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因电机转矩频繁、大幅值变化以及行星排的间隙和摩擦,复合功率分流式混合动力汽车纯电动行驶时易发生传动系扭转振动,影响整车驾驶平顺性。为提升驾乘品质,本文中提出了前馈校正和主动阻尼防抖两种控制策略。首先,考虑扭转减振器、传动轴和轮胎的弹性,对复合功率分流混合动力系统进行动态建模,并将其简化为一双质量块模型,推导了系统传递函数矩阵并对传动系扭转振动特性进行了分析。其次,基于简化模型设计了前馈校正器,对系统零极点进行重新配置,优化系统固有振动频率。然后,基于简化模型设计了轮速观测器和主动阻尼控制策略,探讨了观测器的极点配置方法。最后,通过仿真和试验对上述两种防抖策略进行验证。仿真和试验结果表明:前馈校正和主动阻尼策略均能有效抑制系统纯电动工况下齿圈转速波动,降低整车冲击度,提升驾驶平顺性。其中,前馈校正策略的抖动抑制效果优于主动阻尼策略,但主动阻尼策略的整车动力性优于前馈校正策略。 相似文献
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为了提升新能源车辆的驾乘品质,文章研究了基于状态观测器和线性二次型调节器的主动阻尼控制策略。首先对某混合动力车辆的传动系进行动态建模,并在建立模型的基础上设计了基于卡尔曼滤波的状态观测器。为了实现最优的控制效果,采用了线性二次型调节器对车辆进行主动阻尼控制。最后,通过实车试验的方法对控制策略进行验证。试验结果表明,在车辆原地tip in的过程中,车辆的冲击度与加速踏板开度强相关,加速踏板开度越大,整车的冲击度越大。采用主动阻尼控制策略能有效地抑制车辆的抖动,降低整车冲击度,提升车辆的平顺性,其效果在中等加速踏板开度时更为显著。 相似文献
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混合动力汽车通过发动机和电机两种动力源实现多种驱动模式,不同动力源的切换对整车动力性能和驾驶性能有着重要影响。在四轮驱动混合动力汽车的基础上,针对模式切换过程中不同动力源响应性差异造成驾驶性能变差的问题,以纯电动向混合驱动模式切换过程为研究对象,提出了以离合器、电机和发动机为控制对象的协调控制策略,通过控制离合器接合压力并结合电机定转矩补偿控制,同时对发动机转速进行PID闭环控制。台架和实车试验结果表明:该控制策略能够快速平稳地实现驱动模式切换,提高了整车驾驶性能。 相似文献
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为了降低发动机工作时引起的整车振动,提出了使用多通道滤波x-LMS (MFXLMS) 算法作为主动悬置系统的控制算法。以发动机转速信号作为参考信号,主动悬置安装位置下方的两路加速度信号作为误差信号。根据算法完成试验平台搭建。采用白噪声电压信号作为输入激励,通过 LMS算法离线辨识得到主动悬置到加速度传感器的多路次级通道,在dSPACE上完成实车控制试验。试验结果表明,MFXLMS算法的运用显著降低了发动机不同转速工况下引起的测点加速度响应,提高了整车的乘坐舒适性。 相似文献
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为了提高纯电动汽车(EV)的驾驶安全性,再考虑到实际驾驶情况的复杂性,针对能够影响纯电动汽车驱动转矩安全性控制的主要因素进行了相应的分析。针对纯电动车的驱动电机转矩信号的处理方法进行了特性分析,并讨论了其对纯电动汽车的驱动安全性的影响;针对纯电动汽车的扭振信号的仿真的频域处理方法进行了试验分析,并提出了相应的处理方法;针对紧急断电情况下纯电动汽车的转矩信号的处理方法进行了试验分析,并发现试验结果满足设计要求。研究了纯电动汽车的转矩信号通过加汉宁窗的卷积幅值校正法和纯电动汽车转速跟踪分析法改进的效果,并把处理方式应用于纯电动汽车的驱动控制策略开发。为了验证开发的控制策略,并进行了仿真和实车验证。试验结果证明:采用加汉宁窗(Hanning)的方法分析可以降低扭振信号的谐次误差和幅值误差,从而提升信号的精确性并加快了信号的处理速度。滤波处理和数据优化后,纯电动汽车的整车控制效率和模式切换的平顺性和安全性得到了提高。仿真和试验的结果均表明,选用的转矩和扭转信号处理方法有效,控制的精度和实时性均满足试验的设计要求。设计的控制策略安全有效,能够提高纯电动汽车转矩控制的质量、提高纯电动汽车的驱动效率和驾驶安全性。 相似文献
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为提高车辆在弯道行驶的操纵稳定性,本文中设计了一款主动倾斜式尾翼的空气动力学套件,在现有车辆的基础上加装主动倾斜式尾翼和前唇,通过空气动力学仿真找出车辆气动特性与尾翼倾角和攻角的关系。基于模糊控制算法设计可调倾角和攻角的控制策略,并通过车辆操纵稳定性仿真对控制策略进行了优化。在实车上加装主动倾斜式尾翼空气动力学套件并根据优化后的控制策略编写代码,基于国家标准进行操纵稳定性实车试验。试验结果表明,加装主动倾斜式尾翼空气动力学套件的车辆相对于加装仅攻角可调的空气动力学套件车辆、未加装空气动力学套件的车辆在稳定性上都有一定的提升。 相似文献
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为了减少智能驾驶车辆的纵向车速控制的时滞,提高主动抗扰性,提出一种基于扰动观测的纵向车速控制算法,并进行了实车验证。模型中,采用前馈控制模块,并提前输出控制量,来提高车速跟随的响应性;以主动抗扰控制(ADRC)模块作为反馈环节,采用扩张状态观测器(ESO)在线估计内外部扰动,并在控制端进行补偿,实现了对车速的精确闭环控制。在弯道、环岛等路况下进行了实车实验。结果表明:该算法可以在5 s内控制车速从怠速快速跟踪到目标车速,总体平均误差为0.17 km/h。因而,该算法较传统的比例积分微分(PID)有更好的响应性、控制精度和抗扰性。 相似文献