磁粉离合器自适应权重粒子群优化模糊控制的研究

针对传统的模糊控制精度不高、自适应能力有限等问题,为了对车辆起步时磁粉离合器接合过程进行模糊控制,提出一种应用自适应权重粒子群优化算法来优化模糊控制器量化因子的方法。优化的量化因子将根据环境和负载的状况,实时跟踪模糊控制器参数的变化,从而提高了模糊控制器的鲁棒性和控制精度。仿真结果表明,与传统的模糊控制相比,采用自适应权重粒子群优化的模糊控制算法在降低发动机转速超调量的同时,减小了车辆起步的最大冲击度和离合器接合过程中的滑摩功。     

基于MATLAB的FUZZY-PID参数优化与仿真

该文提出了一种基于MATLAB环境下,利用模糊控制工具箱和遗传算法工具箱以及M函数文件,对FUZZY-PID控制器中的量化因子和比例因子进行自寻优,可获得一个基于一定性能指标的次优或最优控制器。以二阶系统为例进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法具有良好的收敛性,使系统的动态性能得到明显的改善。     

基于遗传PID算法的自适应巡航控制

随着高级驾驶辅助系统(ADAS)成本的下降,ADAS系统逐渐被下放到普通家用车上。自适应巡航系统(ACC)作为ADAS的重要组成部分,深受广大消费者的关注。文章设计了基于遗传算法和PID算法的上位控制器和基于模糊控制的下位控制器。使用Carsim和Simulink仿真后结果显示,基于遗传PID算法的自适应巡航控制具有更好的控制精度和控制效率。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法。在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题。进一步在滚动优化环节中,引入具有求解多约束问题能力的改进粒子群优化算法进行求解。通过数值仿真对比分析,结果表明,基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制算法能有效提高燃油经济性和行车舒适性。结合CarSim搭建模型进行联合仿真,验证算法有效。     

整车企业工程更改快速响应优化研究

通过对某整车企业工程更改(EWO)各控制环节可量化评估的探讨,建立EWO 快速响应优化研究的数学模型,分析出EWO待优化研究对象。运用产品设计模块中快速响应研究成果对待优化研究对象分别进行了模块化、标准化的分析研究,获得可量化的评估因素,为快速响应方案优化提供方向。通过案例应用分析了优化方案未能满足目标要求的制约因素,采取了进一步优化措施并在推广应用项目中得到验证。     

起-停车辆巡航系统的建模与仿真

将理论和试验数据相结合,建立了起-停车辆巡航跟随仿真系统混合模型,然后根据滑模控制和模糊控制的优点,设计了车间距离控制器;结合建立的车辆巡航跟随仿真系统模型,进行了前车在静止和运动2种情况下的仿真。仿真结果表明:建立的车辆巡航跟随仿真系统模型和控制器能比较真实地反映实际起-停车辆巡航跟随情况,该模型和控制器可以用于对起-停车辆巡航跟随情况的研究。     

模糊控制器在异步电动机矢量控制系统中的应用研究

在电机的矢量控制系统中调节器常采用PID调节器,传统的PID调节器不能随电机参数变换而影响电机性能。而模糊自适应整定PID调节器可以根据输入变量的大小调整量化因子、比例因子和两个输入变量的权重,从而自动调整模糊控制规则。实验证明,改进的PID控制器对系统的动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

基于相平面法的车辆电子稳定控制策略研究

在车辆电子稳定控制系统(ES P)的设计过程中,一般存在着因设计人员主观因素导致控制器性能下降的问题.基于模糊控制原理设计了ES P模糊控制器,通过遗传算法对模糊控制器的隶属度函数分布、比例系数,以及量化因子进行综合优化.为了提高对车辆稳定性判断的准确性,采用β相平面法判断车辆是否处于稳定状态.将优化前、后的ES P模糊控制器性能进行对比实验,结果表明,相比于未优化的ESP模糊控制器,在变速或匀速工况下,优化后的ESP模糊控制器都能显著提升车辆操纵稳定性,表现在能够良好的追踪车辆理想横摆角速度,保持车辆质心侧偏角在理想范围内;在前轮转向角阶跃工况下,横摆角速度稳态误差减小0.01 rad/s,达到稳态用时减少1 s左右,质心侧偏角稳态误差减小0.001 rad,达到稳态用时减少0.6 s左右,经过遗传优化后的ESP模糊控制器性能有所提升.      

量化因子和比例因子在模糊控制器中的作用及其在线修正

分析了模糊控制器中量化因子和比例因子对系统动态性能的影响,并设计出引入子模糊控制器对比例因子的权重系数进行在线调整,结合积分器共同作用来改善系统动静态指标的自调整比例因子模糊控制器.仿真实验表明,该控制器能明显改善系统性能.     

