基于三维虚拟环境的车辆跟随硬件在环仿真系统设计

为验证车辆跟随系统的车辆跟踪及路径跟踪性能,建立了以车辆纵横向运动跟踪误差为变量的车辆动力学模型,并基于硬件在环技术和虚拟现实技术构建了同步视景车辆跟随仿真试验平台,该平台的系统结构包括实时交互式信号处理界面、三维虚拟试验场景等软件系统及其驾驶操作设备、实时控制和图像处理等硬件系统.在该试验平台上对直线加速及弯道变速工况下的车辆跟随系统进行硬件在环仿真试验,同时分析人为驾驶操作对车辆跟随控制效果的影响.仿真结果表明,在进行实车道路试验之前,基于三维虚拟现实技术的硬件在环仿真试验平台能够为车辆跟随系统提供一种安全可行的验证方法.     

联合收割机负荷控制半实物仿真平台的设计

联合收割机负荷模型存在严重的非线性和参数不确定性,在负荷控制器及其控制算法的研究中需要进行大量的试验,而负荷控制器的田间实车试验存在很多制约因素,难以实现全面试验。针对上述问题,建立了由负荷反馈控制器和虚拟联合收割机对象组成的半实物仿真试验平台。基于4LZ-2.0型全喂入收割机,设计了虚拟收割机模型和相应的各种工况,为研究开发联合收割机负荷反馈控制器及其控制算法提供有效的验证环境。最后,利用此平台模拟联合收割机实际作业过程,对负荷反馈控制器进行各种工况条件下的测试,试验结果表明了仿真平台的有效性。     

基于同步信号的液压机械无级传动控制器硬件在环仿真

液压机械无级传动仿真模型含有非线性换段过程,模型实时求解困难,致使传统控制器硬件在环仿真难以实现。该文提出基于同步信号的控制器硬件在环仿真方法,定义了基于同步信号的硬件在环仿真时钟、同步信号周期,分析了基于同步信号的控制器硬件在环仿真时序误差,建立了基于同步信号的液压机械无级传动控制器硬件在环仿真系统,两段液压机械无级传动控制器硬件在环仿真试验表明,发动机节气门变化时,采用相同控制策略的在环控制器与控制器模型的控制效果基本一致。     

插电式四驱混合动力汽车能量管理控制策略及其优化

为精确计算驾驶员请求转矩,克服模糊逻辑及模糊比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)需要先验知识的固有缺陷,该文提出利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络拟合转矩识别系数。考虑到动力部件的瞬态特性,建立了各动力部件及传动系统的动力学模型,制定了基于规则的控制策略并描述了各驱动模式的成立条件及其动力学方程。为减少程序运行时间,提出修正动态规划(correctional dynamic programming,CDP)算法对控制策略进行全局优化。搭建硬件在环试验台架,对控制策略进行了试验。试验结果表明,基于规则和修正动态规划的控制策略均能实现良好的控制效果。引入转矩识别后,车速误差明显减小,燃油经济性提高了4.54%。采用修正动态规划后,燃油经济性进一步提高了14.04%。该文研究方法可以为制定复杂混合动力系统控制策略提供理论依据。     

电动拖拉机田间巡航作业驱动转矩管理模型

针对电动拖拉机整机控制中与驱动转矩相关且通用性较强的功能环节,在驱动系统上层搭建了一种通用型的驱动转矩管理控制模型。以满足田间作业需求、提升作业质量为目标,将输入信号标定为期望作业车速,并进一步转化为电机目标转速。根据实际转速与目标转速的偏差,计算电机目标输出转矩,以使电机需求功率与作业负载相平衡。进一步考虑巡航作业过程中驱动转矩变化引起的整机冲击度、当前转速下电机可用最大转矩以及驱动系统过温、电池放电欠压的影响,依次搭建了针对目标输出转矩的斜坡限制、基于转速的转矩容量限制和极端工况下的比例减载限制模型。搭建了包括电池、驱动电机以及整机纵向动力学在内的电动拖拉机模型。基于驱动转矩管理模型设计了目标控制器,并搭建了dSPACE硬件在环测试平台,分别对转矩管理模型中的各个参数进行了标定,并对牵引作业工况下驱动系统的输出特性进行了测试,结果表明:在牵引作业时,实际车速可平稳跟踪期望作业车速,跟踪误差主要取决于驱动轮的滑转程度,当期望车速改变时,实际车速按标定斜率向期望值平缓过渡;作业过程中,模型输出转矩始终处于电机转矩容量范围以内,且转矩变化率不超过35N·m/s,与未经斜坡限制处理的原始目标转矩相比,转矩变化趋于缓和;当电池输出电压低于欠压报警阈值时,驱动转矩管理模型根据电池欠压程度将模型输出转矩比例缩减10%～27%,确保电池输出电压不低于停机阈值。所搭建的驱动转矩管理模型可为电动拖拉机整机控制器的设计提供技术参考。     

插电式四驱混合动力汽车能量管理与转矩协调控制策略

为克服传统比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)以及模糊逻辑算法的缺陷、保障汽车经济性并改善乘员的乘坐舒适性,该文采用自适应模糊PID算法,建立了驾驶员模型。使用基于发动机输出转矩最优的能量管理控制策略,简述了驱动模式判别条件及转矩分配方法。提出1种"发动机调速+离合器模糊PID控制+发动机动态转矩查表+双电机转矩补偿控制"转矩协调控制方法,简述了模式切换步骤。在dSPACE实时仿真系统上对控制策略进行了硬件在环仿真。仿真结果表明,该控制策略在能量管理方面控制效果良好,动力部件的输出与控制策略完全吻合且平均车速误差下降37.1%。引入转矩协调之后,整车最大冲击度下降47.5%。该文的研究方法可以为制定复杂混合动力系统的控制策略提供参考。