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基于联合仿真的横向稳定性控制最优力矩分配(算法对比)——软件应用:Matlab Simulink 2021a + Carsim 2019.0

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简介:
本研究采用Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0进行联合仿真,对比分析不同算法在横向稳定性控制中的最优力矩分配效果。 本段落介绍了一种采用模块化建模方法的联合仿真模型设计,旨在优化分布式驱动电动汽车在双移线工况下的横向稳定性控制及其最优力矩分配。所使用的软件为Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0。 该模型包含以下主要部分:期望值计算模块、速度跟踪模块以及力矩分配模块,其中力矩分配模块内集成了平均分配算法、比例分配算法和最优分配算法。本段落提供了Matlab Simulink源代码文件,并附有详细的建模说明文档及相关参考资料与文献。

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  • 仿)——Matlab Simulink 2021a + Carsim 2019.0
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    本研究采用Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0进行联合仿真,对比分析不同算法在横向稳定性控制中的最优力矩分配效果。 本段落介绍了一种采用模块化建模方法的联合仿真模型设计,旨在优化分布式驱动电动汽车在双移线工况下的横向稳定性控制及其最优力矩分配。所使用的软件为Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0。 该模型包含以下主要部分:期望值计算模块、速度跟踪模块以及力矩分配模块,其中力矩分配模块内集成了平均分配算法、比例分配算法和最优分配算法。本段落提供了Matlab Simulink源代码文件,并附有详细的建模说明文档及相关参考资料与文献。
  • CarsimSimulink仿LQR模糊PID滑模系统及其理想摆角速度跟踪与化方
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    本研究提出了一种结合LQR模糊PID和滑模控制策略,通过Carsim与Simulink的联合仿真平台,优化车辆的理想横摆角速度追踪及横向稳定性。 本段落介绍了一种基于Carsim与Simulink联合仿真的横摆稳定性控制系统设计,该系统采用了LQR、模糊PID及滑模控制方法。 研究结合了跟踪理想横摆角速度的方法以及抑制汽车质心侧偏角的策略,并以线性二自由度车辆操纵特性模型作为目标。根据汽车横摆力矩与车辆状态偏差之间的动力学关系建立了控制系统模型,其中速度跟踪模块采用了前馈加反馈的PID控制结构。 上层方案中,第一种采用LQR方法决策汽车横摆力矩,旨在同时实现期望横摆角速度的追踪和质心侧偏角的抑制。第二种则运用模糊PID控制策略,通过理想与实际横摆角速度之差作为输入信号输出附加横摆力矩来改善系统性能。第三种方案则是利用滑模控制技术获取附加横摆力矩。 在下层部分,则是采用基于规则和二次规划的方法对来自速度跟踪模块的需求总力矩以及由横摆力矩控制系统产生的横摆力矩进行合理分配,从而实现汽车稳定性控制的目标。文档内容详尽且代码规范。
  • CarsimMatlab Simulink十四自由度整车动学模型仿验证(版本:Carsim 2019.0 + Matla)
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    本研究采用Carsim 2019.0与MATLAB Simulink结合,建立并验证了具有十四自由度的整车动力学模型,通过详尽的联合仿真分析,提升了车辆动态性能评估的精度。 十四自由度整车动力学模型的Carsim与Matlab Simulink联合仿真验证 软件使用:Carsim 2019.0 和 Matlab Simulink 2021a。 适用场景:采用模块化建模方法,搭建了一个包含14个自由度的整车模型。该平台适用于多种工况场景。 工况包括:阶跃工况和正弦工况。 所含模块有: - 转向系统 - 整车车身系统 - 悬架系统 - 魔术轮胎(Magic Formula Tire) - 车轮系统 - PI驾驶员控制模块等 十四自由度具体包括:整车纵向、横向、横摆运动,车身俯仰和侧倾,垂向跳动以及每个车轮的四个旋转自由度及垂直方向的自由度。所有这些数据都可以在Simulink中实时查看。 提供的资料有: - Matlab Simulink源码文件 - 详细的建模说明文档 - 相关参考资料及相关文献
