带参数摄动的车辆底盘的集成鲁棒混合控制研究

提出了一种新的参数摄动离散系统的鲁棒L_2-L_∞/H_∞混合控制综合方法,并将其转化为具有较低保守性的线性矩阵不等式组的凸优化问题。考虑车辆在极限工况具有参数大范围摄动和强非线性特点,利用该方法设计主动前轮转向系统和直接横摆力矩系统集成控制策略。采用Matlab/Simulink与Carsim联合平台进行典型工况仿真分析。结果表明,设计的车辆底盘集成控制器能抑制系统参数大范围摄动和强非线性的影响,改善车辆的操纵稳定性。     

摇臂推杆式电磁主动悬架的鲁棒控制与优化

针对被动悬架和半主动悬架在抑制车辆振动方面存在的不足,提出一种摇臂推杆式电磁主动悬架并试制样机,它具有结构新颖、加工容易和模块化设计等特点。对该悬架系统非线性特性进行分析,得到等效刚度和等效簧下质量等参数的摄动区间。在保证系统鲁棒稳定性的前提下,以车身加速度、悬架动行程、轮胎动位移和主动力最小作为优化目标,设计鲁棒H∞控制器。为降低控制器保守性,将车身质量参数摄动范围分段,优化设计自适应鲁棒H∞控制器,通过静态查表方式离线控制,保证实时性,且无需切换控制器,避免对乘员产生的冲击感。     

基于组合间距策略的自适应车辆队列纵向控制

针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,...     

车辆电动悬架的混合不确定建模与μ综合控制器设计

考虑悬架和电机作动器的参数摄动和控制输入的高阶未建模不确定性,利用线性分式变换理论对已开发的车辆电动悬架系统进行混合不确定建模和仿真,并设计了μ综合控制器.仿真得到了主动悬架和被动悬架的频率和时间响应.结果表明,相比被动悬架,所设计的μ综合控制器对乘坐舒适性有很大的提升.μ分析表明,与基于主动悬架名义模型设计的H∞综合控制器相比,μ综合控制器可使闭环系统获得更好的鲁棒稳定性和鲁棒性能.     

五轴转向车辆输出反馈鲁棒稳定控制系统设计

以五轴车辆为例,基于具有参数不确定系统的鲁棒稳定性,将建立的五轴车辆二自由度汽车模型作为样车模型,针对其不确定性确定控制器参数,并设计了输出反馈控制器,保证闭环系统渐近稳定。利用Simulink对系统进行了仿真,证明了该控制器可达到较好的控制效果,且具有较强的稳定性和鲁棒性。     

汽车防抱死制动系统的H_∞鲁棒控制

为克服道路条件变化与汽车载质量、制动器效能因数和胎压等参数摄动及因忽略系统非线性因素而出现的未建模动态特性给汽车制动防抱死系统(ABS)控制带来的不良影响,提高其鲁棒性和控制精度,运用汽车动力学理论,建立了ABS系统的数学模型并进行了适当简化。采用混合灵敏度方法设计了基于滑移率控制的ABS系统H∞鲁棒控制器。利用Matlab/Simulink对所设计的鲁棒控制系统进行了仿真,并与传统PID控制作了对比分析。结果表明,ABS鲁棒控制器在控制精度、鲁棒稳定性及响应时间等方面都优于传统PID控制;在汽车载质量、制动效能因数和道路条件等发生变化的情况下,ABS鲁棒控制器均能承受参数变化的不确定性,并将车轮滑移率有效地控制在期望值附近,明显提高了整车的制动性能。     

不可靠车载传输环境下的智能汽车轨迹跟踪控制方法

针对外界扰动、参数摄动、数据传输时滞、转向输出滞后等因素给车辆运动控制带来的严峻挑战，基于鲁棒保性能控制理论提出了一种面向不可靠车载传输环境的智能汽车轨迹跟踪控制策略。通过系统扩维的方式引入转向系统动力学，建立增广无滞后不确定轨迹跟踪动力学模型，以描述执行器动态特性影响下的车路耦合动力学响应。基于Lyapunov-Krasovskii(LK)泛函构建时滞相关稳定性判据，考虑模型参数摄动所引起的系统失配问题，采用不等式放大法对不确定交叉项进行放大，引入H_∞指标对广义外界扰动进行抑制，并通过保性能指标配置控制性能偏好，设计具备线性参数时变(Linear-parameter-varying, LPV)特征的纵横向鲁棒协同控制器。最后通过多个典型工况对鲁棒保性能控制策略的有效性与优越性进行了验证。研究结果表明：在信号传输存在时滞、转向输出存在滞后的状态下，所提出的控制策略能够产生光滑平顺的控制输出，可保证车辆的行驶稳定性；尤其是在低附着、高速转向等恶劣行驶工况下，所提出的鲁棒保性能控制策略能够有效补偿模型失配所带来的不利影响，实现轨迹精确跟踪与横向稳定控制的有效兼顾。因此...     

