基于重构控制分配的分布式电动车容错控制方法

针对分布式驱动电动车过驱动系统存在的冗余现象,以带有主动前轮转向系统的四轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象,设计了执行器故障后的容错控制算法。容错控制器采用集成控制结构,上层为运动跟踪层,基于模型预测控制算法,得到车辆跟踪期望状态所需总的力与力矩;下层为重构控制分配器,针对驱动电机的多种故障情况,以整车稳定性和安全性为目标制定重构控制分配率。通过实验表明,在高速高附的仿真工况下,面临多种执行器故障模式时,相比无控制的车辆,处于容错控制算法控制下的车辆横摆角速度最大值由0.3 rad/s降低到0.1 rad/s,质心侧偏角由0.03 rad降低到0.015 rad,显著提高了车辆的横摆稳定性与安全性能。     

线控四轮独立转向汽车执行机构容错控制研究

针对可能出现多种执行器故障的线控四轮独立转向汽车系统,首先建立简化线性2自由度模型并定义包含多种故障的执行器故障模型,然后基于直接自适应控制方法的设计思路,引入一种鲁棒自适应容错控制策略。以跟踪参考模型为目标进行了容错控制器的设计,实现执行器故障模式下汽车对理想参考模型的零质心侧偏角和修正横摆角速度的跟踪。基于Lyapunov函数证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。Matlab仿真及Carsim/Simulink联合仿真结果均表明,所提方法能够有效实现线控转向汽车执行器故障情况下的容错控制。     

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。     

基于输出反馈的不确定广义双线性时滞系统鲁棒容错控制研究

研究了不确定时滞广义双线性系统的鲁棒容错控制问题,给出了时滞广义双线性系统基于输出反馈的控制器设计方法。所得的控制器使系统无论有无执行器发生故障,都能使其鲁棒稳定。     

四轮独立驱动电动汽车直接横摆力矩控制

为提高四轮独立驱动电动汽车横摆稳定性,在考虑纵向车速控制的基础上设计了直接横摆力矩控制策略。该控制策略由上下两层组成,上层控制器为基于车辆运行状态反馈的附加横摆力矩控制器,其控制方式为通过实际反馈的车辆状态参数与参考值对比,设计线性二次型调节器(LQR)计算目标附加横摆力矩。下层控制器为基于路面附着条件及前后轴荷比的轮毂电机转矩分配控制器。通过CarSim与Simulink建立联合仿真模型,选择双移线和正弦输入2种工况进行仿真试验。结果表明:所设计的控制策略能够使车辆质心侧偏角和横摆角速度较好地跟随参考值,可有效避免车辆侧滑失稳,提高车辆横摆稳定性和行驶安全性;与PID控制相比,LQR控制能够更有效地抑制横摆角速度振荡峰值。     

分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制研究

根据分布式驱动电动汽车电机转矩可独立控制、轮胎纵向力可灵活分配的特点,通过控制轮胎纵向力产生附加横摆力矩的方法提高车辆的横摆稳定性。设计了分层控制器对车辆横摆稳定性进行研究,上层控制器利用滑模控制方法计算保持车辆稳定的附加横摆力矩;下层控制器分别利用液压差动制动分配方法与平均分配方法分配附加横摆力矩。基于Matlab/Smulink与CarSim仿真环境,选取双移线路面进行车辆横摆稳定性仿真。研究结果表明:施加控制器作用后,可使车辆横摆角速度较好地跟随理想值并将质心侧偏角控制在2. 5°以内,车辆具有较好的轨迹保持能力与行驶稳定性。两种力矩分配方法均能得到较好的控制效果,其中平均分配方法控制效果更优。     

轮毂电机电动汽车空气悬架阻尼GA-LQR控制研究

针对轮毂电机驱动电动汽车因电机内部不平衡电磁力引起的负面振动加剧等问题,提出一种基于遗传算法的线性二次型调节器(GA-LQR)的空气悬架阻尼控制方法。建立包含轮毂电机和空气悬架系统的轮毂电机驱动电动汽车8自由度半车动力学模型,并进行实车试验验证模型;仿真分析路面激励和不平衡电磁力两者对电动汽车垂向振动的影响;根据最优控制理论提出LQR控制策略,并通过遗传算法对LQR控制中的加权矩阵Q和R进行全局搜索优化,构建了GA-LQR阻尼控制器。仿真结果表明：相较于被动悬架和LQR控制的空气悬架,基于GA-LQR控制的空气悬架对电动汽车各评价指标的改善效果明显,可有效抑制轮毂电机因偏心引起的不良振动,极大地提高车辆的乘坐舒适性。     

