模型跟踪主动四轮转向汽车最优控制研究

基于车辆线控转向技术,根据最优控制理论,提出了一种汽车前、后轮转角主动转向控制新策略。以汽车侧向动力学二自由度模型为基础,确立了车辆转向理想跟踪模型,设计了四轮主动转向最优控制器,对所设计的控制器进行了仿真分析与验证。仿真结果表明:所设计的前、后轮转角最优控制器改善了车辆瞬态与稳态响应特性,且能很好地跟随理想车辆转向模型,提高了车辆的操纵稳定性。     

基于自抗扰技术的智能车横向控制

针对智能车辆横向控制问题,以二自由度车辆模型为研究对象,通过构造一个关于横向偏差和期望偏航角的理想偏航角,以控制车辆横摆角跟踪到理想偏航角为目的,设计自抗扰车辆横向控制器。自抗扰控制器能够将车辆的质量参数、侧偏刚度等不确定参数和外界扰度观测出来并进行补偿,保证控制系统的鲁棒性。Simulink/CarSim联合控制仿真实验表明:车辆跟踪双移线路径时,自抗扰控制器相较于模型预测控制器的路径跟踪精度更高;在不同道路附着条件和不同负载时,都具有良好的跟踪效果。     

汽车横向稳定杆系统优化设计

横向稳定杆系统是汽车悬架中的一种重要辅助弹性元件,在改善汽车平顺性方面可以提高汽车的侧倾刚度,减少汽车横向侧倾程度。基于此目的,在满足汽车安全可靠的基础上,对汽车横向稳定杆系统进行了合理的悬架系统刚度匹配及轻量化设计,最后通过对优化后汽车前后横向稳定杆系统的ANSYS疲劳寿命校核,结果表明汽车的操纵稳定性通过优化得到显著提升。     

基于MATLAB的汽车侧倾角刚度匹配及稳定杆设计

针对汽车侧倾角刚度匹配及横向稳定杆的设计计算,以工程应用的方式,从整车侧倾特性出发,完成了"整车侧倾特性—稳定杆刚度匹配—横向稳定杆设计"的正向设计流程,编写了相应的设计计算程序,并探讨了侧倾角刚度匹配的修正因子,以及横向稳定杆的匹配原则,以期对相关设计提供参考,以及在工程上具有一定的应用价值。     

FSAE赛车瓦特连杆横向稳定杆设计与优化

针对FSAE赛场上普遍使用的瓦特连杆式稳定杆(又称Z-bar),根据汽车侧倾特性进行横向稳定杆的设计和优化。基于瓦特连杆横向稳定的工作原理,计算了赛车侧倾角刚度及横向稳定杆刚度,分析了瓦特连杆结构以及受力情况,进行了尺寸设计及强度校核。通过ANSYS进行结构分析优化,并建立了ADAMS动力学模型,通过动力学仿真,说明了瓦特连杆对悬架参数变化的影响。     

基于后轮主动脉冲转向的车辆稳定性分析与试验

为了提高车辆操纵稳定性,提出一种后轮主动脉冲转向控制策略,并对此做了理论分析和试验研究。基于试验Lexus车辆分析脉冲转向系统对车辆稳定性能的影响并确定最优的主动转向脉冲参数。设计了控制策略结构与算法,基于Car Sim和Simulink联合仿真分析,验证所提控制方法的有效性。基于试验Lexus车辆,安装液压脉冲转向系统并进行整车试验研究,验证后轮脉冲转向的实用性。仿真和试验结果表明:质心侧偏角和侧向加速度在峰值处分别减小了46.8%、23.5%,提高了汽车的横向稳定性;侧倾因子能控制在设定的阈值范围[-0.8,0.8],车辆侧倾角减小了25.4%,能有效改善车辆防侧翻能力,且展现出比后轮主动转向更好的控制效果。     

基于改进行车风险场模型的车辆避撞方法研究

为了提高车辆行驶的主动安全性,构建了分层控制框架,对车辆的主动避撞控制系统进行研究。上层轨迹重规划控制器基于改进的行车风险场模型对行车安全进行评估,以行车安全场场强为优化指标,求解得到一条期望行驶轨迹;下层轨迹跟踪控制器在充分考虑车辆动力学约束前提下,基于模型预测控制理论,设计目标函数并求解,得到前轮转角控制量并输出给车辆执行,实现轨迹跟踪;最后基于Car Sim/Simulink联合仿真平台对控制算法进行测试,验证其有效性。     

