基于动力学模型的车辆转向控制器不足与变结构控制方法的研究

本文从理论上分析了基于车辆二自由度转向动力学模型的转向控制器在低速时产生失稳的原因。为解决失稳问题,本文提出了相应的解决方法,建立了基于预瞄运动学的车辆转向控制模型,采用滑模变结构控制理论设计了车辆的转向控制器,使车辆转向控制具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

基于模糊解耦控制的车辆转向制动系统研究

车辆转向系统和制动系统之间存在着很强的速度耦合关系,造成两个系统之间的性能相互影响,使得车辆在转向制动这一工况成了汽车最危险的工况之一。本文结合实际车辆参数建立转向系统的二自由度模型和制动系统的单车轮模型,针对车辆转向制动工况设计了模糊解耦控制器,实现了车辆的转向与制动同时控制。经验证含有模糊解耦控制的车辆转向制动系统具有很好的动态控制效果,并且有很强的鲁棒性和自适应性。     

基于线控转向的智能驾驶车辆路径跟踪研究

针对搭载线控转向系统的智能驾驶车辆路径跟踪问题,基于汽车动力学仿真软件分析车辆转向特性,推导出横摆角速度对转向盘转角的稳态增益曲线,并获得了仿真稳态增益与理论稳态增益之间的修正系数,以此搭建单点预瞄模型和变角传动比线控转向系统模型.通过预瞄式横向运动控制与线控转向变角传动比控制相结合的方式,完成智能驾驶车辆路径跟踪控制...     

基于变权重系数的分布式驱动无人车轨迹跟踪

为了提高分布式无人车轨迹跟踪的精度，提出了基于自主与差动协调转向控制的轨迹跟踪方法。首先，在车辆三自由度模型基础上，基于模型预测控制（MPC）实时计算前轮转角以控制车辆进行自主转向轨迹跟踪。在此过程中，为了提高自主转向下车辆的轨迹跟踪精度与行驶的稳定性，考虑多种因素，利用经验公式及神经网络控制对MPC的预瞄步数和预瞄步长进行多参数调整，实现预瞄时间的自适应控制。其次，在恒转矩需求的情况下，以轨迹偏差为PID控制器的输入及左右轮毂电机转矩为输出进行差动转向控制，实现了差动转向下的轨迹跟踪控制。然后，通过设置权重系数的方法将自主与差动转向相结合。考虑到车辆横纵向动力学因素，采用模糊控制及经验公式对权重系数进行了调整，从而在提高车辆转向灵活性与轨迹跟踪效果的同时保证车辆行驶的稳定性。CarSim与Simulink联合仿真以及实车试验结果表明：与自主转向轨迹跟踪相比，采用变权重系数的协调控制可以在不同的工况下提高车辆的转向灵活性与轨迹跟踪的精度，轨迹跟踪偏差的均方根值改善率达到了11%。所提出的协调转向控制方法可为分布式驱动车辆转向灵活性的提高及轨迹跟踪精度的改善提供一种新的思路。     

车辆半主动悬架与助力转向集成控制的仿真研究

为协调车辆操纵稳定性和行驶平顺性,基于底盘系统动力学原理,建立了半主动悬架和电动助力转向的综合模型,对半主动悬架和电动助力转向系统进行集成控制.运用二次反馈法和PID策略分别对悬架的可调阻尼和转向系统的助力进行控制.仿真结果表明,在集成控制情况下,车辆的操纵稳定性和平顺性均优于悬架或转向单独控制的效果.     