基于RBF神经网络优化的无人驾驶车辆增量线性模型预测轨迹跟踪控制研究

研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于RBF(径向基函数)神经网络的自适应补偿和鲁棒控制分别设计了2种优化后的ILTV-MPC(增量线性时变模型预测控制)轨迹跟踪控制系统。建立了ILTV-MPC轨迹跟踪控制器,利用RBF神经网络的局部逼近特性,设计了RBF自适应补偿控制器逼近模型的不精确部分;进而将逼近过程产生的误差作为外部干扰,设计了RBF鲁棒优化控制器,从而对逼近误差予以抑制。应用Lyapunov稳定性分析推导出隐含层网络权值训练规则,证明了控制系统的稳定性。当行驶在良好路面时,与传统ILTV-MPC相比,RBF补偿-ILTV-MPC最大误差减小约38.73%; RBF鲁棒-ILTV-MPC最大误差减小约68.42%。结果表明:RBF鲁棒控制较RBF补偿控制可进一步提高ILTV-MPC控制器的跟踪精度,减轻车辆侧滑程度,提高车辆行驶稳定性。     

变速器疲劳寿命试验台油温控制系统设计与仿真

根据变速器疲劳寿命试验台对油温控制系统的要求,设计了试验台的油温控制方案。针对系统存在的严重滞后性和非线性等特点,结合传统的PID控制器和模糊控制器设计了一套基于自适应模糊PID控制器的油温控制系统。根据温控系统的工作原理及工程经验,借助Matlab中的Simulink仿真平台,建立了3种控制方式的控制模型,并将自适应模糊PID控制与传统PID和模糊控制器进行仿真对比,最后进行了抗干扰性分析。仿真结果表明:采用自适应模糊PID控制的油温控制系统精度更高,稳定性更好,具有较好的鲁棒性和适应能力。     

基于模型预测控制的电动汽车起步工况仿真与性能评价

为提高电动汽车起步工况时的性能,设计了基于模型预测控制的驾驶员模型,建立了纯电动汽车整车模型和驾驶员模型。将驾驶员意图转化为加速踏板和制动踏板的开度变化,利用基于模型预测控制方法的上层控制器得到期望加速度,下层控制器根据期望加速度得到加速指令和减速指令,从而对车辆进行起步工况的加、减速控制。利用起步时间、驱动电机电压电流和冲击度3个评价指标对提出的模型预测控制方法和常规PID控制方法进行起步工况仿真的控制性能比较。分析了不同坡度(0%、10%和20%)和加速踏板开度下电驱动系统的性能。仿真结果验证了模型预测控制方法的有效性。     

分布式驱动电动汽车多电机系统改进型环形耦合控制

采用轮毂电机驱动的电动汽车,多电机协同控制是车辆安全行驶的重要因素。基于目前多电机控制系统跟踪误差和同步误差较高的问题,为提高控制精度及四轮独立驱动电动汽车的行驶稳定性,结合傅里叶级数循环学习法提出了一种改进型的环形耦合控制方法。该方法通过循环学习有效地提高了控制方法的控制精度,明显降低了多电机运行时的跟踪误差和同步误差。通过Matlab/Simulink搭建了四轮毂电机同步控制模型,验证了所提控制方法的可行性。基于CARSIM与Matlab/Simulink联合仿真平台模拟实车运行,进一步验证了所提多电机协同控制方法能够有效降低四轮电机运行的同步误差和跟踪误差,有助于提高车辆的运行稳定性。     

基于分层式控制器的纯电动汽车车距控制研究

鉴于智能车辆的车距控制研究大多是针对传统燃油车,并缺少对多工况控制算法的研究,在Carsim/Simulink平台搭建了纯电动汽车动力学模型,以行车安全性为首要目标,结合驾驶员的驾驶特点和乘坐舒适性,建立了一种可变安全距离模型,设计了线性二次型最优控制理论和模糊控制理论相结合的分层式控制器,针对前方无车的情况,设计了定速巡航控制器。基于Carsim和Simulink联合仿真平台,对起停工况、定速巡航工况和距离保持工况进行仿真验证,结果表明分层式结构控制器具有较好的控制效果和鲁棒性,使智能车辆按照期望距离和速度安全行驶。     

基于自适应模型预测的自主车辆避障控制研究

在无人驾驶车辆安全避障控制过程中,由于被控对象的非线性特性,线性模型预测控制器难以保证车辆避障系统的安全性及稳定性。以车辆二自由度运动学模型为基础,在已有感知障碍物信息的基础上,通过应用自适应模型预测控制理论,结合障碍物虚拟边界约束及车辆控制变量约束,设计了以节气门开度和方向盘转角为控制变量的线性时不变控制器,并在Simulink环境下与基于传统模型预测避障控制器进行比较。仿真结果表明:相较于模型预测控制,基于自适应模型预测控制理论设计的控制器能提高车辆避障安全性及舒适性。     

