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。     

基于模型预测控制的混联式混合动力车辆能量管理策略

针对混联式混合动力车辆实时最优控制的要求,研究制定了基于模型预测控制的能量管理策略。该策略采用2层控制器,上层控制器基于模型预测控制计算出发动机最优转速转矩,下层控制器基于规则控制分配功率需求于各部件,以保持SOC(State of Charge,荷电状态)和提高燃油经济性为目标,对发动机和电池之间功率分配进行实时在线能量管理。仿真结果表明,基于模型预测控制的能量管理策略控制效果良好,相比规则控制显著提高了燃油经济性。     

基于随机动态规划的混联式混合动力客车能量管理策略

针对实际行驶工况中不确定的行驶环境和不同的驾驶员风格等因素对新型混联式混合动力客车燃油经济性的影响,在统计若干城市循环工况数据的基础上建立驾驶员需求功率的马尔科夫模型,提出了一种基于随机动态规划算法的能量管理策略,获得了发动机和电池之间的功率分配控制规则.对新型混联式混合动力客车模型的仿真和硬件在环实验结果表明,所提出的策略能使电池荷电状态在预定的区域内保持平衡,使发动机运行工作点处于高效区域内,且整车100km油耗比原型客车和采用规则控制策略时分别降低了30.17％和11.29％.     

混合动力汽车辅助动力单元效率优化控制研究EI北大核心CSCD

鉴于传统的APU控制策略只关注使发动机工作在其效率最高点,而未考虑发电机效率对系统效率的影响,本文中在分析APU中发动机效率与发电机效率之间耦合关系的基础上,提出了发动机与发电机联合工作效率最佳的APU控制策略,并设计优化算法对不同功率需求下发动机与发电机联合高效工作的目标转速和转矩进行优化。建立系统仿真模型,对综合考虑发动机与发电机效率的APU控制策略和传统的APU控制策略进行仿真对比和固定发电功率需求下的台架试验验证。结果表明,不同功率需求下新的控制策略可提高系统效率1%~4%左右。     

混合动力汽车辅助动力单元效率优化控制研究

鉴于传统的APU控制策略只关注使发动机工作在其效率最高点,而未考虑发电机效率对系统效率的影响,本文中在分析APU中发动机效率与发电机效率之间耦合关系的基础上,提出了发动机与发电机联合工作效率最佳的APU控制策略,并设计优化算法对不同功率需求下发动机与发电机联合高效工作的目标转速和转矩进行优化。建立系统仿真模型,对综合考虑发动机与发电机效率的APU控制策略和传统的APU控制策略进行仿真对比和固定发电功率需求下的台架试验验证。结果表明,不同功率需求下新的控制策略可提高系统效率1%~4%左右。     

并联混合动力汽车扭矩管理的模糊控制与仿真

并联混合动力汽车中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程,能量管理策略比较复杂。为了进一步合理分配内燃机和电机的动力输出,增强其能量管理策略的鲁棒性,文中分析了电辅助控制策略的不足,提出了基于模糊逻辑控制的包含驾驶员扭矩识别和蓄电池功率平衡的并联混合动力汽车扭矩分配策略,并利用ADVI SOR2002的仿真环境,完成了该模糊逻辑扭矩控制模块的仿真。结果表明,模糊逻辑控制策略满足控制目标,对提高汽车的动力性和燃油经济性、改善排放、保证蓄电池的充放电功率平衡有明显的作用。     

混合动力汽车模糊逻辑控制策略的建模和仿真

并联混合动力汽车（PHEV）中内燃机和电机之间存在动力的耦合和分离过程，能量管理策略比较复杂。文章提出了基于模糊逻辑控制扭矩分配策略，建立了各功能组件模型，并利用ADVISOR2002的仿真环境，完成了该模糊逻辑扭矩控制策略和电气辅助控制策略仿真比较。结果表明，文章提出的模糊逻辑控制策略对提高混合动力汽车的动力性、燃油经济性和改善排放有明显的作用。     

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。     

车辆横向稳定性自适应预测控制

为解决利用车辆机理模型设计控制器时的自适应问题,针对非线性车辆动力学系统,提出一种基于数据驱动的横向稳定性控制策略。利用递推子空间模型辨识算法设计预测器,根据预测器的形式并结合车辆横向稳定性控制提出一种具有模型自适应特性的预测控制器。利用MATLAB/Simulink建立7自由度整车动力学仿真模型,结合国际标准ISO/DIS 7401:2000以及ISO 3888:1999进行实车道路试验,并对仿真模型进行了数值验证,基于整车动力学模型,对自适应预测控制器的控制效果进行了数值仿真验证,证明了算法的有效性和鲁棒性。     

基于行驶工况分类的混合动力车辆速度预测方法与能量管理策略

为有效地改善双模式混合动力车辆的性能,设计了基于预测控制的能量管理策略,通过实时优化进行功率在线分配,提出了未来车速预测方法。通过K均值聚类算法将工况分为平稳工况与快变工况两类,实时判断车辆当前所处工况类别,并在平稳工况下,基于马尔科夫链预测车速,在快变工况下,基于径向基神经网络预测车速,以获得最优的预测精度。仿真结果的对比验证了所提出的车速预测方法的准确性和能量管理策略的有效性。     

