后驱轮毂电机电动车电子差速控制研究

针对后驱轮毂电机电动车转向工况下的电子差速问题,采用基于阿克曼转向模型的差速控制策略,通过CarSim和Simulink建立后驱轮毂电机电动车的联合仿真平台,并基于低速大转弯工况和中速正弦转向工况对控制策略进行验证。仿真结果表明:基于阿克曼转向模型的差速控制使得两驱动轮的滑动率大小趋于一致,能有效抑制轮胎打滑现,且控制后能够消除轮速变化时的波动和迟滞。在中速工况下,差速控制还能有效提高汽车的操纵性。     

四轮轮毂电机驱动农用无人车差速转向建模与分析

滑移现象的存在对差速转向车辆运动学模型的建立造成困难。为准确分析无人车的差速转向特性,基于大半径转弯前提,建立无人车的二自由度差速转向运动学模型,分析理想情况下内外侧车轮速度差与转弯半径之间的关系。并使用自主研制的四轮轮毂电机驱动农用无人车进行试验,通过高精度霍尔传感器和惯性导航系统测量实车差速转向时的行进速度和行驶路径等参数,分析出存在的滑移现象导致转弯时内外两侧车轮转速差大于车轮处真实速度差,计算得到二者之间的拟合方程,并引入误差系数对模型进行修正。结果表明：在考虑滑移现象的情况下,将四轮速度与运动学模型相结合,可计算得实时转弯半径大小,平均绝对误差为4.033%,最大误差为6.715%,可有效指导无人车的航路推算。     

电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控

根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析,提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID（ANNPID）控制策略,由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成。通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统,实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制（MRAC）的感应电动机间接磁场定向（IFOC）转矩控制。采用该策略,在不同转向半径的行驶转向工况、0.5B半径转向工况和中心转向工况下的实车试验结果表明,低速转向具有较好的操控性能。     

电子差速履带车辆转向转矩神经网络PID控制

根据电子差速履带车辆转向动力学和运动学分析,提出一种电子差速履带车辆转向转矩模拟神经网络PID(ANNPID)控制策略,由双电动机转向转矩协调控制、ANNPID控制和感应电动机转矩控制组成.通过建立双感应电动机独立驱动履带车辆电子差速转向控制系统,实现基于ANNPID控制的转向转矩协调分配和基于模型参考自适应控制(MRAC)的感应电动机间接磁场定向(IFOC)转矩控制.采用该策略,在不同转向半径的行驶转向工况、0.5B半径转向工况和中心转向工况下的实车试验结果表明,低速转向具有较好的操控性能.     

六轮电驱动铰接车行驶状态功率流试验

定性分析了六轮独立电驱动、并联运行铰接车不同行驶状态下无跟随控制的整车功率流状态。建立了系统功率流模型和轮边电动机功率矩阵,采用功率键合图法和归一化功率矩阵描述了系统功率流。试验以转矩为调节目标,采用调压的方式模拟永磁同步电动机并联运行的功率流状态。试验分析表明直线行驶和电制动时两侧轮电机牵引和制动功率分配均衡;转角较大时外侧轮电动机再生发电并产生制动转矩,内侧轮电机负荷加重,滑转率增大,轮速比系数kn随着转向角的增大而增大,功率比系数kP随之减小,载荷大小对kn的影响不大,转矩比系数kT为后桥大于前桥且重载大于轻载;打滑轮电动机转速增大而转矩减小,行驶稳定性变差。     

双轮毂电机驱动电动汽车电子差速控制研究

针对轮毂电机驱动电动汽车电子差速问题,以横摆角速度为控制目标,提出了滑模变结构控制的电子差速控制策略,并进行了CarSim与Matlab/Simulink联合仿真和道路试验。仿真与试验结果表明,相比于无差速控制工况,差速控制下车辆的横摆角速度可以较好地跟踪理想横摆角速度,车辆的转向性能得到提高,且有一定的转向盘助力效果。     

轮边液压驱动式麦弗逊悬架转向梯形设计

通过在多体动力学软件RecurDyn中建立采用轮边液压驱动的麦弗逊独立悬架模型,以转向梯形各球铰空间位置为设计变量,根据实车空间布置情况及轮边液压驱动式麦弗逊悬架布置特点确定优化参数范围。考虑汽车转向运动学及车轮跳动对转向影响,确定了优化目标函数,对车轮添加转向及跳动约束,对转向梯形断开点位置进行计算,使内外轮转向误差角较小、跳动转向角较小。     

插电式混合动力农业运输车驱动工况控制及仿真

在建立了插电式混合动力农业运输车发动机、电机和电池的数学模型基础上，设计了插电式混合动力农业运输车驱动工况的控制策略，该控制策略采用基于规则的逻辑门限值控制策略，以汽车需求转矩和蓄电池荷电状态SOC为基本控制参数；利用MATLAB/Simulink和Stateflow软件对插电式混合动力农业运输车燃油经济性进行仿真分析。结果显示与相同类型的传统内燃机农业运输车相比，其燃油消耗明显降低，说明所设计的插电式混合动力农业运输车驱动工况的控制策略是有效的，同时分析了整车参数对汽车燃油消耗的影响。     

