履带车辆纵向与垂向耦合动力学模型及功率特性

越野工况履带车辆动力学是车辆越野行驶能力预测的理论基础。考虑高机动履带车辆越野行驶纵向运动和垂向运动耦合效应,提出履带车辆纵向与垂向耦合动力学建模方法。建立车辆耦合动力学模型,对车辆在典型路面上的行驶性能进行仿真,并进行实车测试验证,进而量化分析履带车辆系统的功率特性。仿真结果表明:该模型可以表征车辆在不同类型路面上行驶的动力学响应特性;在越野工况下,车体垂向、俯仰等运动将消耗部分功率,对车辆行驶速度提升有一定影响;在越野路面上行驶的履带车辆瞬时非纵向运动功率数值波动范围大,随着路面条件变差以及速度提高,非纵向运动功率占总输入功率比例增加,对总功率的需求也越大,限制了驱动功率的有效利用。研究结果可用于高机动履带车辆动力学模型构建以及车辆功率流分析。

用于自适应巡航控制的汽车纵向动力学模型的建立

为了实现汽车自适应巡航控制(ACC)的目的,在已有制动系模型的基础上,引入发动机二状态模型,给出了驱动与制动的切换标准,建立了汽车纵向动力学模型,并以Santana轿车参数为例建立了模拟仿真程序,对ACC典型工况进行了仿真。仿真结果表明:模型可实现ACC的控制目的,驱动与制动可顺利切换。

基于干扰观测器与终端滑模的车辆纵向控制

为了消除未知干扰和不确定性对车辆纵向控制的影响,设计了基于干扰观测器和终端滑模控制的分层式车辆纵向控制系统.利用干扰观测器对系统干扰进行实时观测,实现对系统的反馈补偿,降低滑模控制的切换增益,从而抑制滑模控制的抖振.利用Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性,并通过Carsim/Simulink进行了联合仿真试验.结果表明:在两种仿真工况条件下,控制器对参考速度跟踪效果良好,速度误差最大仅为0.22 m/s,干扰观测器对系统干扰能够准确快速估计,估计误差仅为0.003 14,切换逻辑执行器发挥良好;与传统滑模控制相比,所设计的控制器稳定性更好,抑制了滑模控制的抖振,实现了对车辆纵向速度的稳定跟踪.

基于模型预测控制的智能车辆横纵向综合控制研究

汽车数量的急剧增长使得道路安全问题日益严峻,如何提高车辆的自动化水平来改善交通问题成为了目前的研究热点。在智能车辆自动驾驶领域,车辆控制算法是整个智能车辆自动驾驶系统中最为基础关键的部分之一,决定了智能车辆行驶时的安全性和舒适性。为实现智能车辆控制,现有研究常根据智能车辆的横向运动和纵向运动将车辆控制简单分为横向控制和纵向控制,但车辆本身是一个高度耦合的复杂控制系统,简化解耦控制不符合实际车辆动力学特性。为提高车辆的横纵向综合控制能力,本文基于模型预测控制的理论原理,提出了一种适用于智能车辆路径和速度跟踪的横纵向控制算法。该控制算法以前轮转角和轮胎纵向力为控制量,以车辆与参考道路中心的纵向位置差、横向位置差、横摆角误差以及与参考车速的横向和纵向速度误差为零为控制目标,基于搭建的三自由度动力学模型,进行智能车辆横纵向控制器设计。随后,基于Carsim/Simulink联合仿真平台,搭建Simulink模型对所设计的控制器性能进行验证,仿真结果表明,本文提出的基于MPC的横纵向控制算法,在对双移线工况进行跟踪时,能很好的跟踪参考速度和参考路径,误差范围均在合理范围内,能实现较好的控制效果。综上,本文设计的控制算法能为智能车辆的横纵向综合控制系统设计提供参考。

应用于汽车主动避撞系统的车辆纵向动力学模型

车辆建模技术是汽车主动避撞系统开发及评价的关键技术之一。该文运用混合建模技术,将理论分析模型和车辆实验数据结合,充分利用各动力总成现有的标准数据,建立了模拟汽车主动避撞系统中车辆行驶复杂工况的纵向动力学模型,并实现了基于通用软件的仿真。该模型简洁、准确,可以满足汽车主动避撞系统的要求。文中通过仿真与实车实验,验证了所开发模型的正确性和合理性。

