车辆电子稳定性控制试验与评价方法的仿真应用

介绍了美国法规FMVSS126中关于车辆电子稳定性控制(ESC)的试验方法和评价指标,针对该法规在Carsim软件平台上开发了FMVSS126试验与评价仿真流程,并应用该流程对所开发的ESC控制算法进行了仿真试验与评价,仿真目标车型为CarSim车辆模型库中的某四轮驱动SUV车辆.仿真结果表明,施加了稳定性控制的车辆通过了法规试验,进而验证了该ESC控制算法的有效性.     

Driving Torque Coordination Control of Distributed Drive Electric Vehicles

针对现有分布式驱动电动汽车驱动力控制系统在进入驱动防滑工况时纵向驱动转矩和加速度降低以及产生非期望的横摆力矩和横摆角速度等问题,提出了两种多轮驱动转矩协调控制策略.其中,基于动力性的驱动转矩协调控制策略的目标是改善纵向驱动转矩和加速度,而基于稳定性的驱动转矩协调控制策略的目标则是增加车辆的横向稳定性.实车实验结果表明,所提出协调控制方法有效实现了设计目标,改善了车辆性能.     

基于模糊Kalman算法的电动汽车驱动控制策略的研究

介绍基于Kalman滤波和模糊控制算法的驱动防滑控制策略。利用Kalman滤波算法估算车辆的滑转率,再通过模糊控制算法识别路面附着系数,以换转率为控制变量,选用PID控制算法控制电动汽车的电机。在MATLAB／Simulink平台上验证,验证了此联合算法能很好地防止车辆的驱动防滑,提高车辆的安全稳定性。     

云控场景下车辆队列的模型预测控制方法

鉴于采用边缘云进行集中式车辆队列控制时,通信时延将会降低队列控制性能指标甚至导致队列失稳,本文在考虑通信时延和车辆纵向非线性动力学特性前提下,从包括队列能效的多目标优化出发,提出了一种基于边缘云的队列集中式模型预测控制算法,并设计了一种时延补偿方法.首先分析了控制算法的渐进稳定性;然后通过不同时延下的仿真试验对控制算法...     

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。     

分布式电驱动车辆的ACC协同控制

针对智能分布式电驱动车辆在纵向跟车运动中实施多性能目标协同控制的必要性和实时性问题,在分析分布式电驱动车辆结构与纵向动力学特性基础上,提出一种基于模型预测控制理论的自适应巡航控制算法,并采用缩减优化问题规模的方法,缩短单步计算时间,提升在线优化求解的运算效率。为验证算法有效性,搭建仿真平台,进行了相关的仿真和硬件在环试验。仿真和试验结果表明,所提出的控制算法能实现该车安全和节能的协同优化,且满足了控制实时性要求。     

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。     

非理想车载网络状况下四轮独立电驱动车辆的动力学控制

以直接横摆转矩控制为例,通过仿真初步分析了四轮独立电驱动车辆分布式控制系统中车载通信网络的非理想状况(延时、丢包等)对车辆动力学控制的影响。仿真结果表明,通信延时等非理想网络状态会对车辆动力学的控制效果和稳定性产生显著影响,而基于网络预测的直接横摆转矩控制算法,可有效补偿通信延时和丢包等的不利影响,获得较好的控制效果。     

基于 MPC 的分布式驱动越野车辆原地转向控制研究

针对轮毂电机分布式驱动越野车辆在狭小空间快速机动的需求，设计了一种分层结构的原地转向控制策略。基于动力学原理分析了各轮载荷、附着条件对原地转向横摆速度的影响机理，并搭建原地转向运动学模型，上层采用模型预测控制算法设计原地转向理想轨迹以及期望的横摆角速度，开发基于 PI滑模控制的横摆运动跟踪算法，通过补偿转向横摆力矩以提高方向角控制的鲁棒性和稳定性，下层以最优轮胎利用率为目标，设计二次规划算法优化分配各轮附加横摆力矩。dSPACE 硬件在环测试结果表明，所提出的控制算法可在保证稳定性的前提下实现原地转向，大幅提高了车辆的转向机动性，在方向盘动态输入仿真中，车辆最大转弯半径为 0.157 m，转向中心的最大偏移量为 3.610 m；同时，驾驶员能对转向过程进行闭环控制，实现了原地转向过程中横摆速度的实时调节。     

