A Study on the Performance Simulation and Control Scheme for In-wheel Motor Driven Vehicles

为多域车辆的陆地行驶,设计了轮边电机驱动系统,构建了基于轮边驱动系统的车辆模型,并对驱动控制方法进行了研究.在转向动力学理论分析基础上,在ADAMS中建立了多体动力学模型;提出了车辆驱动与转向的控制策略,在Matlab/Simulink环境建立了控制模型,运用联合仿真方法对车辆在直线加速、转向和制动等典型工况下的行驶性能进行仿真验证.结果表明车辆的主要性能符合预期目标,驱动控制策略有效.     

分布式驱动电动汽车回馈制动失效的液压补偿控制

分布式驱动电动汽车各驱动轮转速和转矩可以单独精确控制，便于实现整车动力学控制和制动能量回馈，从而提升车辆的主动安全性和行驶经济性。但车辆在回馈制动过程中，一旦1台电机突发故障，其他电机产生的制动力矩将对整车形成附加横摆力矩，从而造成车辆失稳，此时虽可通过截断异侧对应电机制动力矩输出来保证行驶方向，但会使车辆制动力大幅衰减或丧失，同样不利于行车安全。为了解决此问题，提出并验证一种基于电动助力液压制动系统的制动压力补偿控制方法，力图有效保证整车制动安全性。以轮毂电机驱动汽车为例，首先建立了整车动力学模型以及轮毂电机模型，通过仿真验证了回馈制动失效的整车失稳特性以及电机转矩截断控制的不足；然后，建立了电动助力液压制动系统模型，并通过原理样机的台架试验验证了模型的准确性；接着，基于滑模控制算法设计了制动压力补偿控制器，并在单侧电机再生制动失效后的转矩截断控制基础上完成了液压制动补偿控制效果仿真验证；最后，通过实车试验证明了所提控制方法的有效性和实用性。研究结果表明：在分布式驱动电动汽车单侧电机再生制动失效工况下，通过异侧电机转矩截断控制和制动系统的液压主动补偿，能够使车辆快速恢复稳定行驶并满足制动强度需求。     

无人驾驶汽车十字路口多车协作控制研究*

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题,基于专用短程通信技术(DSRC),利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间(TTC)的两车冲突判断模型,预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法,根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用PanoSim与MATLAB/Simulink联合仿真,结合模糊PID控制无人驾驶车辆的驱动、制动与转向系统,对所搭建的模型准确度进行验证。试验结果表明,算法能很好地控制无人驾驶车辆在十字路口避免与其他车辆的碰撞。     

基于底盘集成控制的轻型汽车防侧翻控制

提出了一种基于底盘集成控制的轻型汽车主动防侧翻控制系统。选取横向载荷转移率作为侧翻预警因子,并通过一3自由度侧翻参考模型进行实时计算。在此基础上,应用模型预测控制算法对主动转向和主动差动制动系统进行集成控制,提出了主动防侧翻控制算法。利用Matlab/Simulink与Carsim对车辆进行了典型工况的联合仿真。结果表明,所提出的主动防侧翻控制系统能准确预测车辆侧翻危险,避免侧翻事故发生,有效提高车辆综合行驶性能。     

基于行驶场景模型的线控辅助转向系统仿真

线控转向系统取消了转向盘和转向轮的机械连接,由控制算法折算转向电机驱动转矩并通过电控实现传动比的改变。针对实际转向过程中存在的转向过度或转向不足等问题,本文中在动态输出反馈控制框架下,根据车辆运动学和动力学理论,结合车辆2自由度模型提出了基于行驶场景模型的角传动比动态协调控制机制,建立了线控辅助转向系统的转角控制算法。最终通过转向过程中的速度、加速度、横摆角速度和轨迹的仿真,并与其它转向控制算法和机械转向进行对比,验证了系统对转向过程主动调控和施加补偿或修正控制的有效性与实时性。     

