基于故障估计的分布式驱动电动汽车容错控制方法

针对分布式驱动电动汽车驱动系统部分失效情况下,传统控制策略难以满足车辆纵、横向力需求且控制性能下降的问题,设计了一种基于故障估计的容错控制方法,讨论了驱动系统失效的情况,并建立了对应的车辆模型。在此基础上建立了用于估计当前失效因子的控制器,根据期望速度和前轮转角计算纵、横向力需求,对车辆剩余的驱动力进行再分配。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,驱动系统部分失效时,所设计的容错控制方法能够对车辆的剩余驱动力进行再分配,提升故障车辆的安全性。     

面向全矢量线控车辆极限运动的分层式协同控制

装配四轮分布式驱动-转向（4WID-4WIS）底盘的全矢量线控车辆具备多可控自由度、高速稳定性强的特点,是极限工况稳定裕度和安全性较高的理想车型。为了解决全矢量线控车辆在极限工况下纵横向控制冲突危害行车安全的问题,提出一种基于模型预测控制 （MPC） 的分层式车辆纵向和横向运动协同控制方法。建立基于单轨模型的期望运动状态识别方法,设计模型预测控制器转换动力学目标,采用泰勒展开和前向欧拉方法对预测模型进行线性离散化处理;设计基于负荷率的轮胎力优化分配方法,利用反正切轮胎逆模型求解控制执行量。仿真结果表明,协同控制方法能显著提高车辆在不同路面下的极限运动稳定性,更精准地跟踪期望运动状态,扩大稳定裕度,保障行车安全。     

基于跃度信号的自动驾驶横向控制

针对自动驾驶车辆的横向控制,提出了一种基于跃度信号的预瞄控制。建立车辆二自由度动力学误差模型,采用线性二次调节（LQR）反馈控制和前馈控制构成闭环横向控制模型。以CarSim和Simulink为仿真平台,模拟车辆进入并跟踪稳态圆。通过分析横向位置误差和横摆角误差等指标,表明该预瞄算法在横向控制精度、跟踪速度方面具有良好效果。     

车辆编队协作式行驶仿真系统研究

针对智能网联车编队行驶功能,文章设计了基于车用无线通信（C-V2X）技术仿真系统。依据车辆协作式行驶控制流程（车辆组队、车辆入队、车队稳定行驶以及车辆出队）,搭建智能驾驶员模型对车辆进行控制,通过领航-跟随法引导车辆队列行驶,最后在Prescan中设计驾驶场景,并通过直连通信（PC5）模式4通信协议建立通信进行了仿真验证。结果表明,所搭建的车辆编队协同控制仿真系统能够有效完成车辆队列的形成、车辆入队、队列稳定行驶以及车辆出队等队列控制行为,并能够根据自动驾驶控制策略使队列保持稳定的车间距行驶。     

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。     

FSAC赛车轨迹跟踪协同控制策略研究

针对中国大学生方程式赛车（FSAC）在比赛中横向-纵向协同控制的轨迹跟踪精度和稳定性问题,根据现代控制理论和经典控制理论提出一种以纵向速度为结合点的线性二次控制器（LQR）和比例-积分-微分算法（PID）的横纵向协同控制策略,并根据赛车相对参考轨迹的位置设计了一种协同控制器。建立二自由度车辆动力学模型,基于该模型设计了横向LQR位置跟踪控制器和纵向PID速度跟踪控制器。所设计的控制策略在CarSim和Simulink搭建的循迹工况联合仿真场景下进行仿真验证,仿真结果为纵向位置偏差小于0.07 m,横向位置偏差小于0.03 m。对控制算法进行实车验证,结果表明,该策略有效提高了赛车的轨迹跟踪精度和行驶稳定性。     

低附着下分布式驱动车辆的路径跟踪与横向稳定性控制方法

由于车辆在低附着工况（如积雪、潮湿）下跟踪性与横向稳定性的耦合关系,这使得二者之间的控制难以同时满足跟踪精度及良好的稳定性需求,因此,研究了基于分布式独立驱动电动汽车平台的路径跟踪与横向稳定性联合控制模型。对于路径跟踪问题,采用了横纵向解耦控制;对于横向跟踪控制问题,模型采用基于Frenet坐标系的模型预测控制（model predictive control,MPC）路径跟踪控制方法,并引入了转角补偿策略以提升路径跟踪的准确性;对于纵向车速控制问题,模型利用MPC求解期望加速度,并根据行驶平衡方程和保证路面附着最大利用率的条件下确定电机扭矩输出,实现对纵向车速的控制。对于横向稳定性控制问题,提出了基于稳定性增强系统（stability augmentation system,STA）的横摆力矩控制模型,在获得附加力矩后,以二次规划方法将其合理分配到各个车轮上,从而增强了车辆的横向稳定性。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真平台,在双移线道路工况下进行了仿真验证。结果表明：在积雪路面,改进模型相比传统MPC在保证横向误差接近的条件下,最大的质心侧偏角降低了83.1%;在潮湿...     

