纯电动汽车振动控制策略研究

本论文研究了纯电动汽车振动控制策略,以提升乘坐舒适性和整车性能。引言介绍了纯电动汽车在环保和能源转型中的地位,以及振动问题对乘坐舒适性和稳定性的影响。分析了振动产生机制和相关参数,并回顾了相关研究现状。综述了回收、电动驱动系统优化、电池管理系统影响以及车辆整体结构优化等振动控制策略。梳理了模型预测控制、自适应控制等智能方法在振动控制中的应用。强调了纯电动汽车振动控制策略的重要性,并提出了未来研究和应用的建议。     

基于MPC的独立驱动电动汽车稳定性集成控制

针对独立驱动电动汽车在高附着系数路面高速急转时易发生侧翻事故,在低附着系数路面急转易发生侧滑失稳事故,且单一控制器在不同附着系数路面适应性较差等问题,根据独立驱动电动汽车特点设计了基于分层式结构的稳定性集成控制器。建立了整车动力学模型,并进行了车辆状态参数估计;设计了稳定性集成控制器的控制策略,对车辆的侧倾、横向稳定性状态判定条件和协调策略的制定进行了研究,分别设计了侧倾稳定性控制器和横向稳定性控制器;设置了路面附着系数0.9到0.2的对接路面仿真工况,并在此工况下对所设计的控制器的控制性能进行了仿真测试。结果表明,所设计的稳定性集成控制器相比于单一控制器具有更好的适应性,可有效降低车辆高速行驶过程中的横向载荷转移系数、质心侧偏角等状态量,提高车辆行驶的稳定性和安全性。     

电动汽车用驱动电机控制系统研究

驱动电机的控制技术是电动汽车的关键技术之一,对整车性能有决定性的影响。文中针对电动汽车的要求对直流驱动电机的控制系统进行研究,完成了控制系统软硬件设计。采用智能功率模块IPM作为强电回路的主要功率器件,设计中采用软件滤波和光电隔离的措施以提高系统的抗干扰能力,采用模糊PI调节对电枢电流和励磁电流进行闭环控制。试验表明,所设计的控制系统能够满足电动汽车的行驶要求,为进一步进行电动汽车的研究奠定了基础,积累了一定的技术经验。     

融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性模型预测控制研究

提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法。建立车辆预瞄模型,通过汽车在环境感知时的前视行为,引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素。基于在前视信息指导下的车辆位姿变化,根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速,建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法。同时,采用模型预测控制（MPC）设计稳定性反馈控制律,根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间,消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响。研究结果表明,本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小,且跟踪精度更高。仿真试验中,相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3%、28.9%和10.0%,横摆角速度峰值分别减小了18.0%、6.7%和2.0%,双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2%、8.7%和8.0%,横摆角速度峰值分别减小了16.9%、12.9%和8.6%;相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,在蛇行工况1下,质心侧偏角峰值分别减小了49.8%与34.8%,横摆角速...     

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。     

纯电动汽车用永磁同步电机转矩控制仿真研究

基于纯电动汽车低速下的行车要求及永磁同步电机的结构特点,分析电机低速下转矩输出实现采用的最大转矩电流比控制方法;利用Matlab/Simulink工具对控制算法进行仿真分析。仿真结果证明这种控制方式可以满足电动汽车低速大转矩的行驶需求。     

基于流挖掘的分布式驱动电动汽车横向稳定控制

以分布式驱动电动汽车为研究对象,为减轻驾驶员行为与汽车执行机构响应之间的时间延迟对车辆稳定性控制的不利影响,提出一种基于转向状态预测的稳定性分层控制策略。基于马尔可夫模型构建状态转移概率矩阵,并利用流挖掘技术实时更新状态转移概率矩阵,联合实现下一时刻转向状态的预测。仿真结果表明,与滑模控制相比,所提出的策略可以更准确地跟踪理想横摆角速度,避免横向失稳情况的发生。     

电动汽车用永磁同步电机自适应PI控制仿真分析

为提高永磁同步电机矢量控制系统的响应速度,提高系统鲁棒性,文章使用一种自适应比例积分（PI）矢量控制策略对传统矢量控制进行改进。文章根据一款混合动力电动汽车用永磁同步电机的相关参数建立了电机模型和传统矢量控制仿真模型;设计了基于BP神经网络的自适应PI控制器,对传统矢量控制模型进行了改进;最后对两种控制系统转矩突变的工况进行了仿真对比和分析。结果表明：与传统矢量控制策略相比,设计的基于BP神经网络的自适应PI矢量控制策略能够有效提高系统的响应速度,增强控制系统的鲁棒性,满足了车用电机的使用要求。     

