自抗扰控制在前轮主动转向控制中的应用

为进一步提高前轮主动转向的性能,采用自抗扰控制算法来实现前轮主动转向控制.在对车辆动力学方程进行规范化的基础上,设计了二阶自抗扰控制算法.在双移线工况和对开路面加速工况下,对该算法的控制效果进行了硬件在环的仿真试验研究.结果表明,自抗扰控制算法能够有效地实现前轮主动转向控制,控制效果优于P1D控制,具有更高的抗扰动能力...     

考虑不确定扰动的主动后轮转向动力学控制与试验研究

针对在复杂工况及不确定扰动下主动后轮转向系统角度高精度跟踪控制及抗干扰问题,首先采用可调长度电控束角杆的主动后轮转向机构实现主动后轮转向动作,并对该系统建立其非线性动力学模型。然后,基于动力学模型分析设计主动后轮转角改进自抗扰跟踪控制方法,利用扩张状态观测器对外部和内部扰动进行观测并将扰动补偿到控制器中,以实现高精度角度控制和抗干扰能力。最后,通过试验证明,本文中采用的可调长度电控束角杆转向机构以及改进自抗扰跟踪控制方法能在不确定负载扰动下实现较高精度的角度跟踪控制,并与常规PID控制相比,改进自抗扰控制方法具有较强的鲁棒性和抗干扰性。     

电动化车辆主动防抖控制策略的研究

为了在保证电动化车辆整车平顺性的同时,提高其动力响应性能,针对其传动系统的欠阻尼特性,文章基于整车控制系统开发了两种主动防抖控制策略,即驾驶性扭矩滤波控制和主动阻尼控制。通过搭建整车动力学仿真验证环境,对主动防抖控制策略进行了仿真分析,并将主动防抖控制策略移植到实时控制系统上,进行了实车试验。仿真和实车试验结果表明,与驾驶性扭矩滤波策略相比,主动阻尼控制策略能更好地避免整车起步抖动的问题,并实现更快速的动力响应。     

基于PreScan的AEB系统纵向避撞算法及仿真验证CSCD

采用自动紧急制动(AEB)可以辅助驾驶员避免纵向碰撞。该文对比了5种AEB算法对避免纵向碰撞仿真验证制动效果。以自动制动结束时的己车与前车的距离来判断制动效果的4种安全距离(AS)算法是:Mazda、Honda、Berkeley、Seungwuk Moon;另一种是以即碰时间(TTC)为判断制动效果的TTC算法。在Simulink中运行的汽车主动安全的仿真平台Pre Scan上进行仿真验证。结果表明:在不干扰扰驾驶员正常驾驶前提下,这5种算法中,以即碰时间的TTC算法的纵向避撞性能最优。     

基于卡尔曼滤波的汽车纵向速度滤波算法及应用

针对现有车速计算方法精度不高、波动大的问题,研究基于车速信号的车辆纵向速度卡尔曼滤波估计算法,并实现该算法在整车控制器中的应用。仿真和实车试验表明,该卡尔曼滤波车速算法具有良好的实时性与较高的滤波精度。     

基于 MFXLMS算法的汽车发动机振动主动控制研究

为了降低发动机工作时引起的整车振动,提出了使用多通道滤波x-LMS （MFXLMS） 算法作为主动悬置系统的控制算法。以发动机转速信号作为参考信号,主动悬置安装位置下方的两路加速度信号作为误差信号。根据算法完成试验平台搭建。采用白噪声电压信号作为输入激励,通过 LMS算法离线辨识得到主动悬置到加速度传感器的多路次级通道,在dSPACE上完成实车控制试验。试验结果表明,MFXLMS算法的运用显著降低了发动机不同转速工况下引起的测点加速度响应,提高了整车的乘坐舒适性。     

混动履带式无人平台轨迹跟踪控制研究

为了提高履带式无人平台的轨迹跟踪性能，提出了一种考虑纵向速度规划的分层轨迹跟踪算法并进行了联合仿真验证和实车验证。在建立了包含履带的滑移滑转率和质心侧偏角的车辆运动微分方程的基础上，完成分层轨迹跟踪算法框架的构建。上层基于伪谱法的速度规划算法根据路面信息进行纵向速度规划，并将规划的速度作为目标车速下发给下层基于线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的轨迹跟踪算法。基于LTV-MPC的算法通过建立预测模型和约束条件，二次规划求解出两侧电机的目标转速。通过Matlab/Simulink和RecurDyn的联合仿真以及实车验证了所提出的算法在不同地面条件下具有良好的轨迹效果。     

基于高速公路的半自动驾驶辅助系统的开发与应用CSCD

为了对东风风神AX7集成主动安全系统的量产进行有效的探索和技术积累,在此系统开发平台的基础上,开发了在纵向动力学控制上的高级驾驶辅助系统(ADAS),包括全速自适应巡航系统(FS ACC)、自动紧急制动辅助系统(AEB)和前向碰撞预警系统(FCW);通过扩展电动助力转向系统实现主动转向功能,开发了车道中线保持系统(LC)、车道保持辅助系统(LKA)和车道偏离预警系统(LDW)。实现带有转向干预的全速域高速公路半自动驾驶系统。对车辆行驶采取了综合控制,初步实现集成主动动力调节、主动制动和主动转向的集成底盘控制;所有的零部件、总成和系统都已经实现量产,基于城市高架及高速公路也进行了实车测试。结果表明:该系统方案能解决低成本车辆实现高速公路半自动驾驶的技术难题,且具有良好的可行性。     