轮毂电机驱动电动汽车电子差速器仿真研究

针对轮毂电机驱动电动汽车前轮转向,四轮差速控制问题进行了研究。在Car Sim里建立了电动汽车整车模型,根据运动学模型,设计出基于转矩控制的电子差速器。并在Matlab/Simulink里建立了四轮轮毂电机驱动电动汽车电子差速器仿真模型,通过Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真,选择双移线试验工况和蛇形试验工况进行了验证,试验结果表明:电子差速器实现了更好的轮速跟踪和驱动力矩再分配,能够有效提高电动汽车的行驶稳定性。     

液电混动履带底盘电液系统联合仿真与试验

针对传统以液压驱动或纯电驱动的履带式农机装备功耗大、系统响应慢、电池续航短、功率扭矩输出不足等问题,本文提出了一种高效液电混动履带式行走底盘,集成了液压驱动和电驱动两套独立动力系统,双液压马达及双伺服电机的四轮驱动结构,可实现整机大扭矩输出,利于整机轻量化设计;通过伺服电机速度及力闭环控制,适应匹配底盘外负载的变化,可显著改善闭式液压驱动系统的动态输出特性,提高整机动态控制性能并降低工作能耗。基于AMESim与Matlab建立了电液混动系统的联合仿真模型,对比分析整机在平地直线行驶、山地爬坡、原地转向等不同工况的行驶动态性能,试验结果表明所设计的液电混合驱动履带底盘最大行驶速度可达1.1m/s,原地转弯时间最快为2.4s,最小转弯直径为150cm,可实现丘陵山地复杂地形转弯及调头;履带底盘直线行驶偏移率不大于3.3%;在相同工况下与液压驱动相比,液电混合动模式下整机能耗可减少9.3%,提高了整机工作效率。     

高地隙四轮独立驱动喷雾机路径跟踪模型预测控制

针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题,本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动（Four Wheel Independent Drive,4WID）喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID,转向半径小,前后轮的运行轨迹高度一致,能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题,基于喷雾机线性时变的运动学模型（LTV）,构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）器根据预期路径、车辆当前位置,获得喷雾机的转向角和运动速度,实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器,从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制,提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明,在复杂的工况条件下,喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内,防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响,有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径,与未考虑驱动轮滑移的控制相比,能够适应更加复杂的工作环境,跟踪精度有明显提升。     

车辆转向时牵引力控制系统前轮滑转率算法

车辆转向时.用后轮轮速作为参考车速计算驱动轮滑转率会造成计算偏差,造成牵引力控制系统的误干涉.为此利用前轮参考轮速计算转弯时的前驱动轮滑转率.并提出了利用横摆角速度信号的直接开方法以及利用前轮转角信号的前轮转角补偿法进行滑转率计算.试验表明2种算法都有效,前者运算时间为0.8 ms,后者运算时间为0.3 ms,因而选用后者.利用该算法修正后牵引力控制系统没有出现误干涉.     

基于阿克曼转向原理的滑转率测量方法与试验

拖拉机作业时滑转率过高会降低作业效率,准确监滑转率具有重要意义。针对基于最小轮速的滑转率测量方法在转向工况下失效的问题,提出一种基于阿克曼转向原理的滑转率测量方法。通过建立转向时的滑转率测量模型,得到滑转率与理论车速、右前轮车速、右前轮转向角的关系。基于约翰迪尔4720型拖拉机设计滑转率测量系统,包括右前轮轮速测量装置,CAN总线解析模块和滑转率计算模块。水泥路面直行工况下滑转率测量试验结果表明,直行工况滑转率的平均值为3.0%。在水泥路面转向工况下,进行目标理论速度分别为0.5、0.8、1.0、1.2、1.5 m/s的滑转率测量试验。试验结果表明：转向工况滑转率的平均值分别为3.9%、3.4%、3.7%、3.8%、2.9%,处于直行工况的滑转率区间;因此认为此方法可行,为农机田间转向工况滑转率测量提供支撑。     

四轮转向车辆后轮转角与横摆力矩联合模糊控制

为提高车辆在极限工况下的稳定性,充分考虑悬架、转向系统以及轮胎等部件的非线性,运用多体动力学仿真分析软件ADAMS/Car建立了四轮转向车辆的虚拟样机模型.确定了质心侧偏角和横摆角速度具有理想输出响应的控制目标.针对车辆的非线性,提出了后轮转角与横摆力矩联合控制的模糊控制策略,并设计了对应的非线性模糊控制系统.最后应用ADAMS/Car和Matlab/Simulink联合仿真技术,对控制系统的性能进行了仿真验证.仿真结果表明:后轮转角与横摆力矩联合模糊控制可有效防止车辆在极限转向工况下发生侧滑失稳.     

