基于集成式线控液压制动系统的车辆稳定性控制CSCD

为提高汽车在极限工况下的行驶稳定性,提出了一种基于集成式线控液压制动(IEHB)系统的车辆动力学稳定性控制策略。在多学科领域复杂系统建模仿真平台(AMESim)中建立了IEHB执行机构、15自由度非线性车辆动力学物理仿真模型;采用分层控制构架,运用线性比例控制与非线性补偿控制设计了横摆力矩控制层,设计了制动力矩分配层和执行层以保证被控车辆对参考模型层输出的跟踪品质。结果表明:相比于基于传统车身电子稳定性控制系统(ESC)的动力稳定性控制系统,横摆角速度峰值跟踪误差减少13.6%,收敛时间缩短1.3 s,侧倾角、侧偏角、侧向加速度等也均有明显改善,车辆行驶稳定性显著提高。因而,本控制方法能确保车辆在极限工况下快速、准确地跟踪参考模型输出。     

基于模型预测控制的混联式混合动力车辆能量管理策略

针对混联式混合动力车辆实时最优控制的要求,研究制定了基于模型预测控制的能量管理策略。该策略采用2层控制器,上层控制器基于模型预测控制计算出发动机最优转速转矩,下层控制器基于规则控制分配功率需求于各部件,以保持SOC(State of Charge,荷电状态)和提高燃油经济性为目标,对发动机和电池之间功率分配进行实时在线能量管理。仿真结果表明,基于模型预测控制的能量管理策略控制效果良好,相比规则控制显著提高了燃油经济性。     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

面向混合自动驾驶车流的协同自适应巡航控制EI北大核心CSCD

车联网V2V环境下能实时获取自车和周围车辆的运动状态、驾驶工况和道路环境,为汽车自适应巡航控制系统提供更准确的信息。为消除自动驾驶汽车(AV)和人工驾驶汽车(MV)混合行驶工况下的车头时距干扰对汽车纵向巡航控制的影响,提出了一种基于车联网V2V的协同自适应控制方法。通过车联网V2V实时采集车辆跟驰过程中车辆基本安全信息(basic safety message,BSM),进而获得车辆相对运动状态和驾驶行为序列;应用线性最优二次型方法建立驾驶操纵序贯链优化目标函数,再对扰动作用下的汽车运动状态改变量进行短时预测;在此基础上,以混合车流车头时距的最优均衡状态为目标,构建了车辆跟驰间距的滚动优化模型和协同自适应控制方法。实验结果表明,在头车加/减速行驶工况下,改进后的车辆控制器能更快响应前车运动状态的变化量,并在保证车辆安全跟驰间距的情况下,降低了车头时距,提高了道路通行能力。     

云支持的分层式车辆队列预测性巡航控制

为了提升队列行驶的经济性,提出了一种高速公路场景下的云支持的队列预测性巡航控制方法(CPPCC),并进行真实道路和车辆数据模型的仿真实验。该方法采用了分层式结构,上层为云端的队列速度规划层,下层为队列稳定控制层。云端的速度规划层,考虑了道路坡度的滚动域的动态规划(RDP)算法,实现队列行驶的经济性目标。下层的车端队列稳定控制层,搭载了分布式模型预测控制器(DMPC),来跟踪云端发送速度,同时考虑了队列的稳定控制。结果表明:与传统的前车与领航车跟随的定速巡航队列(PLF-CC)方法相比,在行驶时间减小0.24%的前提下,本文所提出的方法节省6.04%的能源。     

基于非线性模型预测控制的车辆纵向队列协调控制

本文中针对基于分层控制结构的车辆队列上、下层控制缺少联系的问题,提出了车辆队列跟驰与个体车辆动力学稳定性协调控制的思路,其基本思想是在保证队列中个体车辆安全稳定行驶的同时,尽可能实现队列跟驰控制的目标。基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control, NMPC)方法设计了车辆队列协调控制方案,设计了包括跟驰间距误差、跟驰速度误差以及车速与车轮圆周速度差3个子目标的优化目标函数,将队列跟驰与车辆动力学稳定性的协调控制转化为约束优化控制问题;基于序列二次规划(sequential quadratic programming, SQP)方法进行求解,得到车辆前、后轴的制动/驱动力矩来实现上层决策输出的期望跟驰加速度。基于由3车辆组成的非线性队列模型对控制方案进行了仿真分析,结果表明,所提出的基于NMPC的车辆队列协调控制策略可以在大范围操纵工况下,在保证车辆安全稳定行驶的基础上实现队列的跟驰控制。     

基于变传动比的全轮线控转向车辆可拓H∞控制方法研究

为了解决传统固定转向传动比以及鲁棒H∞控制方法无法很好地改善车辆稳定性的问题,提出全轮线控转向车辆的变传动比和可拓H∞控制策略.首先,建立八自由度车辆动力学模型和轮胎模型.其次,以车辆方向盘转角和车速为输入信息,基于模糊控制方法设计全轮线控转向车辆的转向传动比,并计算出全轮线控转向车辆的前轮转角.然后,以横摆角速度偏差...     