基于制动与主动悬架的车辆横向稳定性联合控制

车辆在紧急转向时会产生横摆、侧滑运动,甚至引起车辆失稳。为了提高车辆在转向时的横向稳定性,本文提出了基于PI制动与在线LQG控制的主动悬架的横向稳定性联合控制。通过PI制动改变车辆的横摆角速度。通过实时地调节LQG控制变量的加权值,实现对主动悬架力的合理分配。通过调节主动悬架的垂向力,改变轮胎的垂向载荷,从而改变轮胎的侧向力,达到减小车辆质心侧偏角的目的。最后对控制方法在阶跃输入工况下进行仿真。仿真结果表明,联合控制的车辆横摆角速度较好地跟踪理想横摆角速度,车辆的质心侧偏角大幅减小,车辆在转向工况下的横向稳定性得到提高。说明该联合控制算法是有效的。     

基于模糊PI的汽车横摆力矩控制研究

针对汽车直接横摆力矩控制,基于模糊PI控制理论研究了附加横摆力矩决策方法和基于二次规划的横摆力矩优化分配方法。横摆力矩控制采用分层控制方法,设计了模糊PI控制器和制动力优化分配器。模糊PI控制器根据参考值和车辆状态决策出所需的附加横摆力矩,并通过二次规划优化分配方法进行主动差动制动实现。采用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对控制方法进行仿真实验验证。结果表明:基于二次规划的附加横摆力矩优化分配方法相对于无控制时能够使汽车较好地跟踪期望值,有效提高汽车行驶稳定性。     

智能车辆换道与超车轨迹跟踪控制

智能车辆换道过程中须同时考虑车辆的横向控制和纵向控制,为实现智能车辆对预定轨迹的稳定跟踪,根据智能车辆的车辆运动学简化模型,建立基于刚体的车辆模型.选取车辆当前位姿和参考位姿构造动态的位姿误差.建立智能车辆轨迹跟踪闭环控制系统的状态空间数学模型.基于Backstepping控制算法选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真和试验结果表明,所设计的控制器能够快速跟踪参考轨迹.控制器在智能车辆换道及超车控制过程中平稳、可靠.     

车辆节能型主动悬架的研究

出于节能和主动控制的考虑,利用无刷永磁直线直流电机作为主动悬架的作动器,提出并设计了这种主动悬架的基本结构,对车辆模型进行运动学分析并设计了控制器。通过对该模型的仿真分析结果表明,主动悬架实现了汽车振动的主动控制,可储存再利用振动的能量,达到节能的要求。     

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.     

智能车辆自主导航神经网络控制器设计

针对自主设计、制造的智能车辆,提出了设计新的神经网络控制器来实现对车辆导航路径的自主跟踪控制。分析了神经网络导向控制器的设计方法,选择了神经网络导向控制器的输入、输出变量,并建立了神经网络导向控制器的结构。在此基础上,采用人工驾车采集的数据对控制器进行了训练。完成了计算机仿真和实际路径跟踪控制试验,试验结果表明该神经网络控制器能够很好地实现对导航路径的自主跟踪控制。     

基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制

为提高智能车辆主动转向跟踪控制的跟踪精度、稳定性和实时性等问题,提出一种基于自适应预测步长的模型预测路径跟踪控制器,引入自适应预测步长功能函数,根据车速和参考路径的曲率动态调整预测步长。MATLAB和CarSim联合仿真结果表明:该控制器可降低横向跟踪偏差,在高速低附着和高速高附着工况下均保持车辆稳定性,相比于单一根据道路曲率动态调整预测预测步长的控制器,降低了60%的计算时间,提高了实时性。     

汽车主动转向自适应模糊PI控制研究

针对线控转向汽车主动转向控制,研究了基于自适应模糊PI理论的主动转向控制方法。应用Matlab/Simulink软件搭建线控转向系统模型,并与Car Sim软件联合仿真,将Car Sim中的传统转向系统汽车改进为线控转向系统汽车。基于横摆角速度反馈的主动转向控制策略,设计了主动转向自适应模糊PI控制器。选择高速双移线仿真实验,在Car Sim中对所研究的控制算法进行了仿真验证,并与无主动转向控制和主动转向PI控制对比分析。结果表明:线控转向汽车主动转向自适应模糊PI控制相对于PI控制和无控制,能够使汽车更好跟踪期望,提高汽车行驶稳定性。     

