视觉导引AGV轨迹跟踪控制及仿真验证

针对双向双驱视觉AGV的轨迹跟踪问题,建立AGV运动学模型和控制系统状态方程,基于直线、圆弧、非圆弧三种路径模型,采用最小均方差法和内切圆弧修正法分别获得AGV在直线、圆弧和非圆弧三种路径运行过程中的距离偏差和角度偏差;设计并验证模糊PID控制器,同时采用PreScan软件进行轨迹跟踪控制的仿真验证。结果表明,模糊PID控制器能够通过模糊规则智能调节参数,减少超调,稳定AGV的运动轨迹,且稳定时间较短,能够实现AGV稳定有效的轨迹跟踪。

混合动力汽车发动机启停工况扭振自适应模糊控制

混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)发动机启停过程伴随的转矩脉动,易诱发车辆传动系扭振,导致车辆动力不平顺。为解决上述问题,提出并验证基于电磁阻尼自适应模糊控制的传动系扭振主动控制方法。建立行星混联式混合动力汽车发动机启停工况动力学仿真模型和发动机启停控制逻辑,提出发动机启停扭振自适应模糊控制策略,开展2种运行状态下发动机启停工况仿真,对比分析无控制和自适应模糊控制下传动系扭转振动响应曲线。结果表明,自适应模糊控制相比无控制状态:定置停车时发动机启动和停机工况扭振平均衰减率分别为23.8%和30.1%,车辆行进间发动机启动和停机工况扭振平均衰减率分别为12.1%和23.6%。该方法可有效衰减发动机启停工况传动系扭转振动,提升混合动力汽车发动机启停工况NVH(noise,vibration,and harshness)性能。

电动汽车动态路面驱动防滑控制与仿真

为了提高电动汽车在复杂路面情况下的加速能力和稳定性,提出了一种基于动态路面最优滑转率估计的驱动防滑控制策略并进行了仿真研究。首先从车辆-地面系统模型入手,分析了路面参数估计的数学原理并给出了单一路面下的最优滑转率判别条件,进而将多种路面交叠的情况下的最优滑转率参数估计问题转化为高、低附着路面相互切换的统一问题进行了深入分析,引入高估门限λmax与低估门限λmin设计了最优滑转率的动态估计方法。基于动态路面的参数估计建立了相应的驱动防滑控制策略。仿真结果表明:所提出的参数估计方法和控制策略显著提高了电动汽车的加速能力,且在路面条件突变的情况下也能有效抑制驱动轮的过度滑转,改善了整车的行驶稳定性。

汽车ACC系统纵向控制六模式切换策略仿真研究

为了增强现有六模式汽车自适应巡航(ACC)系统全工况下的适应性,文中综合考虑了2车相对速度、相对距离和本车速度等参数对ACC系统控制策略的影响,提出了1种六模式ACC系统控制模式的划分方法,并定量地确定了控制模式划分的边界条件。为了使ACC系统能够根据车辆行驶工况做出合理的响应,分别设计了各控制模式的加速度算法。将模式划分方法及控制策略建立相应的Simulink模型,考虑到PreScan具有场景建立便利性和可视化等优点,采用PreScan仿真场景并通过CarSim车辆动态模型,对所设计的六模式ACC系统进行了仿真试验。仿真结果表明:提出的六模式ACC系统,在全工况特别是前车切入等复杂工况下,较现有的六模式ACC系统表现出更好的适应性。

汽车驾驶模拟器人机交互控制系统优化设计

吉林大学汽车工程学院汽车仿真与控制国家重点实验室建设了开发型驾驶模拟器系统人机交互能力不足,本文开展了人机交互控制系统优化研究,采用键盘硬件控制方式,利用模块化设计思路,利用嵌入式工控机平台,搭建任务及指令执行器系统,并建立相应的功能模块,包括键盘、人机界面、主控单元、功能数据库等。解决了多平台并发仿真中存在的数据通信、时钟同步、仿真监控问题,优化了集成平台的性能。

新能源汽车储能系统快速充电策略研究综述

电动汽车在近十年得到大力发展与推广,但续航里程一直限制着电动汽车的进一步发展。车载储能系统快速充电技术能够有效缓解现阶段电动汽车用户续航里程焦虑,同时提高车辆安全性。电动汽车快速充电技术包括基于经验的充电策略和基于优化的充电策略。本文首先总结了各种传统充电方法的优点和缺点,其次根据应用场景优化目标的不同,归纳了不同优化目标的快充策略的应用,此外总结了电池内部的电极材料、电解质和电极/电解质界面(EEI)对快充性能的影响,并归纳了不同材料的改良措施,并对该领域未来发展方向进行了展望。

