基于分布式驱动汽车的分层式控制系统设计

目前汽车之所以没有广泛采用轮毂电机驱动车轮,其一是考虑成本,其二是轮毂电机的搭载大大增加了簧下质量,对车辆行驶过程中的操纵稳定性有较大影响。以分布式驱动汽车为研究对象,设计分层式控制系统:上层控制器对车辆总横向运动进行解耦控制,其中纵向采用PID控制跟踪纵向车速,横向设计滑模控制器计算所需方向盘转角;中间层采用模糊控制计算维持车辆行驶稳定性所需附加横摆力矩;底层以轮胎附着利用率为优化目标对力矩进行最优分配。对比仿真试验表明:分层式控制系统可有效降低车辆行驶过程中的横摆角速度16%~48%,质心侧偏角62%~67%,抑制了实际值与理想值之间的偏差,提高了车辆在行驶过程中的安全性和舒适性。

基于分层式控制的混合动力汽车生态驾驶研究

智能交通系统技术的发展为进一步提高车辆驾驶性能带来了新的机遇。插电式混合动力汽车的生态驾驶涉及到3个问题,分别为如何利用动态交通信息对纵向行驶速度进行规划,动力电池SOC全局最优快速规划,以及动力系统实时能量管理。为此,本文中设计了一种结合通精度模型的兼顾计算效率与求解精度的分层式控制策略。上层控制融合了动态交通信号灯信息,通过对车辆行驶速度优化提高了驾驶舒适性,中层则通过对动力系统模型拟合近似,利用凸优化算法实现了SOC快速全局最优规划,为消除拟合模型产生的误差,下层则基于原始非线性模型,通过反馈控制,构建了一种自适应等效燃油消耗最小值策略(A-ECMS)。结果表明,车辆的驾驶舒适性相比于没有速度优化的策略提升了75.92%,且燃油经济性相比于两种常用的基于线性规划的策略分别提升了7.39%与10.91%。

基于软件定义网络的分层式控制器负载均衡机制

针对软件定义网络(SDN)多控制器负载均衡过程中控制器之间通信开销大以及控制器吞吐量低等问题,提出一种分层式控制器负载均衡机制。基于分层式架构,通过超级控制器与域控制器协作完成负载均衡,并采用预定义负载阈值以减少域控制器与超级控制器之间的消息交换开销;同时,该机制可以有效选择出过载最重的域控制器,并从该过载域控制器所控制的交换机中选取多个符合迁移标准的交换机,将其同时分别迁移到多个综合性能高的域控制器上,从而解决多控制器间负载不均衡问题。实验结果表明,与层次式SDN控制器协同负载均衡方案(COLBAS)以及用于控制器负载均衡的动态和自适应算法(DALB)相比,所提机制系统的消息数量降低了约79个百分点,且该系统的吞吐量分别比DALB、COLBAS分别提高了约8.57%、52.01%。所提机制能够有效降低通信开销,并提高系统吞吐量,有更好的负载均衡效果。

面向全矢量线控车辆极限运动的分层式协同控制

装配四轮分布式驱动-转向(4WID-4WIS)底盘的全矢量线控车辆具备多可控自由度、高速稳定性强的特点,是极限工况稳定裕度和安全性较高的理想车型。为了解决全矢量线控车辆在极限工况下纵横向控制冲突危害行车安全的问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)的分层式车辆纵向和横向运动协同控制方法。建立基于单轨模型的期望运动状态识别方法,设计模型预测控制器转换动力学目标,采用泰勒展开和前向欧拉方法对预测模型进行线性离散化处理;设计基于负荷率的轮胎力优化分配方法,利用反正切轮胎逆模型求解控制执行量。仿真结果表明,协同控制方法能显著提高车辆在不同路面下的极限运动稳定性,更精准地跟踪期望运动状态,扩大稳定裕度,保障行车安全。