基于非线性模型预测控制的车辆纵向队列协调控制

本文中针对基于分层控制结构的车辆队列上、下层控制缺少联系的问题,提出了车辆队列跟驰与个体车辆动力学稳定性协调控制的思路,其基本思想是在保证队列中个体车辆安全稳定行驶的同时,尽可能实现队列跟驰控制的目标。基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)方法设计了车辆队列协调控制方案,设计了包括跟驰间距误差、跟驰速度误差以及车速与车轮圆周速度差3个子目标的优化目标函数,将队列跟驰与车辆动力学稳定性的协调控制转化为约束优化控制问题;基于序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)方法进行求解,得到车辆前、后轴的制动/驱动力矩来实现上层决策输出的期望跟驰加速度。基于由3车辆组成的非线性队列模型对控制方案进行了仿真分析,结果表明,所提出的基于NMPC的车辆队列协调控制策略可以在大范围操纵工况下,在保证车辆安全稳定行驶的基础上实现队列的跟驰控制。     

基于滑膜控制的半挂汽车自动倒车路径跟踪

文章针对半挂汽车倒车时的跟踪控制问题进行了研究,建立了该系统在卡迪尔坐标系下的车辆非线性运动模型。为了简化求解过程,通过准确线性变换方法对建立的系统进行了线性化,设计了滑膜变结构控制器,基于Ackermann公式进行极点配置选取控制参数,最后对直线倒车路线的跟踪控制进行了仿真分析。仿真结构表明:设计的反馈控制器能改善半挂汽车对行驶路径的跟踪能力,使偏离的挂车快速返回到期望的稳态轨迹上。     

基于模型预测的智能客车路径跟踪控制研究

为实现智能客车跟随预瞄路径到达目标位置,本文提出一种基于模型预测的路径跟踪控制方法,并进行实车验证,表明此方法具有较小的跟踪误差和较强的系统鲁棒性。     

基于驾驶员行为模拟的ACC控制算法

基于驾驶员最优预瞄加速度模型建立了一种适用于多种典型行驶工况的ACC控制算法。该算法采用基于多目标模糊决策方法的驾驶安全性、工效性、轻便性与合法性评价指标以及基于预瞄跟随理论的微分校正函数，描述了ACC控制系统对自由工况、跟随工况和切入工况等不同行驶条件及汽车动力学系统强非线性特性的考虑。     

线控制相位差概率模型研究

在对现有线控制模型和算法进行分析的基础上提出按照概率思想求解相位差参数的策略。论文确立优化相位差的目标为通过车流在主干道上的停车次数和停车延误最小。建立相位差概率模型时,着重考虑4个影响因素:路段上车流行驶速度不均匀性,主干道上下行流量不均衡现象,相交道路上的转弯车流,短连线上的车辆排队约束。最后,论文用实际算例对建立的模型进行了验证,并对进一步的研究工作给出了建议。     

基于模型的汽车前照灯自动调平控制系统

随着汽车电子技术的不断发展,人们日益关注汽车驾驶的安全性,汽车前照灯自动调光控制技术也应运而生。本文介绍的前照灯自动调光控制系统,能很好地解决传统的手动调光系统的延迟和驾驶中需要人为频繁旋转调光开关带来的不便。     

发动机振动隔离控制技术研究进展

介绍了发动机橡胶悬置、液压悬置、半主动悬置和主动悬置的工作原理,由于被动悬置不能满足运载器减振降噪的要求,半主动悬置和主动悬置已经成为发动机减振降噪发展方向;分析了悬置系统的动力学模型,包括悬置的动力学模型和控制系统的动力学模型;介绍了发动机振动隔离控制中几种主要的控制方法,包括模糊控制、神经网络控制、自适应控制和最优控制等。最后提出了发动机振动隔离控制目前存在的主要问题和发展动向。     

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场，未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响，利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型，并在综合已有ACC和CACC模型的基础上，提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型，进而得出不同ACC，CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量；与ACC车辆比例r_a相比，CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著；当r_c>0.5时，饱和流量快速增加，当r_c=1时，饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步，通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性，对存在跟驰关系的连续车流来说，自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为，车流会在更短的时间内进入稳态；在交通瓶颈处，自动驾驶降低了拥堵程度，提高了阻塞发生的临界流量。总体来看，自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升，特别是在协同式自动驾驶场景下，车辆行为更加协调一致，交通流表现出良好的抗扰性，进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

车辆巡航自适应控制研究

对模型参考自适应控制进行了深入研究,分析了其在实际应用过程中存在的问题,在此基础上提出一种基于最小二乘辨识的模型参考自适应控制方案,并将其应用到车辆巡航速度控制中。改进方案在被控对象两端加入最小二乘辨识环节对系统参数进行在线辨识,利用辨识得到的信息修正由自适应律计算得到的可调参数模型,从而使其能够快速收敛于真值。改进的控制方案有效地降低了自适应初始阶段和被控系统受到外界扰动时系统的震荡以及过渡时间。理论分析和实验仿真结果表明,该控制系统结构简单,系统的响应速度快,超调量少,过渡过程时间短,振荡次数小,具有较强的鲁棒性,有一定的实际应用价值。     

基于扭矩的汽油机控制模型开发及验证

开发了基于扭矩的控制模型,包括传感器信号处理模型、扭矩模型、怠速模型、节气门模型、空气系统模型、起动控制模型等。为了验证基于扭矩的控制系统,将基于扭矩的控制系统写入自主开发硬件,在发动机台架上进行了测试。结果表明发动机起动迅速,起动时间在3 s以内。怠速转速稳定,怠速转速波动在±10 r/min以内。进怠速和出怠速时过渡平滑。瞬态工况过渡平滑,发动机最高转速运转稳定。基于扭矩控制模型扭矩控制精度在5%以内。试验结果表明自主开发的系统控制功能基本完备,能较好地满足扭矩控制要求。