汽车磁流变减振器控制策略仿真

建立了天棚阻尼控制模型对4自由度侧倾平面1/2车辆模型进行控制仿真;选取了1/2车辆质量为580kg等仿真参数,从平顺性和操纵稳定性两方面入手,应用垂直振动输入、正弦曲线输入、力矩(力)输入3种输入作为检验信号来研究控制策略对车辆的影响,并对减振器阻尼系数进行调整分析,当天棚阻尼系数为2300N.s/m时,车辆平顺性和操纵稳定性都获得了令人满意的提高。

汽车动力学HiL仿真实验平台的搭建及应用

为了便于汽车研发工作,减少开发周期,搭建了基于实时仿真系统x PC-Target的汽车动力学硬件在环仿真实验平台。根据高精度车辆动力学仿真软件ve DYNA的Light车辆模型构架,自主开发了红旗HQ430型轿车车辆模型,并嵌入了方向盘、油门踏板、制动踏板和51单片机等硬件实物。最后采用51单片机作为硬件控制器,设计了基于PID控制算法的车辆横摆稳定性控制策略。针对驾驶员在高速紧急转向、低附着路面连续转向和对开路面转向等极限工况,进行了硬件在环仿真实验。实验结果表明,该硬件在环实验平台可以反应汽车动力学特性,能够在线的验证横摆稳定性控制算法的实时性及有效性。

分布式驱动电动汽车附着稳定性控制

通过分析车轮垂向载荷转移对轮胎附着裕度的影响机理,制定一种直接横摆力矩控制策略以充分发挥车辆极限附着行驶能力。采用分层式控制结构,上层为附加横摆力矩决策层,运用模型预测控制算法求解所需的附加横摆力矩;下层为四轮转矩优化分配层,将上层求得的附加横摆力矩优化分配给各轮,以修正车身姿态。通过Matlab/Simulink与CarSim联合仿真测试和基于dSPACE LabBox驾驶模拟器台架的硬件在环实验,验证转矩分配方案的合理性与控制策略的有效性。实验结果表明:该策略有效改善了各轮附着利用情况,提高了车辆极限行驶能力与附着稳定性。

燃烧室结构对中负荷反应活性控制压燃发动机影响的模拟研究

通过机理耦合和自动优化构建了包含重质柴油成分的多组分汽油/柴油替代物反应机理。将机理与CONVERGE耦合,构建了包含原机omega型燃烧室系统(omega combustion system,OMECS)、分离式涡流燃烧室系统(separated swirl combustion system,SSCS)和横向涡流燃烧室系统(lateral swirl combustion system,LSCS)的三维计算模型,以研究不同燃烧室对中负荷大预混比例条件下反应活性控制压燃(reactivity controlled compression ignition,RCCI)发动机的影响。结果表明,与OMECS燃烧室相比,SSCS和LSCS燃烧室的指示热效率分别提高了4.65%和3.51%,除NO_(x)外,其他排放物均有所降低。能量平衡分析和传热分析显示,传热损失、燃烧损失和排气损失降低;这表明新型燃烧室对RCCI燃烧模式的优化机制与对纯柴油燃烧模式不同。活塞壁面对柴油喷雾的引导效应不明显,但新型燃烧室独特的结构和缸内气流运动(例如SSCS燃烧室的分离燃烧室和LSCS燃烧室凸边两侧的小尺寸涡流等)对传热的削弱效应大于面容比和缸内温度增加对传热的增强效应。在所有的第二次喷射正时(start of injection,SOI)下,新型燃烧室的指示热效率均高于原机。

汽车防抱死系统电磁阀的阶梯控制

电磁阀的主要作用是在车辆防抱死系统ABS(Anti-block system)工作过程中的增压阶段控制增压速度,但其在线性控制时精度较差,动态响应能力低,对此,本文提出了基于开关控制的阶梯控制增压方式,并指出了其应用范围。根据电磁阀开关响应特性,确定了电磁阀阶梯控制时需要进行匹配的参数。借助实车搭建匹配试验台,调整匹配参数使其能够满足阶梯控制的要求。将匹配的结果运用于ABS控制算法,进行道路测试。结果表明,该方法能够快速确定匹配参数的合理范围,且控制精度较高。

基于驾驶意图识别的混合动力汽车控制策略

确定了驾驶意图识别的参数,并建立了识别参数的隶属函数和模糊推理规则,通过模糊推理来识别驾驶意图。根据驾驶意图的识别结果制定了相应的整车控制策略,并进行了仿真分析。从仿真结果可以看出,模糊推理系统可以很好地识别驾驶意图,证明了基于驾驶意图识别的控制策略可以进一步提高混合动力汽车燃油经济性。

智能时代的汽车控制

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑.汽车驾驶自动化一直都在进行,其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代.智能时代下,大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇.控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石,更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统,从而实现汽车安全性、经济性以及舒适性等各个方面的提升.本文对智能时代的汽车控制进行综述,首先回顾汽车自动化的发展进程,然后探讨汽车自动化进程中面临的问题,最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术.

