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。     

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。     

基于极限车速的车辆稳定性控制研究

采用"魔术公式"轮胎模型,在Matlab/Simulink中搭建了8自由度车辆侧向动力学模型,绘制车辆质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面图,并利用双线法划分相平面图稳定区域,结合车辆自身质心侧偏角相轨迹,计算得到车辆极限稳定车速。以极限车速作为控制开关,设计基于质心侧偏角和横摆角速度的模糊控制器,提出了基于补偿横摆力矩的前后轮制动力矩比例分配控制策略,并在多种工况下进行了仿真与模拟驾驶实验。结果表明:利用极限车速作为控制开关设计的控制策略可有效提高车辆稳定性。     

车辆横向稳定性自适应神经网络控制策略研究

设计了一种"前馈+反馈"自适应神经网络控制器,通过直接横摆力矩和前轮主动转向的复合控制来提高车辆横向稳定性。反馈控制器采用PD控制策略,以实际横摆角速度与目标横摆角速度的偏差为输入量;前馈控制器采用RBF神经网络,以反馈控制器的输出为误差进行学习,而实现自适应控制。仿真结果表明,采用上述复合控制,能有效跟踪目标横摆角速度并降低质心侧偏角,提高了车辆在高速急转向时的稳定性。     

基于DYNAware的车辆稳定性控制仿真研究

使用车辆动力学仿真软件DYNAware／ve—DYNA，建立15自由度的参数化车辆模型，基于稳定性控制原理，以横摆角速度和质心侧偏角为控制变量，采用改进的横摆力矩决策计算方法，用Matlab／simulink建立控制器模型，并通过界面将其导入Ve—DYNA中。最后通过双移线和正弦延迟仿真实验验证了控制策略的有效性。     

基于动态门限值的分布式驱动电动汽车驱动力矩控制研究

为改善分布式驱动电动汽车高速行驶稳定性，避免频繁驱动控制操作对汽车行驶安全性的影响，提出了一种适应不同驾驶工况的参数动态门限值算法，设计了汽车附加横摆力矩滑模控制策略和驱动力矩二次规划优化分配控制策略，并进行了角阶跃输入工况和双正弦输入工况的仿真分析。结果表明，所设计的控制策略能有效控制汽车的质心侧偏角与横摆角速度，在保证汽车行驶稳定性的前提下，使质心侧偏角与理想值偏差减小了3.6%以上，轮胎附着利用率减少19.5%以上，有效地降低了轮胎附着利用率，提高了汽车的行驶安全性。     

基于无迹卡尔曼的分布式电动汽车状态估计

为了较准确地获取分布式电动汽车的状态信息,满足汽车稳定性控制的要求,文章以三自由度车辆动力学模型为基础,建立了基于无迹卡尔曼滤波的分布式电动汽车状态观测器,对双移线工况下分布式汽车的纵横向车速、横摆角速度、质心侧偏角进行了预测估计。     

基于IEHB系统的车辆稳定性控制研究

以某小型乘用车为研究对象,为提高线控制动车辆的转向稳定性,通过扩展卡尔曼滤波进行质心侧偏角的估计,以质心侧偏角和横摆角速度为控制变量,设计模糊滑模联合控制器得到附加横摆力矩,以单轮差动制动方式施加到被控车轮上。利用CarSim与Simulink联合仿真平台,基于IEHB系统及控制系统的集成模型在双移线工况下进行了仿真实验。结果表明所设计的IEHB系统压力控制器能够较好地实现压力跟踪,并能验证所提出的车辆稳定性控制策略的有效性与合理性。     

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。     

汽车稳定性控制系统的研究与仿真

在线性二自由度车辆模型基础上,采用直接横摆力矩控制方法,选取质心侧偏角和横摆角速度作为稳定性控制系统的主控变量,设计了三种具有针对性的基于滑模变结构理论的车辆操纵稳定性控制策略——质心侧偏角、横摆角速度和两者联合的滑模变结构控制。在Matlab,Simulink平台上,对三种汽车稳定性控制策略的具体应用进行仿真分析,验证了所设计稳定性控制算法的有效性和鲁棒性。     

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。     

基于线性变参数实时简化模型的重型半挂车稳定性控制策略

为实现重型半挂车各工况稳定性精准最优控制,提出了基于线性变参数实时简化模型的重型半挂车稳定性控制策略。该控制策略基于制动系统,采用分层控制方式,运用线性二次型调节器(LQR)方法,选择多个车辆状态为反馈状态,以实现重型半挂车横摆、折叠和侧倾稳定性综合控制;应用遗传粒子群算法,设计综合提高横摆、折叠和侧倾稳定性的优化目标函数,优化控制策略权重系数,以实现重型半挂车各工况稳定性最优控制;最后搭建硬件在环试验台并进行了台架试验。结果表明:采用所提出的控制策略后,牵引车质心侧偏角、牵引车横摆角速度、挂车质心侧偏角和挂车横摆角速度最大值分别改善了38.6%、13.8%、15.8%、8.4%,铰接角最大值改善了5.1%,牵引车侧向加速度、牵引车侧倾角、挂车侧向加速度、挂车侧倾角最大值分别改善了10.4%、15.4%、10.8%、17.7%,表明所设计的控制策略综合提高了重型半挂车普通工况的横摆、折叠和侧倾稳定性,并且实现了极限工况侧翻精准控制,从而避免重型半挂车侧翻。     

