三轴半挂汽车列车预瞄驾驶员模型设计

以三轴半挂汽车列车为研究对象,以混合型模糊PID为控制器,建立适应于三轴半挂车辆的两点预瞄驾驶员模型。基于序关系分析法建立目标函数,确定不同车速下的最优牵引车及挂车预瞄距离。结果表明:在车速为30 km·h-1时,牵引车和挂车的预瞄距离分别为4 m和2 m,牵引车权重为0.9;在车速为70 km·h-1时,牵引车和挂车的预瞄距离分别为10 m和8 m,牵引车权重为0.75,目标函数最小,控制效果最佳。基于最优预瞄距离、权重的两点预瞄驾驶员模型较自建的单点预瞄驾驶员模型和Trucksim自带的单点预瞄驾驶员模型相比,在超调量、稳定性、转向轻便性方面综合控制效果明显,可在中高速车速下应用,提高安全性。     

半挂汽车列车弯道行驶制动稳定性

为了研究弯道行驶中制动工况对半挂汽车列车稳定性的影响,运用动力学理论与虚拟样机仿真软件ADAMS,建立了具有21自由度的半挂汽车列车整车模型,分析了在弯道行驶极限工况下,半挂汽车列车折叠角、侧向加速度、横摆角速度、车速、轮速、轮胎侧偏角随时间的变化关系。通过整车系统的稳态转向试验与阶跃试验,验证了模型具有较好的仿真精度。仿真结果表明:转向后3 s实施制动,在3 s的时间内,牵引车侧向加速度变为0,横摆角速度达到极值33 rad.s-1后迅速减小,而半挂车侧向加速度达到极值4 m.s-2,横摆角速度逐渐减小为0;在制动过程中,牵引车后轴先抱死拖滑,由此引起半挂汽车列车发生折叠现象,从而导致弯道行驶制动稳定性降低。     

半挂汽车列车结构参数及模型处理方式对平顺性的影响

建立了6×4牵引车与3轴半挂车组成的半挂汽车列车11自由度半车动力学模型,在道路不平度的激励下通过频域方法研究了牵引车的驱动桥平衡梁及全浮式驾驶室的不同处理方法对半挂汽车列车平顺性仿真结果的影响。之后,进一步研究了悬架刚度、悬架阻尼系数、轮胎刚度、牵引销前置距及挂车上货物质心位置变化对半挂汽车列车平顺性的影响,并按照其影响的大小进行了排序。这些工作为半挂汽车列车的设计及牵引车与半挂车的匹配提供了一定指导。     

基于预瞄驾驶员模型的车辆操控稳定性分析

建立了高效、能适应复杂路况的驾驶员模型,以空间方程形式给出了一种基于最大预瞄距离的驾驶员模型;将驾驶员模型、汽车运动学模型及稳定性控制系统有机结合,采用最优控制理论方法,分析了基于该模型的人-车-路闭环控制系统的指数稳定性条件;运用仿真软件MATALB/Simulink建立了4轮车辆驾驶员模型,仿真结果验证了所建立的驾...     

半挂汽车列车联合制动系统性能仿真分析

为研究半挂汽车列车联合制动系统性能,建立了七自由度的半挂汽车列车整车动力学模型、非线性轮胎模型和制动系统模型,对液力缓速器以及联合制动系统在不同使用工况下的半挂汽车列车制动稳定性的影响进行了仿真分析。仿真结果表明:路面附着系数越高,液力缓速器的制动稳定性越好;湿滑路面应慎用液力缓速器;列车高速行驶时,不可直接使用液力缓速器高档,防止半挂车对牵引车冲击过大造成牵引车侧滑和列车折叠;列车在空载状态下也不可使用液力缓速器高档,以免使驱动轴抱死侧滑;满载状态下可直接使用液力缓速器恒速档,在车速不高的情况下,可以使用液力缓速器高档制动;当制动强度需求不高时,联合制动系统可以有效提高列车的制动效能,并保持良好的制动稳定性;而当列车紧急制动时,液力缓速器对制动效能的提高不明显,且会加剧列车失稳。     

