主动转向系统的神经网络模型逼近自适应控制的研究

将主动转向系统模型与2自由度整车模型相结合,组成被控对象模型。为提高具有非线性特性和不确定性的主动转向系统的自适应性能和鲁棒性能,采用基于线性RBF神经网络的模型逼近自适应控制方法,以横摆率和以横摆率与侧偏角变化率相组合为被控对象参数分别设计C1和C2两种自适应控制器,并对它们进行鲁棒性和稳定性分析。采用1阶参考模型和指令滤波器,对两种自适应控制器和考虑不确定性的H∞鲁棒控制器进行了多种非线性对比仿真。结果表明,自适应控制器比H∞鲁棒控制器有更好的动态和静态跟随性能;而两种自适应控制器中,C2控制器又略胜一筹。     

车辆电动悬架的混合不确定建模与μ综合控制器设计

考虑悬架和电机作动器的参数摄动和控制输入的高阶未建模不确定性,利用线性分式变换理论对已开发的车辆电动悬架系统进行混合不确定建模和仿真,并设计了μ综合控制器.仿真得到了主动悬架和被动悬架的频率和时间响应.结果表明,相比被动悬架,所设计的μ综合控制器对乘坐舒适性有很大的提升.μ分析表明,与基于主动悬架名义模型设计的H∞综合控制器相比,μ综合控制器可使闭环系统获得更好的鲁棒稳定性和鲁棒性能.     

摇臂推杆式电磁主动悬架的鲁棒控制与优化

针对被动悬架和半主动悬架在抑制车辆振动方面存在的不足,提出一种摇臂推杆式电磁主动悬架并试制样机,它具有结构新颖、加工容易和模块化设计等特点。对该悬架系统非线性特性进行分析,得到等效刚度和等效簧下质量等参数的摄动区间。在保证系统鲁棒稳定性的前提下,以车身加速度、悬架动行程、轮胎动位移和主动力最小作为优化目标,设计鲁棒H∞控制器。为降低控制器保守性,将车身质量参数摄动范围分段,优化设计自适应鲁棒H∞控制器,通过静态查表方式离线控制,保证实时性,且无需切换控制器,避免对乘员产生的冲击感。     

基于ITS的汽车主动避撞性关键技术研究(二)

3.2.3 下位控制方法研究 由于车辆制动、驱动力特性中含有强烈非线性,同时车辆质量变动、道路坡度及风阻等外部干扰因素的存在,车辆下位控制器设计时如果不采用模型匹配控制方法,则控制系统的鲁棒跟随性和鲁棒稳定性必然是相互对立的两个性能。针对这一问题,本研究设计了二自由度控制器来实现车辆主动避撞系统下位控制的控制性能,此控制器的特征是闭环目标值应答特性可以通过反馈特性的设计来独立设定。在这种情况下,利用前馈补偿器来设定目标值的应答特性(本研究中是模型匹配特性),利用反馈补偿器的设计来实现反馈特性(本研究中是鲁棒跟随特性和鲁棒稳定特性),很好地实现了控制要求。 为了进行控制系统补偿器的设计,必须求出控制对象的标准传递函数。在本研究中,从控制对象的频率特性出发,利用响应特性的相似性来求得控制对象的传递函数。     

基于预测控制的车辆稳定性研究

设计了以2自由度车辆模型为预测内部模型、以补偿车辆横摆力矩为输出的汽车ESP预测控制器,并结合Matlab/Simulink建立的7自由度整车模型对所设计预测控制器进行了转向阶跃输入和正弦输入的仿真分析。结果表明,该预测控制器能很好控制汽车的横摆角速度和限制质心侧偏角,提高了汽车在高速转向工况下的稳定性,进而验证了所建模型的合理性和控制算法的有效性。     

汽车防抱死制动系统的H_∞鲁棒控制

为克服道路条件变化与汽车载质量、制动器效能因数和胎压等参数摄动及因忽略系统非线性因素而出现的未建模动态特性给汽车制动防抱死系统(ABS)控制带来的不良影响,提高其鲁棒性和控制精度,运用汽车动力学理论,建立了ABS系统的数学模型并进行了适当简化。采用混合灵敏度方法设计了基于滑移率控制的ABS系统H∞鲁棒控制器。利用Matlab/Simulink对所设计的鲁棒控制系统进行了仿真,并与传统PID控制作了对比分析。结果表明,ABS鲁棒控制器在控制精度、鲁棒稳定性及响应时间等方面都优于传统PID控制;在汽车载质量、制动效能因数和道路条件等发生变化的情况下,ABS鲁棒控制器均能承受参数变化的不确定性,并将车轮滑移率有效地控制在期望值附近,明显提高了整车的制动性能。     

主动前轮转向系统与防抱死制动系统协调控制

针对汽车转向制动工况,研究汽车主动前轮转向系统(AFS)和防抱死制动系统(ABS)的协调控制;建立七自由度整车模型、前轮主动转向系统模型、防抱死制动系统模型以及轮胎模型,设计了转向系统控制器和制动系统控制器,以及两子系统的协调控制器,并对提出的控制策略进行了仿真分析和对比验证。仿真结果表明:在转向制动工况下,与独立控制系统相比较,协调控制系统能够在保持车辆制动稳定性的同时缩短制动距离,充分发挥两子系统的优势,进一步了提高汽车的操纵性和安全性。     

汽车转向控制

本文研究侧偏角有约束条件下，汽车四轮转向控制系统的设计问题。根据汽车转向动力学的特点，建立了具有不确定的汽车转向模型，给出了车体质心处侧偏角有约束条件下，二自由度鲁棒四轮转向控制器的设计方法，最后基于ＬＭＩＴｏｏｌ给出了控制器的迭代算法，并给出了仿真计算实例。     