基于动态稳定域的车辆横纵向稳定性协同控制

车辆底盘横纵向稳定性控制是车辆安全的重要方面之一。针对车辆在稳定区域内横纵向参数特征,基于动态区域的稳定性分析和相应的稳定性控制器设计了横纵向协同稳定控制方法。首先,基于车辆传统基础稳定域建立了稳定性分析方法;其次,构建了适用于不同车辆工况的动态稳定域,使得稳定域无需针对不同的转向角和车速等重新估计;在此基础上,设计了稳定限幅控制;最后,以滑模面为稳定域边界设计了一种动态滑模控制器,使车辆状态始终维持稳定状态。通过Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真,在高速转向和双车道变道场景中验证所提出的横纵向稳定控制方法的有效性。     

动态工况无级变速器与发动机协同控制研究

匹配无级变速器的整车通常有低速转速穿越顿挫、中途加速动力响应滞后等问题,容易引起客户抱怨.文章在分析无级变速器各动力传递部件扭矩传递特性的基础上,搭建了无级变速器的扭矩传递模型,并通过台架试验进行验证.针对低速工况转速穿越冲击问题,提出变速器降挡延迟与请求发动机降扭的协同控制方法;针对中途加速工况动力响应滞后问题,提出...     

基于分层式控制的混合动力汽车生态驾驶研究

智能交通系统技术的发展为进一步提高车辆驾驶性能带来了新的机遇。插电式混合动力汽车的生态驾驶涉及到3个问题,分别为如何利用动态交通信息对纵向行驶速度进行规划,动力电池SOC全局最优快速规划,以及动力系统实时能量管理。为此,本文中设计了一种结合通精度模型的兼顾计算效率与求解精度的分层式控制策略。上层控制融合了动态交通信号灯信息,通过对车辆行驶速度优化提高了驾驶舒适性,中层则通过对动力系统模型拟合近似,利用凸优化算法实现了SOC快速全局最优规划,为消除拟合模型产生的误差,下层则基于原始非线性模型,通过反馈控制,构建了一种自适应等效燃油消耗最小值策略（A-ECMS）。结果表明,车辆的驾驶舒适性相比于没有速度优化的策略提升了75.92%,且燃油经济性相比于两种常用的基于线性规划的策略分别提升了7.39%与10.91%。     

单电机强混合动力电动车辆的动态协调控制

为减小或消除单电机式强混合动力电动车辆在纯电动模式与发动机驱动模式间切换时产生的动力系统冲击,提出了发动机起动过程的转矩协调控制策略和发动机退出过程的转矩补偿控制策略.转矩协调控制策略包括起动模式下的发动机起动阻力转矩补偿控制和调节模式下的发动机过冲转矩平衡控制,转矩补偿控制策略利用电机补偿发动机退出过程中动力系统转矩的变化.台架和实车试验结果表明了该动态协调控制策略可确保发动机的快速平稳起动和发动机退出时不产生动力系统冲击.     

全挂汽车列车制动防抱死系统的协调控制

以某型全挂汽车列车为研究对象,分别安装牵引车及挂车两套制动防抱死系统,并建立相关协调模块使两套系统协调工作。运用Matlab/Simulink软件对未安装及安装ABS系统的全挂汽车列车在高附着系数路面上进行直线制动仿真。分析对比仿真结果,证明协调模块使得两套ABS系统顺利工作,挂车与牵引车制动强度相协调,显著提高了列车制动稳定性。     

混合动力汽车发动机转矩突变过程动态协调控制

针对混合动力汽车急加速时由于混合气瞬间加浓引起动态油耗增加的问题,本文中提出了基于转矩动态补偿的混合动力汽车发动机转矩突变过程动态协调控制方法。设计了基于转矩变化率限制的发动机转矩控制策略,避免了发动机转矩突变过程中动态油耗的增加,同时保证了加速过程中整车的动力性。实车试验结果表明,提出的动态协调控制方法不仅降低了加速过程中发动机的动态油耗,同时提高了整车动力性。     

