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《汽车工程》2021,43(9)
为了提高多轮分布式电驱动车辆在复杂机动环境下的转向能力,设计了一种基于直接横摆力矩控制的双重转向系统。该控制系统采用分层结构,上层为横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。在控制系统上层,基于无迹卡尔曼滤波和递归最小二乘结合算法进行路面辨识;根据车辆状态信息和路面条件自适应调节滑移转向比,由车辆动力学模型和滑移转向比确定双重转向参考模型;针对滑模面附近非连续特性造成的控制信号抖动现象,将滑模控制算法进行改进,设计了滑模条件积分控制器,使车辆实际横摆角速度追踪双重转向参考模型计算出期望横摆角速度。系统下层在保证车辆总驱动力的前提下,基于控制分配规则将上层广义目标控制力需求分配至各执行器。最后,利用硬件在环实时仿真平台进行控制策略验证。结果表明,分层控制系统较好地实现了路面识别功能和车辆双重转向功能,针对不同路面工况对车辆进行了有效地行驶控制,减小了车辆在狭小弯曲地区的转弯半径,抑制了车辆状态参数及电机转矩的颤振和抖动,改善了车辆小半径行驶的转向机动性和高速行驶稳定性。 相似文献
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针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。 相似文献
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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。 相似文献