多轮分布式电驱动车辆双重转向分层控制系统设计

为了提高多轮分布式电驱动车辆在复杂机动环境下的转向能力,设计了一种基于直接横摆力矩控制的双重转向系统。该控制系统采用分层结构,上层为横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。在控制系统上层,基于无迹卡尔曼滤波和递归最小二乘结合算法进行路面辨识;根据车辆状态信息和路面条件自适应调节滑移转向比,由车辆动力学模型和滑移转向比确定双重转向参考模型;针对滑模面附近非连续特性造成的控制信号抖动现象,将滑模控制算法进行改进,设计了滑模条件积分控制器,使车辆实际横摆角速度追踪双重转向参考模型计算出期望横摆角速度。系统下层在保证车辆总驱动力的前提下,基于控制分配规则将上层广义目标控制力需求分配至各执行器。最后,利用硬件在环实时仿真平台进行控制策略验证。结果表明,分层控制系统较好地实现了路面识别功能和车辆双重转向功能,针对不同路面工况对车辆进行了有效地行驶控制,减小了车辆在狭小弯曲地区的转弯半径,抑制了车辆状态参数及电机转矩的颤振和抖动,改善了车辆小半径行驶的转向机动性和高速行驶稳定性。     

四轮独立转向-独立驱动电动车主动避障路径规划与跟踪控制

四轮独立转向-独立驱动电动车(4WIS-4WID EV)具有低速机动性强、高速稳定性好的特点,是一种理想的智能车构型。本文中针对4WIS-4WID EV进行了主动避障系统的设计,主要包括避障路径规划和跟踪控制。首先基于车辆运动学模型,提出了采用七次多项式的避障路径规划算法;然后基于简化2自由度车辆动力学模型,设计了模型预测路径跟踪控制器;为提高车辆主动避障过程中的操纵稳定性,路径跟踪控制算法采用四轮转向与直接横摆力矩控制技术。通过不同附着系数路面工况与侧风扰动工况仿真,验证了所设计的主动避障系统具有良好的避障能力和鲁棒性。     

用于电子稳定程序的汽车模型和控制策略

电子稳定程序(ElectronicStabilityProgram)是行驶车辆的一种主动安全系统,它综合了制动防抱死系统,驱动力控制系统和横摆力矩控制系统,使行驶车辆的安全性得到很大的提高。本文首先建立用于电子稳定程序的汽车模型,包括车身模型、悬架模型、转向模型、轮胎模型、制动系统模型、发动机模型和传动系模型。然后建立了主动横摆控制的控制逻辑,通过加入制动防抱死系统和牵引力控制系统,构成了电子稳定程序的控制逻辑。最后对移线运动、紧急转向、制动转向、驱动转向4个典型的工况进行仿真,从而验证了电子稳定程序控制逻辑的正确性。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

分布式电驱动车辆电子差速控制算法研究

基于修正的车辆转向模型,提出一种分布式电驱动车辆电子差速控制算法,以车辆的稳定性确定左右驱动轮滑转率控制目标,然后通过滑模控制进行目标跟随.仿真结果表明,该控制算法能够保证低附路面转弯工况下的车辆稳定性.     

车辆转向与驱动综合控制及横向速度观测器的设计

为了实现复杂工况下车辆自动跟踪控制,建立了纵横向耦合车辆模型,研究了车辆在弯道变速行驶工况的动力学耦合控制问题,根据滑模控制以及动态表面控制理论,提出了一种基于车辆转向与驱动控制的综合控制器,并针对横向车速不可测,设计了横向速度观测器。仿真结果表明该综合控制器具有良好跟踪性能,在复杂工况下表现出较好的动、静态特性。     

