摩托车道路模拟试验设计

针对摩托车轮胎耦合道路模拟试验约束复杂、迭代精度波动性大等特点,对摩托车RPC(远程参数控制)道路模拟试验过程及原理进行了深入分析,确定了摩托车轮胎耦合道路模拟试验迭代精度的影响因素及水平,建立了相应试验指标。采用正交试验设计方法对摩托车道路模拟试验进行了试验设计,对安排的试验进行了随机试验。通过对试验结果进行方差分析,确定了最优试验方案。采用最优试验方案进行摩托车道路模拟试验可以得到较高的模拟迭代精度。     

整车道路模拟控制系统RPC3的应用及研究

从理论上分析了汽车道路模拟过程中传递函数的测量、驱动函数的迭代补偿。以富康车道路模拟试验为例,讨论了一些参数对模拟精度的影响,并提出了解决办法。     

道路模拟试验目标迭代信号筛选方法研究

传统目标迭代信号筛选的方法是基于疲劳累计损伤理论,计算试验场采集的载荷谱的伪损伤,从而筛选出台架试验的迭代信号。基于不同信号间相关性分析,研究采集的加速度信号与应变信号相关性,筛选出目标迭代信号。两种方法所筛选的迭代信号在时域、频域和响应特性上作对比分析,结果表明,后者筛选的目标迭代信号更优。最后通过进行台架试验,证明了该方法可行性。     

基于内积运算与迭代算法的密集模态阻尼识别

密集模态存在模态干涉,导致阻尼识别困难,提出内积运算与迭代算法相结合诊断阻尼比。首先,运用频谱细化的傅里叶变换（FFT-FT）,得频谱峰值最大对应的共振频率;然后,构造指数函数,与响应信号作内积运算,根据柯西—施瓦茨不等式定理,当内积模取得极大值时,可优化搜索到衰减系数,得出幅值及相位。由此获得某一模态信号的估计,从总响应信号中减去估计信号。重复上述诊断步骤,形成迭代,消除模态干涉。通过算例和试验验证了该方法的有效性,识别结果准确。     

基于车辆振动加速度响应的路面识别研究

分别在土路与公路两种路况下,对试验测试得到的车辆振动加速度响应分别从相关性、频域、时域进行信号分析,并对试验条件下的响应信号功率谱密度按照最大峰值进行归一化处理,进而提出路面识别算法。结果表明:路面识别算法可以在一定程度上对路面的频率结构作定性的判断;车辆振动加速度响应信号体现路面不平度特征的信息;分析结论能为路面识别的研究提供参考。     

基于模糊PID控制的汽车底盘模拟测功机测控系统

分析并建立了汽车底盘测功机测控系统数学模型，引入模糊推理机制自整定PID参数的方法，对室内模拟汽车道路行驶阻力的过程进行改进，利用仿真对该系统的阶跃输入进行响应，并给出了某型汽车在试验台上加速试验的数据及数据分析。     

基于迭代算法分析的无线通信信号识别研究

为进一步提升我国植保无人机通信系统的作业效率，基于迭代计算思维，针对其无线通信信号的识别与处理模块展开分析。以通信路径原理为基础，以通信信道资源识别、功率改进为切入点，搭建准确的通信迭代计算模型，进行特性分析与关联匹配设置，并展开整机通信作业参数试验效果验证。结果表明：基于迭代算法分析的无线通信信号识别与处理各模块功能运行稳定，信号时延率与信道误码率均相对降低，通信的识别准确率相对提升8.94%,整体通信综合效率提升至96.93%。此迭代算法分析准确，设计效果明显，对于类似智慧型农机装备的通信质量与通信效率提升有较好的参考价值。     

副车架疲劳载荷分析方法

结合LMSTWR软件,详细介绍了基于混合路面的轮心位移反求法求取副车架载荷谱的方法。通过在某MPV上布置合适传感器,在试验场测得道路载荷谱信号。根据实测的数据,建立整车多体动力学模型。基于处理后的道路载荷谱与多体动力学模型进行虚拟迭代,并进行副车架载荷分解。结果表明,迭代仿真得到的信号与试验值吻合度较好。     

基于振动信号的柴油机缸内燃烧状态估计方法

利用S变换对柴油机燃烧激励的响应信号进行了时频分析,通过分析找出最能表征各种燃烧状态特征的时频域.据此设计了FIR带通滤波器,并对燃烧激励的响应信号进行滤波,滤波后的信号与缸内燃烧状况有良好的相关性.用这种方法对不同的燃烧状况建立样本库,求取实测信号与样本库中样本的贴近度,可判别缸内的燃烧状况,模拟试验结果验证了该方法的有效性.     