汽车底盘系统分层式协调控制策略

汽车底盘系统的性能直接关系到汽车的行驶安全性、乘坐舒适性和操控稳定性。为了进一步提升底盘系统的综合性能,本文专注于汽车底盘系统,探讨了分层式协调控制策略。通过详细分析底盘系统中各子系统的功能特性及它们之间的动态关系,构建了一个创新的分层式协调控制模型。经过一系列实验验证,该控制策略能有效提升底盘系统的整体性能,为驾驶者提供更加安全、舒适和稳定的驾驶体验。

汽车底盘系统分层式协调控制

随着我国汽车底盘综合控制系统的快速发展,对其进行综合控制的研究已成为当务之急。为了让汽车底盘系统分层式协同控制设计更加合理,从而提升汽车底盘系统的控制能力,本文将着重对底盘各系统之间的关系进行了讨论,之后对汽车底盘系统分层式协同控制展开了较为详尽的论述,以期为汽车底盘系统的设计提供重要参考。

分布式驱动电动汽车附着稳定性控制

通过分析车轮垂向载荷转移对轮胎附着裕度的影响机理,制定一种直接横摆力矩控制策略以充分发挥车辆极限附着行驶能力。采用分层式控制结构,上层为附加横摆力矩决策层,运用模型预测控制算法求解所需的附加横摆力矩;下层为四轮转矩优化分配层,将上层求得的附加横摆力矩优化分配给各轮,以修正车身姿态。通过Matlab/Simulink与CarSim联合仿真测试和基于dSPACE LabBox驾驶模拟器台架的硬件在环实验,验证转矩分配方案的合理性与控制策略的有效性。实验结果表明:该策略有效改善了各轮附着利用情况,提高了车辆极限行驶能力与附着稳定性。

弯道下车辆自动紧急制动系统分层控制研究

针对汽车弯道紧急制动避撞问题,提出了一种双层控制方法。上层控制器设计了弯道紧急制动策略,基于两车实际相对距离计算出增强型剩余碰撞时间模型,利用该模型确定制动阈值以及制动减速度;下层控制器为车辆逆动力学模型和车辆验证模型,通过PID控制器调节来提高验证模型的准确性,并基于模糊控制理论设计了横向稳定控制器;最后参照中国新车评价协会测试办法进行仿真验证,研究表明:自车在55 km/h时,制动结束后两车相对距离在1.5 m左右,带有稳定性控制车辆的质心侧偏角始终处于安全范围内,该策略能够实现弯道下车辆紧急制动。

信息物理融合的主动配电网分层交易式能量管理

为了全面应对传统能量管理系统面临的挑战,提出了信息物理融合的主动配电网的分层交易式能量管理方法。首先,将信息物理系统思想与交易式能源机制结合起来,采用模块化建模方法,提出了一种信息物理融合的交易式能源系统模型,模型中物理系统、信息系统和本地市场紧密耦合且具有一致结构。然后,提出和定义了一组代理间的交互协议,实现了分层交易式控制方法。该方法适应于复杂主动配电网,保障了各类分布式能源和不同运营商的标准化接入,实现了全局能量优化和分层分区的电能供需平衡。最后,通过仿真验证了该方法在能量优化、阻塞管理、虚拟电厂功能、配电网重构方面的效果。

基于H桥级联的链式STATCOM仿真研究

本文研究了基于H桥级联的链式的静止同步补偿器(STATCOM),分析了其主电路拓扑、工作原理、调制技术和控制策略。在STATCOM数学模型的基础上分析了功率解耦控制算法;根据能量守恒原理,分析了导致直流侧电容电压不平衡的因素,引入了分层式直流侧电容电压控制算法。最后在MATLAB软件中对控制算法进行了仿真,仿真结果验证了控制策略的可行性。