基于功能安全的分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制

分布式驱动电动汽车可以实现四轮转矩分配和差动转向,提升整车的动力学控制性能和经济性,但是四轮转矩独立可控的特点也对功能安全提出挑战。当前轮单侧电机出现执行器故障失效情况时,不仅会产生附加横摆力矩降低车辆安全性,差动转向功能的存在还会使车辆严重偏航。基于此,在设计分布式驱动-线控转向一体化底盘的基础上,基于功能安全提出一种分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制策略。首先建立分布式驱动失效动力学模型,分析前轮失效对车辆状态的影响机理,发现单一的驱动转矩截断控制无法满足车辆状态修正需求;其次设计一套备用的线控转向结构,通过变截距滑模控制算法提高切换状态下线控转向系统的转角跟踪性能,并用台架试验验证跟踪的准确性;然后设计自适应失效诊断观测器实时诊断驱动系统的电机故障,在将对应轮进行驱动转矩截断后,通过模型预测控制算法对车轮转矩重新分配实现纵向和侧向的状态跟踪;最后通过仿真和实车试验验证所提失效补偿控制策略的有效性和可用性。研究结果表明：分布式驱动电动汽车前轮单侧电机失效后,备用的线控转向系统能及时矫正前轮转角,所提出的失效补偿控制策略能够快速恢复车辆的稳定性和路径跟踪能力。     

一种分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制算法

针对四轮轮毂电机独立驱动、四轮线控转向电动汽车的过驱动系统,以提高汽车的操纵稳定性为目标,提出了一种基于伪逆控制分配的控制算法。该算法以驾驶员对转向盘和加速踏板的操纵量为输入,通过伪逆控制分配,对汽车的前、后轮转角,4个车轮的驱动力进行控制。在Matlab/Simulink仿真环境下采用8自由度非线性车辆模型对所提出的算法,进行了正弦输入工况和双移线工况的仿真,并与采用常规控制方法时进行对比。结果表明,伪逆控制分配算法提高了汽车对驾驶员驾驶意图的跟随性能,并改善了汽车的稳定性。     

基于CarSim RT的车辆稳定性系统控制器开发水

为了检验所开发的车辆稳定性系统控制器控制算法与控制器硬件、外围传感器及执行器之间的性能匹配情况,利用Carsim RT技术建立了控制器硬件在环试验平台,并进行了控制器硬件在环试验.结果表明,所设计的控制器能够保证车辆随时按照驾驶员的意图行驶,有效提高了车辆在不同路面条件下的稳定性.     

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Matlab的半挂汽车列车侧倾稳定性分析

针对重型半挂汽车列车侧倾稳定性问题,在Matlab/simulink中建立了重型半挂汽车列车的数学模型及动力学仿真模型,并进行了转向盘阶跃转向输入下的牵引车驱动轴横向载荷转移仿真分析.仿真结果表明,牵引车驱动轴为侧倾稳定性危险车轴.通过分析不同车速和车辆结构参数时牵引车驱动轴载荷转移的变化情况,得到重型半挂汽车列车侧倾稳定性与车辆主要结构参数及不同车速间的关系.     

基于深度强化学习的分布式电驱动车辆扭矩分配策略

为在保证分布式电驱动车辆制动稳定性的前提下实现经济性的提升,提出了基于深度强化学习的分布式驱动前、后轴扭矩分配策略.在建立分布式电驱动车辆关键部件物理模型的基础上,基于车辆模型及制动稳定性约束,建立了基于深度强化学习的扭矩最优分配控制模型,并对传统固定比值的扭矩分配策略和所提出的策略进行了对比,结果表明:在新欧洲驾驶循...     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

基于门限自调整的车辆主动横摆力矩PD控制策略研究

针对目前主动横摆力矩控制算法存在的问题,提出了基于门限自调整的PD控制算法,即利用逻辑门限值方法产生并调整PID控制器参数,并由PD算法产生车轮制动力矩实现车辆稳定控制.利用MATLAB/Simulink软件建立了该控制算法的仿真模型,分别在高附着路面和低附着路面进行了仿真分析.结果表明,该算法在各种工况下均能很好保持汽车稳定性.     

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。     

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.     

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.