降算法学习,具有自适应学习功能。仿真研究表明,神经网络自适应模糊半主动悬架性能明显优于一般的模糊控制,试验与计算结果基本吻合。     

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。     

电动助力转向系统回正控制研究

根据转向系统的回正特性,针对现有的电动助力转向系统模型在回正控制中的不足,提出了新的回正控制算法。借助专家控制器,实现了不同转向状态下控制策略的变换,即将常规助力控制和回正控制算法结合,采用控制器的辨识算法和监督算法构成闭环系统,使转向行程判断准确,实时性好。在此基础上,设计了新型的试验台架,可以更好地模拟车轮转向过程。结果表明,采用该回正控制策略能获得较好的回正性能,同时提高了转向系统的稳定性。     

电动助力转向综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法

针对电动助力转向中的电流跟随控制问题,通过建立系统数学模型,分析系统型别,研究了常规PID控制和模糊PID控制在电流控制中的不足,采用前馈和反馈综合控制的思想,提出了综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法。通过实验对比表明,前馈和模糊PID反馈的综合控制方法可显著提高电流跟随控制的稳定性、快速性和准确性。