线控转向系统的全状态反馈控制策略

研究了线控转向系统的车辆全状态(质心侧偏角和横摆角速度)反馈控制策略,根据虚拟前轮侧偏刚度的概念得到横摆角速度和质心侧偏角的反馈系数,研究了虚拟前轮侧偏刚度系数对极点、频率特性等的影响.仿真表明,根据车速选择合适的虚拟侧偏刚度系数,可改变汽车的转向特性,即低速时,该系数为正,过度转向程度增大.提高转向灵敏性;高速时,该系数为负,不足转向程度增大,提高转向稳定性.因此全状态反馈控制策略可提高车辆的操纵稳定性.     

遥控喷杆喷雾机设计与试验

针对大田蔬菜种植病虫害防治需求,利用高地隙四轮转向液压底盘,设计一种遥控喷杆喷雾机。采用PID控制算法设计液压驱动系统和变量施药系统。液压驱动系统通过对比实时采集的实际车速和轮速计算各轮滑转率,以理想滑转率为控制目标进行实时动力分配;变量施药系统根据实时采集的实际车速和预设的目标单位面积施药量换算目标流量,以目标流量为控制目标进行实时喷雾流量调节。在韭菜田进行不同车速下的性能考核试验,结果表明：滑转率最大的车轮为左前轮,滑转率均值为6.14%,能稳定在理想滑转率范围内;滑转率最小的左后轮是轮上载荷最大的车轮,滑转率均值为0.76%,显著小于其他车轮;喷雾作业雾滴沉积率均值为93.4%,变异系数为21.6%,变量施药系统随速调节功能良好,但作业质量随着车速增加而略有下降。该喷雾机可为大田蔬菜种植智能化植保机械的研制提供参考。     

摇杆操控型农机转向控制策略

根据小型电动农机的摇杆操控模式,针对遥杆电压、驱动轮转速与导向轮转向偏角间关系,建立摇杆电压与驱动轮的“电压?转速”模型和导向轮的“电压?转向”模型。基于电子差速原理与Ackermann & Jeantand模型,探讨了电压、转速与转向偏角间关系,获得车轮转速与车身转向偏角,进而获取导向轮转向偏角。采用非线性拟合建立“电压?转速”与“电压?转向”模型,“电压?转速”模型中Adj R-square校正拟合结果分别为0.954 6和0.974 4,“电压?转向”模型中Adj R-square校正拟合结果为0.869 0,该模型可实现电动农机在行进和转向过程中实时获取车轮转速与车身转向偏角,按照预设方案稳定前进。电动农机是当前农业机械的发展方向,对农业的发展有着重要意义。      

NF-752型履带式拖拉机自动驾驶系统

为了提高自动驾驶系统对车身纵向速度和滑移工况等影响因素的自适应能力,提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制算法。首先对NF-752型履带式拖拉机进行适应性改造,将其手动转向机构和无级变速机构改造为大扭矩舵机控制,通过绝对值编码器测量两侧履带转速,利用RTK-GNSS定位系统测量车辆地理位置和车身速度,结合车载计算机和底层控制器搭建了自动驾驶系统试验平台。然后以车身速度和两侧履带速度为状态变量,考虑履带滑移率建立了航向预估控制模型,进而提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制方法。最后在沥青路面分别以低速（1 km/h）、中速（5 km/h）和高速（9 km/h）进行了直线路径跟踪试验,结果显示,在不同作业速度条件下,路径跟踪误差无明显差异,最大跟踪误差为-2.00 cm,标准差为0.93 cm。进行了田间曲线路径跟踪试验,结果显示,当拖拉机以6 km/h速度跟踪曲线路径时,跟踪误差优于10 cm,在滑移区域无明显误差增大现象。试验表明,提出的航向预估控制方法对作业速度有较好的适应性,一定程度上克服了滑移现象对控制精度的影响,可满足履带拖拉机耕整地作业精度要求。      

基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制

针对铰接式车辆的特殊转向结构和行驶特性,为提高其路径跟踪控制精度和反应速度,提出了一种基于预见信息的线性二次型最优控制(Linear quadratic regulator,LQR)策略,并应用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对状态量权重矩阵进行优化求解,获得最优LQR状态反馈控制器,实现铰接式车辆精确路径跟踪控制,由位置偏差、行驶方位偏差和曲率偏差来反映控制效果。ADAMS-Matlab/Simulink联合仿真结果:位置偏差为0.03 m,偏差误差为1.3%,行驶方位偏差误差为0.19%,曲率偏差收敛于0.003 m-1。联合仿真和试验验证结果表明,所提出的控制方法可有效提高控制精度,实现铰接式车辆的精确、稳定路径跟踪。