基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器换挡控制

针对拥堵工况下车辆自动变速器频繁换挡的问题,选取车辆平均车速、平均节气门开度和采样时间内制动踏板作动次数为评价因子,建立T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识,提出基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器分层修正控制策略;将车辆自动变速控制分为上层辨识决策层与下层换挡执行层,上层采用T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识与换挡修正决策;下层接收上层修正控制指令执行换挡修正。仿真与实车试验结果表明:采用TS模糊神经网络可准确识别拥堵工况,基于拥堵工况辨识的车辆自动变速分层修正控制策略可有效避免拥堵工况时频繁换挡,减少换挡执行部件和制动系统的磨损。     

制动工况下机械式自动变速箱车辆换挡规律研究

从采用一般换挡规律的AMT车辆在制动工况下容易出现的问题出发,分析了意外换挡和紧急制动意外加速的原因;按制动强度不同制定了中强度、高强度制动控制换挡规律。通过仿真分析,验证此方法可以有效解决制动工况的换挡问题。     

油门踏板快速松开时自动变速器换挡控制

针对装备自动变速器的车辆在油门踏板快速松开时的意外换挡问题,通过采集车速、油门和制动信号并结合2参数换挡规律,找到了该车辆意外换挡的原因.对该车TCU换挡控制策略进行了优化.建立整车纵向动力学仿真模型,以实车采集到的油门、制动信号作为模型的输入量进行了仿真试验,并通过实车试验对优化后策略进行了验证.结果表明,优化后策略...     

AMT特殊工况换挡控制

在坡道、阻力较大的平路以及在换挡过程中踩制动(改变驾驶意图)等工况时,AMT的输出轴转速较平路变化快,再沿用正常工况的目标转速会导致换挡时间过长,动力长时间中断,而由于目标转速随着输出轴转速的变化而变化,被控对象输入轴响应到目标转速需要一定时间,导致无法满足挂挡的扭矩差和速差条件,无法进入到挂挡状态,从而导致换挡失败,尤其是在坡道上,有严重的安全隐患。本文就当前控制策略进行了优化,大大提高了坡道和改变驾驶意图下的换挡成功率。     

面向自动变速车辆Fast-Off工况换挡控制策略研究

在分析急松油门(Fast-Off)工况下自动变速车辆升挡机理的基础上,对传统的换挡控制策略进行优化,提出了Fast-Off工况下自动变速车辆的优化换挡控制策略.应用MATLAB软件建立了自动变速车辆仿真平台,在爬坡时的Fast-Off工况下,分别对传统的控制策略和优化控制策略进行仿真分析.结果表明,所提出的优化换挡控制策略能够提高车辆的动力性,改善车辆爬坡性能.     

电控自动变速器升挡转矩相控制策略

为动态分析自动变速器换挡过程中的转矩相,建立了动力换挡系统模型.针对传统控制策略所产生的换挡冲击问题,基于改善换挡平顺性的要求提出理想转矩相的控制目标,以变化的转矩变化率代替传统控制策略固定的转矩变化率.为减小油温、载荷等工况的变化对转矩相控制过程的扰动,设计了模型参考自适应控制器,并以待分离离合器速差的变化率作为反馈变量对开环控制参数进行自适应修正.实车试验验证了所提出的控制策略可有效减小自动变速器的换挡冲击.     

基于制动意图识别的增程式重型商用车复合制动控制策略

为了提高增程式重型商用车制动能量回收率和制动性能,通过分析大量实车制动数据,以制动踏板位移和制动踏板位移变化率为输入设计制动意图的模糊推理规则,采用LQV神经模糊系统建立制动意图识别模型;在制动力分配要求、电机再生制动约束、蓄电池约束等约束条件下,基于制动意图识别建立机-电复合制动控制策略,并通过60km·h~(-1)初速单次制动工况仿真、中国典型城市公交工况(CCBC工况)仿真和实车试验验证复合制动控制策略的性能。研究结果表明:提出的复合制动控制策略能够准确识别驾驶人的制动意图,优化制动力分配,提高制动能量回收率;其中60km·h~(-1)初速单次制动工况下轻度制动和中度制动的能量回收率分别为19.05%和15.69%,CCBC工况下制动能量回收率达到了16.65%;提出的复合制动控制策略能够满足实车制动需求,在30km·h~(-1)初速单次制动工况下轻度制动和中度制动时,蓄电池SOC分别上升了0.019%和0.011%。因此,基于制动意图识别的复合制动控制策略能够显著提高电动汽车的能量利用效率,是一种提升电动汽车经济性的有效方法。     

