车辆半主动悬架与电动助力转向系统的模糊PID集成控制研究

建立了半主动恳架(SAS)与电动助力转向(EPS)的整车集成系统模型,将PID与模糊控制相结合,设计了模糊PID集成控制策略,并在Matlab环境中,对汽车在方向盘角阶跃输入工况下进行了大量的仿真研究.仿真结果表明:具有模糊PID控制策略的SAS与EPS集成控制优于二者的单独控制,提高了汽车的转向轻便性、操纵稳定性、乘坐舒适性、行驶安全性,从整体上优化了汽车底盘的综合性能.     

模糊PID控制策略在电动助力转向系统中的应用

助力转向控制策略是EPS系统的核心技术之一。为提高电动转向系统的动态响应速度和抗干扰能力,经分析采用模糊PID控制策略实现助力控制。模糊控制器以电流误差及误差变化率为输入,电机电压为输出,根据设定的模糊控制规则在线调整比例系数、微分系数和积分系数,以使系统性能达到预定要求。应用Matlab软件进行了计算机仿真,仿真结果表明基于模糊PID控制策略的EPS比传统PID控制具有更好的助力特性和抗干扰能力。     

基于LabVIEW的EPS助力特性测试系统的设计

基于LabVIEW图形化编程语言设计了汽车电动助力转向系统(EPS)的助力特性测试系统,采用信号发生模块模拟车速信号、发动机转速信号以及转向盘操纵力矩信号并注入EPS控制器,实现EPS在LabVIEW环境下模拟整车环境的工作状况;同时,采用信号采集模块对助力转矩信号以及助力电流信号进行采集、处理。使用该测试系统对某型号EPS在不同车速工况下的助力特性进行测试,证实了该测试系统的有效性,同时测试结果为EPS控制器的设计以及控制策略的制定提供了一定的参考依据。     

基于PID控制策略的汽车电动助力转向系统的研究

电动助力转向(EPS)是汽车动力转向的新技术和新结构,助力控制是电动助力转向的基本控制策略,并决定电动助力的特性。EPS的控制系统主要由控制器、传感器、及信号处理电路、助力电机及驱动电路等组成,讨论了电动助力控制的一般过程、电动机目标电流的控制策略等问题。台架实验表明,提出的控制策略是有效的。     

电动助力转向系统滑模变控制技术研究

以电动助力转向系统中直流助力电机的控制器为研究对象，依据助力电机的数学模型，应用带观测器补偿的滑模变结构控制方法，设计了滑模变控制器，通过调节助力电机的电压，获得预期的输出电流。仿真结果表明，所设计的滑模变控制器使助力电机具有很好的动态性能，系统基本无抖动现象，实现了助力电机输出电流对目标电流的跟踪特性。     

线控转向系统主动转向控制策略的仿真

在CarSim中建立了线控转向整车动力学模型,基于稳态横摆角速度增益不变设计了可变转向角传动比;并利用Matlab/Simulink中建立线控转向系统动力模型和主动转向控制策略。在主动转向控制中,通过变传动比和横摆角速度与侧向加速度的综合反馈,控制补偿转向电机的转角。最后通过双移线试验和侧向风干扰试验仿真,并与传动机械转向和单一横摆角度反馈控制车辆进行对比分析,其结果表明,横摆角速度和侧向加速度综合反馈控制能够有效地改善汽车的转向特性,并提高操纵稳定性。     

基于滑模控制的线控转向系统仿真

论述了线控转向系统各部分公式模型,搭建了有反馈和无反馈时线控转向系统框图,阐述了基于横摆角速度反馈的滑模变结构控制器的设计,并在Matlab/Simulink环境下进行仿真。由仿真结果对比可知,该设计能提高汽车的操纵稳定性。     

