Direct Yaw Moment Control for Distributed Drive Electric Vehicle Handling Performance Improvement

For a distributed drive electric vehicle（DDEV） driven by four in-wheel motors, advanced vehicle dynamic control methods can be realized easily because motors can be controlled independently, quickly and precisely. And direct yaw-moment control（DYC） has been widely studied and applied to vehicle stability control. Good vehicle handling performance： quick yaw rate transient response, small overshoot, high steady yaw rate gain, etc, is required by drivers under normal conditions, which is less concerned, however. Based on the hierarchical control methodology, a novel control system using direct yaw moment control for improving handling performance of a distributed drive electric vehicle especially under normal driving conditions has been proposed. The upper-loop control system consists of two parts： a state feedback controller, which aims to realize the ideal transient response of yaw rate, with a vehicle sideslip angle observer; and a steering wheel angle feedforward controller designed to achieve a desired yaw rate steady gain. Under the restriction of the effect of poles and zeros in the closed-loop transfer function on the system response and the capacity of in-wheel motors, the integrated time and absolute error（ITAE） function is utilized as the cost function in the optimal control to calculate the ideal eigen frequency and damper coefficient of the system and obtain optimal feedback matrix and feedforward matrix. Simulations and experiments with a DDEV under multiple maneuvers are carried out and show the effectiveness of the proposed method： yaw rate rising time is reduced, steady yaw rate gain is increased, vehicle steering characteristic is close to neutral steer and drivers burdens are also reduced. The control system improves vehicle handling performance under normal conditions in both transient and steady response. State feedback control instead of model following control is introduced in the control system so that the sense of control intervention to drivers is relieved.

Research on Direct Yaw Moment Control Strategy of Distributed-Drive Electric Vehicle Based on Joint Observer

Combined with the characteristics of the distributed-drive electric vehicle and direct yaw moment control,a double-layer structure direct yaw moment controller is designed.The upper additional yaw moment controller is constructed based on model predictive control.Aiming at minimizing the utilization rate of tire adhesion and constrained by the working characteristics of motor system and brake system,a quadratic programming active set was designed to optimize the distribution of additional yaw moments.The road surface adhesion coefficient has a great impact on the reliability of direct yaw moment control,for which joint observer of vehicle state parameters and road surface parameters is designed by using unscented Kalman filter algorithm,which correlates vehicle state observer and road surface parameter observer to form closed-loop feedback correction.The results show that compared to the“feedforward+feedback”control,the vehicle’s error of yaw rate and sideslip angle by the model predictive control is smaller,which can improve the vehicle stability effectively.In addition,according to the results of the docking road simulation test,the joint observer of vehicle state and road surface parameters can improve the adaptability of the vehicle stability controller to the road conditions with variable adhesion coefficients.

Effects of drive current rise-time and initial load density distribution on Z-pinch characteristics

A two-dimensional, three-temperature radiation magneto-hydrodynamics model is applied to the investigation of evolutional trends in x-ray radiation power, energy, peak plasma temperature and density as functions of drive current rise-time and initial load density distribution by using the typical experimental parameters of tungsten wire-array Z- pinch on the Qiangguang-I generator. The numerical results show that as the drive current rise-time is shortened, x-ray radiation peak power, energy, peak plasma density and peak ion temperature increase approximately linearly, but among them the x-ray radiation peak power increases more quickly. As the initial plasma density distribution in the radial direction becomes gradually flattened, the peak radiation power and the peak ion-temperature almost exponentially increase, while the radiation energy and the peak plasma density change only a little. The main effect of shortening drive current rise-time is to enhance compression of plasma, and the effect of flattening initial load density distribution in the radial direction is to raise the plasma temperature. Both of the approaches elevate the x-ray peak radiation power

LOAD DISTRIBUTION ON DRUMS OF DOUBLE DRIVE BELT CONVEYOR

The double drum drive is widely used on the mine belt conveyor, which are divided the rigid connected double drums and separately driving double drums according to connected method of two drums. Because of the change of real work condition, the load distribution is changed on the two drive drums, which may produce a slippage between a drum and belt. Slippage may intensify the wear of the drum, and sometimes causing the fire of the belt. This restricts the development toward narrow belt, high velocity and large power of belt conveyor. In this paper, the factors affecting the load distribution of two drums of double drum belt conveyor are systematically analyzed and some computing formulas derived, by these formulas, the actual lcad distribution on the two drums of rigid connected or separately driving belt conveyor can be separately calculated.These formulas also can be as the theory base for adjusting the driving force of two drums.

