纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析EI北大核心CSCD

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

基于改进BP神经网络的智能车纵向控制方法

针对传统PI控制在车辆速度跟踪过程中参数固定且不易整定的问题,提出了一种基于改进BP神经网络的智能汽车纵向控制方法。分别构建驱/制动模式下的BP神经网络,针对BP神经网络初始参数选取困难及反向自学习存在梯度消失等问题,利用粒子群算法和批处理归一化方法对BP神经网络进行改进,最终实现PI控制参数的动态自整定。通过Carsim/Simulink联合仿真与实车测试对该方法进行了验证,结果表明：相比于传统PI控制,所提出的纵向控制方法在实现基于误差快速调整参数的同时提高了车辆纵向控制精度。     

考虑能量回收控制的新能源汽车串联式制动系统

由于当前汽车制动系统存在制动效果不佳、运行质量较差、无法将汽车的运动能量转化为热量等问题,使汽车续驶能力受到制约。为解决此类问题,引入能量回收控制原理,设计了一种新能源汽车串联式制动系统。制动系统采用了C/S硬件架构,在软件部分,通过确定汽车动力源总功率、结合串联式制动策略设计协调控制层,再基于能量回收控制设计汽车制动力分配模块。通过测试可知：在不同行驶工况下,本文系统车速制动优势明显,能够在短时间内实现快速制动车速的目标,进而提升了汽车的续航能力。     

汽车ABS弯道制动的阶梯控制

提出了汽车ABS弯道制动的阶梯控制模型,在不同附着性能的路面上对该控制模型进行分析验证并与其它滑移率控制方法进行比较,分析表明该控制模型显著改善了汽车ABS弯道制动的制动性能,提高了汽车弯道制动的稳定性和保证了制动效能。     

基于自适应模糊PI的汽车直接摆力矩控制研究

针对汽车直接横摆力矩控制,论文研究了基于自适应模糊PI的控制方法。设计了基于自适应模糊PI的附加横摆力矩决策控制器和基于规则分配的制动力分配器。横摆力矩决策控制器根据汽车横摆角速度期望值和车辆状态决策出所需的附加横摆力矩,通过规则制动力分配方法进行主动差动制动实现,并采用Matlab/Simulink与CarSim联合仿真对控制方法进行仿真试验验证。结果表明:基于自适应模糊PI的横摆力矩控制方法相对于未控制能够使汽车较好地跟踪期望,有效提高汽车操纵稳定性。     

基于模糊逻辑的无人驾驶车纵向多滑模控制

为实现车速跟踪期望值的控制目标,研究了含有参数和外部干扰等不确定性的无人驾驶车纵向运动控制问题.采用模糊多滑模控制策略设计基于油门与制动的无人驾驶车纵向运动控制算法.该算法利用模糊逻辑调节滑模增益系数,实现了对不确定性和外部干扰的估计和补偿,并利用Lyapunov稳定性分析方法证明了所得闭环系统的稳定性.最后构造油门控制与制动控制的切换策略以保证油门执行器与制动执行器之间的平滑过渡.分析结果表明:该控制算法可克服不确定性和干扰的影响,具有高精度和强鲁棒性.     

汽车ABS中的模糊神经网络模型参考自适应控制策略

针对汽车制动的特点以及汽车防抱死制动系统的性能要求,建立了汽车的数学模型,提出一种模糊神经网络的自适应控制方案,构建了基于模糊神经网络的控制器和辨识器的结构模型。通过对网络参数的离线训练得出其初值,在控制过程中对网络参数进行在线微调,实现对汽车制动过程的有效控制。仿真结果表明:在不同的路面,汽车均能保持在最佳滑移率附近进行制动,制动时间及距离比较理想,满足ABS的安全性能要求。     

汽车制动工况下纵向角振动的控制

本文应用键合图理论建立了五自由度汽车振动系统模型，以ＣＡ１０２６ＬＦ轻型货车为对象，通过仿真计算分析了悬架非线性弹性特性对纵向角振动的影响，提出了控制方案并研制出具有非线性一特性的扭杆悬架控制机构。实验结果表明，该机构可明显减小汽车制动工况下的纵向角振动。     

基于带切换增益模糊调节的滑模控制算法的车辆电液制动系统

针对汽车线控电液制动系统建立了单轮车辆模型,研制了一种新的状态观测器对车速进行估算,试验结果表明该方法正确实用.采用切换增益模糊调节的滑模控制算法对非线性时变的车辆实施基于最佳滑移率的制动控制,在Matlab/Simulink中的仿真结果和验证试验都表明在汽车线控制动系统应用该算法是可行、有效的,在该算法的控制下汽车可获得比一般滑模控制更好的制动性能.     

