某纯电驱动重载车辆能耗预测模型

高精度能耗预测模型是准确预测车辆续驶里程的重要前提。针对载荷大幅度变化且非结构化道路运行的纯电驱动重载车辆,建立其组合能耗模型,该模型由能耗计算基本模型与长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络差值修正两部分组成。基于能量流动过程驱动电机和变速器效率建模,结合汽车行驶动力学建立能耗计算基本模型;采用LSTM神经网络来修正基本模型能耗预测结果与车辆典型工况功率测试值的差值,有效提高了大幅变载荷且低信噪比坡度环境下的车辆能耗预测精度,因此组合能耗模型具有参数简单和模型拟合不需解释能耗规律的优点。经试验测试分析,与VT-Micro能耗模型和径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络能耗模型相比,所提组合能耗模型的功率预测平均误差率分别降低了17.76%和3.35%,能够实现纯电驱动重载车辆复杂工况下能耗的准确实时预测。

增程式电动物流车队列的能量管理策略研究

以增程式电动物流车队列为研究对象,为提高整个队列的燃油经济性,从队列的协同自适应巡航控制和能量管理策略两方面进行研究。利用车对车通信和前车领航车跟随式通信拓扑结构,基于分布式模型预测控制,设计了以稳定性、舒适性和经济性为优化目标的协同自适应巡航控制器。将增程式电动物流车队列的能量管理策略描述为一个完全合作类型的多智能体强化学习问题,所有智能体共同探索在不同车辆状态下的最优控制动作,提出了基于多智能体强化学习的能量管理策略。仿真结果表明,所设计的生态协同自适应巡航控制策略能够有效地平衡车辆队列的稳定性和经济性。以动态规划为基准,与单智能体算法相比,基于多智能体深度确定性策略梯度算法的能量管理策略可以在显著提高学习速率的同时获得近似最优解。

融合LSTM与模糊控制的智能车辆横摆稳定性控制研究

运动控制作为智能驾驶车辆的核心研究领域之一,单独的纵向控制和横向控制已经无法满足多变的道路条件要求,所以需要在考虑车辆行驶稳定性的前提下设计综合的控制策略。为了提高智能车辆在复杂条件下的稳定性,提出了一种将LSTM网络与模糊控制相结合的智能车辆横摆稳定性控制策略。通过训练LSTM完成车辆参数之间的非线性映射关系,使状态预测输出尽可能接近实际值。为了保证控制系统的实时性,利用LSTM网络通过已知车辆状态对车辆下一时刻的状态进行预测,通过预测状态对车辆的稳定性进行估计。当车辆处于不稳定状态时,以质心滑移角和横摆角速度为优化约束,采用基于模糊规则的自适应控制策略将车辆的状态误差估计转化为控制变量。仿真实验验证了所提出的控制策略能够保证复杂工况下的路径跟踪精度,提高车辆的稳定性。

模糊逻辑在车辆稳定性控制系统中的应用

探讨了车辆在高速转向的极限运动工况下,利用施加于各车轮不同纵向力产生的辅助横摆力矩来提高车辆动力学稳定性的基本原理.推导了七自由度整车动力学模型,建立了车辆质心侧偏角观测器,并且考虑到车辆参数和运行工况的复杂多变,设计基于模糊控制逻辑的车辆稳定性控制策略,通过控制横摆角速度和质心侧偏角可使车辆对象输出跟踪理想参考模型的输出,用M atlab/S imulink建立车辆仿真模型,对所设计的控制算法进行了数字仿真,最后利用基于dSPACE的硬件在环仿真技术,对设计控制器的性能进行了实验验证.结果表明:所设计的模糊控制器能够显著改善车辆的操纵稳定性,特别是在低附着系数路面工况下.

电动式主动稳定杆能耗最优控制方法

为解决永磁直流无刷电机转矩脉动大造成的作动器能耗高的问题,研究一种新型三闭环控制算法,外环采用电机转角PI控制,中间环采用转速PI控制,内环采用定子电流最优控制.基于Simulink建立14自由度整车模型和电机式主动稳定杆及其控制系统的仿真模型,仿真结果表明,控制算法能有效改善车辆的侧倾稳定性及乘坐舒适性,同时电机输出特性得到改善,系统能耗降低.

