4WIS-4WID车辆横摆稳定性AFS+ARS+DYC滑模控制

针对四轮独立转向-独立驱动(4WIS-4WID)车辆,应用滑模变结构控制理论,设计前、后轮主动转向(AFS+ARS)控制器、横摆角速度直接横摆力矩控制(DYC)控制器和质心侧偏角DYC控制器。为协调横摆角速度和质心侧偏角间的耦合设计了协调控制器,对附加横摆力矩实施车轮驱动/制动协同分配。引入2自由度4WIS-4WID车辆参考模型,并将其横摆角速度和质心侧偏角的状态反馈给AFS+ARS控制器,完成AFS+ARS和DYC控制系统的集成。加入不确定车辆自身参数和阵风干扰,将控制策略应用于16自由度4WIS-4WID车辆模型上进行仿真验证,并与单纯AFS+ARS、传统PID和差压制动的DYC进行对比。结果表明,所设计的控制策略同时提高了系统的抗干扰性和精确性;拓展了系统的稳定域,进一步提高了车辆的主动安全性。     

基于广义预测理论的AFS/DYC底盘一体化控制

针对现有基于AFS/DYC的车辆底盘一体化控制系统中,控制输入之间采用逻辑切换模式过于简单,无法优化车辆稳定特性的问题,提出一种基于广义预测理论的车辆底盘一体化控制系统切换算法.该算法将横摆角速度与质心侧偏角的状态变量和AFS/DYC控制输入整合于优化目标函数中,通过实时协调多个控制输入的权重,调节AFS/DYC子系统在底盘一体化控制系统中的权重,因而能连续协调AFS和DYC控制.仿真结果表明,采用该算法能实现AFS/DYC控制的平滑切换和同时工作时的协调优化.     

基于模型预测的主动前轮转向与直接横摆力偶矩协同控制研究

为提高中低附着系数路面下车辆的侧向稳定性，构建了基于模型预测控制（MPC）的主动前轮转向（AFS）及直接横摆力偶矩（DYC）协同控制器，其决策层基于MPC获取附加横摆力偶矩，执行层由AFS和DYC控制协同修正前轮转角或施加轮缸制动压力。在双移线（DLC）工况下仿真验证了该策略的有效性，结果表明：路面附着系数为0.25时，车身侧偏角和横摆角速度分别稳定于-3.5°～3.5°和-16～16 (°)/s内，纵向车速稳定于88 km/h左右；路面附着系数为0.40时，纵向车速、车身侧偏角与横摆角速度等稳定性指标均有明显改善。综合分析表明，该AFS-DYC协同控制策略可显著改善中低附着系数条件下的操纵稳定性。     

紧急避障工况下的分布式驱动电动汽车稳定性控制

为了提高紧急避障工况下分布式驱动电动汽车的稳定性,提出了一种基于纵向力优化的转矩分配策略。控制器采用分层控制:在上层控制器中,根据纵向力的需求,基于线性二次型控制算法计算出控制横摆角速度与质心侧偏角所需的附加横摆力矩;在下层控制器中,考虑各约束条件,将计算出的附加横摆力矩合理地分配给各轮。分别利用CarSim和MATLAB/Simulink搭建整车模型和控制策略模型,进行联合仿真。仿真结果表明,所提出的转矩分配策略可以有效地保证车辆的稳定性,同时通过减少制动力在主动安全控制中的参与范围,起到减少能量损耗的作用。     

基于相空间三维动态稳定域的重型车辆稳定性控制策略研究

重型商用车存在转动惯量大、控制响应慢等特点。针对重型商用车，基于质心侧偏角、横摆角速度、垂向载荷转移系数设计了三维相空间分析方法，从而判断车辆的实时稳定状态。针对不同的车辆行驶状态，采用AFS控制和AFS/DYC分级控制，并基于利用附着系数设计了可拓控制方法，从而补偿前轮转角和横摆力矩的控制输出，以保证控制器在不同工况下的鲁棒性。通过TruckSim/Simulink联合仿真和硬件在环实验验证了该方法的有效性，并在仿真中通过■判断和■判断对比证明了相空间动态稳定域的优越性。仿真和实验结果表明：相比单纯以驾驶员意图操纵车辆，所设计的基于可拓H_∞的AFS/DYC分级控制策略可以保证车辆在不同工况下的稳定性，尤其在低附着路面上表现出更好的稳定性，可有效降低车辆在极端工况下发生交通事故的概率。     