汽车ABS控制策略设计与硬件在环试验验证

针对汽车防抱死制动系统ABS控制的研究,论文从实车应用角度提出了一种新型ABS控制策略。控制策略以滑移率为主要控制目标,以车轮角加速度为辅助控制目标进行了逻辑门限值控制,基于电控制动系统硬件在环试验平台,利用Car Sim与Matlab/Simulink搭建整车仿真模型并编写ABS控制策略程序,选取车辆模型和高速对开路面紧急制动仿真试验工况进行硬件在环试验验证。试验结果表明:设计的新型ABS控制策略具有良好的制动效能且提高了制动时的方向稳定性。     

电动汽车制动能量回收系统评价方法研究

以电动汽车制动能量回收过程中不同能量间的传递关系为研究对象,提出了评价制动能量回收系统的测试方法和评价指标,搭建了电动汽车制动能量回收系统测试平台,并利用该平台对某电动汽车在NEDC工况下的制动能量回收效率进行了研究。试验结果表明,制动回收能量和回收率主要受制动能量回收控制策略、制动初速度和减速度的影响,当制动初速度低于控制策略中设定车速时系统将不进行能量回收;鉴于NEOC工况中制动初速度和减速度比较单一的情况,建议开发一种适用于电动汽车制动能量回收系统评价的工况。     

自动变速车辆下坡换挡策略研究

为解决传统自动变速车辆下坡行驶时意外升挡等问题,从发动机制动特性出发,分析了车辆带挡滑行时的动力学特性。在此基础上,结合公路设计标准确定了目标参考车速和约束挡位,制定了基于道路坡度信息的下坡工况换挡控制策略,并运用Matlab/Simulink和驾驶模拟器进行了驾驶员在环仿真实验。结果表明:该换挡策略能有效解决通常自动变速车辆下坡行驶时存在的问题,并能在一定程度上体现驾驶员的驾驶意图;既能充分利用发动机的制动作用,又能在保证安全的同时兼顾行驶效率,更好地满足了自动变速车辆坡道行驶的要求。     

关注智能汽车安全问题刻不容缓

<正>"高速上,一辆疾驰的汽车突然失去控制,刹车失灵,车主在大多数情况下因此而丧生,镜头的另一端是谋杀者或狡黠或冷漠的眼神。"这是电影里的常见镜头。我们多数情况下会想到是刹车被做了手脚。然而,现在的技术告诉我们,汽车通过网络可以被随意控制绝不是一个传说。当越来越多品牌把车联网应用当做一种时髦,为外部网络访问提供更多应用软件平台和越来越多的远程信息处理接口时,每一辆车在黑客眼里     

基于电压控制的混合动力履带车辆控制策略研究

结合车辆结构形式和DC—DC变换器控制方法,在功率跟踪控制策略基础上提出一种基于电压控制的混合动力履带车辆控制策略。并在Simulink/Stateflow环境下对提出的控制策略进行建模,将控制逻辑与整车驱动系统模型联合,得到以加速踏板、制动踏板和转向盘为输入,包含控制策略的混合动力履带车辆模型。在不同工况下进行仿真,仿真结果表明该控制策略可行并可使车辆具有良好的加速性能和转向性能。     

基于理想制动力分配曲线的复合制动设计

以理想制动力分配曲线为目标,在车辆液压制动力分配系数保持不变的情况下,研究了前后液压制动力和再生制动力分配的比例关系,确定了制动力分配控制策略;在确保液压制动力分配系数满足法规要求的情况下,以最优制动力分配为目标优化了整车结构参数。     