基于模型预测控制的分布式电动车稳定性控制

基于CarSim/Simulink建立分布式电动车的整车动力学模型,同时建立2自由度的参考模型,用于求解车辆行驶时的期望横摆角速度及质心侧偏角以保持车辆行驶稳定性。同时,基于模型预测控制设计控制器,通过改变驱动轮转矩,获得附加横摆力矩,实现对车辆横摆角速度及质心侧偏角的控制。通过仿真试验,在前轮转角阶跃输入及正弦输入两种工况下,验证控制方法的有效性。     

基于模糊控制的车辆动力学稳定性控制研究

运用模糊控制原理设计了汽车横摆角速度和质心侧偏角联合反馈控制的模糊控制器,使汽车实际的横摆角速度和质心侧偏角与名义值的差值保持在一定的稳定范围,保证汽车的稳定性,并使用Matlab/Simulink软件对这一控制模型进行仿真,验证控制算法的有效性;以dSPASE软件为基础,设计了车辆动力学稳定性控制硬件在环模拟试验平台...     

基于蚁狮算法的UKF车辆状态参数估计器

为了准确获取分布式驱动电动汽车状态参数信息,满足车辆稳定性控制系统的需求,提出一种基于蚁狮算法的无迹卡尔曼滤波状态参数估计器。针对无迹卡尔曼滤波（UKF）过程中噪声协方差矩阵的不确定性,采用蚁狮优化算法（ALO）对其进行寻优,并引入奇异值分解（SVD）的方法来维持噪声协方差矩阵的正定性,此外,基于指数加权最小二乘法对车辆侧偏刚度进行辨识并将其作为状态参数估计器输入。基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台,建立分布式驱动电动汽车参数估计模型,分别进行双移线工况和正弦迟滞工况仿真,并基于A&D5435快速原型开发平台进行双移线工况实车试验。仿真与试验结果表明：相比于SVDUKF算法估计结果,双移线仿真工况下,基于ALO-SVDUKF算法估计得到的质心侧偏角和横摆角速度的均方根误差分别降低了55.7%、30.7%,正弦迟滞仿真工况下,均方根误差分别降低了58.1%、85.1%,且在车辆处于极限失稳状态时仍能维持较好的估计效果;双移线试验工况下,横摆角速度的估计值与实际测量值之间的均方根误差仅为0.938 4（°）·s^-1;提出的基于ALO-SVDUKF算法的分布式驱动电动汽车状态参数估计器能够有效提高质心侧偏角和横摆角速度的估计精度,可为车辆稳定性控制提供精确的状态信息。     

四轮转向汽车主动转向控制及仿真

以四轮转向汽车为研究对象,建立车辆四轮转向动力学模型。基于后轮主动转向控制方法,分别搭建四轮转向汽车前后轮转角成比例的主动转向控制模型以及基于车速和横摆角速度反馈的主动转向控制模型。在高速转向工况下,采用MATLAB/Simulink建立四轮转向汽车主动转向控制仿真模型进行对比仿真。仿真结果表明,该控制方法能够较好地减小车辆质心侧偏角及横摆角速度,保证车辆良好的轨迹跟踪能力,有效地改善了车辆的操纵稳定性。     

A Study on the Variable-gain Tracking Control for the Four Wheel Steering System of Vehicles

在分析车身侧倾对转向系统影响的基础上,对转向系统通常采用的参考模型进行修改,并探讨了轮胎侧偏刚度和车速对参考模型横摆角速度的影响.得出结论为,轮胎侧偏刚度对参考模型的横摆角速度增益有较大影响:前轮侧偏刚度的降低使横摆角速度大致成比例地减小.利用最优前馈和反馈控制方法,提出了四轮转向变增益跟踪控制策略.采用非线性半经验轮胎模型的仿真结果表明,所提出的变增益跟踪控制策略对车辆的操纵稳定性有重大改善.     

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。     

四轮独立转向电动汽车转向控制方法

本文中对四轮独立转向电动汽车的转向控制方法进行研究。首先,基于前轮转向车辆的理想横摆角速度模型,建立四轮独立转向2自由度动力学模型。接着,以四轮侧偏角之和绝对值最小化作为优化目标函数,以质心侧偏角为零和理想横摆角速度作为约束条件,采用线型优化算法求解系统前馈控制器。再以轮胎侧偏角和横摆转矩为输入建立线性控制模型,运用最优区域极点配置方法设计反馈控制器。最后,建立人-车-路闭环仿真系统,分别进行双移线道路仿真实验和对开路面上的行驶仿真实验。结果表明,控制器能根据路面附着情况分配各轮转角,保证车辆跟踪理想状态。实车双移线实验进一步验证了控制器对车辆理想状态良好的跟踪精度。     

基于相平面的分布式驱动电动汽车稳定性控制

为提高分布式驱动电动汽车的操纵稳定性,提出一种基于相平面法的行驶稳定性控制策略。首先,建立非线性车辆2自由度模型,获得不同路面附着系数下车辆质心侧偏角相平面稳定域边界模型。其次,基于质心侧偏角相平面设计分区域控制器,当车辆处于稳定域内时,采用模糊神经网络控制器来决策横摆力矩,使车辆跟随目标变量;当车辆处于稳定域外时,设计失稳度和模糊神经网络联合控制器决策总横摆力矩,使车辆恢复稳定。最后,基于Simulink和CarSim仿真平台在蛇行绕桩和双移线工况下对稳定性控制方法进行仿真,并进行实车测试验证,结果证明了本文中所提控制策略的可行性和有效性。