  • CarsimSimulink仿——综LQR、模糊PID及滑模以实现理想摆角速度跟踪与
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    本研究探讨了将CarSim与Simulink结合进行车辆横摆稳定性控制仿真,通过融合LQR、模糊PID和滑模控制方法,旨在优化汽车在动态行驶过程中的横摆角速度响应与稳定性。 本段落探讨了Carsim与Simulink联合仿真的应用,并提出了一种基于LQR、模糊PID及滑模控制的横摆稳定性控制系统的设计方法。该系统旨在实现汽车理想的横摆角速度跟踪以及抑制质心侧偏角,以提高车辆稳定性。 文中采用线性二自由度车辆操纵特性模型作为控制目标,通过建立与汽车横摆力矩和状态偏差相关的动力学关系来构建整个控制系统架构。具体而言,在速度跟踪模块中采用了前馈加反馈的PID控制策略;在上层设计了三种不同的方案:第一种使用LQR方法进行决策以综合实现期望横摆角速度的追踪及质心侧偏角抑制,第二种则利用模糊PID控制算法,根据理想与实际横摆角速度之间的差异输出附加横摆力矩,第三种采用滑模控制技术来确定附加横摆力矩。 在下层部分,则通过基于规则和二次规划的方法对来自上层模块的总需求扭矩进行合理的分配。这种设计有效地实现了汽车稳定性控制的目标,并且文档详细、代码规范。
  • CarsimSimulink线系统仿
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    本研究探讨了利用Carsim与Simulink软件进行线控转向系统的建模及仿真分析方法,旨在优化车辆操控性能。 线控转向系统的Carsim与Simulink联合仿真的研究。
  • CarsimSimulink线系统仿
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    本研究结合Carsim与Simulink平台,开展线控转向系统的建模与仿真分析,旨在优化车辆操控性能及安全性。通过多领域协同仿真技术,探究控制策略对驾驶体验的影响,并验证算法的有效性。 线控转向系统(Steering by Wire, SBW)是一种先进的汽车技术,通过电子信号而非机械连接来控制车辆的转向操作。这种系统的优点在于能够提升驾驶性能、安全性和舒适性,并为智能化提供了更多可能性。在现代汽车中,SBW发挥着关键作用,它不仅提高了操控精度,还为自动驾驶技术的发展奠定了基础。 线控转向系统通常包括多个组件,如扭矩传感器、控制器、电子控制单元(ECU)和电机驱动器等。这些部件协同工作以确保驾驶员的意图与车辆的实际响应之间能够无缝对接。Carsim 和 Simulink 是两种常用的汽车动力学模拟及控制系统开发软件工具。其中,Carsim 提供精确的物理模型,而Simulink 则用于设计复杂的控制算法和进行仿真。 在联合仿真的过程中,工程师可以借助 Carsim 的车辆动力学模型与Simulink 开发的控制器模型来测试整个转向系统的动态响应。这种模拟环境能够再现各种驾驶条件和路况,使工程师能够在制造物理原型车之前进行全面测试和优化。通过这种方式,可以预测并解决可能的实际行驶问题,例如提高稳定性、降低噪音及振动等。 联合仿真还有助于故障诊断与性能改进。在Simulink中创建的故障情景可以帮助观察车辆反应,并分析系统对异常情况的响应策略,从而进行必要的调整和优化。此外,在这种虚拟环境中设计和验证实时控制算法也能确保其在真实驾驶中的可靠性。 随着汽车智能化技术的发展,线控转向系统的应用范围及其复杂性也在不断增加。现代SBW需要与其他智能功能如自适应巡航控制系统(ACC)及车道保持辅助系统(LKA)协同工作。这要求其具备更快、更精确的响应能力,并且能够实现故障自我诊断和调整以应对不同的驾驶条件和个人偏好。 Carsim 与 Simulink 的联合仿真为工程师提供了一个强大的平台,用于开发并测试先进的车辆控制策略及算法。这种方法不仅提高了研发效率、降低了成本,还确保了在实际应用前系统的高度可靠性和性能。随着技术的进步,线控转向系统将继续成为推动汽车智能化和安全性的关键技术之一。
  • CarsimSimulink线系统仿模型——C级车辆正设计及三环PID
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    本文提出了一种结合Carsim和Simulink软件的线控转向系统联合仿真模型,专门用于C级车型的正向开发,并通过此模型对三环PID控制算法进行了优化。 本段落介绍了一种线控转向系统的Carsim与Simulink联合仿真模型,适用于C级车。该模型采用三环PID控制算法来驱动无刷直流电机以实现前轮转角的精确控制。通过分析Carsim自带的转向系统数据,建立了小齿轮和转向角度之间的关系,并利用查表法反推目标转角,进而使无刷直流电机跟踪这些目标值。 仿真结果包括在角阶跃工况下的前轮转角、横摆角速度、侧向加速度以及轨迹图。此外还展示了双移线工况的响应曲线,在拐点处与参考数据相比存在一些差异,但整体不影响模型的应用效果。 该卖品包含2019版Carsim数据库和对应的仿真模型,其中重点在于无刷直流电机模型的设计及其在不同驾驶条件下的表现。其余部分的数据则根据查表得出。