考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略

智能车辆换道策略是智能驾驶技术的重要组成部分,在不同场景下的适应能力对于高品质自动驾驶尤为重要。在异质交通流中,智能车辆认知属性的不同会引起换道车辆换道意图及轨迹规划的差异。该策略利用车辆行驶空间、行驶效率参数建立车辆的决策代价函数,采用模糊理论从速度系数、空间系数、车道分布等角度实现对周围车辆主观侵略性的量化描述,在此基础上,通过智能驾驶员模型(IDM)预测周车对换道车辆换道意图的行为响应,并根据预测信息优化换道决策。在轨迹规划过程中,将车辆换道轨迹解耦为车辆换道路径及行驶速度,利用车辆主观侵略性及车辆行驶安全场评估车辆换道行驶风险,并将行驶安全场与二次规划相融合,从安全性、舒适性、参考线偏差等角度进行路径及速度优化。仿真结果表明,该优化策略通过换道决策可以有效提高道路通行效率,相较固定五次多项式与单独的安全场换道轨迹,可以有效降低换道过程中横向速度与横向加速度的幅值,改善换道过程中的行驶舒适性。

分布式驱动车辆操纵稳定性控制综述

为研究分布式驱动车辆的驱动控制问题,从转向控制、独立驱动控制及2个系统联合控制等3个角度入手,分析了分布式驱动车辆操纵稳定性控制策略的研究进展。首先,基于转向控制技术对影响操纵稳定性的方面进行分类;其次,分析了分层式与集中式控制结构的特点;然后,分析了基于控制结构的操纵稳定性研究;最后,结合分布式驱动车辆操稳性改善的研究现状和技术进展,展望了未来的发展趋势。

分布式电动车转向横向稳定性力矩适应性分配策略

为了提高分布式驱动电动汽车转向行驶的横向稳定性,基于Matlab/Simulink和CarSim建立了分布式驱动电动汽车二自由度动力模型,并设计了车辆的横向稳定性控制策略。控制系统由上下两部分组成:上层力矩计算控制器,主要基于PID控制策略计算车辆所需的附加横摆力矩;下层力矩分配控制器,根据车辆转向行驶时所需附加横摆力矩的大小,在差动驱动、差动制动、摩擦制动3种力矩分配方式中选取相适应的分配方式将力矩合理分配到各个轮毂电机上。研究结果表明:所设计的横向稳定性控制系统最大能够使车辆横摆角速度减小58%,并且可以良好地追踪理想质心侧偏角,且波动减少,有效提高了车辆转向行驶时的横向稳定性。在差动驱动分配方式控制下车辆对追踪期望速度具有良好的效果;车辆所需附加横摆力矩较大时,下层力矩分配控制器采用差动制动、摩擦制动分配方式将牺牲对期望速度的追踪。

多轴分布式电驱动车辆电液复合制动控制研究

针对多轴分布式电机驱动车辆电液复合制动中易出现的车辆制动抖动问题,提出了一种建压阶段电机制动力修正策略和一种基于前馈-反馈的协调控制策略,分别在建压阶段和其他阶段通过协调复合制动力来解决制动抖动的问题。针对防抱死控制系统与电机制动系统共同作用时的制动矛盾,提出了一种基于PID控制的ABS控制策略,主要通过改变电机制动力来解决制动矛盾的问题。通过TruckSim、Matlab/Simulink及AMESim联合仿真验证,制动冲击度在建压阶段下降了20.66%,在电机退出阶段下降了92.59%,驾驶感觉得到明显改善。而ABS控制策略也可在保证理想滑移率的同时完成制动能量回收;结合整车制动试验,表明协调控制策略在保证制动效果良好的同时实现了制动能量回收,效果显著。