智能车辆路径跟踪横向控制方法的研究

提出了一种智能车辆的路径跟踪横向控制系统.系统由期望航向偏差生成器和反馈控制系统两部分组成.期望航向偏差根据车辆-道路之间运动学关系来确定;而反馈控制系统则采用基于车辆-道路动力学模型的鲁棒PID控制器.在分析系统特性的基础上设计以某一速度为基准的、ITAE性能指标最优的固定增益鲁棒PID控制器和前置滤波器.在分析纵向速度对反馈系统影响的前提下,给出固定增益PID参数所适用的车速范围;分析了PID参数对闭环反馈系统的影响,调整了其他车速区间的PID参数.实车试验验证的结果表明,所提出的路径跟踪横向控制系统具有良好的路径跟踪能力.     

车辆道路跟踪鲁棒控制的研究

针对车辆自主道路跟踪中存在的多种不确定扰动的影响,采用μ鲁棒控制方法,根据车辆运行品质的实际要求,构造了一种车辆道路跟踪的控制框架,设计了鲁棒控制器。频域分析和时域仿真表明：设计的μ控制系统不仅具有良好的标称性能和鲁棒稳定性,并且取得了满意的鲁棒性能,满足车辆自主道路跟踪的要求。     

基于μ综合鲁棒控制的EPS车辆操纵稳定性研究

在传感器噪声、参数摄动、路面干扰等因素的影响下,车辆EPS控制系统性能会不同程度下降,对汽车操纵稳定性造成一定的影响.为提高EPS控制系统性能,基于μ综合理论和鲁棒控制方法,选取相关性能指标设计了新型μ控制器,构造了装备EPS系统的整车μ综合控制系统.仿真与μ分析结果表明:基于μ综合算法的控制器具有良好稳定鲁棒性和性能鲁棒性,有效地提高了车辆操纵稳定性和安全性.     

A Research on the Robust Rollover Control Algorithm for Heavy Duty Vehicle Based on LMI

将重型车辆侧翻稳定性控制问题转化为通过状态反馈控制实现鲁棒干扰抑制的问题.在此基础上,以动态横向载荷转移率为控制目标,设计一个基于线性矩阵不等式(LMI)的状态反馈鲁棒控制器.利用商业软件Trucksim中的模型,进行开环和人-车闭环的侧翻稳定性控制对比仿真.结果表明,LMI防侧翻鲁棒控制器可有效提高车辆的侧倾稳定性,并具有较好的抗干扰性和鲁棒性.     

基于鲁棒反馈控制理论的路径跟踪控制器设计

为了提高智能车辆路径跟踪的精确性和鲁棒性，基于李雅普诺夫稳定性（Lyapunov Stability）理论设计了鲁棒反馈路径跟踪控制器，运用舒尔（Schur）补引理并求解线性矩阵不等式（LMI）得到控制系统的反馈矩阵。通过搭建CarSim/Simulink联合仿真平台将鲁棒反馈控制器与线性二次型调节器（LQR）进行对比分析，以不同的车速分别在不同附着系数的路面上进行仿真，验证所设计控制器的性能。仿真结果表明：在不同路面和车速工况下，相较于LQR控制器，基于李雅普诺夫稳定性理论的鲁棒反馈控制器具有更高的控制精度，同时具有更强的鲁棒性。     

半主动悬架的滑模变结构控制

针对带有电流变液智能阻尼器的半主动汽车悬架模型,运用滑模变结构方法设计了半主动悬架滑模控制器。根据滑模运动方程稳定的Hurwitz判据选择滑模面系数,用指数趋近率改善滑模运动段的动态品质并进一步确定了半主动悬架的实时控制阻尼力。对多种激励信号下隔振质量的响应及半主动悬架系统在系统参数摄动下的鲁棒特性进行了仿真分析。结果表明:变结构控制下半主动悬架系统的隔振效果要远好于最优被动系统,而且对外界扰动有一定的适应性,对系统参数摄动也具有很强的鲁棒性。     