Knorr制动系统公司展示新一代EBS挂车制动系统

自第一代电子控制防抱制动系统(ABS)用于重型汽车以来已20多年过去了,电子控制制动系统(EBS)问世也过去了5年多时间。但是,大多数汽车经营业主只是目睹电子制动一些优点(例如改善摩擦衬块的耐磨性能和更快的制动反应速度),对其采用却速度缓慢。毕竟没有几个汽车经营商打算更换自己的     

面向高级自动驾驶的线控制动系统及压力控制算法研究

本文中提出一种满足高级自动驾驶汽车功能需求的线控制动系统,包括两种工作模式:常规制动和冗余制动.无论哪种工作模式,该系统都能将制动踏板和制动压力解耦,并实现主动线控制动功能.针对占绝大部分工作区间的常规制动,采用了一种变等效活塞截面积控制方法,在保证压力控制精度的同时降低液压缸电机的性能要求,并延长其使用寿命.同时为了...     

基于Matlab的ABS不同控制方式的仿真

汽车防抱制动系统（ABS）能实时控制车辆产生最佳的制动力矩,避免产生过大的车轮滑移,从而保持汽车的操纵性和稳定性。文中分别采用PID控制、逻辑开关控制两种方法对单轮汽车模型进行了模拟仿真。然后与没有ABS的情况进行对比,通过对仿真图形曲线的分析,得出ABS的防抱死效果明显。     

基于道路行驶工况辨识的重型载货汽车排气制动系统主动控制研究

针对长下坡路段行驶的重型载货汽车因驾驶人路况不熟悉而行车制动系统使用不当引发制动器热衰退风险的问题，本文提出了基于道路行驶工况辨识的重型载货汽车排气制动系统主动控制策略。考虑到山区路段道路纵向坡度信息难准确获取，且制动踏板动作特征与其他路段存在显著的差异，文中选取时间窗内制动踏板平均开度、持续作用时间和制动踏板作用时间比例分别建立了下坡路段行驶制动工况和其他路面制动工况，利用制动踏板动作与开启排气制动系统的因果关系建立了具有连续时间序列特性隐马尔可夫模型。考虑到时间窗长度对控制效果的影响，文中建立时间窗长度为30、60、90和120 s的4种模型，利用京昆高速雅安-西昌段K25-K174左线和右线试验数据进行离线训练和在线辨识验证。道路试验和仿真结果表明：文中提出的控制策略能够准确辨识车辆行驶工况，能够实现排气制动系统主动控制，降低了对驾驶人的高度依赖，从而提高了重型载货汽车下坡路段行驶安全性。     

汽车制动防抱死系统的控制技术

本语言介绍汽车制动防抱死系统（ＡＢＳ）的基本原理，主要装置和制动压力调节阀的三态实现及相互转换过程。介绍采用脉宽调制技术的ＡＢＳ系统的基本布置及信号控制过程。     

基于Matlab的ABS不同控制方式的仿真

汽车防抱制动系统(ABS)能实时控制车辆产生最佳的制动力矩,避免产生过大的车轮滑移,从而保持汽车的操纵性和稳定性.文中分别采用PID控制、逻辑开关控制两种方法对单轮汽车模型进行了模拟仿真.然后与没有ABS的情况进行对比,通过对仿真图形曲线的分析,得出ABS的防抱死效果明显.     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

基于模糊PID控制的汽车防抱制动系统控制算法研究

提出一种基于模糊PID控制的防抱制动系统控制方式。针对简化的汽车纵向双轮模型,设计了模糊PID控制器,讨论了模糊 PID控制切换参数的选取,并具体介绍了模糊控制器的设计。仿真对比试验验证了模糊PID控制性能优于单一的PID控制和模糊控制。     

制动器台架试验系统中的双闭环模糊PI控制

汽车制动器台架试验系统是一个电气液的强非线性、时变和滞后的复杂系统,恒力矩制动是汽车制动器台架试验的重要内容,采用传统的单闭环控制无法满足要求.文中在建立系统非线性数学模型的基础上,主缸驱动力内环采用常规PI控制器,力矩外环采用模糊PI控制器,实现了制动力矩的快速和高精度伺服控制.Matlab仿真结果表明,该控制方案具有良好的动态性能和稳态精度.     

广州本田雅阁轿车发动机支架控制装置

广州本田雅阁轿车在行驶过程中,发动机通过前、后侧支架和与其固连在一起的自动变速器支架以四点式支撑在车身上。为了减少发动机传给车身的振动,减少汽车在不平道路上行驶时因车身的弹性变形对发动机产生的应力,同时为了防止汽车在加速和制动时,发动机由于弹性元件的变形而产生纵向位移,该车发动机的安装支架采用了电子控制装置。该装置主要由发动机支架控制电磁阀、动力系统控制模块(PCM)和后支架等组成。     

防抱死制动系统的控制通道数对其控制效果的影响

讨论了防抱死制动系统可能的控制通道及基对汽车的制动方向稳定性，转向操纵能力和制动距离的影响，分析了控制通道与汽车制动系统和传动系统的适应性。