基于数据驱动的人机混驾多车协同控制算法

针对多车协同控制系统中，传统控制算法需要准确获取系统中与驾驶员驾驶行为相关的参数以及与车辆系统动力学相关参数等问题，提出基于数据驱动的自适应动态规划控制算法。以有人与无人驾驶车辆混行的多车协同控制系统为研究对象，通过分析系统的横纵向控制模型，推导出系统状态方程，采用递推数值方法在线逼近最优解，并通过对最优反馈控制矩阵进行优化求解，得到最优控制输入。该算法简化了系统的控制输入参数，仅仅利用V2X通信获得的车辆的前轮转角以及车辆期望的纵向加速度作为控制输入，即可实现无人驾驶车辆的优化控制。基于Carsim和Simulink进行联合仿真测试验证，结果表明，该算法控制参数简单、收敛速度快、控制精度高、适应性强，能够控制无人驾驶车辆在多车系统中保持期望的车速并且与前车保持期望的车间距，同时在任意曲率道路上行驶时与车道中心线之间的横向误差趋于0。      

电控空气悬架多智能体博弈控制系统研究

为协调互联状态控制与车身高度控制之间的耦合关系,结合多智能体理论和博弈论思想搭建电控空气悬架多智能体博弈控制系统。首先建立与试验样车相匹配的整车模型,验证模型准确性,在此基础上,搭建由信息采集智能体、车身高度控制智能体、互联状态控制智能体和博弈智能体构成的多智能体博弈控制系统。在单一工况下验证系统学习行为的有效性,在混合工况下验证系统控制效果。结果表明,在该系统的控制下,直线行驶时,驾驶员位置处的总加权加速度均方根值降低了7.77%,侧倾因子降低了17.87%;转弯工况下,通过牺牲部分行驶平顺性,改善了车辆操纵稳定性;在混合工况下,车辆整体性能有大幅度提升。     

基于主动横向稳定杆的汽车侧翻混杂控制研究

针对车辆在侧向加速度与路面不平干扰时,容易发生侧翻和影响乘坐舒适性的问题,本文中设计了一种主动横向稳定杆装置。为满足车辆在各行驶工况下的性能要求,提出了采用混杂控制方法对不同工况下的车辆进行控制。在紧急转向或不平路面工况时,为防止车辆侧翻和提高车辆的乘坐舒适性,分别利用线性二次型最优控制理论设计了控制器,并采用微粒群优化算法对控制器的权系数进行优化。在此基础上建立了整车控制模型,并通过台架试验验证所建模型的正确性。最后对采用主动横向稳定装置控制的车辆进行了一系列时域和频域仿真,结果表明,该方法能根据车辆不同的行驶工况有效避免车辆侧翻,且明显改善了车辆的乘坐舒适性。     

复杂路况下无人驾驶路径跟踪模型预测控制研究

为了提高无人驾驶车辆在直角转弯、连续弯道和弧形弯的复杂路况下路径跟踪精度、行驶稳定性与安全性,提出了一种改进的模型预测控制算法。该改进算法是根据行驶路径弯曲度确定车辆在平坦路面上不发生滑移的最大纵向速度,即车辆纵向速度不是假定恒定值。基于模型预测控制,建立车辆运动学模型,设置以速度和前轮转角为约束条件,设计以位置偏差和控制增量为目标函数,获得最优前轮转角和行驶速度。最后,借助某新能源汽车有限公司提供的无人驾驶车辆平台与测试场地,试验对比分析了在复杂路况下改进的模型预测控制算法与纵向速度恒定的模型预测控制算法时车辆路径跟踪效果,试验验证了改进模型预测控制算法的有效性与优越性,保证了车辆的路径跟踪精度、行驶平稳性与安全性。     

滑模控制在车辆电控稳定系统中的应用

在Matlab／Simulink平台上，基于滑模控制理论提出了一种车辆电控稳定系统ESP的控制算法，通过变线道行驶和变摩擦系数路面工况的仿真计算，结果表明该控制算法可有效改善车辆的操纵稳定性。     