基于混杂理论的电磁与摩擦集成制动方法

鉴于传统电子液压制动系统连续制动易产生"热衰退"现象，结构缺陷导致的制动响应慢，制动系统与电控系统衔接差等缺点，提出了一种基于混杂自动机模型的电磁与摩擦集成制动方法。首先分析集成制动器制动时的工作特点以及不同情况下对应的工作模式（纯电磁制动、纯摩擦制动以及集成制动），并确定3种制动模式的切换条件，通过逻辑门限算法将其实现。根据制动时车辆既具有连续运动状态又有离散状态的混杂特性，使用MATLAB/Stateflow建立基于制动模式切换系统的推广自动机模型，并根据制动模式切换控制策略，对3种制动模式切换进行试验，验证制动模式切换控制策略的合理性。最后选取车辆制动初速度为28 m·s^-1的直线制动工况，分别在高附着系数（0.85）以及低附着系数（0.3）的路面条件下，通过试验平台对控制算法和制动系统性能进行试验验证。研究结果表明：所提出的汽车混杂理论模型以及优化方法在在低附着系数（0.3）路面条件下，集成制动方法较传统液压制动系统缩短5.12%的制动距离，缩短制动时间0.3 s；在高附着系数（0.85）路面条件下，集成制动方法较传统液压制动系统缩短5.66%的制动距离，缩短制动时间0.2 s，能有效提高制动效能。     

汽车ASR系统控制算法及其硬件在环仿真研究

研究了以节气门开度调节为主、制动干预为辅的汽车ASR控制算法.以常用节气门开度调节算法为基础,提出了自适应PID控制算法.制动干预采用传统的逻辑门限值法.为保证车辆加速的方向稳定性,研究了制动干预时的横摆力矩估算法,并根据横摆力矩限制制动压力来防止车辆的横摆运动.基于上述算法编写了程序代码写入自行开发的ECU,采用dSPACE硬件在环仿真系统进行验证.仿真结果表明控制算法行之有效.     

基于模糊PID的汽车防抱制动系统控制策略的研究

在基于滑移率的ABS控制策略的基础上,建立了11自由度的汽车急转制动仿真模型。提出了一种参数自整定模糊PID控制算法,并采用了Bang-Bang控制和模糊PID控制分别对汽车ABS进行了仿真,其结果表明:模糊PID控制比Bang-Bang控制可以达到更好的效果。     

Feedforward and Crone Feedback Control Strategies for Automobile ABS

Summary As mechatronic subsystems and especially new emerging technologies for brake systems are more and more developed, a new control architecture for ABS is proposed. The control architecture is designed using both feedback and feedforward controls that command pressure-controlled proportional servo-valves. The methods are developed to compensate for the uncertainty associated with the state of the road surface. The advantages of this strategy compared to the existing ABS strategy are discussed including simulations results using a complete vehicle and brake system model.     

Feedforward and Crone Feedback Control Strategies for Automobile ABS

Summary As mechatronic subsystems and especially new emerging technologies for brake systems are more and more developed, a new control architecture for ABS is proposed. The control architecture is designed using both feedback and feedforward controls that command pressure-controlled proportional servo-valves. The methods are developed to compensate for the uncertainty associated with the state of the road surface. The advantages of this strategy compared to the existing ABS strategy are discussed including simulations results using a complete vehicle and brake system model.     

轿车制动性能的控制方法

针对目前轿车开发以逆向开发为主体,对整车制动性能控制能力较弱的实际问题,文章提出了一套制动性能控制方法,即以整车设计参数、制动强制性法规适应性及制动系统零部件尺寸系列化等为制动性能控制的输入约束条件,在设计初期预测新开发轿车的9项主要制动性能,经过多辆轿车制动系统的开发实践验证,此性能控制方法不仅可保证制动系统设计质量,而且缩短了轿车制动系统的设计周期。     

电动汽车制动过程受力分析及制动能量回收策略研究

随着汽车工业的快速发展和人民生活质量的不断提高,汽车保有量持续增涨。有关研究表明,在存在较频繁的制动与起动的城市工况运行条件下,有效地回收制动能量,可使电动汽车行驶距离延长10%-30%。目前,随着电动汽车逐渐进人市场,如何高效率地回收和利用再生能量成为电动汽车技术研究的主要问题,本文对电动汽车制动过程进行受力分析和如何进行再生制动能量回收进行了探讨和研究.