预瞄跟随理论和驾驶员模型在汽车智能驾驶研究中的应用

根据预瞄跟随理论及驾驶员的开车行为特性 ,指出汽车智能驾驶与驾驶员操纵行为的内在一致性——汽车智能驾驶系统的控制特性与熟练驾驶员的驾驶行为特性基本一致。结合驾驶员操纵行为模式将汽车智能驾驶系统划分为信息感知、轨迹决策和操纵控制三个部分 ,并一一加以具体分析 ,利用系统模糊决策理论对几种汽车行驶的典型工况进行了智能车辆方向控制仿真计算。理论分析和仿真结果表明预瞄跟随理论为智能车辆的研究提供了一个可行的研究途径 ,按照该理论建立的驾驶员方向控制模型可以直接应用于智能车辆控制算法的研究开发     

基于半挂汽车列车智能化的人/车操作界面技术对策

我们在研究半挂汽车列车智能化的同时应加强对其人／车操作界面的控制。良好的人／车操作界面可以进一步加强半挂汽车列车的行驶安全性，真正实现人-车-路的协调统一。     

半挂汽车列车高速变道稳定域估计

为改善传统稳定域在评价铰接列车非稳态转向稳定性方面的不足, 提出了一种适用于半挂汽车列车的高速变道稳定域的估计方法; 建立了包含Pacejka魔术公式的半挂汽车列车四自由度非线性动力学模型, 通过半挂汽车列车高速变道的仿真和实车试验对比验证了所建模型的有效性; 在构建车辆系统Jacobian矩阵的基础上, 应用特征根法分析了车辆在高速阶跃转向和正弦转向2种情况下的稳定性; 基于Lyapunov稳定性定理, 通过构建Lyapunov能量函数, 分析了车辆极限状态时的系统能量与能量变化阈值, 获得了车辆高速变道稳定域, 并利用半挂汽车列车30m·s-1变道试验验证稳定域。分析结果表明: 高速变道过程中车辆系统Jacobian矩阵特征根大于0, 但最终收敛至小于0, 系统仍可保持稳定; 车辆高速变道稳定域为近似凹形曲面, 能量越接近中心区的低点, 车辆系统越稳定, 而一旦接近甚至超过能量阈值, 车辆系统将临近或发生失稳; 在半挂汽车列车30m·s-1变道试验中, 当Lyapunov能量接近阈值3.863 6J时, 车辆系统处于临近失稳状态。可见, 确定的半挂汽车列车高速变道稳定域, 能够较好地表征车辆系统在高速瞬态连续转向状态下的稳定性, 可为半挂汽车列车操纵稳定性评价和控制提供有益参考。      

基于驾驶员方向控制模型的汽车侧风稳定性虚拟试验研究

在预瞄跟随理论基础上设计的驾驶员方向控制模型常用于弯道、移线、蛇行试验中横向轨迹的控制,文中研究了它对汽车侧风稳定性的控制效果.根据预瞄跟随理论及PID控制技术,采用MATLAB/Simulink建立了驾驶员方向控制模型;根据某轿车实测数据,采用多体动力学软件ADAMS建立了车辆-侧向风-道路耦合模型;通过定义输入变量(转向盘转角)和输出变量(侧向位移),实现了基于ADAMS与MATLAB/Simulink的汽车侧风稳定性联合仿真.试验结果显示驾驶员模型能够有效控制由侧向风引起的大幅度侧向偏移,系统具有较强的跟随性和鲁棒性.     

融合稳定性的高速无人驾驶车辆纵横向协调控制方法

提出了一种纵横向协调控制的路径跟踪控制方法; 建立了车辆预瞄误差模型和考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型, 以此引入道路曲率地形因素; 基于模糊规则设计了预瞄距离发生器, 解决预瞄误差模型中固定预瞄距离的问题; 建立了预测时域与道路曲率的函数关系, 运用模型预测控制算法求解前轮转角, 从而建立路径跟踪控制器; 运用指数模型表示车辆期望车速, 设计了比例积分微分纵向控制器控制车速以改善路径跟踪精度; 运用质心侧偏角相平面图表征车辆稳定性特征, 设计比例积分微分稳定性控制器以改善车辆稳定性。研究结果表明: 提出的控制方法能在不同附着系数路面上对车辆跟踪性能进行优化, 在干燥沥青路面以车速90 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少33%;在潮湿沥青路面以车速70 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少30%;在冰雪路面以车速55 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少16%。可见, 所提出的控制方法能有效改善路径跟踪精度。