基于STM32F207主控芯片的棉袜机控制系统

针对国内棉袜机控制系统存在稳定性、实时性不高导致袜品有脱边、松散等现象，课题组设计了一种基于STM32F207主控芯片的控制系统。基于棉袜机结构和工艺的研究，通过对袜机关键工艺尤其是各步段走针轨迹的分析，提出了总体分层式控制结构；设计了基于STM32F207主控芯片的主控板硬件系统；设计了基于飞思卡尔KE06芯片的选针器、气阀和电机板控制系统；设计了基于CAN总线协议的主控与驱动板之间的数据传输形式；依据外接编码器脉冲计数获得当前针数和针位信号，设计了零位检测电路；结合RUMI WELLKNIT的AOTU RSD机型的棉袜机，进行了功能测试。研究结果表明：设计出的控制系统可精准控制执行器，各执行器配合良好，针位位置捕获准确，实时性高；编织的袜品花型图案连接完好，袜品没有脱边和松散等现象。     

基于非线性约束的涡轮压缩机滑模变结构PI控制仿真研究

为了使燃料电池堆化学反应更加充分,提高发电效率,根据涡轮压缩机驱动原理建立燃料电池堆的涡轮压缩系统模型。基于永磁同步电机驱动数学模型定义控制参数变量,使用高速涡轮压缩机和机电阀控制燃料电池系统中的空气质量流量和压力。针对传统PI控制器进行改进,提出了一种可在不同控制结构上改装的变结构抗饱和策略,设计涡轮压缩机滑模变结构PI控制器。采用Matlab软件对空气质量流量和压力跟踪误差进行仿真,与传统PI控制方法进行对比。结果显示:与PI控制方法相比,涡轮压缩系统采用滑模变结构PI控制方法,空气质量流量和压力跟踪误差较小,控制系统相对稳定。采用滑模变结构PI控制方法,能够提高控制系统的响应速度和跟踪精度,提高燃料电池发电效率。     

基于GPC的主动容错控制研究

研究了一类含有一般故障的线性系统的故障检测方法和基于GPC(广义预测控制)的容错控制问题,提出了GPC容错控制律的设计算法.通过构造故障观测器在线检测系统故障和干扰,把估计的故障和干扰信息用于预测模型输出,得到了GPC容错控制律.仿真示例验证了故障检测方法和GPC容错控制律的有效性.     

考虑动力学约束的智能车辆路径跟踪控制研究

针对智能车辆的路径跟踪控制方法中传统的MPC控制器往往只考虑控制量约束和控制增量约束、未考虑输出量约束的情况,以线性2自由度车辆侧向动力学模型作为预测模型,提出了一种路径跟踪控制方法。通过将车辆在路径跟踪过程中的输出量质心侧偏角和横摆角速度约束在一个操纵稳定性状态平稳域内,将路径跟踪问题转变为在多种约束条件下求解控制系统最优值的问题,以此来跟踪目标路径。采用Carsim和Matlab/Simulink进行联合仿真验证,结果显示:所设计的控制器能较好地跟踪参考路径,控制器在跟踪目标路径的过程中表现平稳、可靠。     

CarSim和Matlab/Simulink联合仿真分布式驱动电动车ACC研究

为实现分布式驱动电动车的自适应巡航控制(ACC)功能,基于Matlab/Simulink搭建ACC控制策略,采用分层控制方法,首先设计上层控制器,根据目标车辆运动状态信息分别计算巡航和跟车模式下的期望加速度,然后根据不同模式间的切换逻辑和下层控制器,计算对应模式下的四轮驱动力矩和制动压力,最后通过CarSim和Matlab/Simulink联合仿真进行模型验证。验证结果表明:该模型可以在巡航和跟车结合的综合工况下实现良好的自适应巡航控制。     

双点预瞄式智能车大曲率路径的横向控制

针对智能车在大曲率弯道中转向机构过早响应以及跟线精度不高的问题,提出了一种基于双预瞄点的智能车大曲率路径横向模糊控制方法。首先建立了车辆的横向控制系统结构,给出了车辆的动力学模型和视觉预瞄模型,进而提出了双点预瞄调节策略,给出了模糊控制器的设计方法并采用遗传算法进一步优化了控制器的控制规则,最后通过仿真实验验证了控制器的有效性及准确性。结果表明:所设计的控制系统能根据前方道路的曲率及车速实时调节预瞄距离,既能确保车辆的转向角以较高精度实时跟踪大曲率路径,又能保证车速在弯道中处于预定的受控范围内。     

基于MPC算法的车辆自适应巡航系统分层控制研究

以前车加速度为参考,考虑跟车效率、行车安全性等因素,建立了车辆的自适应巡航控制策略;设计了基于模型预测控制算法(MPC)计算期望加速度的上层控制器;建立了逆纵向动力学模型计算节气门开度或制动力,实现自适应巡航功能的下层控制器。通过Matlab/Simulink和Carsim软件的联合仿真对巡航工况、巡航-跟车综合工况进行验证,结果表明:该控制方法能够使车辆获得理想的巡航速度,实现车辆在安全车距下较好地跟踪前车。