跟车工况下基于风险评估的人机共驾策略

为了避免驾驶辅助系统对驾驶员造成不必要的干预,结合碰撞风险与驾驶操纵能力引出了纵向跟车工况下的风险评估区的概念,基于驾驶数据的正态分布特性确定了风险评估区边界,进而提出一种新的人机共驾纵向驾驶权分配策略,该策略以碰撞时间倒数(TTCi)为判断前提,如果TTCi超过其阈值,则以风险评估区上边界代表驾驶操纵能力的最大偏差值,根据驾驶员操纵能力的偏差程度分配辅助驾驶系统的控制权。结合Prescan、Matlab/Simulink与罗技G29驾驶模拟器搭建了驾驶员在环仿真平台,以分心驾驶模拟驾驶员操纵能力下降情况,对策略的有效性进行了验证。结果表明,在高速道路跟车工况下,所提出的人机共驾策略能有效避免由于驾驶员操纵能力下降导致的碰撞事件发生。

煤巷掘进过程中煤岩破裂微震事件研究

目的为了监测和预警煤矿掘进巷道前方可能发生的危险,方法利用微震监测技术实时监测,利用监测系统捕获到的数据信息研究掘进影响下微震事件的空间分布规律、发生时间、频次和能量关键点,然后利用短时傅里叶变换和S变换方法分析典型煤岩破裂微震信号的时频特征。结果结果表明:(1)微震事件主要分布在沿掘进巷道前方50~100 m区域,大多为中低能量微震事件,仅在掘进工作面前方出现少量强度较大的煤岩破裂事件,且震级多为-2~0;(2)掘进速度和发生微震事件的数量及能量大小成正相关,同时掘进速度也影响着煤岩动力灾害的发生;(3)巷道掘进会造成煤岩体失稳,其中岩体破裂信号频率高,为0~2000 Hz,比重值大,主频约700 Hz;煤岩破裂微震事件信号频率为90~1000 Hz,主频约250 Hz;岩体破裂后,支撑力下降,压力转移给煤体,导致煤体破裂,煤体破裂微震事件信号频率为90~1000 Hz,主频约350 Hz。结论微震事件能够综合反映煤岩体受力破坏程度,判别掘进过程中煤岩破裂类型,为矿井生产中煤岩动力灾害的预警提供理论基础。

分布式驱动电动汽车横向稳定性抗饱和滑模控制

【目的】探讨轮毂电机输出转矩的幅值和响应速度饱和的问题。【方法】以分布式电动驱动汽车为研究对象,结合二阶嵌套饱和函数对滑模控制进行抗饱和设计,并基于轮毂电机的峰值转矩及其在台架试验中的实际响应设计抗饱和滑模控制器的上下限参数。【结果】抗饱和滑模控制器能严格限制直接横摆力矩的幅值和变化速率,能极大地提高极限工况下车辆的横向稳定性。【结论】本文提出的方法有效解决了极限工况下轮毂电机易陷入饱和的问题,避免了因车轮滑移导致车辆失稳。

连续振动载荷在线复现控制技术研究

提出一种主从分布式振动试验方法,建立了连续振动载荷在线复现控制技术,研制了系统样机。其中,提出一种信号分帧处理与重构技术,解决了长时连续振动载荷的在线波形复现难题;提出一种基于多量级样本库构建与加权平均的传递函数动态估计方法,抑制了系统非线性对控制精度的影响;采用谱误差反馈修正方法,改善了系统的频域控制精度。开展了“1主2从”联台试验,结果表明:时域和频域控制精度良好,整体延迟时间在亚秒量级,全程总均方根值误差在1%以内,为主从分布式振动试验提供了关键技术支撑。

分布式驱动电动汽车状态与路面附着系数估计

【目的】准确获取车辆行驶状态参数和路面附着系数对于维持分布式驱动电动汽车的安全性和稳定性十分重要,针对于此,研究了一种能够准确估计其参数的算法,既能降低量产车辆的成本,又能达到车辆安全稳定的目的。【方法】首先,建立三自由度车辆模型,应用基于奇异值分解方法(SVD)的容积卡尔曼滤波算法搭建参数估计器。然后,搭建Carsim/Simulink联合仿真实验平台,采用高、低附着和对接路面双移线工况进行仿真验证。【结果】仿真实验结果表明,估计器能够较准确地估计出参数的真实值。基于仿真的良好估计效果,搭建实车实验平台,进一步进行验证得出,实车实验结果与仿真结果趋势一致,该算法具有较好的估计准确性和时效性。