基于模型预测控制的汽车操纵逆问题研究

为解决汽车操纵动力学研究往往存在驾驶员建模难的问题,提出一种汽车操纵逆动力学研究方法。基于模型预测控制(MPC)方法,以驾驶员对汽车施加的转角输入为控制变量,以精确地跟踪给定的路径为控制目标,将汽车操纵逆动力学中的高速情况下完成给定路径跟踪的最优控制问题转化为二次规划问题,并利用有效集法求解。计算结果表明,模型预测控制方法在求解多控制变量和多复杂约束的车辆运行轨迹的最佳转向输入问题时具有较高计算精度的优势,能够控制车辆在高速情况下完成给定路径的跟踪。该方法能够用于汽车超车换道操纵性能的分析。

拖拉机定速巡航系统纵向加速度跟踪控制

拖拉机定速巡航系统通过对拖拉机加速度的精确控制实现定速巡航功能,由于纵向动力学系统的非线性、道路坡度、拖拉机悬挂农机具导致的整车质量变动及风阻等外部干扰因素的存在,使得控制系统鲁棒性成为控制器设计的重点。本文基于模块化机理建模及实验数据的方法,建立了拖拉机纵向动力学模型,并在Simulink上建立了该模型,与实车平台进行对比,验证了该模型符合需求。针对拖拉机纵向动力传动系统非线性特点,采用逆模型方法线性化拖拉机纵向动力学模型,基于线性化模型,获取下层控制对象各工作点及各工况下频率响应特性数据,通过频率响应实验和最小二乘法辨识下层对象系统的传递函数。根据传递函数和纵向加速度响应的非线性特性,设计了滑模变结构控制器,仿真结果表明,与传统的PID控制相比,该控制器有效改善了系统对非线性特性及外界干扰的鲁棒性能。

车辆自适应巡航控制系统的模糊PID实现

建立了适合于车辆自适应巡航控制系统精确的车辆纵向动力学模型,简化了自动变速器模型,采用混合模糊PID控制算法实现了车辆自适应巡航系统"定速"和"跟驰"两个控制目标。仿真结果表明,该控制算法具有响应速度快、超调量小、能够消除系统偏差等优点。

编组场尾部车辆溜放仿真系统的研究

为了确切地描述编组场尾部货车溜放的运动规律 ,为科学、合理地制定防溜器的安装方案提供依据 ,根据车列纵向动力学的方法 ,分析了车列溜放过程中存在的各种纵向力 ,采用面向对象模块化设计方法编制了编组场尾部货车溜放仿真软件。本系统的开发实现了实时模拟各种工况下货车溜放过程。

基于纵向频响特性的整车质量估计

为了能够实现对不同车辆质量的通用型估计,提出了一种基于纵向频响特性的整车质量估计方法。该方法通过智能网联汽车普遍获取的纵向加速度和车轮转速信息,基于车辆纵向动力学模型,推导出加速度与轮速信号间的幅频函数关系,并求取在不同频率下车辆质心处加速度与轮速之间的幅值比,进而通过最小二乘法拟合得到整车质量。CarSim-Simulink联合仿真结果表明:本文的整车质量估计方法精度在93.9%以上,可满足多车协同避撞系统车辆控制的要求。

基于模型预测控制的汽车自适应巡航分层控制

自适应巡航系统能够提高汽车的驾驶舒适性和安全性,以模型预测控制方法为基础,设计一种电动汽车自适应巡航分层控制器,其中上层控制器采用模型预测控制器(MPC)实现对需求加、减速度的计算,下层控制器通过驱动/制动切换逻辑确定起作用的车辆系统(驱动系统(轮毂电机)/制动系统),并根据车辆逆纵向动力学模型计算所需的驱动/制动力.为验证所设计自适应巡航分层控制器的有效性,采用MATLAB/Simulink(自适应巡航分层控制器,驱动/制动系统控制器)和Carsim(车辆模型)软件建立系统的仿真模型,分别对等速+等加速+等减速和等速+变加速+变减速2种工况进行仿真.仿真结果表明,所设计的自适应巡航分层控制器能够使巡航车辆准确地跟踪目标车辆.