基于主动制动的车辆稳定性系统最优控制策略

引入分层控制概念设计了横摆力矩控制和滑移率控制相结合的车辆稳定性控制系统。建立了侧偏角和横摆角速度具有最佳输出响应的车辆理想模型,采用前馈与反馈控制相结合跟踪理想模型的控制策略,基于最优控制理论设计横摆力矩控制器。通过设计理想滑移率分配模块确定下层滑移率控制器理想值,基于模糊控制理论设计滑移率控制器。在Matlab/Simulink平台上建立8自由度非线性车辆模型,分别在低附着和高附着路面条件下进行了仿真分析。结果表明:采用分层控制可以很好地实现车辆所需横摆力矩,有效地控制车辆质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想模型,瞬态及稳态响应良好,改善了车辆操纵稳定性。

基于有限状态机理论的ABS模糊控制仿真研究

在分析汽车防抱死制动系统传统控制方法以及汽车稳定性控制系统集成控制基础上,提出了基于滑移率的模糊控制方法。利用Matlab的模糊工具箱建立了模糊控制系统;搭建了基于Simulink的7自由度车辆模型、Dugoff轮胎模型和压力调节单元模型;基于有限状态机理论的控制输出模型,在此模型搭建的环境中完成了单一路面和对接路面仿真。仿真结果表明:基于Matlab/Simulink/Stateflow的ABS仿真系统能很好的模拟车辆制动过程;基于滑移率的模糊控制方法能将滑移率稳定控制在理想值,为车辆稳定性系统集成控制提供了必要接口;能有效地缩短制动距离,提高车辆的方向稳定性,对路面的突变具有很好的适应性。

汽车质心侧偏角观测器试验验证

提出了一种综合运动学和动力学模型估算车辆质心侧偏角的方法。引入非线性因子表征车辆的非线性状态程度,在此基础上提出了一种简化的非线性轮胎侧向力计算方法,考虑轮胎侧偏刚度补偿,基于单轨模型建立Kalman滤波器实时估计出车辆质心侧偏角。搭建基于轮速传感器、侧向加速度和横摆角速度组合传感器、方向盘转角传感器、MicroAutoBox和GPS系统的试验验证系统,在高附着路面条件下进行蛇形操纵和双移线操纵试验。试验结果表明:所设计的估计算法能在一定程度上反映车辆的实际状态,实时性和估计精度能满足稳定性控制系统的要求。

基于OBE的智能网联汽车技术课程项目引导式教学设计

智能网联汽车技术是面向车辆工程专业开设的专业方向课,文章基于OBE模式制定了该课程的教学目标和教学大纲,提出项目引导式专业课程教学方法,并详细设计了引导项目的具体内容和学时分配。采用模块化设计方法进行分组、分阶段学习,设计了基于Stateflow的车载总线仿真系统、基于MATLAB的车际通信仿真系统和智能网联车辆控制实践教学平台,促进学生通过项目引导式教学将理论与实践相结合,进而更好地实现教学大纲规定的教学目标和毕业要求。

汽车动力学稳定性控制系统开发平台研究

以硬件在环仿真和道路性能试验两个典型阶段为例,基于AUTOBOX组件设计了汽车动力学稳定性控制(VDSC)系统开发平台,以TMS320F2812为核心,针对系统功能需求采用模块化方法设计VDSC系统的控制单元,并依据VDSC系统的各个开发阶段的不同目标制定硬件配置方案。试验结果表明,基于所设计的开发平台能够很好地实现VDSC系统各开发阶段的不同目标。研究结果为VD-SC系统研究提供了一种开放可行的开发方法。

基于模糊规则的路面附着识别算法研究

为了提高双通道主动式稳定杆(ASB)系统对车辆横摆稳定的控制性能,基于车辆的侧向动力学特性,提出了1种新型路面附着系数识别算法。先通过模糊规则识别非线性因子,再由估算模型计算路面附着系数的初始估计值。通过滤波处理算法处理后得到最终估计值,并将其应用于双通道ASB系统中。利用MATLAB/Simulink对该算法进行了高、中、低附着路面以及对接路面的仿真分析。仿真结果表明,该算法能够有效地识别路面状况,双通道ASB系统根据当前的路面信息及时调整控制策略,提高了车辆的横摆稳定性。

基于EPB的汽车坡道起步自动控制技术

为降低汽车的坡道起步控制难度,提高控制效果,对基于EPB的汽车坡道起步自动控制技术展开研究.分析了汽车坡道起步过程中的受力变化及自动控制需求,并对基于EPB系统实现汽车坡道起步自动控制的可行性进行探讨.提出基于角度传感器的坡道阻力计算方法,设计了坡道起步过程中驱动力与驻车制动力的协调控制策略.编写了EPB系统的坡道起步控制软件,并在装备了EPB和自动变速器的实验车辆上对控制策略进行了验证,证明控制策略是可行的.