电动车异步电动机控制方法研究

本文简要介绍了电动汽车异步电动机滑差角频率控制基本思想，系统的整体设计，电机矢量控制及其动态性能。     

混合动力汽车整车控制策略研究

混合动力汽车整车控制策略是动力汽车的核心。本文综述当前混合动力汽车控制关键技术,分析应用于动力汽车的主要控制理论,提出整车控制策略研究的重点和突破方向,对混合动力汽车控制策略设计有借鉴意义。     

汽车纵向加/减速度多模型分层切换控制

针对汽车纵向动力学模型的大不确定性,设计了一种基于鲁棒控制理论的汽车纵向加速度多模型分层切换控制系统。通过分析汽车纵向动力学特性,用4个不确定模型覆盖对象不确定性,并应用LM I方法设计对应的鲁棒性能控制器集合。考虑鲁棒控制系统的特点,设计了一种对不确定性的系统增益进行估计的切换指标函数,以选择控制器进行控制。实验表明,提出的方法在大不确定性下可以对纵向加速度有效控制。     

智能汽车横纵向运动控制方法综述

在我国随着人民生活水平的提高,车辆保有量也在呈倍速增长,进而引起了大量的交通安全问题,其中由驾驶员操作不当引起的交通事故约占所有交通事故的75%。而汽车的智能化发展可以很好地解决此类交通安全问题。智能汽车的核心技术主要包括环境感知、行为决策及运动控制三方面。其中运动控制作为智能汽车核心技术之一,有着重要的研究意义。智能汽车的运动控制包括横向控制和纵向控制两部分,对汽车横、纵向运动控制中的多种方法进行了分析介绍,包括模型预测控制、模糊逻辑控制、神经网络的自适应滑膜控制、直接式控制和分层式控制;同时介绍了横纵向耦合实现运动控制的重要性,并分析了其研究现状;最后,对智能汽车运动控制的后续发展方向进行了展望,有助于智能汽车运动控制的进一步优化发展。     

超级电容器在电动汽车上的应用

在电动汽车性能提高并逐步迈向产业化的过程中,提高能量的储备与利用率是迫切需要解决的。超级电容器是一种介于传统电容器和蓄电池之间的新型储能元件,以其优异的功率特性在电动汽车行业的应用日益受到重视．文章介绍了超级电容器的基本原理及特点,阐述了超级电容器在电动汽车上的应用状况及应用中面临的主要问题,指出超级电容器在能量密度和功率密度方面还有待大幅度提高,特别是提高价格竞争力。     

串联式混合动力辅助动力单元动态控制研究

提出了一种柴油机辅助动力单元(APU)动态控制器的结构,基于Z iegler-N ichols整定方法设计了发电机励磁电流PI控制器,根据闭环系统稳定性和跟踪性能试验测试设计了转速和转矩耦合PI控制器,基于稳定性准则设计了APU系统动态过程控制策略。混合动力试验表明,APU控制器保证了APU动态过程中的稳定性,跟踪性能比较满意。     

并联式混合动力电动汽车模糊控制策略的仿真研究

分析混合动力系统能量流动和功率平衡问题,推导出时间离散条件下能量流的表达式。结合不同的循环工况,从理论上比较电气辅助和模糊控制策略对于并联式混合电动汽车驱动系统工作的影响,并进行仿真研究。仿真结果表明,模糊控制策略明显优于电气辅助控制策略,汽车的油耗和废气排放水平均显著下降,整车效率得到提高,同时汽车动力性亦满足正常的行驶需求。     

基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制

本文中针对大曲率转弯工况下,智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(NMPC)的纵横向综合轨迹跟踪控制方法,通过NMPC和障碍函数法(BM)的有效结合,提高了跟踪精度,改善了行驶稳定性.首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型,采用...     

基于随机模型预测控制的并联式混合动力汽车控制策略研究

基于随机模型预测控制算法,对并联式混合动力汽车的转矩分配问题进行了研究。建立马尔科夫模型对需求功率进行预测,并将随机模型预测控制与动态规划相结合,提出了基于模型预测控制,并以消耗最小化为目标进行滚动优化的控制策略。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真模型,并进行和逻辑门限控制策略的对比仿真。结果表明,与逻辑门限值控制策略相比,采用所提出的的控制策略时车辆能量经济性得到明显提高,说明用马尔科夫模型预测功率需求的控制策略是可行的,且具有良好的实时性。