实车碰撞车速控制系统的设计

在实车碰撞试验中，车速的准确与否直接影响试验的结果。在采用橡皮绳为动力的碰撞试验中，关键问题是准确控制车速。为了从根本上解决车速控制这一难题，提高控制精度和抗干扰能力，本文对碰撞试验中的各种车速控制方法进行简要介绍，结合清华大学汽车碰撞试验室的实际，对橡皮绳弹射车速控制系统整体方案，控制器的实现和算法进行了分析和讨论，并通过对算法进行计算仿真，选择出符合工程实际的算法。     

纯电动汽车自动驾驶功能设计

针对纯电动车自动驾驶功能,设计一种利用PID算法对车辆的驱动扭矩进行控制的系统,使得车辆的实际速度与驾驶员的期望速度一致,实现车辆自动驾驶的功能。通过实车验证和调试,该控制系统具有良好的响应精度。相较于传统汽车通过控制喷油量的多少来控制车速,具有更好的鲁棒性和实时性。     

液压机械无级变速器速比自抗扰控制研究

本文中设计了一种单行星排液压机械无级变速器,并为提高其速比跟踪控制性能,提出一种带前馈的自抗扰控制算法,以实现速比的跟踪控制.首先建立系统数学模型,通过传动系统转速关系的理论分析,得到前馈控制量,进一步采用自抗扰控制器对速比进行闭环控制.接着建立系统仿真平台和原型样车,通过仿真和试验对设计的带前馈自抗扰速比控制器进行验...     

Idle speed controller based on active disturbance rejection control in diesel engines

This study proposes a design for an idle speed controller to compensate for varying engine load and friction torque in passenger car diesel engines. An active disturbance rejection control (ADRC) framework, comprised of a disturbance compensator and a feedback controller, is applied to an idle speed controller to compensate for disturbances such as engine load and friction torque. In addition, a feedforward compensator is designed into the ADRC framework to improve disturbance rejection performance. The proposed controller is validated by engine and vehicle experiments and the experiment results are compared with a commercial controller.     

汽车防抱死制动系统的自抗扰控制研究

汽车防抱死制动系统(Anti-lock Braking System,ABS)的作用是确保汽车制动时行驶方向的稳定性、可靠性,但是目前仍存在非线性、时变性以及参数不确定性等问题.为保证汽车制动行驶过程中的操纵稳定性和安全性,进一步实现各工况下防抱死制动系统的优化控制,以影响整车稳定的变量滑移率为研究对象,分析所设计策略...     

无人驾驶机器人车辆非线性模糊滑模车速控制

为了实现不同行驶工况下车速的精确、稳定控制,提出一种基于非线性干扰观测器的无人驾驶机器人车辆模糊滑模车速控制方法。考虑模型不确定性和外部干扰对车速控制的影响,建立车辆纵向动力学模型。通过分析无人驾驶机器人油门机械腿、制动机械腿的结构、机械腿操纵自动挡车辆踏板的运动,建立油门机械腿和制动机械腿的运动学模型。在此基础上,分别设计油门/制动切换控制器、油门模糊滑模控制器以及制动模糊滑模控制器,并进行控制系统的稳定性分析。油门/制动切换控制器以目标车速的导数为输入来进行油门与制动之间的切换控制。油门模糊滑模控制器和制动模糊滑模控制器以当前车速以及车速误差为输入,分别以油门机械腿直线电机位移和制动机械腿直线电机位移为输出来实现对油门与制动的控制。模糊滑模控制器中,为了减少控制抖振,滑模控制的反馈增益系数由模糊逻辑进行在线调节。模糊滑模控制器中的非线性干扰观测器用于估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性与外部干扰。仿真及试验结果对比分析表明：本文方法能够精确地估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性和外部干扰,避免了油门控制与制动控制之间的频繁切换,并实现了精确稳定的车速控制。     

State observer-based sliding mode control for semi-active hydro-pneumatic suspension

This paper proposes an improved virtual reference model for semi-active suspension to coordinate the vehicle ride comfort and handling stability. The reference model combines the virtues of sky-hook with ground-hook control logic, and the hybrid coefficient is tuned according to the longitudinal and lateral acceleration so as to improve the vehicle stability especially in high-speed condition. Suspension state observer based on unscented Kalman filter is designed. A sliding mode controller (SMC) is developed to track the states of the reference model. The stability of the SMC strategy is proven by means of Lyapunov function taking into account the nonlinear damper characteristics and sprung mass variation of the vehicle. Finally, the performance of the controller is demonstrated under three typical working conditions: the random road excitation, speed bump road and sharp acceleration and braking. The simulation results indicated that, compared with the traditional passive suspension, the proposed control algorithm can offer a better coordination between vehicle ride comfort and handling stability. This approach provides a viable alternative to costlier active suspension control systems for commercial vehicles.     