基于回路成形和μ综合的后轮主动转向鲁棒控制

提出一种后轮主动转向鲁棒控制的两阶段综合方法。首先通过基于H∞控制的回路成形的反馈控制器设计,在保证鲁棒稳定性的前提下,使车辆系统在操纵稳定性的主要关注频带(0~1Hz)具有较大的横摆角速度反馈增益,从而实现了对中、高车速下的横摆角速度响应特性的整定。然后再对包含反馈控制器的闭环系统,应用μ综合进行增益与车速成反比的前馈控制器设计,通过使车辆系统在大、小侧向加速度工况和中、高车速下均具有较小的质心侧偏角增益,间接实现对侧向加速度响应特性的整定。     

基于鲁棒积分转向控制法的半挂汽车列车操纵稳定性研究

针对半挂汽车列车动力学模型和实际问题,提出了半挂汽车列车的理想模型和理想模型设计参数确定方法;为了使实际车辆的输出信号和理想模型的信号相一致,运用李亚普诺夫稳定性理论,采用数学解析方法,设计了一个半挂汽车列车鲁棒积分转向控制器,并通过仿真验证了该控制器的有效性和鲁棒性.     

主动转向系统的神经网络模型逼近自适应控制的研究

将主动转向系统模型与2自由度整车模型相结合,组成被控对象模型。为提高具有非线性特性和不确定性的主动转向系统的自适应性能和鲁棒性能,采用基于线性RBF神经网络的模型逼近自适应控制方法,以横摆率和以横摆率与侧偏角变化率相组合为被控对象参数分别设计C1和C2两种自适应控制器,并对它们进行鲁棒性和稳定性分析。采用1阶参考模型和指令滤波器,对两种自适应控制器和考虑不确定性的H∞鲁棒控制器进行了多种非线性对比仿真。结果表明,自适应控制器比H∞鲁棒控制器有更好的动态和静态跟随性能;而两种自适应控制器中,C2控制器又略胜一筹。     

基于增益自调整PID的楔形离合器换挡性能优化控制

楔形离合器在放大驱动力的同时放大了系统的输入误差,使得楔形离合器对参数与工况的变化更加敏感。提出一种自调整机制实时调整PID增益参数进行离合器转速差跟踪控制。该自调整机制通过李雅普诺夫稳定性理论进行推导,以确保控制系统的稳定性。在改变不同系统参数和运行工况的情况下,通过仿真和试验结果表明,所提出的控制器具有较好的鲁棒性能,提高了楔形离合器的换挡性能。     

车辆动力学控制系统横摆力矩控制方法

车辆动力学控制系统(VDC)通过对车辆施加主动横摆力矩来改善车辆高速时的操纵稳定性,可有效避免侧滑等交通事故,研究其横摆力矩控制方法是当前车辆动力学领域的热点。在研究先进控制理论的基础上,分别设计了用于VDC系统的鲁棒、模糊和智能积分模糊PID控制器,并将它们和车辆系统模型联接进行了系统仿真,对比分析了3种控制器的控制特点与控制效果。仿真结果表明,鲁棒、模糊和智能积分模糊PID控制方法都能实现有效的横摆力矩控制,且有各自的特点。智能积分模糊PID控制效果更为理想,该方法应用于VDC控制具有很好的前景。智能积分降低了积分功能的副作用,进一步提升了模糊PID的控制效果。仿真工作为进一步将智能积分模糊PID应用于VDC系统样机开发提供了参考。     

车辆防抱系统鲁棒控制的研究

本文讨论了防抱制动系统鲁棒控制器设计问题，采用鲁棒和性能加权，系统有效地抗干扰和参数变化，使控制器有效地适应不同的路况及制动工况，与ＰＩＤ算法进行了比较，模拟的结果证实了该控制器的优良品质。     

无人驾驶车辆侧向鲁棒控制的研究

介绍了车辆模型，提出了一种侧向鲁棒控制器的设计方法，给出了道路曲率的平滑算法及闭环系统的仿真结果，并进行了跟踪误差分析。各种工况下的仿真结果表明，该方法设计的鲁棒控制系统能够同时满足精确道路跟踪、良好的舒适性以及抗多种干扰的鲁棒性等多项性能要求。