纯电动汽车牵引力控制系统(TCS)的研究与开发

提出了一种用于纯电动汽车的牵引力系统(TCS)控制器。依据驱动防滑的控制要求,针对未开源电机,设计了TCS的软件。选择Freescale S12系列单片机(MCU)作为主控芯片。设计了单片机主电路﹑电源﹑信号调理﹑加速踏板信号及CAN(控制器局域网)总线信号采集﹑输出等硬件。根据纯电动汽车运行工况,将TCS分为起步﹑正常﹑制动﹑故障监测等4个模块,制定了控制策略。并针对4个模块,完成了功能验证性试验。结果表明:本TCS控制器工作正常,能有效地将滑转率限制在10%左右,保证了车辆安全,实现了驱动防滑的控制要求。

汽车牵引力控制系统（TCS）研究

文章介绍了汽车牵引力控制系统的原理和控制方法．对汽车简化模型进行何种控制方法的仿真计算，分析了它对汽车牵引性能的控制作用，说明了牵引力控制系统对汽车牵引性能的改善。

牵引力控制系统(TCS)功能应用与分析

许多车辆上装用了牵引力制动控制系统,该系统发挥了预防事故功能获得人们广泛好评。TCS是牵引力控制系统的英语单词词头缩写。广义来讲,是控制发动机输出功率的系统,即防止驱动轮空转的自动控制系统。

汽车牵引力控制系统的变参数自适应PID控制

合理的驱动轮滑转率控制是保证汽车具有良好急加速驱动性能和稳定性的前提。复杂路面条件下汽车牵引力控制系统对驱动轮滑转率的控制需要基于驾驶员加速驾驶意图判断结果,通过合理协调发动机转矩干预和主动制动来实现。由于驾驶意图和路面附着条件的改变引起汽车动力学参量以及实际控制系统边界条件的改变,使得传统的PID控制的应用受到限制,因而提出一种可变参数的自适应PID控制器,根据驱动轮实际滑转率与目标滑转率的偏差自适应的调整PID控制器中的整定参数值,从而改善PID控制的控制品质,使汽车在复杂路况和工况条件下均能实现良好的驱动轮滑转率控制。根据不同控制参数组合方式,系统可以在发动机转矩控制、主动制动控制以及两种执行器耦合作用等三种控制模式中切换,实现驱动轮滑转率控制的目标。仿真与实车道路试验验证了这一方法的有效性。

四轮驱动汽车牵引力控制系统研究

在确定四轮驱动汽车牵引力控制系统硬件方案和控制策略的基础上,设计了控制软件及控制系统;建立了四轮驱动汽车加速过程的数学模型;对弱附着地面、分离路面及松散沙地上的牵引力控制过程进行了仿真模拟。结果表明:牵引力控制系统能有效抑制驱动轮过度滑转。

车辆牵引力控制系统控制算法仿真研究

提出车辆牵引力控制系统的控制算法 ,对控制算法的控制效果和适应性进行仿真研究。建立了汽车加速过程的数学模型 ,分别采用 PI控制方法和逻辑门限控制方法设计了油门控制系统和驱动轮制动控制系统 ,并设计了路面自动识别系统 ,采用计算机仿真方法进行了模拟研究。研究结果表明 :本文的控制算法能有效抑制各工况下驱动轮的过度滑转 ,改善加速性能 ,并能准确识别路面附着的变化 。

基于车辆快速开发系统的汽车牵引力控制目标控制器

为了检验汽车牵引力控制算法与目标控制器硬件、外围传感器及执行器之间的性能匹配状况,利用车辆快速开发系统设计了目标控制器硬件在环试验平台,并进行了目标控制器硬件在环试验。试验表明:所设计的目标控制器能够有效地将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,消除了驱动轮过度滑转现象,从而为目标控制器的道路试验奠定了基础。

汽车牵引力控制系统的控制方法

将逻辑门限、PID、模糊以及神经网络等控制方法应用于牵引力控制系统,建立了油门位置控制器和驱动轮制动控制器。采用计算机仿真方法对各控制方案进行了比较分析。结果表明:油门控制采用神经PI、制动控制采用逻辑门限方法最实用。

牵引力控制系统模糊PI控制方法研究

提出牵引力控制系统的油门模糊增量PI控制算法和驱动轮制动模糊PI控制算法。在建立汽车加速过程的发动机模型、制动器模型、轮胎模型、整车模型和路面自动识别系统的基础上 ,采用所提出的控制算法对典型附着路面上的牵引力控制过程进行了仿真模拟。结果表明路面自动识别系统能识别路面附着变化 ,有效抑制各种工况的驱动轮过度滑转 ,有较强的鲁棒性。

模糊控制在四轮牵引力控制系统中的应用

针对四轮驱动汽车,应用模糊理论设计了牵引力控制系统的油门控制器和制动控制器。建立了基于Matlab/Simulink的硬件在环开发平台,并选择分离路面和棋盘路面两种工况进行了硬件在环试验。结果表明,所设计的控制器能有效地消除驱动轮过度滑转,从而提高了车辆的牵引性能,且在路面条件突变时具有较强的适应性。