编组场尾部防溜器制动的实现

车辆防溜器是编组场尾部的关键设备。为了确切地描述编组场尾部货车溜放的运动规律，科学、合理地制定防溜器的安装方案，采用车列纵向动力学的方法，分析了车列溜放过程中存在的各种纵向力，重点探讨了防溜器的制动性能以及缓冲器的特性，建立编组场尾部货车溜放的动力学模型，并给出了求解方法。此项研究对提高编组场作业的自动化程度和安全性有重要意义。

自适应巡航控制系统的设计及硬件在环仿真

为提高自适应巡航控制系统模式切换平稳性,并对算法的实时性和稳定性进行硬件在环仿真测试。首先基于最优控制和逆纵向车辆动力学模型设计了由上、下位控制器组成的自适应巡航控制系统,其次采用dSPACE公司SCALEXIO实时仿真模拟器搭建硬件在环仿真平台,最后对典型自适应巡航控制工况进行控制器硬件在环仿真测试。测试结果表明,硬件在环测试平台运行良好,适合自适应巡航控制器的开发和测试,并可以进一步地应用于其他驾驶辅助系统;当目标车辆信息跳变、目标车辆行驶速度变化时,设计的自适应巡航控制器可以适应复杂多变的交通场景,实现自车在保证安全跟车距离的同时稳定跟随前车,并在满足设定条件时在距离控制模式和速度控制模式之间平稳切换,提升车内乘员的乘坐舒适性。

基于预见性巡航的重型卡车质量估计系统设计

为了满足预见性巡航控制(predictive cruise control,PCC)系统对重型卡车质量的精度要求,针对传统重型卡车质量估计算法的不足,设计了重型卡车的质量估计系统。开发了基于车辆纵向动力学和基于高精度地图的卡车质量估算策略,采用归一化最小均方(normalized least mean square,NLMS)算法对估计质量进行了平滑性处理;完成了质量估计系统的硬件设计;搭建了质量估计算法的Simulink模型,采用基于模型设计的方法进行了系统软件的开发;实车验证了整个系统的可靠性以及质量估计算法的精确性。试验结果表明:与实际的卡车质量相比,质量估计系统计算得到的卡车质量的误差在9%以内。

四轮独立驱动轮毂电机电动汽车主动避撞模糊控制

研究了四轮轮毂电机驱动电动汽车的实际纵向保持距离。纵向主动避撞系统由三部分组成:纵向安全距离模型、纵向主动避撞系统控制器以及轮毂电机系统的简化模型。主动避撞系统控制器采取分层式构造,模糊逻辑控制器作为上位控制器,而下位控制器由比例积分控制器和制动力分配控制。进行了仿真实验验证。

基于磁流变阻尼器的铁道车辆模糊半主动控制

研究了基于磁流变阻尼器的铁道车辆半主动悬挂系统的控制方法,建立了50自由度的车辆多体动力学模型和磁流变阻尼器的Spencer模型。运用模糊控制方法设计了基于车体加速度和速度反馈的模糊控制器,利用电压控制函数和滞回特性分离法建立了磁流变阻尼器的逆模型,用于预测控制电流。采用数值仿真方法研究了基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬挂系统的特性,分析了装用半主动悬挂系统车辆的动力学性能。仿真结果表明：采用基于逆模型的模糊控制方法,阻尼器实际阻尼力能有效跟踪控制系统的期望阻尼力。相对于被动悬挂,基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬挂系统能够有效地减小车体1-10Hz范围内的振动,改善车辆的运行平稳性。当车辆运行速度为250km·h^-1时,振动加速度减小53.3%。当车辆运行速度为100-300km·h-1时,车辆运行平稳性指标改善率为6%-9%。

自适应巡航控制系统建模与仿真

为了提高汽车的舒适性及燃油经济性,实现ACC系统的实时在线控制,本文通过建立车辆逆纵向动力学模型,基于PID和LQR算法分别设计了跟车模式和巡航模式系统控制策略,并通过MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台,对ACC系统控制策略进行仿真研究。