智能电动汽车的线控制动新技术应用与发展

随着制动控制技术的发展,制动系统线控化成为了该领域的关键技术路线。在智能电动汽车建立的新电子电气架构下,线控制动系统可以实现更多的新技术功能。线控制动系统将会是智能电动汽车线控底盘的技术核心,以及汽车行业新的研究热点。文章概述了汽车制动系统的发展;对两种典型的线控制动系统的结构特点、工作原理、系统性能进行了分析;结合智能电动汽车对线控制动系统的技术要求,介绍了几种线控制动系统新技术的特点与应用;最后展望了线控制动系统的技术研究趋势,为未来线控制动系统的发展方向提供参考。

物质性视角下的媒介使用差异:智能电动汽车的使用研究

智能电动汽车已经成为当前世界各国汽车发展的主流趋势和社会现实,是智能媒介发展的下一个前沿。作为智能媒介的智能电动汽车,是交通媒介与传播媒介的融合,也是人的具身性与车的物质性在空间上的耦合。研究采取访谈和深度观察的方式,对智能电动汽车车主进行深度访谈和使用情景观察,从媒介物质性角度考察使用智能电动汽车的各种因素。研究发现,智能电动汽车在媒介物质性方面发生了深刻的变革,涉及驾驶者的身体、媒介与空间、媒介与话语以及媒介基础设施。更在物质性基础上建构用户的社会身份与社会交往,形成从物质属性到社会属性的鲜明使用差异。

融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性模型预测控制研究

提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法。建立车辆预瞄模型,通过汽车在环境感知时的前视行为,引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素。基于在前视信息指导下的车辆位姿变化,根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速,建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法。同时,采用模型预测控制(MPC)设计稳定性反馈控制律,根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间,消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响。研究结果表明,本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小,且跟踪精度更高。仿真试验中,相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3%、28.9%和10.0%,横摆角速度峰值分别减小了18.0%、6.7%和2.0%,双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2%、8.7%和8.0%,横摆角速度峰值分别减小了16.9%、12.9%和8.6%;相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,在蛇行工况1下,质心侧偏角峰值分别减小了49.8%与34.8%,横摆角速度峰值分别减小了21.8%与12.7%;在蛇行工况2下,质心侧偏角峰值分别减小了36.6%和18.6%,横摆角速度峰值分别减小了17.7%和12.4%。

《汽车技术》“智能电动汽车全域安全”专刊征稿通知

在“新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)”背景下,智能电动汽车已然成为汽车工业的发展趋势。智能电动车不但可以为用户提供更加便利和优质的出行体验,还可为社会带来节能减排、交通拥堵缓解、道路安全提升等多重效益。然而,智能电动汽车的发展正面临着众多安全挑战,除传统的主被动安全外,还有诸如车辆起火及电池热失控、信息泄露及网络攻击、功能失效等新的安全问题。因此,迫切需要从更广维度来重新定义智能电动汽车安全,即全域安全。

《汽车技术》“智能电动汽车全域安全”专刊征稿通知

在“新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)”背景下,智能电动汽车已然成为汽车工业的发展趋势。智能电动车不但可以为用户提供更加便利和优质的出行体验,还可为社会带来节能减排、交通拥堵缓解、道路安全提升等多重效益。然而,智能电动汽车的发展正面临着众多安全挑战,除传统的主被动安全外,还有诸如车辆起火及电池热失控、信息泄露及网络攻击、功能失效等新的安全问题。因此,迫切需要从更广维度来重新定义智能电动汽车安全,即全域安全。智能电动汽车全域安全包括:智能生命安全域、能源动力安全域及网络信息安全域。全域安全问题的解决程度,将成为衡量智能电动汽车发展水平的关键因素。

《汽车技术》“智能电动汽车全域安全”专刊征稿通知

在“新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)”背景下,智能电动汽车已然成为汽车工业的发展趋势。智能电动车不但可以为用户提供更加便利和优质的出行体验,还可为社会带来节能减排、交通拥堵缓解、道路安全提升等多重效益。然而,智能电动汽车的发展正面临着众多安全挑战,除传统的主被动安全外,还有诸如车辆起火及电池热失控、信息泄露及网络攻击、功能失效等新的安全问题。

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信号交叉口智能电动汽车转弯车速引导策略

为实现智能电动汽车在信号交叉口节能、高效地转弯通行,基于目标引导车速相关联的电动车能耗模型,提出信号交叉口智能电动汽车转弯车速引导策略。针对需要加/减速引导通行的场景,借助车联网系统获取前方车辆和对向来车的运动信息及信号灯状态信息,结合自车运动信息综合分析确定出可使车辆不停车通过交叉口的速度引导范围,进而通过建立综合考虑车辆能耗和通行时间的多目标优化函数,运用NSGA-II算法在引导范围内寻求最优引导车速。以典型交叉口左转通行为例开展Matlab仿真实验,结果表明,采用加速引导策略时车辆能耗降低6.59%,通行时间减少71.11%;采用减速引导策略最高可使能耗降低6.07%,通行时间减少23.01%。实车实验结果表明,采用加速引导策略最高可降低能耗5.32%,通行时间减少68.12%;减速引导策略最高可使能耗降低5.14%,通行时间减少17.72%。

《汽车技术》“智能电动汽车全域安全”专刊征稿通知

在“新四化(电动化、网联化、智能化、共享化)”背景下,智能电动汽车已然成为汽车工业的发展趋势。智能电动车不但可以为用户提供更加便利和优质的出行体验,还可为社会带来节能减排、交通拥堵缓解、道路安全提升等多重效益。然而,智能电动汽车的发展正面临着众多安全挑战,除传统的主被动安全外,还有诸如车辆起火及电池热失控、信息泄露及网络攻击、功能失效等新的安全问题。因此,迫切需要从更广维度来重新定义智能电动汽车安全,即全域安全。

