基于扭矩请求的预见性线控油门控制研究

针对不同车型的ECU(Engine Control Unit)报文协议不同,预见性巡航控制系统(Predictive Cruise Control System,PCC)扭矩请求无法得到应答,不可实现车辆巡航控制的问题,提出了一种PCC请求扭矩—油门电压—实际扭矩的间接反馈控制方法。在PCC模块与发动机ECU之间设计信号处理单元—线控油门控制单元THCU(Throttle Control Unit by Wire),基于车联网高密数据和油门踏板电压与油门开度的线性关系,建立油门电压—实车扭矩先验模型,将模糊自整定(Fuzzy Self-Tuning,FS-T)PID算法融合进PCC扭矩预测程序中,建立扭矩跟踪控制器。实验结果表明,通过THCU模块的信号转换,利用油门电压—实车扭矩先验模型对控制量初步调节,PCC融合算法对扭矩精确跟踪,实现了在平均73.7 km/h的车辆巡航工况下,扭矩跟踪时间误差为0.495 s,行程误差为10.13 m的安全行车要求。

基于ADAS地图的载货车预见巡航实时优化算法

基于ADAS地图,结合预见性节油驾驶先验知识,采用车辆纵向动力学重构车辆行驶前方路网,提出了一种商用车预见性巡航控制动态规划优化算法,解决了动态规划算法在长距离多约束下的算法臃肿、无法满足车载嵌入式系统实时计算等实用化问题。实车试验验证结果表明,在同路线、同工况和同驾驶员的驾驶条件下,预见性巡航控制比一般驾驶员驾驶节油3%~6%。

重型商用车辆质量估计算法研究

为精确估计重型卡车在预见性巡航控制过程中的质量,以车辆纵向动力学模型为基础,提出了车辆质量估计算法。利用卡尔曼滤波算法对发动机输出轴扭矩进行估计,并将其作为车辆质量估计算法的输入,基于递推最小二乘法对车辆质量进行了估计;对利用MATLAB/Simulink搭建的质量估计模型进行了C代码生成,并嵌入开发板中;最后对所提车辆质量估计算法进行了空载、1/3负载、满载实车道路试验。试验结果表明:所提算法在满载时的最大误差为8.87%,在1/3负载时的最大误差为7.43%,在空载时的最大误差为4.40%,能够满足车辆在预见性巡航控制过程中10%范围内的质量估计误差要求,对车辆行驶的稳定性与安全性具有重要作用。

基于ISO26262的重型商用车PCC系统功能安全设计

预见性巡航控制(Predictive Cruise Control,PCC)系统为车辆纵向动力学高级辅助驾驶(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)系统,PCC以坡度信息为基础,控制车辆通过坡道时提前速度变化,达到节油目的。文章基于ISO26262功能安全标准对PCC系统进行危险分析与安全评估(HazardAnalysisandRiskAssessment,HARA),提出ASIL(Automotive Safety Integration Level,汽车安全完整性等级)安全等级以及确定安全目标,对PCC不同信号进行功能安全设计。设计实车实验验证,该系统能合理地处理发动机转速、扭矩及车辆车速、道路坡度等信息,保证了车辆在高速环境下能稳定运行,保护了驾驶员与车辆的安全。