基于变传动比的全轮线控转向车辆可拓H∞控制方法研究

为了解决传统固定转向传动比以及鲁棒H_∞控制方法无法很好地改善车辆稳定性的问题,提出全轮线控转向车辆的变传动比和可拓H_∞控制策略。首先,建立八自由度车辆动力学模型和轮胎模型。其次,以车辆方向盘转角和车速为输入信息,基于模糊控制方法设计全轮线控转向车辆的转向传动比,并计算出全轮线控转向车辆的前轮转角。然后,以横摆角速度偏差和偏差微分为特征值,基于可拓控制理论将车辆状态划分为3个区域：经典域、可拓域和非域;在经典域中,采用基于横摆角速度反馈的鲁棒H_∞控制方法,实时获取全轮线控转向车辆的后轮转角;在可拓域和非域中,结合可拓控制和H_∞控制策略,动态调整H_∞控制器的输出信号,在保证控制系统鲁棒性的前提下改善车辆的操纵稳定性。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台和自主研制的全轮线控转向特种消防救援车辆,通过正弦转向、单移线、阶跃转向、双移线等典型工况对所提控制方法进行验证,并以平均绝对误差和均方根误差为评价指标,与无控制和H_∞控制方法进行对比分析。仿真和试验测试结果表明：①变传动比控制方法不仅可以提高车辆低速时的转向灵敏度,也能改善车辆高速时的稳定性;②相比传统鲁棒H_∞控制,可拓H_∞控制策略提高了全轮线控转向车辆的操纵稳定性,改善了车辆全轮线控转向控制系统的鲁棒性。     

起-停车辆巡航系统的建模与仿真

将理论和试验数据相结合,建立了起-停车辆巡航跟随仿真系统混合模型,然后根据滑模控制和模糊控制的优点,设计了车间距离控制器;结合建立的车辆巡航跟随仿真系统模型,进行了前车在静止和运动2种情况下的仿真。仿真结果表明:建立的车辆巡航跟随仿真系统模型和控制器能比较真实地反映实际起-停车辆巡航跟随情况,该模型和控制器可以用于对起-停车辆巡航跟随情况的研究。     

辅助驾驶横向控制功能原理及其影响因素

文章从横向控制原理和车辆动力学域角度解析车辆运动过程,分别搭建转向和车辆系统数学模型,分析横向控制环节的影响因素,并搭建考虑转向摩擦、阻尼等特性的精准转向模型,集成为整车ADAMS模型,根据数学模型分析的影响因素进行DOE,在验证原理的科学性的同时,为横向控制工程提供理论指导。     

基于电压控制的混合动力履带车辆控制策略研究

结合车辆结构形式和DC—DC变换器控制方法,在功率跟踪控制策略基础上提出一种基于电压控制的混合动力履带车辆控制策略。并在Simulink/Stateflow环境下对提出的控制策略进行建模,将控制逻辑与整车驱动系统模型联合,得到以加速踏板、制动踏板和转向盘为输入,包含控制策略的混合动力履带车辆模型。在不同工况下进行仿真,仿真结果表明该控制策略可行并可使车辆具有良好的加速性能和转向性能。     

基于模型预测的横摆和侧向稳定性控制

针对无人驾驶车辆路径跟踪过程中横摆和侧向稳定性控制,提出一种转向和制动的模型预测控制方案。控制方法基于3自由度车辆模型,控制目标是通过制动和转向的联合来跟踪期望路径。该控制方案依赖于非线性预测控制方法的预测功能,搭建基于MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)的车辆主动转向和制动控制系统。通过Car Sim和Simulink联合仿真试验进行验证,证明所提出方法的有效性。     

汽车主动悬架与电动助力转向系统自适应模糊集成控制

建立了包含转向运动模型、俯仰运动模型和侧倾运动模型的汽车整车模型,在设计了电动助力转向系统PD控制的基础上,构建了基于自适应模糊控制的汽车主动悬架与电动助力转向系统集成控制器,当控制系统偏差变小或变大时,调整因子总能保证系统稳定,便于工程应用。计算结果表明,该自适应模糊集成控制策略,既保证了车辆操纵轻便性,又显著提高了整车操纵稳定性、安全性和行驶平顺性等整车综合性能。     

