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为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明:高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。 相似文献
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针对一款新型混合动力电动汽车 (Hybrid Electric Vehicle,HEV),结合其动力传动系统的工作原理,设计了考虑实物电磁阀的功率级硬件在环测试系统的总体方案,开发了功率级硬件在环测试系统的硬件系统和软件系统。硬件方面,重点开发了比例电磁阀的电流检测模块。软件方面,基于Matlab/Simulink和ECUCoder软件研究了快速原型控制器中比例电磁阀驱动信号和模拟信号的底层接口软件。利用两种典型动态协调控制策略对所开发的功率级硬件在环系统的测试功能进行了验证。 相似文献
994.
高峰时段的大客流需求易造成城市轨道站台乘客大量聚集,从而给城市轨道交通系统带来安全隐患,降低乘客乘车的舒适度;同时,客流空间分布的不均衡性导致供需能力不匹配,降低
了列车资源的利用率。针对该现象,本文结合大小交路开行方案与客流控制策略研究城市轨道交通列车时刻表协同优化问题。考虑到城市轨道交通客流的不确定性,将乘客到达率设置为不确定变量,而后基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以最小化滞留乘客数、客流控制人数、
列车运行时间,以及最大化列车资源利用率衡量值为目标的优化模型,并设计一种基于机会约束
的随机场景优化算法进行模型求解。以北京市某轨道线路为例进行数值实验验证模型的有效性。结果表明,相较于常规运营策略,本文提出的协同优化策略在期望滞留人数和列车运行时间方面有了较大改善,更好地实现了乘客成本和企业运营成本之间的均衡。 相似文献
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