《汽车技术》“智能电动汽车全域安全”专刊征稿通知

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智能电动汽车信息感知技术研究进展

智能电动汽车是一类特殊的移动智能机器人,能够改变人类生活品质、时空价值和文化融合。主要介绍了智能电动汽车发展的历程和国内外相关研究的发展水平和核心技术;重点讨论了智能电动汽车车-路感知、智能充电桩和电池管理系统等智能电动汽车主要研究热点,分析了传感技术、数据融合算法、控制算法和通信技术等智能汽车关键核心技术的研发现状。随着大数据、云计算等新型智能传感技术的发展,未来的智能感知将彻底改变传统机器视觉技术在底层特征上的模式识别。在智能电动汽车产业化过程中也需解决人性、安全性、可靠性以及法律和道德等问题。总之,智能电动汽车技术的迅猛发展将改变人类的时空观念,也必将对交通运输业产生深远且革命性的影响。

智能电动汽车充放电技术分析与仿真研究

随着智能电网概念的提出，电动汽车不再只是传统的电力消费体。而且可以将多余电能回馈给电网或用户。基于这一思想。提出了一种基于智能电动汽车的双向电力变换器设计，通过一套主电路拓扑结合相应的控制，实现了电动汽车的充电、并网（VehicletoGrid，V2G）以及作为不问断电源供给关键负载（VehicletoHome，V2H）的需要。在控制策略中，用比例谐振（PR）控制器取代传统的PI控制器。实现了交流量瞬态反馈的无静差输出，具有很好的瞬态和稳态性能。最后通过Matlab／Simulink进行了仿真测试，仿真结果表明，提出的设计方案能够很好地实现电动汽车与电网的双向供电，达到了预期效果。

基于卫星导航/惯性单元松耦合的低速智能电动汽车航向角估计

低速智能电动汽车近年来发展迅速,组合定位技术是其关键技术,航向角估计是组合定位技术中重要组成部分。基于低速智能电动汽车,提出了GNSS(global navigation satellite system)/IMU(inertial measurement unit)组合的航向角估计方法。介绍了GNSS/IMU松耦合条件下的航向角估计方法,提出基于IMU的航向角积分方法,推导了松耦合条件下误差动态与测量模型。针对GNSS信号质量时变问题,使用残差自适应卡尔曼滤波算法对航向角误差进行估计。针对GNSS信号质量设计了航向角误差反馈修正策略。通过在不同GNSS信号条件下进行的多组实车试验,验证了所提出的航向角估计算法的有效性。

智能电动汽车转向避撞轨迹跟踪控制

为了实现智能电动汽车对于转向避撞轨迹的跟踪控制能力,文章提出采用线性时变模型预测控制作为轨迹跟踪控制方法。文中首先建立了小角度假定下的车辆动力学模型,然后设计预测模型、优化求解的目标函数及动力学约束限制条件,最后通过在高速和低速两种行驶工况下的仿真试验,证明提出的转向避撞轨迹跟踪控制方法是有效的。

智能电动汽车自适应巡航与再生制动多目标协同控制

为提升智能电动汽车安全性、舒适性和经济性等多种性能,本文中提出一种智能电动汽车自适应巡航与再生制动协同控制的方法。首先,建立了可描述智能电动汽车纵向行驶动力学行为特征的非线性耦合模型,该模型由整车模型、动力电池、电机、单速变速器和液压制动系统组成。然后,针对智能电动汽车非线性耦合和参数不确定性等特征,设计了自适应模糊滑模上层控制器,实时求解出自适应巡航过程中智能电动汽车的期望加速度,采用模糊理论逼近滑模控制切换项,以降低抖振。最后,设计了智能电动汽车驱动/制动控制律,提出了一种再生制动控制策略,有效协调再生制动系统与液压制动系统,使智能电动汽车制动能量回收最大化。试验结果表明:所提出的自适应巡航与再生制动协同控制方法在确保智能电动汽车安全性、舒适性的同时,有效提升了制动能量回收效率。

智能电动汽车电子电气架构的设计与优化措施

随着无人驾驶和电动汽车技术的发展,传统汽车架构已经不能满足智能驾驶的要求,对智能电动汽车电子电气架构设计的科学性和高效性提出了更新、更高的标准要求。智能电动汽车电子电气架构设计与优化的最终目标是对汽车电子电器元件进行合理的排布、降低总线负载率、降低成本和质量。通过分析智能电动汽车电子电气架构设计的系统需求,基于域控制器的EE架构是下一代智能电动汽车电子电气架构设计关注的重点。

分层架构下智能电动汽车纵向运动自适应模糊滑模控制

针对智能电动汽车(intelligent electric vehicles,IEV)的纵向控制在不确定性干扰下存在非线性、强时变特征,提出一种分层控制架构下的智能电动汽车纵向跟车运动自适应模糊滑模控制方法.根据经典理论力学建立表征智能电动汽车纵向行为机理的动力学系统模型,并进一步构建智能电动汽车纵向跟车运动分层控制构架.上层控制根据本车与前车的行驶状态信息得出期望加速度滑模控制律,进而利用自适应模糊系统替代滑模切换项以改善控制性能;下层控制通过设计驱动/制动切换策略以提高行驶舒适性,然后基于逆动力学模型实时求解期望控制力矩以跟踪期望加速度.为验证所提方法的有效性,在不同行驶工况下进行的仿真试验结果表明,该方法能实现本车平稳准确地跟随前车行驶,且对前车加速度的干扰具有鲁棒性.