基于实测载荷的发动机散热器支架频域加速试验方法

结合某轻型商用车发动机散热器支架用户道路实测加速度信号,提出一种频域加速耐久试验方法。在全国范围内进行用户道路载荷采集。根据单位千米损伤以及路面不平度将所有路面类型分为4类。分别用冲击响应谱和极限响应谱方法对瞬态和静态加速度信号进行处理,综合考虑不同的路面类型,合成功率谱密度作为台架试验目标加载谱。试验结果表明,这种方法充分考虑了车辆实际服役时部件的频率响应特性,更加真实地复现了车辆在用户条件下的载荷。     

基于多模型迭代的车辆状态融合估计方法

为了提高车辆行驶状态估计的可靠性,提出一种基于多模型观测器误差补偿与迭代的车辆状态融合估计方法。基于三自由度车辆动力学模型设计了车辆状态强跟踪滤波估计算法;同时,根据四轮轮速耦合关系,考虑到数据扰动和病态矩阵的影响,设计了车辆状态的岭估计算法。为进一步提高估计系统的可靠性,提出了动力学模型观测器与运动学模型观测器补偿与迭代的估计方式,设计了模糊控制器,根据实时的质心侧偏角和滑移率的伪量测值,判断强跟踪滤波器和岭估计器估计结果所占权重,利用闭环估计系统的迭代与融合提高估计性能。仿真和道路实验结果表明,所提出的车辆状态融合估计方法能够兼顾强跟踪滤波算法与岭估计算法的优势,根据车辆纵向滑移和质心侧偏角动态调节强跟踪估计与岭估计结果的权重系数,从而在保证估计精度的同时提高了估计系统的多工况适应能力。     

车辆主动悬架的LMS自适应模糊控制

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，确定车辆系统的簧上质量加速度、车轮动载荷、悬架动挠度为具体评价参数。根据路面一车辆系统的非线性特点，提出一种LMS自适应模糊控制算法，其模糊控制规则表可以用解析的方法进行计算。针对简化的车辆模型，在以路面信号作为激励源的仿真研究中，该算法对非线性较强的车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计

针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程向量函数的Jacobian矩阵,实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。在Matlab/Simulink仿真平台下,进行了实车道路试验数据的离线仿真。仿真结果表明,该算法可有效估计车辆质量及道路坡度,能够满足车辆自动变速器控制系统的要求。     

基于动态K&C试验台的汽车平顺性与操稳性分析

根据GB/T7031-2005《机械振动道路路面谱测量数据报告》中标准,在MATLAB/Simulink建立随机路面作为激励输入,进行七自由度整车模型的仿真分析。并将随机路面模型导入ADAMS中进行悬架动态仿真,分析悬架动态K&C特性对汽车性能的影响。传统基于静态K&C特性分析的系统参数设计不足以满足复杂工况下整车对悬架的性能要求,而动态K&C试验具有更精确的响应结果更能反应悬架的实际使用状态。以MATLAB/Simulink建立的随机路面通过迭代得到试验台的驱动谱,在动态K&C试验台进行试验,验证随机路面模型和整车模型的准确性,分析随机路面激励下的悬架动态K&C特性对汽车平顺性和操纵稳定性的影响,为以后悬架性能的研究提供一些参考。     

基于遗传算法的电动四驱汽车轴间扭矩分配控制策略

为了提高纯电动四轮驱动汽车的整车动力性和行驶稳定性,提出一种通过对汽车前后轴转速差及车轮滑转率实时观测完成轴间扭矩重新分配的控制策略。通过Matlab/Simulink构建了整车动力学模型,并设计了基于遗传算法(GA)和PID控制的轴间扭矩分配控制系统,分别在低附着均一路面、对接路面对整车加速性能进行了仿真分析。对该轴间扭矩控制系统进行软硬件设计,并对开发的控制器进行了道路试验。结果显示运用该控制器及控制策略能较好地跟随实时路况,使车辆动力性和行驶稳定性得到提升,试验结果也验证了控制系统的有效性。     

台架负载模拟控制方法研究

动态载荷负载模拟是室内台架测试的核心技术之一,也是评估试验台架综合性能重要途径。针对某一混动式汽车台架,以型号为C8051F120单片机所能达到的转速脉冲信号的测频精度为基础开展动态加载技术研究。在Matlab/Simulink中建立整车传动系动力学模型和台架系统模型;设计逆向模型控制的负载模拟方案和PI自适应卡尔曼滤波算法,并搭建相应的控制器模型来分析不同采样频率和测频精度对负载模拟的影响。仿真结果表明：低速段在采样频率100 Hz、测频精度0.001%未滤波下,电机最大加载扭矩误差为10%;高速段在采样频率100 Hz、测频精度0.001%滤波下,系统响应时间0.11 s,电机加载扭矩误差15%;加载系统能够平稳运行且可以达到动态加载目的,验证负载模拟算法的正确性。在得到正确的仿真结果后可轻松实现代码生成,从而为台架硬件在环试验提供参考。     

基于Matlab/Simulink的随机路面建模与不平度仿真

在分析路面空间频率功率谱密度、时间频率功率谱密度与方差之间关系的基础上,建立了路面随机信号生成模型,在不同车速情况下进行了仿真,生成了B和C级随机路面时间激励信号.利用功率谱密度和方差分析,对所建立模型的仿真结果与路面分级标准进行比较,证明所建模型产生的随机信号功率谱和方差值与国家规定的路面等级标准一致,结果准确,可以为车辆控制研究提供可靠的激励信号.     

汽车牵引力控制软件在环仿真研究

应用车辆动力学仿真模型和基于目标控制器的汽车牵引力控制算法,设计了汽车牵引力控制软件在环仿真系统,并对后轮驱动越野汽车进行了软件在环仿真模拟。仿真结果表明,设计的控制算法有效地消除了驱动轮过度滑转的现象,提高了车速,为目标控制器的软件开发打下了基础。