考虑路面影响的车辆稳定性控制质心侧偏角动态边界控制

路面附着系数与车辆稳定性控制的效果紧密联系,因此有必要在考虑路面影响的情况下设计一种能够适用于多种路面的质心侧偏角控制策略。在7自由度非线性动力学模型的基础上,由车轮侧向力与路面附着的关系,分析不同路面对质心侧偏角控制的影响。根据路面附着系数的不同,通过定义极限边界和线性区域边界,设计变化的动态质心侧偏角安全边界。根据横摆角速度增益判断车辆是否处于非线性状态,并在有逼近安全边界的趋势时提前施加控制,以避免产生由车轮纵向力增加引起的侧向力减小所造成的加剧车辆侧滑的趋势。基于非线性输入的滑模控制算法设计质心侧偏角控制器。通过Matlab/Simulink仿真和实车试验验证了该控制方法能够在不同附着路面条件下的有效地保证汽车的行驶稳定性。

低附路面汽车动力学稳定性控制系统控制策略

分析低附条件下轮胎-路面的附着特性和轮胎力特性,建立基于HSRI轮胎模型的四轮2自由度模型,分析汽车在实际工况下的动力学稳定特性。应用β法分析汽车车身稳定性控制的可控区间,结合车身稳定特性、前后轴稳定特性、轮胎稳定特性,确定低附路面上汽车动力学稳定性控制系统对侧偏角、横摆角速度状态偏差的控制目标。基于上述分析开发出低附路面汽车动力学稳定性控制策略,并通过仿真和实车试验验证了控制效果。

基于滑模控制理论的车辆横向稳定性控制

针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时的横向稳定性控制问题,建立以车辆横向速度、横摆角速度及车身侧倾角为状态变量的3自由度非线性动力学模型。在动力学分析的基础上,探讨依靠施加各车轮不同纵向制动力而产生辅助横摆力矩的方法来提高车辆在极限工况下的操纵稳定性。考虑到作为车辆状态变量之一的质心侧偏角难以测量,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器。运用滑模控制理论,以车辆横摆角速度和质心侧偏角与相应的理想横摆角速度和质心侧偏角之差,作为车辆稳定性控制系统的两类控制输入变量,以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标建立了联合滑模控制系统,通过计算机仿真表明,该控制方法可以有效改善车辆横向稳定性。

基于CAN的汽车低附路面稳定性控制测试系统

基于汽车稳定性控制系统现场快速测试和控制策略调试的需要,搭建了由车身位置姿态模块、汽车稳定性控制器模块和CAN节点数据采集模块组成的低附路面试验测试系统。各模块间基于GPS接收机输出的秒脉冲同步信号完成数据同步,并通过CAN方式进行数据传输。详细给出了汽车侧偏角测试方法、惯性测量单元车上安装和初始对准方法、GPS惯性测量单元数据转换和传输延迟补偿方法,以及串口转CAN的快速实现方法。系统的道路试验验证了系统工作的可靠性。该测试系统构建CAN节点或基于车身CAN总线方式获取基于ESC和发动机管理系统配置传感器的信息,对了解汽车极限工况下的状态提供了真实数据,为汽车稳定性控制分析提供了有效手段。

考虑路面附着系数的车辆差动制动控制策略

为了避免由于路面附着系数过低或突变而导致的车辆摆尾等事故,可为车辆增设路面附着系数在线辨识模块,提升车辆主动安全性能。建立路面附着系数辨识模型,基于递推最小二乘法,实现路面附着系数的在线辨识;考虑路面附着系数的影响,提出差动制动控制策略;通过Simulink/Carsim联合仿真,验证所提出差动制动控制策略的优越性。结果表明,修正后的控制策略提高了车辆差动制动性能,提高了车辆的行驶稳定性。

模糊神经网络在汽车稳定性控制中的应用

为满足车辆动力学控制日趋复杂的控制需求,亟待探索鲁棒性更强的非线性控制算法与之相适应。针对常规模糊控制存在隶属度函数无法随车辆行驶条件的变化而自动修改适应的缺陷,设计了模糊神经网络控制器。其利用神经网络的学习机制,可优化模糊隶属度函数与控制规则。在MATLAB/Simulink中建立了车辆稳定性控制系统模型,并利用联合仿真技术搭建了MATLAB/Simulink与Carsim的虚拟联合仿真平台,验证了控制算法的有效性。仿真结果表明,模糊神经网络控制器具有更强的自适应性与鲁棒性,更能适应复杂多变的车辆动力学控制。

基于双转子电机的电动汽车操纵稳定性

汽车的操纵稳定性控制对于汽车的主动安全性有着重要的意义.文中对基于双转子电机驱动的电动汽车的操纵稳定性控制进行了研究.通过建立理想状态下的车辆模型,估算理想横摆角速度和质心侧偏角,根据相平面法设计车辆的稳定性判据,判断车辆的行驶状态.模糊横摆力矩控制器根据车辆的失稳情况估算所需补偿的横摆力矩.用滑移率控制器估算目标车轮的滑移率,通过制动系统和双转子电机的PID控制、模糊控制和模糊PID控制使目标车轮的滑移率达到需求值.最后应用Vedyna软件进行车辆的仿真分析,证明了该控制策略的有效性.