带参数摄动的车辆底盘的集成鲁棒混合控制研究

提出了一种新的参数摄动离散系统的鲁棒L_2-L_∞/H_∞混合控制综合方法,并将其转化为具有较低保守性的线性矩阵不等式组的凸优化问题。考虑车辆在极限工况具有参数大范围摄动和强非线性特点,利用该方法设计主动前轮转向系统和直接横摆力矩系统集成控制策略。采用Matlab/Simulink与Carsim联合平台进行典型工况仿真分析。结果表明,设计的车辆底盘集成控制器能抑制系统参数大范围摄动和强非线性的影响,改善车辆的操纵稳定性。     

基于TrueTime的分布式主动转向网络控制的仿真研究

为揭示网络的介入对系统控制性能的影响,首先基于MATLAB/Simulink和滑模控制理论,建立了2自由度线性车辆模型和8自由度非线性车辆模型,设计了主动转向控制器.接着,提出了基于CAN网络通信的分布式主动转向控制网络架构,应用仿真工具箱TrueTime建立了网络控制系统模型,在不同网络服务品质下对网络控制性能进行了仿真分析.结果表明,不同网络环境对系统控制性能具有不同程度的影响,通信负载一定时,通信时延和数据丢包是网络产生不良影响的主要因素,在系统设计时应予以考虑.     

汽车ESP系统控制策略的仿真研究

在Matlab/Simulink中建立了"魔术公式"轮胎模型和8自由度整车动力学模型。针对ESP系统的非线性时变特性,设计了基于横摆角速度和质心侧偏角的联合模糊控制器,提出了附加横摆力矩的转矩主动分配策略,并在易于失稳的湿滑路面上进行了典型工况的仿真。结果表明:所设计的控制器和提出的分配策略可以实现对车辆稳定性的较好控制。     

H2和H∞主动悬架统一的理论框架与比较

以2自由度1／4车模型为例在鲁椿控制理论的统一框架下讨论H2和H∞主动悬架的设计，并采用结构奇异值法和加权最坏RMS增益法对其鲁棒性能进行分析和比较。     

五轴转向车辆输出反馈鲁棒稳定控制系统设计

以五轴车辆为例,基于具有参数不确定系统的鲁棒稳定性,将建立的五轴车辆二自由度汽车模型作为样车模型,针对其不确定性确定控制器参数,并设计了输出反馈控制器,保证闭环系统渐近稳定。利用Simulink对系统进行了仿真,证明了该控制器可达到较好的控制效果,且具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于回路成形和μ综合的后轮主动转向鲁棒控制

提出一种后轮主动转向鲁棒控制的两阶段综合方法。首先通过基于H∞控制的回路成形的反馈控制器设计,在保证鲁棒稳定性的前提下,使车辆系统在操纵稳定性的主要关注频带(0~1Hz)具有较大的横摆角速度反馈增益,从而实现了对中、高车速下的横摆角速度响应特性的整定。然后再对包含反馈控制器的闭环系统,应用μ综合进行增益与车速成反比的前馈控制器设计,通过使车辆系统在大、小侧向加速度工况和中、高车速下均具有较小的质心侧偏角增益,间接实现对侧向加速度响应特性的整定。     

车辆自适应巡航控制系统的建模与分层控制

为改善车辆自适应巡航控制(ACC)系统的功能,本文中研究一种ACC系统建模和分层控制方法。首先建立考虑纵向、侧向和垂向耦合特性的14自由度整车模型,并根据电子节气门和制动器的实际物理特性建立能准确跟踪期望输入的执行器模型。接着建立包含驱动/制动切换逻辑、发动机逆模型和制动器逆模型的车辆逆动力学模型。最后针对ACC系统的功能需求,应用模型匹配控制理论设计能适应不同工况的鲁棒下层控制器,而上层控制器则通过线性二次最优控制理论获得综合考虑车距、相对速度和自车加速度的期望跟车加速度。仿真结果表明,该ACC系统能使车辆在加速行驶、稳态跟车和制动减速等行驶工况下保持良好的跟踪性和自适应性。     

智能车辆主动避撞与稳定性联合控制仿真

为改善车辆在主动避撞过程中的车辆动力学特性,在MATLAB/Simulink环境下结合驾驶员模型分别设计了基于模糊控制理论的主动避撞控制处理器、制动稳定性控制器和转向稳定性控制器,从而能够在车辆主动避撞过程中综合考虑避撞和稳定性两个目标.并在ADAMS中建立了整车模型,联合MATLAB进行了仿真研究,仿真结果证明,在相...     

基于电动汽车稳定性控制研究

基于验证稳定性的控制算法是否可行,建立了整车7自由度模型和2自由度模型,采用先进的智能控制方法来提高车辆的稳定性。对汽车模型在低附着系数上对转向盘进行阶跃输入和正弦输入工况,并进行了仿真分析,得出结论,有控制器的汽车与未加控制器的汽车相比,汽车的质心侧偏角与横摆角速度的输出稳定状态值减小,提高了车辆的横摆稳定性。     

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。     

基于非线性模型预测控制的智能车路径跟踪算法

为解决高速工况下低附着系数复杂路面上转向和行驶稳定性等难以控制的问题,建立了6自由度整车动力学模型,在传统模型预测控制理论基础上,设计了前轮主动转向控制器,并通过CarSim和MATLAB/Simulink进行联合仿真,在兼顾路径跟踪精度和行驶稳定性的前提下,对控制器参数进行优化,使车辆在中低速下路径跟踪达到最佳状态,在较高车速下加入侧偏角软约束,以保证跟踪精度和行驶稳定性。试验结果表明,提出的控制方法能保证车辆在冰雪路面高速行驶时具备一定的转向精度和行驶稳定性。     

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。