  • CarSimSimulink四轮线系统仿 离散LQR及二自由度
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    本研究运用CarSim与Simulink进行四轮线控转向系统的仿真,并应用离散LQR控制策略,同时开展二自由度稳定性的深入分析。 四轮线控转向控制(4WIS)的CarSim与Simulink联合控制器使用离散LQR控制器,并包含了完整详细的控制器及二自由度稳定性控制目标推导说明。MATLAB版本为2018b,CarSim版本为2018。
  • CarsimSimulink线系统仿研究
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    本研究运用Carsim与Simulink软件进行联合仿真,深入探讨了线控转向系统的性能,为车辆操控稳定性优化提供了理论依据和技术支持。 线控转向系统(Steer-by-Wire, SBW)是现代汽车中的关键技术之一,它通过电子控制单元完全替代了传统的机械连接方式,实现了驾驶员对汽车转向操作的电子化控制。这项技术不仅减少了车辆重量,还增加了设计灵活性,并提高了主动安全性。随着智能驾驶技术的发展,线控转向系统因其在自动驾驶和安全性能方面的潜力而备受关注。 研究与开发线控转向系统的仿真技术至关重要。Carsim 和 Simulink 是两种广泛应用于汽车工程领域的软件工具。Carsim 主要用于车辆动力学建模及仿真,Simulink 则是 MATLAB 的一个集成环境,主要用于系统级多领域仿真实验和基于模型的设计工作。通过 Carsim 与 Simulink 联合仿真技术的应用,工程师可以在虚拟环境中测试并验证线控转向系统的性能特性、稳定性以及可靠性等方面。 联合仿真技术使得研究者能够构建精确的车辆动力学模型,并将其与线控转向系统结合,在模拟驾驶场景和条件下进行测试。这不仅有助于预测不同工况下汽车的行为表现,而且对于早期发现设计缺陷及潜在问题至关重要。在实际制造和测试实车之前,这种技术允许工程师对线控转向系统进行全面分析并优化其性能。 目前的工程实践中,线控转向系统的仿真研究已深入到稳定性评估、故障模式影响分析(FMEA)以及人机交互界面设计等多个方面。通过这些仿真实验,研究人员可以改进设计方案以确保满足安全和性能需求,并加速自动驾驶技术的研发进程,在虚拟环境中测试验证相关算法。 尽管联合仿真为线控转向系统的研究提供了便利,但同时也带来了一些挑战。例如如何保证模型准确性、处理不同软件间的数据交换及兼容性问题以及在仿真实验中考虑现实世界中的不确定性和随机因素等。因此,除了工具发展外还需完善建模理论和方法论支持。 此外,线控转向系统的未来发展还受到法规标准与市场接受度等因素的影响。随着相关法律法规的不断完善以及市场需求的变化,该技术的应用前景将会更加广阔。 综上所述,Carsim 与 Simulink 联合仿真技术对车辆工程领域的技术创新具有重大影响,并推动了智能交通系统和自动驾驶技术的发展。未来汽车的安全性、舒适性和智能化水平将因此得到显著提升。
  • CarsimSimulink线系统仿研究
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    本研究利用Carsim与Simulink平台,开展线控转向系统的联合仿真分析。旨在优化控制系统性能,提升车辆操纵稳定性及驾驶舒适性。 线控转向系统(Steer-by-Wire, SBW)是现代汽车技术中的一个革命性创新,它通过电子信号传递来实现车辆方向盘与轮胎之间的解耦。这种技术极大地提高了车辆的操控性和安全性,并为自动驾驶的发展提供了可能。 为了深入研究和验证线控转向系统的性能,在实际应用中仿真技术变得尤为重要。Carsim 和 Simulink 是两种广泛应用于汽车工程中的软件工具,它们分别专注于汽车动力学和操控性以及系统设计、模拟与分析。通过 Carsim 与 Simulink 的联合仿真,可以结合两者的优势为线控转向系统提供一个全面的仿真平台。 本段落档将详细讨论这种技术组合的应用原理、实施步骤及可能遇到的问题解决方案。文档还将涵盖该技术在现代汽车工程中的重要性以及设计原则和关键技术挑战,并回顾和发展趋势。在线控转向系统的探索中,联合仿真的应用可以帮助实现更精确的控制与分析。 随着自动驾驶领域的发展需求增加,线控转向系统可以更好地结合车辆感知及决策系统来提供准确及时的响应。因此,在当前汽车技术发展的背景下,对这种仿真技术的研究显得尤为重要。 通过这些文件和文档资料中的深入研究,可以看到联合仿真的重要性不仅在于加速研发周期、提高设计质量与可靠性方面,还为制造商提供了竞争优势以满足消费者对于更安全、舒适且智能驾驶体验的需求。