汽车空调风机无刷直流双模糊PI调节的无级调速系统研究

研究的对象是汽车空调风机的无级调速系统,该系统采用双闭环控制,内环和外环都采用模糊PI控制策略。通过对仿真结果的分析,表明模糊PI控制优于传统的PI控制,证明了该无级调速系统仿真模型的正确性。     

制动器台架试验系统中的双闭环模糊PI控制

汽车制动器台架试验系统是一个电气液的强非线性、时变和滞后的复杂系统,恒力矩制动是汽车制动器台架试验的重要内容,采用传统的单闭环控制无法满足要求.文中在建立系统非线性数学模型的基础上,主缸驱动力内环采用常规PI控制器,力矩外环采用模糊PI控制器,实现了制动力矩的快速和高精度伺服控制.Matlab仿真结果表明,该控制方案具有良好的动态性能和稳态精度.     

无级变速混联式混合动力客车能量分配策略

提出一种新型的混联式混合动力系统,该系统采用双电机结构,由大功率的主驱电机代替变速箱实现无级变速。对于客车不同行驶工况的需求,通过整车控制单元改变自动离合器的开合状态,从而实现混合动力系统在串联和并联2种结构间的转换。根据混联式系统的特点,建立了基于模糊逻辑控制的能量分配策略,该策略以油门或制动踏板行程、主减速器输入端转速和电池荷电状态（SOC）为输入来确定发动机和电机的输出转矩。仿真结果表明：模糊逻辑控制比逻辑门限值控制更加适用于混联系统复杂的能量流;和串联或并联系统相比,该无级变速混联系统在降低客车的燃油消耗方面具有明显的优势。     

车用多模式无级变速器的性能研究

提出一种调速范围为0.7~1.5的车用多模式无级变速器,通过模式切换和功率分流,能保证无级变速支路功率分流比小于65%,而无级变速器传动比在0.5~1.0范围内。建立装备多模式无级变速器的整车键合图模型,并推导出该系统的状态方程。以MATLAB/Simulink为平台建立整车仿真模型,选取UDDS循环工况,采用最佳燃油经济性控制策略,对多模式无级变速器进行仿真。结果表明:在UDDS循环工况下,多模式无级变速器,在低速大转矩时,工作于PX型模式,高速时,工作于XP型模式,能有效减少流过金属带无级变速器支路的功率流,提高车辆传动系统效率和承载能力;且通过过渡模式,有效避免XP模式与PX模式切换引起的系统振动。     

液压传动在风力发电系统中的应用

主要介绍采用液压传动与控制技术进行研究开发的一种风力发电装置.该装置通过液压传动进行动力传递与转速控制,有效降低了塔架承受的重量,实现了风力机变转速输入发电机定转速输出的无级调速控制.     

基于模糊PI控制策略的电动汽车无离合器两挡变速控制

针对电动汽车低速大转矩的要求,提出了一种无离合器两挡变速电动汽车PMSM驱动控制方案,即基于转速模糊PI参数自整定的PMSM矢量控制系统,以期改善电动汽车高低速控制性能.仿真与实验结果表明,该系统克服了PMSM矢量控制系统传统转速PI控制中存在的超调量大、响应速度慢等缺点,通过转速跟踪实现了电动汽车无离合器的换挡,提高了电动汽车在各种路况下的实用性.     

线控转向系统主动转向控制策略研究

针对线控转向系统主动转向控制,基于自适应模糊PI控制理论进行了主动转向控制研究。确定了主动转向控制原理,设计了以实际、理想横摆角速度和实际、理想质心侧偏角的偏差为输入的自适应模糊PI控制控制器,应用Matlab/Simulink与Car Sim搭建了主动转向控制的汽车模型,选取鱼钩阶跃仿真试验对控制策略进行仿真验证。仿真试验结果表明:主动转向控制策略提高了汽车行驶稳定性。     

基于自适应模糊PI的汽车直接摆力矩控制研究

针对汽车直接横摆力矩控制,论文研究了基于自适应模糊PI的控制方法。设计了基于自适应模糊PI的附加横摆力矩决策控制器和基于规则分配的制动力分配器。横摆力矩决策控制器根据汽车横摆角速度期望值和车辆状态决策出所需的附加横摆力矩,通过规则制动力分配方法进行主动差动制动实现,并采用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对控制方法进行仿真试验验证。结果表明:基于自适应模糊PI的横摆力矩控制方法相对于未控制能够使汽车较好地跟踪期望,有效提高汽车操纵稳定性。     

搭载机电控制CVT电动汽车再生制动变速策略

基于对机电控制无级变速器工作原理的分析,提出电动汽车搭载机电控制无级变速器的结构方案,并相应地建立了电机数值模型、电池充电数学模型和机电控制无级变速器速比控制模型。综合考虑电机效率、机电控制无级变速器效率、电池荷电状态和整车特性,提出了再生制动时机电控制无级变速器的变速策略。在MATLAB/Simulink仿真平台上,搭建了系统再生制动性能仿真模型,并对搭载机电控制无级变速器的电动汽车再生制动性能进行了仿真。结果表明,采用所提出的变速策略与传统两挡变速策略相比,能更好地发挥电动汽车性能,提高再生制动过程中的能量回收率。通过台架试验,验证了仿真结果的有效性。     

牵引力控制系统模糊PI控制方法研究

提出牵引力控制系统的油门模糊增量PI控制算法和驱动轮制动模糊PI控制算法。在建立汽车加速过程的发动机模型、制动器模型、轮胎模型、整车模型和路面自动识别系统的基础上，采用所提出的控制算法对典型附着路面上的牵引力控制过程进行了仿真模拟。结果表明路面自动识别系统能识别路面附着变化，有效抑制各种工况的驱动轮过度滑转，有较强的鲁棒性。