基于快速成型技术的牵引力控制系统

介绍了采用快速成型技术开发牵引力控制系统的过程。从缩短开发周期角度出发,建立了包括计算机仿真、硬件在环试验和道路试验在内的快速成型技术。从实用角度出发,设计了控制算法原型,并根据车辆配置建立了驱动动力学模型。在完成控制系统硬件研制的基础上,建立了快速开发平台。将该快速成型技术应用在某试验样车上,在完成计算机仿真、硬件在环试验和道路试验的基础上实现了牵引力控制系统的快速开发。

车辆转向时牵引力控制系统前轮滑转率算法

车辆转向时,用后轮轮速作为参考车速计算驱动轮滑转率会造成计算偏差,造成牵引力控制系统的误干涉。为此利用前轮参考轮速计算转弯时的前驱动轮滑转率,并提出了利用横摆角速度信号的直接开方法以及利用前轮转角信号的前轮转角补偿法进行滑转率计算。试验表明2种算法都有效,前者运算时间为0.8ms,后者运算时间为0.3ms,因而选用后者。利用该算法修正后牵引力控制系统没有出现误干涉。

基于车轮加速度门限的牵引力控制系统制动控制算法

针对某4×2车辆提出了一种基于车轮加速度门限自调整的TCS制动控制算法。选择以驱动轮相对滑转率和加速度为控制门限设计了控制逻辑。通过在Matlab/Simulink环境下进行仿真,分析了加速度门限的取值对控制效果的影响。在研究不同因素对加速度门限取值影响的趋势的基础上,设计了一种以查表的方式根据不同工况自动选取加速度门限的方法,并通过硬件在环试验对算法进行了验证。结果表明,算法能选取适宜的加速度门限,有效地控制驱动轮滑转并提高车辆牵引性能。

考虑路面不平的牵引力控制系统

分析了路面不平对牵引力控制系统的影响,提出了基于车轮加速度的路面识别方法,在此基础上提出了考虑路面不平度的牵引力控制算法。应用MATLAB建立了仿真模型,通过对不平路面的牵引力控制算法进行的仿真结果表明,考虑路面不平的牵引力控制系统能够识别路面不平,并能有效控制驱动轮的过度滑转。

车辆牵引力控制系统原型样机的开发研究

在Matlab软件环境下,编写了牵引力控制算法原型,并搭建了车辆动力学仿真软件、硬件在环开发平台和车载快速开发平台。通过离线仿真、硬件在环试验以及道路试验调试控制算法,标定控制参数。最后以某后轮驱动汽车牵引力控制系统的分离路面试验研究为例进行了说明和验证。

基于路面条件判断的牵引力控制系统压力控制策略

针对牵引力控制系统门限值压力控制策略容易产生控制超调的缺点,提出基于路面条件判断的压力控制策略。利用轮速信号进行路面条件判断,针对不同路面条件提出不同的压力控制目标,计算需要的目标压力并估算实际的干涉压力。实车试验结果表明:该控制策略可以大大减小制动力矩与发动机驱动力矩的无谓对耗,能够有效减少压力波动及轮速波动,在对开路面上汽车的起步加速能力提高了47%。

基于多领域协同车辆建模仿真平台的牵引力控制系统研究

应用ADAMS/Car与MATLAB构建了多领域协同车辆建模仿真平台,在此平台下建立了牵引力控制系统协同仿真模型,并在均一低附着路面与分离路面上进行了牵引力控制系统的协同仿真分析。结果表明,牵引力控制系统能够有效消除驱动轮过度滑转。

汽车牵引力控制系统神经网络控制算法

为获得汽车TCS自适应控制算法,应用神经网络算法设计了发动机油门位置和驱动轮制动压力控制器。应用自制的硬件在环试验平台对上述算法进行了调试。结果表明,汽车TCS神经网络控制算法能根据环境条件自适应地调整控制量,有效消除驱动轮过度滑转,使汽车具有良好的加速性和适应性。

汽车牵引力控制系统

1 前言 汽车牵引力控制系统(TCS)又称为汽车驱动防滑控制系统(ASR——Anti-slip Regulation),它是根据车辆行驶性能要求准则,运用控制理论和调节机构使车辆驱动轮在恶劣路面或复杂输入条件下产生最佳纵向驱动力的新型主动安全调节系统。

基于智能脉宽调制的车辆牵引力控制系统驱动轮制动控制

为实现车辆牵引力控制系统(TCS)驱动轮制动控制的精细调节,对车辆液压制动系统的高速开关阀控制进行了分析,试验确定脉宽调制(PWM)控制规则,基于神经网络PI设计了TCS驱动轮制动控制的智能PWM控制器。利用面向TCS的AMESim与MATLAB联合仿真平台进行了仿真分析,结果表明,基于智能PWM的TCS驱动轮制动控制方法能够实现对制动压力的精细调节,有效地提高了车辆的加速性。