四轮毂电机电动车对开路面制动能量回收策略研究

以对开路面下四轮毂电机电动汽车制动能量回收控制策略为研究对象,以提高对开路面下的制动能量回收效率和制动能量回收时的制动稳定性为目标,考虑制动强度对制动能量回收效率的影响及对开路面对制动稳定性的影响,提出了当两前轮轮毂电机制动力大于制动需求时,仅由两前轮轮毂电机提供制动力,反之,由4个轮毂电机共同提供制动力,对开路面下制动时,依据两侧路面附着系数分配左、右轮制动力的控制策略;基于Matlab/Simulink搭建了制动能量回收控制模型,基于FTP-75工况及对开路面工况,分别对制动能量回收有效性及制动稳定性进行验证,仿真结果表明:一次FTP-75工况下,采用所提的控制策略能够回收0.132 kW·h的能量,相对于2个轮毂电机、4个轮毂电机按固定比例提供制动力的控制策略分别提高23.3%、7.3%;在对开路面制动时能够缩小两侧车轮地面制动力的差值,减小车辆横摆力矩,有效提高汽车制动稳定性。

基于电子隧道效应的纳米梁非线性振动控制

以Euler-Bornoulli梁为振动模型,提出了基于电子隧道效应的纳米梁非线性振动控制方法。隧道效应电流具有高灵敏性、高精确性的特点,可用于检测纳米梁的振动信号。应用位移和速度电压反馈控制器,考虑时滞反馈影响,建立基于隧道效应的纳米梁时滞非线性振动控制方程,应用多尺度方法得到纳米梁主共振的幅频响应方程。研究了直流和交流激励电压、控制增益和时滞等参数与纳米梁振动非线性之间的关系,分析了减弱系统非线性、增强系统稳定性的影响因素。研究结果表明,通过选择合适的控制增益和时滞,适当减小直流和交流激励电压幅值可以降低振动的非线性,提高系统的稳定性。

基于多目标遗传算法的主动悬架滑模控制器设计

为提高车辆的乘坐舒适性和行驶稳定性,针对主动悬架的车身垂直加速度、悬架动行程和轮胎动载荷性能冲突,以及考虑参数不确定与外界干扰带来的鲁棒性问题,本文拟采用滑模控制方法对汽车非线性主动悬架进行主动减振控制研究,并结合多目标遗传算法对滑模控制器进行多目标参数优化.首先,根据1/4车辆主动悬架系统模型利用Lyapunov稳定性理论进行滑模控制器设计;其次,基于滑模控制到达条件和滑模面的稳定条件,结合Hurwitz稳定判据选择合适的滑模面参数;然后,为改进滑模控制方法中按经验选取参数时的不足,采用多目标遗传算法对滑模控制器参数进行多目标优化;最后,进行数值仿真模拟.仿真结果表明,采用多目标遗传算法对滑模控制器进行参数优化后显著地改善了汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,对汽车非线性主动悬架的减振控制起到了一定的推动作用.

车辆-座椅主动悬架滑模控制器设计与优化

为提高车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性,建立三自由度1/4车辆-座椅主动悬架系统模型,结合滑模变结构控制理论,提出一种车辆主动悬架和主动座椅悬架的滑模集成控制策略。基于滑模面到达条件,利用Lyapunov稳定性理论对滑模控制器稳定性进行验证。以座椅悬架动挠度和控制器控制力输出为约束,建立以座椅质心垂直加速度、车辆悬架动行程和轮胎动位移为控制目标的多目标优化问题,利用粒子群算法对滑模控制器参数进行多目标优化,并在MATLAB环境下建立仿真程序进行数值仿真。仿真结果表明:与优化前的悬架系统和被动悬架相比,优化后悬架系统的座椅质心垂直加速度、车辆悬架动行程和轮胎动位移目标均有一定程度的减小,车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性得到了较好的改善。

基于参考模型的主动悬架反演控制设计

为减小车身垂直加速度以及轮胎变形量,从而提高车辆的乘坐舒适性和行驶稳定性,采用一种基于参考模型的反演控制设计方法,对汽车悬架进行主动减振控制研究。建立了1/4车辆二自由度主动悬架试验台架的动力学模型,并基于天棚-地棚阻尼控制方法建立了一种理想的被动控制悬架系统模型,将其作为后续反演控制设计的参考模型;将路面激励下理想的被动控制悬架系统的输出作为参考信号,基于李雅普诺夫理论设计一种模型参考反演控制算法,并将其应用于实际悬架系统的主动减振控制,以此实现对理想被动悬架系统减振性能的逼近;选取一种典型的路面激励形式,对所提出的主动减振控制方法进行仿真研究。仿真结果表明,基于参考模型的反演控制策略能有效抑制车身垂直运动,减小车身垂直加速度,同时在一定程度上减小了轮胎变形量,改善了汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性。

Multi-Objective Optimal Feedback Controls for Under-Actuated Dynamical System

This paper presents a study of optimal control design for a single-inverted pendulum(SIP)system with the multi-objective particle swarm optimization(MOPSO)algorithm.The proportional derivative(PD)control algorithm is utilized to control the system.Since the SIP system is nonlinear and the output(the pendulum angle)cannot be directly controlled(it is under-actuated),the PD control gains are not tuned with classical approaches.In this work,the MOPSO method is used to obtain the best PD gains.The use of multi-objective optimization algorithm allows the control design of the system without the need of linearization,which is not provided by using classical methods.The multi-objective optimal control design of the nonlinear system involves four design parameters(PD gains)and six objective functions(time-domain performance indices).The HausdorfF distances of consecutive Pareto sets,obtained in the MOPSO iterations,are computed to check the convergence of the MOPSO algorithm.The MOPSO algorithm finds the Pareto set and the Pareto front efficiently.Numerical simulations and experiments of the rotary inverted pendulum system are done to verify this design technique.Numerical and experimental results show that the multi-objective optimal controls offer a wide range of choices including the ones that have comparable performances to the linear quadratic regulator(LQR)control.