汽车ESP模糊自适应控制

基于模糊控制理论设计了一种模糊自适应ESP控制器,该控制器可根据反馈的车辆状态信息自动适应车速和路面附着系数的变化。采用Matlab/Smulink建立了14自由度车辆模型和控制器模型,考虑了轮胎的非线性特性对汽车转向特性与行驶稳定性的影响。仿真结果表明,该控制器能够提高汽车在高速或光滑路面上的操纵稳定性,有较强的适应性和鲁棒性。

基于模糊控制的汽车ESP系统仿真（英文）

为提高汽车的操纵稳定性,基于多体动力学分析软件MSC.ADAMS/Car建立了汽车的整车动力学模型。根据汽车稳定性控制的基本原理,在Matlab/simulink环境下建立了ESP模糊控制系统并制定了相应的控制规则。运用联合仿真的方法进行了多种典型工况下汽车操纵稳定性仿真试验。结果表明:所设计的ESP模糊控制系统能有效地提高车辆在极限工况下的操纵稳定性。

基于相平面法的车辆电子稳定控制策略研究

在车辆电子稳定控制系统(ESP)的设计过程中,一般存在着因设计人员主观因素导致控制器性能下降的问题。基于模糊控制原理设计了ESP模糊控制器,通过遗传算法对模糊控制器的隶属度函数分布、比例系数,以及量化因子进行综合优化。为了提高对车辆稳定性判断的准确性,采用β相平面法判断车辆是否处于稳定状态。将优化前、后的ESP模糊控制器性能进行对比实验,结果表明,相比于未优化的ESP模糊控制器,在变速或匀速工况下,优化后的ESP模糊控制器都能显著提升车辆操纵稳定性,表现在能够良好的追踪车辆理想横摆角速度,保持车辆质心侧偏角在理想范围内;在前轮转向角阶跃工况下,横摆角速度稳态误差减小0.01 rad/s,达到稳态用时减少1 s左右,质心侧偏角稳态误差减小0.001 rad,达到稳态用时减少0.6 s左右,经过遗传优化后的ESP模糊控制器性能有所提升。

基于模糊控制的人-车闭路系统的操纵稳定性

采用模糊控制理论和方法，研究驾驶员－汽车－环境闭环系统的操纵稳定性。建立了驾驶员智能模型，研制出整个闭环系统的仿真软件。对几种典型工况的汽车运行进行了模拟。试验结果证明闭环系统模型合理，仿真结果正确。

半挂汽车列车横向稳定性的模糊控制

引入Gim轮胎模型建立了半挂汽车列车的非线性动力学模型。以牵引车横摆角速度为控制变量,提出了半挂汽车列车直接横摆力矩的模糊控制方案,基于模糊控制技术设计了模糊控制器。借助MATLAB/Simulink,以建立的非线性动力学模型为平台,对该控制器的有效性进行了验证。仿真结果表明,高速转角大转向时,直接横摆力矩的模糊控制器能保证半挂汽车列车的侧向稳定性。

汽车操纵稳定性的自适应控制策略研究

针对汽车系统的非线性和参数不确定性,设计了一种"前馈+反馈"自适应神经模糊控制器,通过ESP和AFS的协调控制来提高汽车操纵稳定性。ESP反馈控制器采用模糊控制策略,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标;AFS前馈控制器采用径向基神经网络控制,以反馈控制器的输出作为误差进行学习,从而实现自适应控制。仿真结果表明,上述控制策略是可行和有效的,能显著改善汽车在高速或湿滑路面上的操纵稳定性。

四轮转向系统模糊PID控制研究

针对四轮转向汽车传统线性控制策略的局限性以及控制效果和稳定性差的缺点,在四轮转向系统二自由度模型基础上考虑车身的侧倾和轮胎的非线性特性,建立4WS三自由度非线性模型。在此基础上,利用模糊理论结合PID控制策略设计模糊PID控制器,并在角阶跃输入条件下,与传统的前轮转向汽车和比例控制下的四轮转向汽车进行了操纵稳定性仿真对比分析。仿真结果表明:模糊PID控制器很好的弥补了线性控制器的缺点,提高了汽车的操纵稳定性和行驶安全性。