一种基于EKF的DDEV主动容错控制方法

分布式驱动电动汽车(DDEV)的行驶稳定性和动力性受电机故障的影响会变差,而驱动系统的容错控制则能够有效改善车辆的行驶稳定性和动力性。为此,针对分布式驱动电动汽车驱动电机,提出了一种主动容错控制方法。首先在Simulink中搭建了包含七个自由度的车辆动力学模型,接着搭建了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的故障观测器,为后文建立的主动容错方法提供故障信息。然后基于滑模控制,搭建了主动容错控制模型,根据故障信息对驱动力矩进行重新分配。最后搭建了Carsim/Simulink联合仿真平台,结果表明,提出的主动容错控制方法能够有效改善车辆在故障状态下的行驶稳定性和动力性。

煤矿综掘工作面长压短抽除尘性能与尘源移动路径关系

长压短抽通风除尘是净化煤矿综掘工作面掘进区域高质量浓度粉尘的有效方法之一,特别是压抽配合产生的局部流场有利于对呼吸性粉尘的除降,而产尘源位置的动态变化对该方式除尘性能的影响不甚明晰。通过考虑产尘源位置沿横、纵2种方向的运动路径及往复次数,基于长压短抽试验平台设计了4种尘源移动路径,结合对长压短抽通风系统参数的调控,测试分析尘源在不同运动工况下对空间粉尘质量浓度、粉尘粒径质量浓度和粒径分布的影响。结果表明:在相同的通风参数下,横向路径对司机和行人呼吸带位置造成的粉尘质量浓度均低于纵向;而在横向路径中,当压风筒位于靠近抽风筒一侧且压风口位于司机前方约1 m区域时,司机与行人呼吸带位置的PM1、PM2.5和PM10粉尘粒径质量浓度最低,通风除尘效果最好。空间粉尘扩散表现为:粒径小于2.5µm的颗粒极易跟随抽风流场被抽尘口收集净化,而粒径大于10µm的颗粒则会从产尘源和抽尘区域逃逸到司机及其后方区域,并以自然沉降为主。基于前期试验所得最优尘源移动路径与通风参数,在陕北某煤矿2304综掘工作面开展现场试验。结果表明:横向路径下司机位置和行人呼吸带位置的总粉尘质量浓度分别降低至85.6 mg/m^(3)和21.9 mg/m^(3),降尘率最高达到76.9%;呼吸性粉尘质量浓度分别降低至15.3 mg/m^(3)和10.5 mg/m^(3),降尘率最高达到85.2%,除尘性能明显提升。

计及驾驶风格的氢燃料电池有轨电车自适应能量管理策略

半独立路权运行模式下,氢燃料电池混合动力有轨电车驾驶员的驾驶风格影响锂电池荷电状态,从而对整车运行经济性有较大影响。提出一种结合驾驶员驾驶风格的自适应能量管理策略,以提高能量管理策略对工况和驾驶风格的适应性。首先,考虑不同的道路工况对驾驶员驾驶风格的影响,通过K-均值聚类算法对行驶工况进行识别,将行驶工况分为低速、中速、高速3类;引入冲击度和加速度标准差构建基于模糊逻辑的算法,对驾驶风格进行识别,将驾驶风格分为迟钝型、标准型、激进型3类。其次,建立系统瞬时氢耗量最优的目标函数,在满足约束条件的前提下,引入锂电池荷电状态等效因子修正系数,针对不同驾驶风格调整传统等效氢耗最小策略中相应的等效因子,以实现等效因子随驾驶风格的改变实时变化。最后,将该策略与传统等效氢耗最小策略、庞特里亚金极小值策略进行仿真对比分析,结果表明:该策略能实现3个动力源功率分配最优;锂电池和超级电容荷电状态波动曲线相较于其他2种策略最为平滑;在续驶里程结束时混合动力系统氢耗量为1.39 kg,具有最为优越的燃油经济性;母线电压最大偏移率最小;能使3个动力源平稳出力,具有较强的系统稳定性。研究结果为进一步提高有轨电车实际运行中对驾驶风格的适应性提供参考。

