翼滑艇推进系统模糊控制的仿真比较研究

在Matlab平台上，设计了基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器和规则自动拟合模糊控制器；建立了翼滑艇的智能推进系统模型，并用Matlab／Sireulink编制了仿真模型；进行了实时仿真。仿真结果表明：规则自动拟合模糊控制器，无论是从超调量方面还是从稳定性方面，都比工具箱的模糊控制器的控制效果好。     

汽车ABS模糊控制方法的研究与仿真

将模糊控制理论用于汽车防抱死制动系统，确定防抱制动系统的参数。提出了车速估算的模糊逻辑方法。针对简化的汽车模型，用MATLAB模糊控制工具箱进行了模糊控制器的设计，并在SIMULINK仿真环境下进行了动态仿真，结果表明：基于模糊控制的防抱控制的防抱控制系统鲁棒性强，控制效果好，可实施性好。     

量化因子和比例因子在模糊控制器中的作用及其在线修正

分析了模糊控制器中量化因子和比例因子对系统动态性能的影响,并设计出引入子模糊控制器对比例因子的权重系数进行在线调整,结合积分器共同作用来改善系统动静态指标的自调整比例因子模糊控制器.仿真实验表明,该控制器能明显改善系统性能.     

基于模糊控制的某重型车辆起步仿真分析

根据湿式离合器起步过程的工作状态,利用MATLAB软件的模糊逻辑工具箱设计了某重型车起步模糊控制器,建立了起步仿真模型并进行仿真。仿真结果表明,所设计的模糊控制器能够显著减少滑摩功和冲击度,具有较好的控制效果。     

汽车四轮转向系统的H2/H∞混合控制

为使汽车四轮转向系统具有良好的鲁棒性和干扰抑制性能，针对外界干扰，对汽车四轮转向系统模型进行了分析，并将其转化为H2／H∞控制问题，运用Matlab的LMI控制工具箱设计了H2／H∞混合最优控制器。仿真结果表明，设计的最优控制器具有良好控制效果。     

发电机输出电压模糊控制器的设计

运用了基于MATLAB(SIMULINK)语言的模糊控制系统工具箱,通过对发电机输出电压模糊控制的实现提供一种仿真方法。介绍了利用MATLAB进行模糊系统仿真、分析的过程。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

汽车防抱死制动系统H_∞控制与PID控制的比较研究

控制方法是汽车防抱死制动系统的核心技术。为了提高ABS系统的鲁棒性能,在建立汽车防抱死制动系统数学模型的基础上,设计了H∞控制器,在Matlab/Simulink平台上对基于H∞控制器的ABS系统进行了动态仿真,并与基于传统PID控制器的ABS系统进行对比。通过对仿真结果进行比较发现,PID控制和H∞控制都能使ABS系统获得较好的制动性能;H∞控制响应迅速、具有优秀的稳定性和鲁棒性,总体控制效果优于PID控制。     

基于硬件在环仿真的汽车制动控制器测试系统

基于dSPACE实时仿真系统和CarsimRT车辆动力学软件,建立了基于硬件在环的汽车制动控制器仿真测试系统。该系统可快速、准确地进行电子制动控制器的功能测试和性能评估,以及故障在线模拟和诊断。有助于在产品开发过程中及时发现设计缺陷和潜在问题,并指导实车测试,进一步提高产品的安全性和可靠性,缩短开发周期。     

具有非线性电液作动器的车辆悬架鲁棒PID控制

依据悬架实验装置，建立了电液作动器的非线性动力学方程，随后得到线性对象模型。作动器的非线性效果通过线性化模型的参数不确定性来体现。应用Matlab的非线性控制系统工具箱，设计了对象模型的鲁棒PID控制器。仿真和实验研究表明：该控制器对系统的不确定性具有较强的鲁棒性，提高了车辆悬架系统的性能。     

基于模糊PID控制的车辆横向稳定性系统

文中针对模糊控制和PID控制的各自特点,将模糊控制与PID控制结合起来,设计了一个模糊PID控制器。将其引入到车辆横向稳定性控制系统中,并结合MATLAB的模糊逻辑工具箱进行仿真。仿真结果表明。模糊PID控制相对于常规PID控制具有良好的性能。     

基于硬件在环的泊车控制器仿真测试

文章论述了一种基于硬件在环的泊车控制器测试系统的方案原理、构成以及测试过程。为了使用硬件在环测试系统验证泊车控制器功能,需要完成超声波探头激励测试、泊车控制器探测距离测试、泊车控制器功能测试。最终硬件在环的泊车控制器测试系统通过场景仿真软件对交通场景进行视觉模拟。同时,超声波板卡对模拟交通场景中目标信息进行超声波仿真模拟,并将以上信息提供给泊车控制器进行决策运算,完成泊车控制器功能的仿真测试。     