Velocity control with disturbance observer for pedal-assisted electric bikes

This paper proposes a velocity control approach for light electric bicycles with human power assistance. A disturbance observer mechanism is used to estimate the sum of the human torque and resistance torques. The resulting vehicle velocity control provides better battery energy efficiency by knowledge of the instantaneous human torque assistance and better speed control by knowledge of the instantaneous resistive torque. The disturbance observer is tuned in terms of the DC gain of a low-passed Q-filter for both open-loop and closed-loop schemes. Assuming that the slow varying nature of the disturbance has been properly estimated and compensated, the torque control law is designed via an optimal control approach to achieve multi-objective performances regarding the external disturbance input, control signal magnitude, and velocity tracking error. The three main parameters of the electric bike, including the moment of inertia, the radius of tyre and the vehicle weight are allowed to be variational. Specifically, the deviation of the inertia moment and deviation of the tyre radius are addressed during the controller design in terms of linear matrix inequalities. On the other hand, the effect of vehicle weight deviation on the system behaviour is evaluated when the vehicle is implemented with the constructed control law. Based on the parameters and specifications of the EL-168 electric bike produced by KENTFA Advanced Technology, Taiwan, the design results are verified through time–response simulations.     

分布式驱动电动汽车转向工况转矩分配控制研究

针对分布式驱动车辆转向工况在低速下期望提高转向机动性能,高速下期望保证行驶稳定性的需求,充分考虑转向行驶内外侧车轮的转向关系以及车辆动力学,制定了适应车速变化的四轮转矩分配策略,建立了四轮轮毂电机驱动模型以及二自由度参考模型。为了改善分布式驱动转向机动性能,建立自抗扰控制器调整内外侧车轮转矩,形成合理的转速差,减小转向半径,以提高转向机动性;对于高速转向行驶稳定性的需求,通过二次规划方法优化分配各车轮驱动力矩,分析轮胎纵横向附着裕度建立目标函数,并加入附加横摆力矩和路面附着力的限制,进行车轮驱动转矩的在线优化分配,提高车辆转向行驶的稳定性;另外为避免2种控制模式转换时驱动转矩突变,根据车速和稳定性参数制定模糊规则决策2种模式的协调系数,保证2种控制模式的平滑过渡。基于CarSim和MATLAB/Simulink进行联合仿真,并搭建硬件在环平台进行试验,对所提出的方法进行验证。结果表明：在低速转向工况下,提出的分配策略能够调节内外侧车轮产生差速效果,与转矩平均分配的策略相比,转向半径有所减小,提高车辆机动性;高速转向工况下,分配策略能够保证车辆稳定转向,与未考虑稳定性控制的分配策略相比,能更好地跟踪目标轨迹,且横摆角速度控制在参考横摆角速度附近,证明了所提控制策略的有效性。     

Novel stability control strategy for distributed drive electric vehicle based on driver operation intention

In this paper, a novel direct yaw control method based on driver operation intention for stability control of a distributed drive electric vehicle is proposed. It was discovered that the vehicle loses its stability easily under an emergency steering alignment (EA) problem. An emergent control algorithm is proposed to improve vehicle stability under such a condition. A driver operation intention recognition module is developed to identify the driving conditions. When the vehicle enters into an EA condition, the module can quickly identify it and transfer the control method from normal direct yaw control to emergency control. Two control algorithms are designed. The emergency control algorithm is applied to an EA condition while the adaptive control algorithm is applied to other conditions except the EA condition. Both simulation results and real vehicle results show that: The driver module can accurately identify driving conditions based on driver operation intention. When the vehicle enters into EA condition, the emergent control algorithm can intervene quickly, and it has proven to outperform normal direct yaw control for better stabilization of vehicles.     

FSAC赛车轨迹跟踪协同控制策略研究

针对中国大学生方程式赛车（FSAC）在比赛中横向-纵向协同控制的轨迹跟踪精度和稳定性问题,根据现代控制理论和经典控制理论提出一种以纵向速度为结合点的线性二次控制器（LQR）和比例-积分-微分算法（PID）的横纵向协同控制策略,并根据赛车相对参考轨迹的位置设计了一种协同控制器。建立二自由度车辆动力学模型,基于该模型设计了横向LQR位置跟踪控制器和纵向PID速度跟踪控制器。所设计的控制策略在CarSim和Simulink搭建的循迹工况联合仿真场景下进行仿真验证,仿真结果为纵向位置偏差小于0.07 m,横向位置偏差小于0.03 m。对控制算法进行实车验证,结果表明,该策略有效提高了赛车的轨迹跟踪精度和行驶稳定性。     

基于扰动观测的客车ESC自适应神经网络滑模控制

为了提高客车电子稳定性控制系统(ESC)的控制精度,针对实际车辆系统建模中存在各种非线性扰动项以及传统滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)中抖振较大的问题,提出一种自适应神经网络滑模控制算法.基于2自由度车辆模型,首先设计一个二阶滑模(Second-order Sliding Mode,SOSM...