宝马主动转向技术概述

回顾了车辆转向系统的发展历程。指出,相比于线控转向,主动转向技术是今后发展的主要趋势。详细介绍了主动转向系统的结构和组成,以及核心部件双行星齿轮机构的工作原理及工作模式。叙述了该系统变传动比、稳定车辆等功能的实现原理,并指出通过与其他动力学控制系统一起实现底盘一体化集成控制将是主动转向技术未来的发展方向。     

线控转向系统转向盘力回馈控制模型的研究

根据轮胎和传统转向系的力学特性提出了利用车轮转角和车速计算得到转向盘回馈力的思路,并以此建立了线控转向系统转向盘回馈力控制模型,仿真和试验表明该模型能够满足路感要求。     

EPS与主动悬架系统自适应模糊集成控制的仿真与试验研究

在建立的汽车整车主动悬架和EPS动力学模型(包含转向运动、俯仰运动和侧倾运动等模型)的基础上,运用自适应模糊控制方法,利用车身姿态的变化动态地调节主动悬架控制器和EPS控制器的输出,实现了对EPS和主动悬架系统的集成控制。为了验证控制系统的可行性和有效性,分别进行了仿真和实车道路试验。结果表明,集成控制显著提高了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性,整车综合性能明显优于传统的悬架和转向系统。     

用于电子稳定程序的汽车模型和控制策略

电子稳定程序(ElectronicStabilityProgram)是行驶车辆的一种主动安全系统,它综合了制动防抱死系统,驱动力控制系统和横摆力矩控制系统,使行驶车辆的安全性得到很大的提高。本文首先建立用于电子稳定程序的汽车模型,包括车身模型、悬架模型、转向模型、轮胎模型、制动系统模型、发动机模型和传动系模型。然后建立了主动横摆控制的控制逻辑,通过加入制动防抱死系统和牵引力控制系统,构成了电子稳定程序的控制逻辑。最后对移线运动、紧急转向、制动转向、驱动转向4个典型的工况进行仿真,从而验证了电子稳定程序控制逻辑的正确性。     

汽车助力转向技术及其控制策略的研究

汽车转向系统发展至今,已经历了机械转向、液压助力转向、电控液压转向、电动助力转向、主动转向、后轮随动转向、线控转向和操纵手柄式转向等形式。本文对各种助力转向系统技术及控制策略进行研究,为转向系统的进一步研究提供理论基础。     

四轮转向汽车的控制策略

四轮转向汽车能有效地提高低速时的机动性和高速时的操纵稳定性，从心理上和体力上减轻驾驶员的负担。分析和总结了四轮转向汽车的控制策略及其控制目标，介绍了几种典型的前馈型与反馈型控制方案，指出了四轮转向系统控制所面临的困难，并展望了其发展方向。     

智能汽车自动紧急转向避撞的跟踪控制方法对比研究

为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明：与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。     

汽车主动悬架与电动助力转向系统多目标优化及集成控制

建立了整车主动悬架和电动助力转向系统动力学模型,构建线性控制的主动悬架和PD控制的电动助力转向系统集成控制器,应用遗传算法对集成控制系统的结构参数和控制参数进行多目标优化。结果表明,经过多目标优化后的集成控制系统,既可保证车辆操纵轻便性,又显著提高了整车操纵稳定性、安全性和行驶平顺性。     

Application of Elementary Neural Networks and Preview Sensors for Representing Driver Steering Control Behaviour

This paper demonstrates the use of elementary neural networks for modelling and representing driver steering behaviour in path regulation control tasks. Areas of application include uses by vehicle simulation experts who need to model and represent specific instances of driver steering control behaviour, potential on-board vehicle technologies aimed at representing and tracking driver steering control behaviour over time, and use by human factors specialists interested in representing or classifying specific families of driver steering behaviour. Example applications are shown for data obtained from a driver/vehicle numerical simulation, a basic driving simulator, and an experimental on-road test vehicle equipped with a camera and sensor processing system.