四轮转向汽车操纵稳定性研究

为了研究转向工况对四轮转向汽车操纵稳定性的影响,基于Matlab/Simulink建立四轮转向汽车前轮转角比例前馈加横摆角速度模糊PID反馈控制模型,通过与Trucksim车辆模型和Simulink控制模型联合仿真,分别在低速和中高速下进行方向盘角阶跃输入离线仿真和方向盘正弦角输入实时仿真试验,与前轮转向汽车在相同工况下侧向加速度、横摆角速度以及质心侧偏角的仿真结果进行对比分析。试验结果表明:四轮转向控制仿真结果优于前轮转向结果,搭建的四轮转向前轮转角比例前馈加横摆角速度模糊PID反馈控制策略,能提高汽车低速转向时的操纵轻便性和机动性以及中高速转向时的操纵稳定性。     

预瞄跟随理论和驾驶员模型在汽车智能驾驶研究中的应用

根据预瞄跟随理论及驾驶员的开车行为特性 ,指出汽车智能驾驶与驾驶员操纵行为的内在一致性——汽车智能驾驶系统的控制特性与熟练驾驶员的驾驶行为特性基本一致。结合驾驶员操纵行为模式将汽车智能驾驶系统划分为信息感知、轨迹决策和操纵控制三个部分 ,并一一加以具体分析 ,利用系统模糊决策理论对几种汽车行驶的典型工况进行了智能车辆方向控制仿真计算。理论分析和仿真结果表明预瞄跟随理论为智能车辆的研究提供了一个可行的研究途径 ,按照该理论建立的驾驶员方向控制模型可以直接应用于智能车辆控制算法的研究开发     

基于模糊PID控制的线控转向系统侧向稳定性分析

建立线控转向系统车辆侧向干扰下的非线性三自由度整车动力学模型,研究侧向干扰对汽车操纵稳定性的影响。分析采用PID控制的侧向稳定性控制效果,并采用模糊PID控制对转向电机主动控制。结果表明,线控转向系统中采用模糊PID控制实时整定PID控制参数,可有效提高各种侧向干扰下的整车侧向稳定性。     

汽车EPS方案的模糊综合评价与排序研究

EPS转向感觉试验的评价涉及多个方面,要得到准确的对比评价结果比较困难.在应用模糊语言变量的基础上,将群体多准则决策和模糊多层次综合评价进行融合,采用轻便性、回正性、中间位置转向性能和移线性能及其对应的子因素作为评价因素集,利用标度法构建评价准则关系比较矩阵及模糊一致判断矩阵,并对各EPS方案对应的效用值进行模糊排序,既综合了专家群体意见,又合理保留了各级决策评价信息,从而保证了评价排序结果的可靠性,为EPS方案开发、参数优化提供了有效途径.     

欠驱动船舶非线性滑模靠泊控制器

为了准确控制典型靠泊操纵,分析了带有加速度非完整约束的欠驱动水面船舶的自动靠泊问题,设计了动态输出反馈控制器。利用递归分解迭代设计方法,在扩展状态空间定义了非线性滑模,将控制系统的轨迹设计与跟踪问题转化为标量零阶系统的镇定控制问题,结合增量反馈技术,无需对不确定模型参数以及风、流干扰进行估计,完成典型靠泊操纵的自动控制。仿真结果表明:控制器对干扰变化不敏感,具有强的鲁棒性,且船舶平面运动轨迹设计过程简单,可以仅通过一个参数进行轨迹调节。     

双车道公路弯道驾驶轨迹跟踪模型

针对双车道公路弯道轨迹跟踪行为的瞬时多变性,及驾驶人模糊感知与主观决策能力导致的不确定性,通过分析驾驶人在前方弯道线形影响下的驾驶特性,引入转向驾驶行为控制因素,运用多目标模糊优选决策理论,研究了模糊性和主观性对轨迹跟踪行为的影响规律;基于灰色理论,利用主观与客观相结合的权重确定方法,建立了轨迹跟踪模型.选择5处曲线路段进行实地试验,通过试验结果与仿真结果的对比,验证了本文模型的有效性.研究结果表明:行驶轨迹弧长、横向力系数和轨迹侧向偏移是轨迹跟踪行为的控制因素;综合考虑主观与客观因素的权重确定方法,体现了驾驶人在模糊优选决策轨迹跟踪行为中的主观特性.      