基于模糊综合评判对某商用车主观评价结果分析

建立了多级模糊综合评判数学模型,并基于已建立的汽车品质评价指标体系,在某商用车试验验证阶段,通过专业驾驶员的主观评价与多级模糊综合评判有机结合,对整车的品质进行评价,得出的评价结果能够真实地反映整车的品质,将主观评价结果进行量化,提高了评价的准确性。     

汽车主动悬架与电动助力转向系统自适应模糊集成控制

建立了包含转向运动模型、俯仰运动模型和侧倾运动模型的汽车整车模型,在设计了电动助力转向系统PD控制的基础上,构建了基于自适应模糊控制的汽车主动悬架与电动助力转向系统集成控制器,当控制系统偏差变小或变大时,调整因子总能保证系统稳定,便于工程应用。计算结果表明,该自适应模糊集成控制策略,既保证了车辆操纵轻便性,又显著提高了整车操纵稳定性、安全性和行驶平顺性等整车综合性能。     

自动变速器离合器的模糊控制

对汽车起步过程中的离合器进行多目标函数综合化，能够对控制目标进行全面评价，在此基础上，对机械式自动变速器中的离合器采用变量化因子模糊调节与变系数比例调节相结合的控制方法，不但实现了汽车的平稳起步，同时也延长了离合器的使用寿命。     

基于滑移率和减速度的ABS模糊控制仿真研究

在ABS逻辑门限值控制方法的基础上,通过分析道路试验数据,利用M atlab的模糊工具箱建立了模糊控制系统,采用7自由度整车模型在S imu link中进行仿真计算。仿真结果表明,基于滑移率和减速度的ABS模糊控制比逻辑门限值方法具有更好的自适应性,并可减少道路试验的工作量。     

基于RMA方法的汽车车身CAN总线优化设计

针对汽车车身控制信息的高实时性和车身CAN系统扩充的高灵活性等特殊要求,介绍用于实时系统分析的速率单调分析(RMA)方法,在原总线利用率、信息最坏响应时间等实时性指标基础上引入总线扩展灵活性因子进行车身CAN总线方案的寻优设计,并以典型汽车车身控制系统为例,对单信号方案和信号组合方案进行实时性和扩展灵活性对比分析,在线试验结果验证了理论分析数据的正确性。     

电动汽车矢量控制的模糊-PID复合控制方式

在异步电机矢量控制方法的基础上，提出了电动汽车交流异步电机驱动矢量控制系统的模糊－PID复合控制方式，以使汽车在起步和加速时获得最大的加速度，并设计了具体的控制策略。然后基于MATLAB／SIMULINK仿真平台建立了整个控制系统的仿真模型，并给出了仿真结果。结果表明，采用模糊PID矢量控制的交流驱动电动汽车在各种附着系数路面均具有良好的起步、加速和稳速性能。     

EPS与主动悬架系统自适应模糊集成控制的仿真与试验研究

在建立的汽车整车主动悬架和EPS动力学模型(包含转向运动、俯仰运动和侧倾运动等模型)的基础上,运用自适应模糊控制方法,利用车身姿态的变化动态地调节主动悬架控制器和EPS控制器的输出,实现了对EPS和主动悬架系统的集成控制。为了验证控制系统的可行性和有效性,分别进行了仿真和实车道路试验。结果表明,集成控制显著提高了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性,整车综合性能明显优于传统的悬架和转向系统。     

Fuzzy adaptive sliding mode controller for an air spring active suspension

A fuzzy adaptive sliding mode controller for an air spring active suspension system is developed. Due to nonlinearity, preload-dependent spring force and parameter uncertainty in the air spring, it is difficult to control the suspension system. To achieve the desired performance, a fuzzy adaptive sliding mode controller (FASMC) is designed to improve the passenger comfort and the manipulability of the vehicle. The fuzzy adaptive system handles the nonlinearity and uncertainty of the air suspension. A normal linear suspension model with an optimal state feedback control is designed as the reference model. The simulation results show that this control scheme more effectively and robustly isolates vibrations of the vehicle body than the conventional sliding mode controller (CSMC).     

电动汽车能量回馈的整车控制

以4种典型循环工况为例对电动汽车进行能量分析，设计了基于常规汽车制动系统的整车能量回馈控制方式，研究了控制策略，完成了车辆道路试验与标定优化。试验表明，整车能量回馈控制方式与控制策略安全、可靠，且柔顺性良好；利用能量回馈技术，蓄电池能量消耗可减少10％，能有效延长电动汽车的一次充电续驶里程。