基于质心侧偏角估计算法的车道保持稳定性控制

为了提高低附着系数路面车道保持能力和稳定性,基于质心侧偏角和横摆角速度与期望值的差值设计了车道保持转向角补偿模糊控制器。质心侧偏角和横摆角速度是表征汽车稳定性的重要参数,也是所设计的模糊控制器的输入量,但质心侧偏角不易直接测量。因此,针对质心侧偏角运动学和动力学估计算法各自的特点,并利用前者修正后者的估计值,提出了质心侧偏角集成估计算法。基于CarSim/Simulink仿真结果表明,所提出的质心侧偏角估计算法具有较高估计精度,所设计的转向角补偿模糊控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。

四轮独立驱动电动汽车转向稳定性的横摆力矩控制

针对四轮独立驱动电动汽车转向稳定性的横摆力矩控制问题,建立了七自由度整车模型和Dugoff轮胎模型.基于滑模控制理论,选择质心侧偏角和横摆角速度两者为联合控制变量,并以汽车车速和路面附着系数为输入,运用模糊控制理论确定联合控制变量的联合控制参数,设计了四轮独立驱动电动汽车转向稳定性的横摆力矩控制策略.在Matlab/Simulink环境下选取不同车速、不同路面附着系数进行了连续转向行驶和突然转向行驶的仿真分析.结果表明,所设计的控制策略能够将质心侧偏角和横摆角速度控制在稳定范围内,使车辆在任意转向行驶工况下保持稳定,最大限度地提高轮毂电动汽车的转向稳定性.

基于模糊切换增益调节的汽车稳定性滑模控制

针对汽车稳定性控制系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊滑模控制方案。设计基于模糊逻辑的模糊控制器,通过隶属函数将滑模面切换函数模糊化,根据滑模到达条件对切换增益进行有效的估计和调整,再采用积分法求解模糊控制器的输出。仿真结果表明,模糊滑模变结构控制方法既能缩短响应时间,也能抑制系统颤振。

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。

基于预测控制的车辆稳定性研究

设计了以2自由度车辆模型为预测内部模型、以补偿车辆横摆力矩为输出的汽车ESP预测控制器,并结合Matlab/Simulink建立的7自由度整车模型对所设计预测控制器进行了转向阶跃输入和正弦输入的仿真分析。结果表明,该预测控制器能很好控制汽车的横摆角速度和限制质心侧偏角,提高了汽车在高速转向工况下的稳定性,进而验证了所建模型的合理性和控制算法的有效性。

多传感器融合下质心侧偏角和路面附着系数估计

智能驾驶的发展将由驾驶员承担的行车安全责任转移到自动驾驶系统上,因此,智能车的安全运行越来越重要。质心侧偏角和路面附着系数是智能车辆安全规划和控制的重要参数。本文融合摄像头和惯性测量单元(IMU)信息,提出了不依赖于轮胎信息的质心侧偏角和路面附着系数估计框架。首先,基于车辆运动学模型,利用摄像头和IMU信息,运用卡尔曼滤波估计智能车辆质心侧偏角;其次,于车辆动力学模型,利用IMU信息,运用改进的扰动观测器估计车辆前后轴侧向力;最后,基于估计的质心侧偏角和轮胎侧向力,融合摄像头识别的路面状态,利用高斯牛顿法,鲁棒估计了路面附着系数。仿真分析显示,本文提出的估计框架可以精确地估计质心侧偏角和路面附着系数。

基于正弦停滞试验的车身姿态参数

车身电子稳定系统是汽车重要的电子系统之一,它能够明显提高车辆高速避障能力,行业内主要采用正弦停滞试验测试车身电子稳定系统性能。文章借助机器人开展了正弦停滞试验,首先对试验结果是否满足国家标准进行了分析,然后对横摆角速度、质心侧偏角进行进一步分析,结果表明横摆角速度与质心侧偏角能够有效表征试验过程中车辆状态,为车辆车身稳定系统性能评价提供参考。

复合工况下四轮驱动电动汽车操纵稳定性控制

设计一个考虑车辆侧纵向耦合的模型预测控制器(Model predictive control,MPC)用于提升四轮驱动电动汽车在复合工况下的操纵性和稳定性。基于传统UniTire轮胎模型,推导面向控制器设计的复合工况UniTire轮胎模型解析表达式;基于前后轮侧偏角相平面提出一种新的车辆稳定性评价标准,通过前后轮侧偏角的位置到坐标原点的距离判断车辆的稳定性,给出定量的稳定性指标;采用MPC控制器结构将车辆操纵性控制、稳定性控制以及四轮滑移率约束作为目标函数,采用复合工况UniTire轮胎模型表达式和双轨车辆模型构建预测模型,并且通过稳定指标和轮胎滑移率实时调整各个目标的权重以达到最优的控制效果;通过Simulink-CarSim联合仿真和硬件在环(HiL)测试对算法进行验证,结果表明,该控制器能够根据车辆稳定性指标动态调节跟踪权重,有效提升车辆的操纵性和稳定性。并且由于复合UniTire轮胎模型的使用,极限工况下控制器决策的四轮力矩更小,有效地抑制轮胎滑移率的增加。