福建省乡村聚落的空间分布格局及驱动因素

基于福建乡村聚落居民点矢量数据,运用空间分析工具中的平均最近邻指数、泰森多边形变异系数、核密度估计、标准差椭圆分析等方法,从市域和县区两个层面分析福建省乡村聚落空间分布格局特征,并探索乡村聚落空间格局形成的内部驱动机制.结果表明:福建省乡村聚落整体呈集聚分布类型;乡村聚落核密度空间分异呈现沿海平原三大核心-西南东北次核-闽西西北稀疏的特征,与乡村聚落密度分布基本一致;乡村聚落集聚延伸方向为东北-西南走向,与海岸线平行;另外,空间格局特征在县区尺度上的差异均比市域尺度更显著.乡村聚落空间分布在自然地理本底因素和社会经济驱动因素的共同影响下,福建乡村聚落大多分布在缓坡和平缓坡的低海拔丘陵平原地区,邻河3 km、距县道和省道10 km范围内的乡村聚落分布最多,此外,人口和政策等因子与乡村聚落的形成和演化密切相关.

造纸机分布传动可编程控制器PCC系统的应用

PCC可编程控制器以其强大的数据处理能力、高运算速度和可靠网络连接等优势,在在造纸工业中得到广泛应用,充分发挥其优势有助于推进造纸机的智能化发展、提升造纸机的技术水平。对此,简述了PCC系统控制原理,设计了以PCC B&R 2005为主控制器、操作面板为人机界面、PROFIBUS现场总线为通信方式的造纸机分布传动控制系统,对系统中主要硬件选型与配置、系统通信方式、下位机软件设计等进行了详细说明,并基于组态王与PCC进行造纸机分布传动上位机监控界面的设计,以期提高造纸机分布传动控制系统的控制精度、实时性和稳定性。

分布驱动无人车在极限工况下的稳定跟踪控制

针对分布式驱动无人车在低附着、高速的极限工况下行驶时偏离目标路径和失稳的现象,提出一种稳定-跟踪联合控制策略,策略包含路径跟踪控制和横向稳定控制,使无人车在提高跟踪精度的同时又使其稳定性得到保障。路径跟踪模块在汽车二自由度模型的基础上,建立了最优LQR路径跟踪控制器,并引入前馈用以改善稳态误差,其次考虑误差变化的规律和路-车位置关系以及驾驶员预瞄模型,设计了改进的权重参数自适应LQR控制器;稳定性模块基于可以减小系统抖振的滑模模糊控制原理,并结合汽车稳定性参数的实际值与期望值的差值,求解出横摆力矩。其次在分配各轮转矩时建立约束条件,使得轮胎负荷率最小用以提升汽车的操纵稳定性。CarSim/Simulink仿真表明在高速、低附着的换道工况下,改进后的LQR控制器有效地改善跟踪误差,具有良好的鲁棒性。且在加入稳定性控制器后,横摆角速度与质心侧偏角的调节时间变短,极大改善了无人车在极限工况下的稳定性。

四轮独立电驱动越野车驱动力优化控制

为了充分利用四轮独立电驱动越野车各轮转矩独立可控的优势,提高越野车的牵引力和越野能力,提出了一种驱动转矩协调控制策略.根据越野车前后轴载荷预分配驱动电动机转矩,利用基于车轮滑转率-路面附着系数的极值寻求算法实现路面最优滑转率估计.采用比例-积分-微分(proportional-integral-differential, PID)控制-滑模控制(sliding mode control, SMC)和基于状态的驱动力再分配方法实现各轮驱动转矩的协调分配,抑制越野车在恶劣路面条件下的车轮打滑.通过CarSim/MATLAB联合仿真以及硬件在环(hardware-in-the-loop, HIL)测试,进行了爬陡坡、单一附着路面、对开路面及连续起伏路面工况的试验验证.结果表明:提出的控制策略能根据实际工况分配驱动轮的转矩,降低驱动轮滑转率,实现整车驱动力的优化.