弯道路面车辆稳定性的模糊控制仿真研究

文中建立了车辆转向运动的简化模型,利用模糊控制策略,通过差动制动产生附加力矩来控制车辆的横摆运动,同时以车辆侧偏角和横摆角速度为反馈输入变量来校正消除系统误差,设计了车辆模糊控制系统。并对控制系统在不同车速下进行了仿真分析。仿真结果表明,施加控制的车辆与无控制的相比,横摆角速度与侧偏角的输出稳态值减小,超调量降低,改善了车辆的横向稳定性。特别在高速情况下,控制效果更加明显。     

分布式电驱动车辆纵-横-垂向力协同控制

针对现有研究多采用经验工况划分、主动悬架力简单分配等轮胎力解耦控制方法,难以实现车辆性能最优化的问题,提出了分层式轮胎纵-横-垂向力协同优化控制系统,在制定上层行驶期望目标和下层执行控制策略的同时,重点研究了中层轮胎纵-横-垂向力优化分配。建立了融合轮胎负荷率和垂向力动态系数的统一优化目标函数,综合考虑了车辆行驶期望目标、轮胎附着极限和执行器特性等约束条件,最终解决了轮胎纵、横、垂向力的协同优化控制难题。基于Matlab/Simulink和CarSim的联合仿真结果表明,提出的分层协同控制系统能同时有效控制车辆行驶姿态和改善车辆操纵稳定性能。     

车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制

为提高车辆自动驾驶系统的运动性能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。     

基于自适应模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究

针对车辆纵、横向跟踪的强耦合、非线性特性,设计了基于自适应模型预测控制理论的轨迹跟踪控制器.同时考虑纵、横向跟踪控制,并引入线性变参数模型(LPV),把纵向速度对横向跟踪的影响转化为LPV模型中调度参数的变化,把纵、横向跟踪的高度非线性动力学模型转化为LTI模型的插值队列,以用于自适应纵向速度的改变.基于预测控制理论,...     

面向ADAS应用的智能电动车横纵向耦合控制的车辆动力学系统建模

随着汽车智能化的发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）相关产品逐渐进入市场。文章针对智能车自适应巡航（ACC）和车道保持（LKA）系统的联合控制问题，建立车辆动力学模型。车辆动力学是一个多自由度耦合的非线性系统，为了建立准确的车辆模型，首先在一些基本的假设条件下，分别从车辆纵向动力学、横向动力学、驾驶员模型这三个角度，对车辆进行了建模与分析，为后续控制策略设计提供模型基础。     

车辆转弯制动横向轨迹控制驾驶员模型研究

为了较为真实地反映车辆转弯制动工况,建立了含Pacejka"魔术公式"非线性联合工况轮胎模型的4轮8自由度车辆系统模型,并基于预瞄跟随理论、加速度反馈控制和模糊PID控制技术建立了车辆转弯制动横向轨迹控制驾驶员模型。针对不同初始速度和制动强度,利用MATLAB/Simulink进行了横向轨迹控制仿真分析。分析结果表明,驾驶员控制模型能很好地跟踪横向轨迹,模型的可行性和有效性得到验证,同时不同仿真条件下结果的一致性也说明该控制方法具有较强的自适应能力和鲁棒性,为进一步研究复杂工况下的驾驶员模型及横向轨迹控制提供了一条可行的途径。     

自动驾驶车辆纵向速度控制策略及仿真

针对自动驾驶车辆纵向速度的跟踪控制问题,提出了基于模型预测控制和微分先行比例-积分-微分（PID）的双层闭环控制策略：基于模型预测控制原理设计速度上层控制策略,采用层次分析法确定目标函数中的权重系数,计算出适应行驶条件的期望加速度;通过车辆逆纵向动力学模型计算对应的驱动力和制动力,控制车辆速度,采用微分先行 PID 进行反馈调节。结果表明：在该策略下车辆加速或减速行驶时,车辆具有较好的跟踪控制性能。     