基于模糊PID的车辆横向稳定系统研究

通过分层控制思路搭建上层与下层控制器,设计基于横摆力矩控制的车轮横向稳定性控制算法。上层控制器以期望的横摆角速度和质心侧偏角为目标,采用模糊PID算法得到维持汽车稳定需要的横摆力矩,下层控制器根据需要的横摆力矩对单侧轮胎制动,从而增加乘用车极限工况下的稳定性。最后,搭建Matlab及Simulink仿真平台,利用CarSim软件对横向稳定策略进行验证,并选择典型试验工况仿真确定该策略能显著改善车辆的横向稳定性。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究（双语出版）

针对道路曲率变化范围较大时，智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题，提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统，该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中，通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论，选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合，求解关联函数，并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中，在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器，在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器，非域中车辆-道路系统处于完全失控状态，采取紧急制动。2种仿真工况结果表明：相比于单一PID反馈控制，提出的车道保持控制系统，有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值，提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

基于Nash博弈的分布式驱动电动汽车横摆稳定性协调控制策略

为提高轮毂电机驱动电动汽车在高速、低附着等危险工况下的侧向稳定性,提出一种基于Nash博弈的协同控制策略,采用上下双层控制结构进行稳定性控制策略的设计。上层引入Nash博弈协调控制策略决策前轮转角和附加横摆力矩,跟踪期望横摆角速度和质心侧偏角;下层根据轴荷比例分配四个车轮的驱动力矩。并在CarSim/Simulink的联合仿真平台进行危险工况下双移线仿真试验,结果表明,相比于只进行主动前轮转向控制,在潮湿沥青路面以75km/h行驶时,采用基于Nash博弈的协调控制策略横摆角速度最大误差为2.25°,侧向速度最大误差为0.12 m/s,且保持良好的路径跟踪性能;通过适当协调主动前轮转向（AFS）和直接横摆力矩控制（DYC）的动作,文章所提出的控制策略可以有效地提高横向稳定性,保证车辆在危险行驶工况下正常行驶。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究

针对道路曲率变化范围较大时,智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题,提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统,该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中,通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论,选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合,求解关联函数,并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中,在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器,在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器,非域中车辆-道路系统处于完全失控状态,采取紧急制动。2种仿真工况结果表明:相比于单一PID反馈控制,提出的车道保持控制系统,有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值,提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

基于驱动力控制的双电机独立驱动电动汽车DYC系统研究

DYC(Direct Yaw moment Control,直接横摆力矩控制)能够提高汽车的操纵稳定性。提出一种采用分层控制结构的DYC控制系统,上层为横摆力矩决策层,采用滑模变结构控制,计算保持整车稳定所需要的附加横摆力矩;下层为横摆力矩分配层,将决策层得出的附加横摆力矩分配到每个驱动电机,并输出相应转矩。通过建立Car Sim和Simulink联合仿真平台,在双移线工况下,验证控制策略能够提高整车的操纵稳定性。     

多轮分布式电驱动车辆双重转向分层控制系统设计

为了提高多轮分布式电驱动车辆在复杂机动环境下的转向能力,设计了一种基于直接横摆力矩控制的双重转向系统。该控制系统采用分层结构,上层为横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。在控制系统上层,基于无迹卡尔曼滤波和递归最小二乘结合算法进行路面辨识;根据车辆状态信息和路面条件自适应调节滑移转向比,由车辆动力学模型和滑移转向比确定双重转向参考模型;针对滑模面附近非连续特性造成的控制信号抖动现象,将滑模控制算法进行改进,设计了滑模条件积分控制器,使车辆实际横摆角速度追踪双重转向参考模型计算出期望横摆角速度。系统下层在保证车辆总驱动力的前提下,基于控制分配规则将上层广义目标控制力需求分配至各执行器。最后,利用硬件在环实时仿真平台进行控制策略验证。结果表明,分层控制系统较好地实现了路面识别功能和车辆双重转向功能,针对不同路面工况对车辆进行了有效地行驶控制,减小了车辆在狭小弯曲地区的转弯半径,抑制了车辆状态参数及电机转矩的颤振和抖动,改善了车辆小半径行驶的转向机动性和高速行驶稳定性。     

汽车主动转向与直接横摆力矩协调控制

为了提高汽车的操纵稳定性和行驶稳定性,分别对主动转向及直接横摆力矩控制进行了研究。根据汽车线性二自由度模型获得汽车稳态工况下的期望横摆角速度和期望质心侧偏角,设计了上层控制器和下层控制器,其中上层控制器为主动转向与直接横摆力矩功能分配的协调控制,下层控制器采用单神经元自适应PID算法设计了主动转向控制器和直接横摆力矩控制器。基于汽车行驶稳定性指标设计了调度参数,以实现主动转向和直接横摆力矩的协调控制。分别选取高附着系数路面和低附着系数路面进行了正弦输入试验和阶跃输入试验,结果表明所设计的控制系统能够很好地提高线控转向汽车的操纵稳定性和行驶稳定性。     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性.针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径.提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法.以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集...     