随机干扰下电控空气悬架整车车身高度控制研究

为解决随机干扰对空气悬架汽车车身高度动态切换的不良影响,结合空气弹簧模型,建立了随机干扰下的空气悬架车身高度调节系统整车模型。基于单神经元自调整增益算法,设计了神经网络PID自适应高度调节控制器。为检验所设计控制器的性能,搭建了Matlab/Simulink车身高度控制仿真模型,并开发了控制器实物,用于搭建整车试验平台。仿真结果显示所设计的控制器能有效地改善随机干扰下的高度调节过程的震荡,缓解车身俯仰和侧倾,整车试验也验证了仿真结果,提高了车辆舒适性和稳定性。     

液压互联悬架关键参数分析及优化

为了提高液压互联悬架汽车的整车性能,需要合理设计液压互联悬架关键参数。以多体系统动力学为基础,进行了整车7自由度建模、液压互联悬架建模、整车机械-液压耦合建模和四轮相关路面谱建模。通过操稳性实验仿真和平顺性实验仿真,分析了液压互联悬架关键参数对车辆操稳性与平顺性的影响,并利用改进的遗传算法对关键参数进行优化。结果显示,调节阻尼阀损失系数可以提高车辆的平顺性,调节液压缸直径、活塞杆直径、液压缸初始工作压力和蓄能器体积可以提高车辆的操稳性。     

基于滑模理论的轨迹跟踪横向控制研究

汽车的结构复杂,各组成部分如轮胎、悬架、转向等系统之间又存在着不同程度的耦合,各系统的参数也存在不确定性,再加上汽车行驶工况的复杂多变,都给智能汽车的横向控制带来了极大的困难。为了提高智能汽车横向控制系统的鲁棒性和适应性,采用强鲁棒性的滑模控制方法,设计了一种轨迹跟踪横向控制器。针对滑模控制中系统的抖动,设计了增益切换的模糊控制器。最后建立CarSim和Simulink的联合仿真平台,通过双移线工况和定曲率工况验证了所设计的控制器的有效性和适应性。     

扰动下农用运输车辆路径跟踪控制器设计与试验

为提高农用运输车辆路径跟踪的鲁棒稳定性,基于线性模型预测控制结合农用运输车辆特点设计了路径跟踪控制器。该方法首先将农用运输车辆的运动学模型进行离散化求解,推出误差模型作为控制器预测方程,为使农用运输车能够克服在田间行驶时的各种干扰,通过构建李雅普诺夫函数重点分析了该模型的鲁棒稳定性,得到控制周期约束条件,然后建立目标函数并引入松弛因子,最后把预测模型代入目标函数进行优化求解,重复以上过程,实现优化控制。Matlab仿真表明：当前轮转角扰动不大于15°及横向扰动不大于1.5m时,控制器可以迅速起到调节作用,使车辆快速回到参考轨迹上行驶。对应的场地试验结果表明：试验小车以2m/s的速度跟踪参考路径时,直线路段跟踪效果良好,最大横向偏差为10.57cm,均值为8.49cm;添加扰动路段的跟踪偏差较大,最大横向偏差为23.89cm,最大纵向偏差为62.53cm,但在控制器的控制作用下可以实现对路径的有效跟踪。由此可见,该控制器在速度小于等于2m/s的情况下,可以满足农用运输车辆对路径跟踪的精度与鲁棒稳定性要求。     

用于汽车横向稳定性的模糊控制器的设计与研究

运用模糊控制理论在所建立的车辆非线性模型的基础上,设计了用于车辆横向稳定性的3种模糊控制器———基于横摆角速度的反馈控制、基于质心侧偏角的反馈控制以及基于这两个参数的联合反馈控制,并应用MATLAB/S imu link对所设计的3种模糊控制器分别进行了仿真分析,结果表明,3种控制器均能改善车辆的横向稳定性,能够提高车辆行驶的安全性,并且,联合控制的控制效果要优于单独控制。