残余总线仿真平台在新能源汽车上的应用

汽车控制器在投入使用前需要进行全方位的功能测试,包括汽车控制器和外部的IO信号进行交互测试,还包括与动力系统其他零部件的数据通信测试。采用PXI架构实时控制器,基于NI Veristand开发了一个基于模型的残余总线仿真平台,对电动车主要零部件进行了建模,可以实时仿真被测控制器对象和其他汽车零部件的数据通信和输入输出情况。通过该平台,可以通过数据通信时序图观察并发现被测控制器响应信号延时和其他数据通信故障。描述了通过残余总线仿真平台实现电池管理系统(BMS)与虚拟充电机在充放电过程中实时通信的实际应用案例。试验结果表明,该方法可以有效减少测试系统中真实零部件的使用,降低整个测试系统的复杂度,从而大大降低新能源汽车控制器进行系统测试的成本。     

柴油机混合动力控制器硬件在环仿真系统设计

通过对客车柴油机混合动力控制系统的分析,设计开发了柴油机混合动力控制器(HCU)的硬件在环仿真系统,详细介绍了系统方案和混合动力仿真模型的建立,通过Matlab/Simulink,Matlab/Stateflow,C语言和汇编语言混合编程的方法,研制了HCU硬件在环仿真的软件系统;基于V850E MCU研制了仿真控制器HILECU,研制了HCU硬件在环仿真的硬件系统,最后以单轴并联混合动力系统为对象,进行了混合动力控制器HCU硬件在环仿真试验研究。     

基于TrueTime的分布式主动转向网络控制的仿真研究

为揭示网络的介入对系统控制性能的影响,首先基于MATLAB/Simulink和滑模控制理论,建立了2自由度线性车辆模型和8自由度非线性车辆模型,设计了主动转向控制器.接着,提出了基于CAN网络通信的分布式主动转向控制网络架构,应用仿真工具箱TrueTime建立了网络控制系统模型,在不同网络服务品质下对网络控制性能进行了仿真分析.结果表明,不同网络环境对系统控制性能具有不同程度的影响,通信负载一定时,通信时延和数据丢包是网络产生不良影响的主要因素,在系统设计时应予以考虑.     

H_∞鲁棒控制理论应用于CNG发动机怠速控制

针对CNG发动机的不确定性,将H∞鲁棒控制理论应用于CNG发动机的怠速控制,阐述了H∞加权混合灵敏度设计问题模型,建立了CNG发动机动力学模型,分析了发动机的不确定性.应用Matlab鲁棒控制工具箱,设计出基于H∞理论的CNG发动机的怠速控制器,并进行了仿真分析和试验.结果表明,H∞控制具有很好的鲁棒性,提高了CNG发动机怠速工况的稳定性.     

汽车ASR系统ECU设计及xPC硬件在环仿真研究

建立汽车动力学仿真模型,利用飞思卡尔S12单片机基于相关算法设计、开发汽车驱动防滑控制件控制器((ASR)系统的硬件控制器(ECU).应用Simulink/RTW/xPC Target开发工具结合软、硬件,构建ASR系统基于xPC的硬件在环仿真平台.仿真实验验证了系统控制器硬件及控制程序的有效性.     

基于李雅普诺夫稳定性理论的路径跟踪控制器设计

为了提高智能车在路径跟踪过程中的系统稳定性,基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论设计了模型参考自适应路径跟踪控制器,并引入系统反馈补偿矩阵,化为线性二次最优控制(LQR)问题进行求解。通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台将控制器与传统模型预测控制器进行对比,设定速度与路面附着系数均不同的仿真工况,对比两种控制器的跟踪效果,仿真结果表明,该控制器具有良好的路径跟踪能力,并具有一定的鲁棒性。     

遗传算法在汽车巡航模糊控制参数优化中的应用

对车辆巡航系统采用模糊控制,并编制了遗传算法优化程序,分别对模糊控制器的量化因子和比例因子(方案1)以及隶属度函数形状(方案2)进行优化,并比较了两种方案对模糊控制效果的影响。仿真结果表明优化量化因子和比例因子(方案1)取得更令人满意的巡航效果。     

基于CarSim的车辆自适应巡航仿真与试验研究

利用CarSim/Simulink联合仿真方法建立了某试验样车的车辆动力学仿真模型,通过对标试验验证了仿真模型与样车的一致性;基于验证后的仿真模型设计并开发了自适应巡航仿真控制器并进行了车辆自适应巡航仿真试验;将仿真控制器移植到自主研发的车辆自适应巡航电控系统并进行实车试验并取得初步效果。