基于联合滑模变结构的电动轮汽车DYC系统研究

设计了基于横摆角速度与质心侧偏角的联合滑模变结构控制策略,基于Car Sim和MATLAB软件建立了电动轮汽车整车模型和整车控制模型,对电动轮汽车的驱动DYC系统进行了仿真分析。结果表明,设计的联合滑模变结构控制器具有良好的鲁棒性,能较好地控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角;所采用的轴载比例分配算法对车辆的纵向加速度影响较小,既实现了车辆横向稳定性的控制,同时提高了车辆的舒适性。     

基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法

针对复杂工况横向控制精度低、稳定性差的问题,提出了一种基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法,创新采用可拓优度评价控制方法,设计了两层结构的横向轨迹跟踪控制系统。上层控制器包括基于预瞄偏差的PID反馈控制和基于道路曲率的PID前馈-反馈控制;下层控制器利用可拓优度评价方法来评价上层两控制器的优劣,根据实时的车辆-道路系统状态,选择优度高的控制器输出值,从而实现智能汽车横向轨迹跟踪控制功能,不论是小偏差、小曲率工况,还是大偏差、大曲率工况,都能达到良好的控制效果,提升了智能汽车横向控制系统的工况适应性和可靠性。仿真结果表明,与单一PID反馈控制相比,采用优度评价控制时,横向位置偏差和航向偏差分别减小了16.67%和12%。     

自动驾驶汽车横向可拓预瞄切换控制系统研究

针对曲率变化范围大的弯道混合道路工况下,自动驾驶汽车横向控制系统的适应性和控制精度不高的问题,本文中提出了一种自动驾驶汽车横向可拓预瞄切换控制方法。控制系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成,实现了在经典域中反馈控制和可拓域中前馈-反馈控制策略的切换控制。Simulink仿真结果表明,该控制方法在保证小曲率道路控制精度的同时,降低了大曲率道路的控制误差,对于时变工况具有很好的适应性。     

半挂汽车列车高速紧急避障稳定性控制研究

分析了半挂汽车列车转向的特点,对其稳定性控制原理进行了研究,包括横摆角速度跟踪控制和防倾覆控制.在此基础上,建立了半挂汽车列车多体动力学模型,采用虚拟样机技术,对横摆角速度跟踪控制和防倾覆控制进行运动学与动力学仿真.结果表明,装用车辆动态控制系统后,提高了半挂汽车列车高速紧急避障时的操纵稳定性,因而,其避障行驶的极限条件大大宽松.     

分布式电驱动汽车原地转向机理与控制方法研究

分布式电驱动汽车能够通过原地转向功能提高车辆的机动性。原地转向下车辆的4个车轮均处于滑移状态,极易发生车身偏移甚至失控。为了实现稳定精准的原地转向控制,分析了原地转向的动力学机理,并提出横摆角速度与滑转率协同的控制策略。基于纵向动力学设计路面附着估计算法,完成原地转向前的路面状况判断;采用了分层式控制架构,上层控制器基于车辆状态协调转矩控制策略,下层控制设计横摆角速度决策框架,根据油门开度计算原地转向的名义横摆角速度,基于二次性能指标的单神经元自适应PID控制算法计算四轮驱动转矩,以实现横摆角速度的跟踪控制,并引入模糊逻辑推理得到四轮期望滑转率,通过PID算法计算驱动转矩调节量,配合横摆角速度转矩控制以抑制转向中心的偏移。仿真测试和实车试验表明：在附着系数一定的情况下,稳态原地转向的轮胎视为刚体,侧偏角与地面侧向反作用力基本不变,试验结果符合所推断的原地转向动力学机理;并验证横摆角速度跟踪控制算法在不同附着系数下具有理想的跟踪效果和鲁棒性,响应速度相比于PID提高46%,最大超调量减小24.0%,平均调节时间缩短1.3 s,平均稳态误差均在0.01 (°)·s^-1...     

基于多参数控制的分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制策略研究

为改善高速低附着路面上的车辆动力学性能，本文针对分布式驱动电动汽车提出一种基于多参数控制的操纵稳定性控制策略，包括上层轨迹跟踪控制和下层转矩分配控制。上层控制器设计基于2自由度车辆模型和驾驶员预瞄偏差模型，提出了MPC轨迹跟踪控制策略，实现对侧向偏差、横摆角偏差、质心侧偏角、横摆角速度的多参数控制。下层控制器以轮胎负荷率最小为优化目标，获得4个车轮电机转矩的最优分配量，借助于7自由度动力学模型，在双移线、蛇行工况下完成了CarSim-Simulink联合仿真。结果表明：提出的控制策略改善了高速、低附着工况下的操纵稳定性和轨迹跟踪精度。     

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。