电动汽车纵向加速度控制仿真研究

提出一种基于电动汽车变速均匀性控制的加速度模型,在对永磁同步电动机驱动系统分析的基础上,建立系统单变量CARIMA模型,采用递推最小二乘法对模型参数进行辨识;并设计速度预测PI控制器,以柔化加速度变动带来的冲击。最后对电动汽车的变速过程进行仿真,仿真结果表明:该方法能够实现对电动汽车纵向加速度的有效控制且鲁棒性强。     

基于MPC的独立驱动电动汽车稳定性集成控制

针对独立驱动电动汽车在高附着系数路面高速急转时易发生侧翻事故,在低附着系数路面急转易发生侧滑失稳事故,且单一控制器在不同附着系数路面适应性较差等问题,根据独立驱动电动汽车特点设计了基于分层式结构的稳定性集成控制器。建立了整车动力学模型,并进行了车辆状态参数估计;设计了稳定性集成控制器的控制策略,对车辆的侧倾、横向稳定性状态判定条件和协调策略的制定进行了研究,分别设计了侧倾稳定性控制器和横向稳定性控制器;设置了路面附着系数0.9到0.2的对接路面仿真工况,并在此工况下对所设计的控制器的控制性能进行了仿真测试。结果表明,所设计的稳定性集成控制器相比于单一控制器具有更好的适应性,可有效降低车辆高速行驶过程中的横向载荷转移系数、质心侧偏角等状态量,提高车辆行驶的稳定性和安全性。     

极限工况下主动前轮转向汽车稳定性控制

轮胎对汽车稳定性有重要影响,研究和利用轮胎的非线性特性有助于扩展汽车的稳定域。本文基于非线性轮胎模型,提出一种改进型线性时变模型预测控制(LTV-MPC)方法。该方法能扩展主动前轮转向汽车的稳定范围,提高极限工况下主动前轮转向汽车的稳定性。仿真结果表明,该方法比传统的LTV-MPC方法具有更好的稳定性控制效果。     

智能汽车轨迹跟踪与横摆稳定性协同控制

为了提高四轮独立驱动智能电动汽车在变曲率弯道下的轨迹跟踪精度和横摆稳定性,提出了一种模型预测控制与直接横摆力矩控制协同的综合控制方法。建立了横纵向耦合的车辆动力学模型,采用2阶龙格库塔离散法保证了离散模型的精度,并基于简化的2自由度动力学模型推导了车辆横摆稳定性约束,设计了非线性模型预测控制器;利用直接横摆力矩控制能够改变车辆横摆角速度和航向角的特点,考虑模型预测控制器的预测状态、控制量以及跟踪误差,设计了协同控制规则。仿真结果表明,协同控制方法解决了考虑横摆稳定性约束的模型预测控制器中存在的稳定性约束与控制精度相矛盾的问题,并补偿了模型预测控制器没有可行解时对横摆稳定性的约束,同时提高了智能汽车的轨迹跟踪精度和横摆稳定性。     

多轴分布式电驱动车辆电液复合制动控制研究

针对多轴分布式电机驱动车辆电液复合制动中易出现的车辆制动抖动问题,提出了一种建压阶段电机制动力修正策略和一种基于前馈-反馈的协调控制策略,分别在建压阶段和其他阶段通过协调复合制动力来解决制动抖动的问题。针对防抱死控制系统与电机制动系统共同作用时的制动矛盾,提出了一种基于PID 控制的ABS控制策略,主要通过改变电机制动力来解决制动矛盾的问题。通过TruckSim、Matlab/Simulink及AMESim联合仿真验证,制动冲击度在建压阶段下降了 20.66%,在电机退出阶段下降了 92.59%,驾驶感觉得到明显改善。而 ABS控制策略也可在保证理想滑移率的同时完成制动能量回收;结合整车制动试验,表明协调控制策略在保证制动效果良好的同时实现了制动能量回收,效果显著。     

车辆主动油气悬架系统分层控制策略的研究

基于虚拟样机技术构建了工程车主动油气悬架控制系统的数字开发平台.针对工程车行驶路况的不确定性、部分参数的时变性和油气悬架系统的强非线性,提出了有限带宽主动油气悬架系统分层控制策略,并设计了基于遗传算法的模糊PID上层力控制器和基于模型的下层电压控制器.将该控制算法集成到悬架控制系统数字开发平台中进行联合仿真.结果表明,所研制的有限带宽主动悬架分层控制器可显著改善车辆的行驶平顺性.