基于分层思想的MMC实验平台设计

模块化多电平换流器(MMC)由于其易扩展、易实现冗余控制及输出谐波含量低等优点,已成为近年来的研究热点。MMC具有大量子模块,从而带来一系列难点:多个控制器之间如何协调运行及高速可靠地通讯。设计了一种分层式控制系统,此系统能减少光纤通道数并且能高速可靠地进行数据通信。基于该分层思想搭建了三相MMC实验平台,实验验证了方案的可行性。

基于STM32F207主控芯片的棉袜机控制系统

针对国内棉袜机控制系统存在稳定性、实时性不高导致袜品有脱边、松散等现象,课题组设计了一种基于STM32F207主控芯片的控制系统。基于棉袜机结构和工艺的研究,通过对袜机关键工艺尤其是各步段走针轨迹的分析,提出了总体分层式控制结构;设计了基于STM32F207主控芯片的主控板硬件系统;设计了基于飞思卡尔KE06芯片的选针器、气阀和电机板控制系统;设计了基于CAN总线协议的主控与驱动板之间的数据传输形式;依据外接编码器脉冲计数获得当前针数和针位信号,设计了零位检测电路;结合RUMI WELLKNIT的AOTU RSD机型的棉袜机,进行了功能测试。研究结果表明:设计出的控制系统可精准控制执行器,各执行器配合良好,针位位置捕获准确,实时性高;编织的袜品花型图案连接完好,袜品没有脱边和松散等现象。

基于智能网联汽车的自适应巡航系统动力学模型研究

自适应巡航系统的研究分为直接控制研究和分层控制研究,自适应巡航系统需同时兼顾汽车动力性、经济性及安全性等多个性能指标,分层控制由于具有功能集中及控制方法明确的优点,大多采用分层控制;研究自适应巡航系统的工作过程,首先应建立精确的整车数学模型,本文采用分层控制,上层控制得到车辆期望加速度,下层控制依据上层控制目标参数,决策出期望节气门开度和期望制动力值;同时采用Simlink建模仿真的方法,验证搭建的整车数学模型较接近实车动力学模型。

模块化多电平换流器试验平台设计

为了解决模块化多电平换流器(MMC)大量子模块、多个控制器之间协调运行和高速可靠通信的问题,设计了一种分层式控制系统。系统能减少光纤通道数,并能高速可靠地进行数据通信。基于分层思想搭建了三相MMC试验平台,试验验证了方案的可行性。

车—路协同下智能车辆高级紧急制动策略研究

针对智能车辆高级紧急制动系统仅仅依靠车载感知设备存在的视觉盲区,尤其是超视距区域,带来的车辆安全问题,基于V2X通信和车联网技术,提出一种车-路协同下智能车辆高级紧急制动方法。首先,利用智能路测感知设备识别视觉盲区或超视距区域车辆,通过车路协同系统,实现道路行驶车辆通信;其次,设计分层式最优控制系统实现最优制动力的分配,采用非奇异快速终端滑模控制方法建立高精度执行控制系统,实现车辆制动力跟踪执行;最后,基于MATLAB/Simulink平台,对提出的控制系统进行仿真分析。仿真结果表明所提出的控制系统可以良好的预测车辆紧急状态,跟踪上层控制所需的目标控制力,从而实现对车辆进行安全控制。

A QUADRATIC OBJECTIVE PENALTY FUNCTION FOR BILEVEL PROGRAMMING

The bilevel programming is applied to solve hierarchical intelligence control problems in such fields as industry, agriculture, transportation, military, and so on. This paper presents a quadratic objective penalty function with two penalty parameters for inequality constrained bilevel programming. Under some conditions, the optimal solution to the bilevel programming defined by the quadratic objective penalty function is proved to be an optimal solution to the original bilevel programming. Moreover, based on the quadratic objective penalty function, an algorithm is developed to l^nd an optimal solution to the original bilevel programming, and its convergence proved under some conditions. Furthermore, under the assumption of convexity at function without lower level problems is defined and lower level problems, a quadratic objective penalty is proved equal to the original bilevel programming.