基于LabVIEW PXI的汽车SBW系统硬件在环试验研究

文章以建立的七自由度非线性车辆模型、线控转向模型、轮胎模型和转向阻力矩模型作为动力学研究基础,基于LabVIEW PXI开发了汽车线控转向(steer-by-wire,SBW)系统硬件在环试验台,其总体结构包括转向盘总成、转向执行总成、控制器、信息采集系统以及阻力模拟系统;通过LabVIEW中建立的数据传输模块将CarSim输出数据与传感器采集数据快速传递给控制器,实现对路感电机和阻尼模拟伺服电机的转矩控制。对转向盘和转向轮分别进行的路感模拟试验和负载模拟试验结果表明,转向盘转矩和转向轮负载力矩都能较好地模拟出车辆实际的变化情况,且力矩变化具有较好的一致性,通过转向盘能够间接感知前轮转向负载的变化情况。

线控转向系统理想传动比控制策略及优化研究

为设计满足操纵稳定性需求的线控转向系统,提出了可适应不同车速工况的理想传动比控制策略。以稳态横摆角速度增益不变下的传动比为基础,设置低速段、中速段、高速段等3个车速区间;基于参数拟合和定转向增益不变控制法中的稳态横摆角速度增益不变,设计了低速段和中速段的理想传动比,高速段考虑到摩擦特性等非线性因素影响,使用模糊控制设计线控转向系统理想传动比;通过Carsim和Simulink仿真分析了在不同车速下设计理想传动比控制策略的有效性。研究结果表明:在低速段时,车辆转向运动特性明显提高,增强了车辆的转向灵敏性;在中速段时,车辆转向响应跟随性好,且响应速度更快;在高速段时,车辆行驶时的转向稳定性明显提高。

基于故障树自动建造的线控转向系统可靠性分析

针对系统可靠性分析问题,给出一种多态故障树自动建树的方法,对系统结构及部件模型进行了规范化描述。基于系统基本元素,通过理论分析,提出一种新的故障表征方法,将不易观测的内部功能故障转变为易观测的功能输出故障,并提出了故障树自动建造中负反馈结构的处理优化算法。利用上述方法绘制出中间树和故障树,且通过一个简化的线控转向系统(SBW)故障树自动建造和分析的实例证明了该方法的正确性。该方法具有通用性,可用于其他控制系统的可靠性分析。

基于SDRE方法的汽车线控转向系统控制方法研究

利用状态相关Riccati方程(SDRE)方法对汽车线控转向系统控制器进行研究。通过车辆动力学和轮胎模型,建立线控转向系统的状态相关系数结构(SDC)方程;针对动力学方程具有高度非线性的特点,设计了基于SDRE方法的控制器;最后采用θ-D方法对SDRE控制器进行求解,以提高计算效率并保证足够的控制精度。实验平台仿真结果表明:采用SDRE方法设计的线控转向系统控制器具有较高的跟踪精度,可提高车辆操纵稳定性并减少电机能量消耗等。

线控转向系统路感摩擦补偿研究

线控转向(steer-by-wire,SBW)系统由于取消了方向盘和转向器之间的机械连接,驾驶员无法通过直接的方式获取路感。文章对SBW系统路感的组成力矩进行了设计,考虑到转向盘总成固有摩擦力矩较小以及因制造和装配工艺不同所造成的摩擦力矩的个体差异,通过改进型库伦摩擦模型来增大转向盘总成内部的摩擦力矩;将遗传算法(genetic algorithm,GA)和反向传播(back propagation,BP)神经网络相结合,对非线性及个体化差异的固有摩擦力矩进行高精度逼近;最后通过仿真和硬件在环试验进行了验证。仿真和试验结果表明,添加改进型库伦摩擦补偿后转向盘力矩变化更加真实,路感力矩辨识度更好;GA-BP神经网络不仅有效地抑制了转向盘力矩的抖动,也消除了因制造和装配不同造成的力矩方面的差异。

新能源汽车线控转向系统路感模拟

提出了新能源汽车线控转向(SBW)系统路感模拟方法。从路感影响因素出发,建立路感模拟的经验公式;采用路感函数多变量模糊控制的方法来研究各函数与路感的关系,以达到产生较理想路感的目的。结果表明:多变量模糊控制模拟产生的路感提高了驾驶员操控舒适性。