智能车小车转向系统的建模与仿真分析

文章依据典型的线性二自由度汽车模型结合freescale智能小车的实际转向系统建立数学模型,推导出微分方程,采用比例微分控制(PD)策略,并结合系统模型运用MATLAB进行仿真.采用比例微分控制(PD)策略对小车的转向系统的信号延时进行改进,对稳定性等方面也进行改善,达到预期的优化目的.     

电动助力转向系统建模与控制策略研究

概述了电动助力转向系统的优点，建立了电动助力转向的数学模型。在此基础上对比分析了比例控制策略和比例微分控制策略的不同控制效果。仿真结果表明，在助力增益较大时，比例控制会引起转向盘振动，同时来自路面的高频干扰也容易传递到转向盘，使手感变差。比例微分控制引入微分环节，增加了系统的阻尼，通过调节微分系数，可以调节系统带宽，因而较好解决了转向轻便性、转向盘振动和抑制路面高频干扰之间的矛盾。     

基于K60单片机智能小车设计与实践

为更好地参加全国大学生智能汽车竞赛,文章提出了基于K60的智能小车设计,设计了以MK60DN512ZVLQ10作为核心控制器的硬件电路系统。软件系统通过处理单目摄像头所拍摄的图像,得到小车的规划路径曲线;再通过单点预瞄最优曲率模型得到较优转向角,用比例积分微分（PID）算法控制小车的转向,实现了小车的循迹功能。采用了障碍物膨胀法,有效避免了碰撞的发生。试验结果表明,所设计的智能小车能够在赛道上直线行驶、转弯、过十字路口等,具有基本的行驶功能,满足了设计目标要求。     

汽车电动助力转向系统控制参数优化研究

建立电动助力转向系统的力学模型，结合经典控制理论，分析比例系数和微分系数对系统助力特性的影响，以ITAE指标为目标函数，采用单纯性法对系统控制参数进行优化，对优化前后结果进行仿真分析，系统时间响应和频率特性曲线结果表明了该优化方法的有效性。     

电动助力转向系统稳定性分析与研究

建立了电动助力转向系统的七自由度状态空间数学模型。分析了采用比例控制时在大助力比例系数情况下引起的转向盘振动机理。分析结果表明,大助力比例系数使系统不稳定,从而导致转向盘振动。提出了比例微分控制策略解决转向盘振动问题。仿真结果表明,比例微分控制在提高转向轻便性的同时能改善系统的稳定性,抑制大助力比例系数下转向盘的振动。     

汽车电动助力转向系统特性研究

建立电动助力转向系统的力学模型,并对系统电动机在比例控制和比例加微分控制下汽车电动助力转向系统特性进行分析,对系统的频率特性和时间响应进行数值仿真,分析比例系数和微分系数对系统特性的影响,研究参数变化下系统特性的变化规律,为优化控制规律提供依据。     

汽车电动助力转向系统的混合模糊PD控制

在建立电动助力转向系统模型基础上,采用了电动助力转向系统的混合模糊PD控制策略,针对不同速度提出了不同的模糊控制规则．根据系统的阻尼与频率确定了PD控制的参数。建立了电动助力转向系统的混合模糊PD控制模型,并对模型进行了仿真分析。     

汽车电动助力转向系统的湿合模糊PD控制

在建立电动助力转向系统模型基础上,采用了电动助力转向系统的混合模糊PD控制策略,针对不同速度提出了不同的模糊控制规则,根据系统的阻尼与频率确定了PD控制的参数,建立了电动助力转向系统的混合模糊PD控制模型,并对模型进行了仿真分析.     

计算机辅助试验与辅助设计

目前大多数数字液压控制系统采用传统的PID（比例，积分和微分）方法，随着数字技术的发展，可对液压控制系统采用参考模型控制和自适应控制，参考模型控制是把整个液压控制系统的模型进行倒数转换，用模型倒数系统进行控制，可用自适应控制对运动过程中的动态特性进行监 ，使系统在整个动态过程中保持最佳状态，计算机模拟设计可对初步设计阶段的结构试验结果进行详细分析，并对存在的问题进行改进，用计算机模拟优化设计方案可缩短设计周期，提高设计精度，满足生产高质量汽车的需求。     

基于模糊PD控制的电动助力转向系统建模及仿真分析

汽车电动助力转向系统的基本功能是利用电机产生助力力矩帮助转向。与传统的转向系统相比该系统结构简单，灵活性大，能较好地满足汽车转向性能的要求；在操纵舒适性、安全性、节能等方面也充分显示了其优越性。本文对汽车电动助力转向系统的结构及其动力特性分析，建立数学模型，设计了一种自适应模糊PD控制系统。并进行了仿真研究。仿真结果表明，基于模糊PD控制的EPS比传统PD控制具有更好的助力特性和抗干扰能力。     

电子控制式电动助力转向系统的控制

本文通过建立电动助力转向系统的动力学方程，计算和分析了该系统的频域和时域响应特性。采用比例加微分控制方法，可获得理想的助力特性，并能避免并振峰的出现；单纯的比例控制却不能满足这两点要求。     