基于MPC的无人驾驶汽车轨迹控制研究

为更好地实现对无人驾驶汽车行驶路径的跟踪修正,基于模型预测算法控制车辆的车速和横摆角。通过建立车辆运动学模型、制定目标函数、确定约束条件,设计出了轨迹跟踪控制器。并通过Matlab/Simulink、CarSim软件搭建模型预测控制算法。结果显示,在预定工况下,车辆参考路径和实际行驶误差较小,并有较好的横向稳定性。结果表明该算法能在一定程度能保证无人驾驶汽车的安全性,为智能车辆控制提供了基础。     

双模耦合驱动智能电动汽车对开坡道行驶稳定性控制

分布式驱动智能电动汽车可以通过独立分配各轮驱动力矩来保证在对开坡道行驶时的通过性,但对各轮力矩输出具有很高要求且难以保证车辆侧向稳定性。为解决上述问题,基于所发明的具备集中式和分布式耦合驱动功能的双模耦合驱动系统,提出了协同耦合式驱动防滑和主动转向的对开坡道行驶稳定性控制方法。首先,建立了整车模型,分析了在对开坡道上采用双模耦合驱动提升车辆通过性的动力学机理;其次,设计了基于耦合式驱动防滑与主动转向协同的行驶稳定性控制系统,包括可以实现最优滑转率控制的上层驱动防滑控制器、用于减少控制超调量并抵消差动驱动附加转向的主动转向前馈控制器以及为解决车速干扰的基于T-S模糊化模型预测控制的主动转向反馈控制器;最后,开展了对开坡道行驶稳定性控制效果离线仿真和实车试验验证。研究结果表明：在10%的对开坡道上,耦合式驱动比分布式驱动的爬坡能力提升了41.32%;对比无前馈协同控制,所提出的协同控制方法可将侧向位移误差量减少68%,调整时间缩短10.81%。所提出的控制方法不仅能极大提升整车对开坡道的动力性和通过性,还可以很好地保证其方向稳定性。     

分布式双电机电动汽车横摆力矩控制研究

针对双电机驱动电动汽车横摆控制,引入模糊PI控制算法调整轴间扭矩分配系数,将车辆行驶所需要的驱动力矩合理分配到前后轴,最终输出到车轮,并对相应车轮施加制动力,使得车辆可以从过多转向或者不足转向进入到中性转向特性,满足车辆的安全性。通过simulink仿真,在典型工况下,验证控制策略能够提高整车的操纵稳定性。     

基于T-S模糊方法的车辆主动悬架多目标控制研究

为了研究因曲线运动引起的车辆侧翻及防测翻控制方法,提升车辆在不平整道路上的平顺性及紧急避障转向操纵下侧倾稳定性,采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊建模方法,设计了主动悬架自适应多目标鲁棒控制策略。分析了基于车辆运动状态的模糊隶属度函数选择方法,当车辆直线行驶或动挠度较小时,保证车辆的行驶平顺性,当车辆发生极限转向或动挠度较大时,限制悬架相对运动量,增强对车身的垂向支撑。以优化加速度H_∞性能及悬架动挠度为控制目标,通过使用并行分布补偿方法将结果优化问题转换为线性矩阵不等式求解问题,确定反馈控制增益。采用自适应鲁棒控制(Aaptive Robust Control-ARC)保证系统在非线性、不确定性下,控制力跟踪的鲁棒性。通过SIMULINK~?及CARSIM~?联合仿真对主动悬架平顺性及侧倾稳定性控制效果进行验证,结果表明:该控制方法可以有效提升在良好路面正常行驶工况下车辆的平顺性,和被动悬架相比,小激励工况下,其加速度峰值降低了70%以上,在大激励下动挠度峰值相比被动悬架降低了15%以上。在随机路面输入下,车辆质心加速度均方根值相较被动悬架降低了4%以上,后轴悬架动挠度峰值降低近20%。当车辆发生侧翻危险工况时,基于T-S Fuzzy的主动悬架可以有效地增加车辆悬架支持力,减小车辆侧倾角,避免车辆发生侧翻。