基于横摆角速度变门限值的车辆稳定性控制策略及实车场地试验

进行了基于横摆角速度变逻辑门限值的车辆稳定性控制策略研究,分析该策略的Matlab/Simulink仿真结果,开发了基于DSP的车辆稳定性控制器ECU,实现该控制策略。实车场地试验表明,基于该控制策略的控制器实用且有效,能够大大提高汽车在极限状态下曲线行驶的车辆稳定性。

电动车用电机式主动稳定杆多模式控制策略研究

电动车在行驶过程中,路面及车身等情况不断变化,为了兼顾车辆在不同行驶工况下的行驶平顺性及侧倾稳定性,针对电机式主动稳定杆系统提出了三种工作模式,控制器根据车身的状态信号选择合适的工作模式。基于MATLAB/Simulink,建立了14自由度整车模型和电机式主动稳定杆模型,在多种工况下进行了仿真分析。仿真结果表明:电机式主动稳定杆系统根据不同的外部条件或行驶工况选择合适的工作模式,能有效提高车辆的侧倾稳定性与行驶平顺性。

基于dSPACE的液压式主动稳定杆实验平台设计

为研究液压式主动稳定杆对汽车在高速转向时侧倾稳定性的影响,设计并实现了液压式主动稳定杆硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)仿真实验平台。以单/双轴通用稳定杆实验台架为基础,使用MC9S12DG128单片机为核心设计控制器,利用dSPACE实时仿真系统运行整车动力学模型,研究典型转向工况和不同类型路面激励情况下的液压式主动稳定杆对车辆侧倾稳定性的改善情况。实验结果表明,该实验平台能够很好地模拟实验环境,为主动稳定杆系统的开发提供了有力的支持。

气压式电子驻车制动电磁阀控制特性

为实现气压式驻车制动系统的自动控制,研究了驻车控制阀的充放气特性及控制方法。通过分析重型车驻车制动系统的结构及工作原理,设计了气压式电子驻车制动系统的总体方案。分析了弹簧制动缸的力学性能,对电磁阀的快速充放气特性进行了研究,并与传统手动阀做了比较。分析了脉冲宽度调制(Pulse width modulation,PWM)的控制方法,研究了驻车制动系统控制阀在PWM控制下占空比与充气速率的关系。实验结果证明电磁阀可按需求保压并且可通过改变PWM信号占空比调节电磁阀充气速率。

CAN时滞对汽车ABS模糊控制的影响

基于有限状态机(FSM)理论,在MATLAB/Simulink/Stateflow仿真环境下,建立了适合车辆底盘集成控制系统的CAN网络通信模型,分析了网络信息帧在最坏情况时的最大时滞。将该模型应用于7自由度车辆ABS控制模型,对比研究了控制器在3种典型单一路面和对接路面情况下,采用CAN网络通信时,信息的通信时滞及丢帧对ABS控制器控制车轮滑移率性能的影响,并记录了所有信息帧的通信时滞时间.仿真结果表明,在低附着系数路面上,通信时滞效应会加剧车轮滑移率控制的不稳定性,虽然存在丢帧现象,但控制器仍能够保证车辆制动的有效性.

考虑液压迟滞的汽车主动式稳定杆改进算法

为了实现车辆的主动侧倾控制,针对液压式主动稳定杆(active stabilizer bar,ASB)系统的液压迟滞,提出了一种改进的控制算法。算法先由模糊规则计算出权重系数,再对侧向加速度实测值与估计值进行动态加权处理,并将该加权值用于反侧倾力矩的计算。基于硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)仿真实验平台,在典型工况下进行了实验研究。实验结果表明:改进的控制算法能够补偿液压式ASB系统的液压迟滞,进一步改善了车辆的侧倾稳定性与行驶平顺性。

汽车电动式主动稳定杆系统优化控制研究

在汽车电动式主动稳定杆系统优化设计中,为了实现车辆的主动侧倾控制,针对现有单闭环侧倾控制系统抗干扰与适应性不佳的问题,提出了一种电动式主动稳定杆(Active Stabilizer Bar,ASB)系统的双闭环控制算法。外环控制器以车身侧倾角为控制目标,采用滑模控制算法计算车辆的反侧倾力矩;内环控制器以电机电流为控制目标,采用PI控制算法控制电机的输出转矩。利用MATLAB/Simulink建立了14自由度整车模型和电动式ASB模型,在典型工况下进行了仿真分析。仿真结果表明:改进双闭环控制算法能够改善系统的抗干扰与适应性,提高车辆的侧倾稳定性与行驶平顺性。

基于多主体机制的车辆主动后轮转向与ESP集成控制

建立了基于多主体机制的车辆主动后轮转向(ARS)+ESP集成控制系统,搭建了松耦合协调控制框架以处理相对独立的ARS和ESP之间的合作和竞争,从而提高车辆的操纵稳定性能.采用单片微机和嵌入式实时操作系统,开发了该集成控制系统的控制器原型;基于Matlab/Simulink/dSPACE,搭建ARS+ESP集成控制系统的ECU硬件在环仿真平台.用此平台进行仿真试验,研究基于多主体机制的集成控制算法在极限工况下的性能.结果表明,与单独的ARS或ESP控制相比,该集成控制系统能更好地实现车辆状态跟踪和稳定操纵.