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上，运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境，解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型，利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟，仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时，混合交通流安全性恶化最严重，TET和TIT分别增加约68%和89%，车辆速度离散系数为0.9以上；通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m），可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。      

基于常规助力与主动转向的车辆横向控制研究

文章阐述了电动助力转向（EPS）系统在新能源汽车上的应用,探讨了新能源汽车自动驾驶系统中的车道保持辅助系统（LKA）实现途径。首先,针对某品牌电动乘用车EPS建立了模型,制定了基于上层直线助力控制和下层模糊比例-积分-微分（PID）控制的常规助力控制模式;然后,建立二自由度车辆模型和车路误差模型,制定基于线性二次调节器（LQR）的控制策略,根据车辆状态通过角度将LKA与EPS进行交互,实现车辆的主动前轮转向控制。最后,利用MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真平台进行仿真模拟验证,仿真结果显示,制定的控制策略能够精确地实现新能源汽车的常规助力和LKA主动转向的功能,可极大提高车辆的行驶安全性。     

辅助驾驶横向控制功能原理及其影响因素

文章从横向控制原理和车辆动力学域角度解析车辆运动过程,分别搭建转向和车辆系统数学模型,分析横向控制环节的影响因素,并搭建考虑转向摩擦、阻尼等特性的精准转向模型,集成为整车ADAMS模型,根据数学模型分析的影响因素进行DOE,在验证原理的科学性的同时,为横向控制工程提供理论指导。     

自动驾驶车辆侧向路径跟随控制算法仿真

路径跟随是依照规划轨迹信息通过对执行元件的控制实现沿期望轨迹行驶,控制算法对实现路径跟随非常重要。针对自动驾驶车辆的侧向控制技术,文章研究了基于最优预瞄理论的路径跟随控制,建立车辆二自由度模型和预瞄误差模型,设计模型预测控制（MPC）侧向跟随控制器以提高跟随精度。利用CarSim-Simulink联合仿真,仿真结果表明,该算法策略能稳定跟踪规划路径。     

风-浪联合作用下大跨度桥梁车-桥耦合振动分析

为研究波浪对跨海桥梁风车-桥耦合振动系统的影响,针对跨海桥梁所处风大、浪高的极端环境,建立了波浪-风-列车-桥梁动力模型,将风场视为空间相关的平稳高斯过程,高速列车采用质点-弹簧-阻尼器模型模拟,精细化全桥模型通过有限元方法建立,考虑风-列车-桥梁之间的耦合作用,波浪作为外部荷载施加到该耦合体系中。以主跨532 m某海洋桥梁为例,通过自主研发的桥梁科研软件BANSYS （Bridge Analysis System）,分析了波高、风速、车速对耦合模型车辆和桥梁响应的影响。结果表明：风车-桥耦合振动体系的车辆和桥梁响应受波浪影响显著,车辆和桥梁响应在与波浪荷载一致的方向增加显著,15 m·s^-1风速下,考虑波浪影响的车辆横向加速度最大值约是不考虑波浪时的1.3倍,考虑波浪影响的跨中横向位移最大值约是不考虑波浪时的22倍,而在非一致方向波浪对车-桥响应的影响较小;不同风速下,波浪对车辆横向加速度影响显著,考虑波浪影响的车辆横向加速度约是不考虑波浪时的1.2倍,而车辆竖向加速度、轮重加载率、倾覆系数等指标主要受风速的影响;波浪基频与桥梁横向位移响应谱主峰频率一致,波浪已成为影响桥梁横向位移响应的控制因素;波浪减弱了车速对车-桥响应的影响,随着波高的增加,车辆和桥梁响应对车速的变化更不敏感。     

车辆气动力展向相关性传递函数及其对桥上运动车辆响应的影响

为研究运动车辆气动力的展向相关性对桥上运动车辆响应的影响,在分析运动车辆顺风向和竖向脉动风速谱的基础上,发展出一种新型的运动车辆脉动风速相干函数形式,推导出与顺风向和竖向脉动风速对应的运动车辆气动力的展向相关性传递函数,并根据"余弦规则"得到作用在运动车辆上的抖振力谱.通过建立列车-轨道-桥梁多体系统耦合振动仿真模型,...