基于模糊PD控制的电动助力转向系统建模及仿真分析

汽车电动助力转向系统的基本功能是利用电机产生助力力矩帮助转向。与传统的转向系统相比该系统结构简单，灵活性大，能较好地满足汽车转向性能的要求；在操纵舒适性、安全性、节能等方面也充分显示了其优越性。本文对汽车电动助力转向系统的结构及其动力特性分析，建立数学模型，设计了一种自适应模糊PD控制系统。并进行了仿真研究。仿真结果表明，基于模糊PD控制的EPS比传统PD控制具有更好的助力特性和抗干扰能力。     

自动驾驶车辆纵向速度控制策略及仿真

针对自动驾驶车辆纵向速度的跟踪控制问题,提出了基于模型预测控制和微分先行比例-积分-微分（PID）的双层闭环控制策略：基于模型预测控制原理设计速度上层控制策略,采用层次分析法确定目标函数中的权重系数,计算出适应行驶条件的期望加速度;通过车辆逆纵向动力学模型计算对应的驱动力和制动力,控制车辆速度,采用微分先行 PID 进行反馈调节。结果表明：在该策略下车辆加速或减速行驶时,车辆具有较好的跟踪控制性能。     

巧用数据流分析电控汽车怠速故障

怠速控制的主要任务是通过对发动机输出扭矩不断修正。来得到稳定的怠速。一般是通过PID（比例／积分／微分）控制来实现的。比例／微分部分作用较快。一般是通过点火实现。而积分部分作用较慢，一般是通过进气实现。现代汽车怠速控制策略，基本上不采用控制喷油量实现怠速转速控制，因为它会导致空燃比发生变化。     

客车用定速巡航系统

汽车巡航控制系统具有高度非线性、时变不确定性及存在噪声和负载扰动等因素的影响,因此探索采用模糊自适应PID（比例、积分、微分）控制器来解决这些问题。     

基于认知-控制框架的侧风工况下驾驶员横向控制模型研究EI北大核心CSCD

本文中基于神经工效学认知理论融入驾驶员预瞄模型,建立了以认知-控制为框架的驾驶员横向控制模型。模型采用Simulink和TruckSim软件联合仿真的形式验证。采用粒子群优化算法对控制框架中的比例-微分(PD)控制器模块参数进行优化标定。结果表明,在侧风工况下,基于认知-控制为框架所建立的驾驶员横向控制模型有效(RMSE=0.09),且精度更高,适应度更广。另外,从认知-控制角度改变预览时间tp、增益比例kp和微分参数kd,可表征不同驾驶风格的驾驶员行为。本研究为提高侧风工况下的高级辅助驾驶系统和自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供参考思路。     

线控双电机转向系统滑模同步控制及其硬件在环仿真

为了满足高等级自动驾驶转向执行机构的高安全性需求，研究一种采用冗余双电机转向执行机构的线控转向系统，针对双电机在转角伺服控制过程中存在的不同步问题，提出一种基于滑模控制的同步控制策略。首先，对采用冗余双电机转向执行机构的线控转向系统进行结构原理的分析，建立线控系统转向执行机构模型和车辆二自由度模型；然后，为实现转向执行机构的转角伺服控制，在位置、速度、电流的三闭环控制策略的基础上设计速度同步控制器。为解决2个转向执行电机运行过程中存在的速度不同步问题，采用滑模控制方法，将2个电机的转速差值作为控制器的输入量，得到双电机电流的补偿量，并将其叠加至双电机的目标电流中。同时，将上述控制策略与传统PID控制进行对比仿真试验，验证了基于滑模同步控制的线控双电机执行器能够更好地协调双电机的转速，实现双电机同步运行。最后，搭建线控转向硬件在环试验台，对所设计的控制策略的有效性进行验证。结果表明：所设计的双电机线控转向系统滑模同步控制策略能够在实现转角伺服控制的同时，减少双电机的速度不同步现象，保证线控转向系统转角伺服的同步性能。     

PID控制在同步发电机数字励磁调节器中的作用分析及应用

分别介绍了比例（P）、积分（I）、微分（D）在发电机自动励磁控制系统中的作用,并通过M atlab仿真形象的表示了P、I、D各参数对整个系统的影响。在此基础上推荐了一种分阶段PID控制方法。     

EPS系统的控制策略研究

根据转向系统的助力特性要求,对电动助力转向系统的控制策略进行研究。建立该系统的动力学模型,对转向系统的助力控制、阻尼控制和回正控制进行分析研究。策略中主要采用PID控制方法,首先进行控制器目标电流的确定和补偿,然后对模型的电流进行仿真和验证,结果表明,此控制策略的增加转向系统的轻便性和路感。     

上海通用昂科雷新技术剖析（三）

四、可变助力转向系统（VES） 可变助力转向系统（VES）的作用是当车轮速度变化或出现横向加速度时，改变车辆转向力的大小。电子制动控制模块（EBCM）接收转速、转向盘转角等信号，控制位于齿轮齿条式转向机中的执行器，以实现可变助力转向功能。VES系统输入信号、输出控制框图如图11所示，电路如图12所示，VES执行器位于转向机阀体上，位置如图13所示。