基于PID控制的EPS系统建模仿真研究

在分析电动助力转向系统数学模型的基础上,构建了基于MATLAB/Simulink的电动助力转向系统仿真模型。采用曲线型助力特性曲线,基于PID控制策略对电动机目标电流进行闭环跟踪控制。分析结果表明:所研究的PID控制策略具有良好的助力性。     

在线跟踪时变最佳滑移率的汽车ABS仿真

最佳滑移率的确定是汽车防抱死系统研究的关键技术之一。针对影响最佳滑移率的因素,设计了车轮状态观测器,提出了一种最佳滑移率估算方法,并将这种方法运用在汽车防抱死系统模糊自整定PID参数控制中。结合汽车动力学模型,在单一路面和跃变路面上进行基于MATLAB/Simulink的制动模拟试验。结果表明,实际滑移率能迅速跟踪时变最佳滑移率,跟随性良好。相比常规的将不同路面最佳滑移率设为定值的ABS控制器,该方法控制精度较高,汽车获得的制动性能较好。     

Intelligent Vehicle Human-Simulated Steering Characteristics Access and Control Strategy

As the traditional control algorithm is over-dependent on accurate vehicle model in intelligent vehicle steering control, a human-simulated intelligent control method is proposed based on experienced driver steering characteristics. Intelligent vehicle unmanned steering system dynamics model and the driver model are set up. Through experienced drivers’ trial run experiment, the analysis is mainly conducted on the double lanes condition. After the transformation of coordinates on global positioning system (GPS) derivative, the path information of local coordinates is accessed. The ideal driver steering path is obtained through fuzzy C-means clustering algorithm. The human-simulated intelligent controller is designed. Characteristic model is established according to the ideal and practical steering angle deviation and the deviation rate. Besides, the corresponding control rules and control modality set are designed. The joint simulation under CarSim joint/Simulink environment shows that the humanoid steering controller designed in this paper has better tracking performance than the model predictive control.     

电动助力转向系统集成建模及仿真

构建了基于Matlab/Simulink的EPS系统模型、H.B.Pacejka轮胎模型以及三自由度整车模型,进而应用系统集成的方法构建了集成仿真模型,在此基础上分析了EPS系统对方向盘瞬态响应品质的影响并验证了助力控制策略。结果表明集成仿真模型具有较好的动态模拟特性,EPS具有较好的稳定性且控制策略能够较好的协调转向轻便性与路感的矛盾。     

电控助力转向路感特性分析及控制

建立电控助力转向系统模型,针对电控助力转向路感特性,将其电流控制部分看作黑箱.首先推出路感传递函数,在此基础上分析系统的特性,针对系统性能要求反求黑箱的函数表达式,进行频域、时域分析.分析表明,电控助力转向系统路感特性传递函数为二阶传递函数;将黑箱设计成PD模块,仿真结果显示,PD控制与纯比例控制相比,系统的谐振峰值、...     

基于线性矩阵不等式的船舶动力定位滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题, 提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模控制算法; 将跟踪误差设计为滑模函数, 设计线性矩阵不等式, 求解状态反馈增益; 基于二次型Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性; 设计切换函数, 使系统对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性, 避免出现抖振现象; 对基于线性矩阵不等式的滑模控制器进行仿真, 计算出动力定位船舶在无扰动的匀速运动和有外界环境扰动的变速运动2种不同情况下的前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进加速度、横荡加速度、艏向角加速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等; 分析了状态反馈增益线性矩阵、边界层、切换项增益等参数对控制性能的影响。研究结果表明: 采用基本滑模控制使前进速度达到期望值所需的上升时间为29s, 而新算法为15s, 节约了48.28%;采用基本滑模控制使横荡速度达到期望值所需的上升时间为24s, 而新算法为14s, 节约了41.67%;采用基本滑模控制使艏向角速度达到期望值所需的上升时间为13s, 而新算法为10s, 节约了23.08%。可见, 设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性, 具有控制输入连续、控制抖振小、不存在过高增益等特点。