电动汽车冷却系统设计及电机最优冷却温度控制

根据各部件的温度特点设计电动汽车冷却回路,分析无刷永磁同步电机的发热原理;基于各零部件等效热容得到热量从产生到散发转移的理论公式。以总电耗最低为评价指标寻找某一环境温度下的最佳冷却水温度,据此开发出电动车最优冷却水温度控制策略。与水泵定排量控制相比,最优冷却水温度控制策略对应的整车效率由60.5%提高到66.1%。

智能汽车人机协同控制的研究现状与展望

随着人工智能、互联网技术、通信技术、计算机技术的快速发展,以电动化、智能化及网联化为基础的智能汽车成为汽车行业发展的一大趋势.按照汽车智能化、自动化的发展进程,美国汽车工程师协会将智能汽车的发展分为手动驾驶、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化6个级别,虽然不同层次、不同功能的汽车智能化技术正迅猛发展,但是真正意义上的全工况自动驾驶在短期内很难实现.因此,在未来很长一段时期内,智能汽车必然面对人机协同控制的局面,本文详细介绍了智能汽车人机协同控制中驾驶员建模及人机驾驶权动态优化控制的国内外研究现状,同时简要介绍了智能汽车测试与评价的国内外研究现状,提炼了共性问题,并对人机协同控制的发展趋势给出了一些观点.

四轮独立驱动电动汽车再生制动控制策略

为了提高四轮轮毂电机驱动的电动汽车续航里程,提出了综合考虑理想制动力分配和电机工作特性的再生制动控制策略。通过分析传统汽车理想制动力分配策略,综合考虑电机发电工作特性,在保证整车制动性能的基础上,通过减少机械制动的参与使整车前后轴电机均处于更好的发电状态,从而在保证整车制动效能的同时,回收更多的制动能量。通过CarSim和Matlab/Simulink商用软件联合仿真对提出的控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:该控制策略能够通过有效地分配前后轴电机制动力和机械制动力,从而获得较好的制动能量回收效果。

电动汽车动力电池液体冷却系统构建及其工作过程仿真

为保障电动汽车电池组较佳的工作温度,提出一种热泵辅助液体循环电池冷却系统,并利用理论和实验表征方法基于MATLAB平台建立各构件模型。计算结果表明,该冷却系统能够满足电池高温高负荷冷却需求,其中热泵辅助冷却作用明显。同时,通过一维计算初步分析表明,电池散热器前置于冷凝器的布置形式相比后置形式具备更好的电池冷却换热效果。此外,在行驶工况下,电池冷却过程中水泵液流量的作用相比风扇更加敏感,在高温高负荷工况下应以水泵调节为主。

基于模型预测控制的汽车底盘集成控制

为了实现汽车底盘的集成控制,提出了模型预测控制(MPC)方法。在紧急避障操纵时,利用四轮差动制动和主动前轮转向集成控制的方式实现对汽车理想操纵特性的跟随。上层集成控制器通过模型预测控制方法决策下层子控制器所需的附加横摆力矩和前轮附加转角。建立了七自由度非线性车辆模型作为预测模型,并通过实车试验对其精度进行了验证。在Carsim中的虚拟试验对模型预测控制方法的控制效果进行了验证。

基于电动助力转向的线控转向汽车路感反馈控制

针对线控转向(SBW)系统路感需要模拟生成的问题,建立了SBW系统动力学模型并研究路感产生机理。在分析电动助力转向(EPS)系统助力特性等控制算法的基础上,提出了综合路感模拟控制算法。算法中的转向系统齿条受力信息通过测量转向电机工作电流获取。选取中心区和双纽线试验工况,进行硬件在环试验。试验结果表明,本文的路感模拟方法保证了汽车低速转向轻便和高速路感清晰,可以满足驾驶员的路感反馈需求。

混合动力汽车工作模式切换控制方案

为了解决混合动力汽车工作过程中的模式频繁切换问题,提出一种集成多方法的混合动力汽车模式频繁切换问题解决方案。该方案综合采用了基于计时、滤波、模糊逻辑和滞回的方法抑制模式的频繁切换。经仿真验证,采用该方案后,模式持续时间小于4s情况所占比例由85%降为3%,模式切换次数减少了80%,同时,车辆的车速跟随、SOC平衡情况和动力性没有受到显著影响,当量冲击度的最大值和平均值分别减少了42%和61.4%,整车经济性提高了9.4%。