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基于模糊控制的车辆横摆稳定性研究（2008年）

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简介：
本研究聚焦于通过应用模糊控制系统提升车辆在各种行驶条件下的横摆稳定性，旨在提高行车安全性和驾驶舒适性。论文发表于2008年。 本段落提出了一种模糊逻辑控制方法以增强车辆的横摆稳定性。通过差动制动产生合适的横摆力矩来使车辆的横摆角速度和质心侧偏角度跟踪其期望值，并且利用3自由度模型对质心侧偏角度进行了估计。在不同的转向操纵条件下，使用7自由度非线性车辆模型进行仿真研究。仿真的结果证明了所设计模糊控制器的有效性和可靠性。

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  • 基于模糊控制的车辆横摆稳定性研究（2008年）
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    本研究聚焦于通过应用模糊控制系统提升车辆在各种行驶条件下的横摆稳定性，旨在提高行车安全性和驾驶舒适性。论文发表于2008年。 本段落提出了一种模糊逻辑控制方法以增强车辆的横摆稳定性。通过差动制动产生合适的横摆力矩来使车辆的横摆角速度和质心侧偏角度跟踪其期望值，并且利用3自由度模型对质心侧偏角度进行了估计。在不同的转向操纵条件下，使用7自由度非线性车辆模型进行仿真研究。仿真的结果证明了所设计模糊控制器的有效性和可靠性。
     
  • 汽车稳定控制系统模型与横摆控制仿真的研究（2013年）
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    本研究聚焦于汽车稳定控制系统模型及其在横摆控制中的仿真应用，旨在提升车辆动态性能和行驶安全性。 在Matlab/Simulink环境中建立了包含横摆运动和侧倾运动的八自由度整车动力学模型以及车辆参考模型。通过采用基于模糊控制理论的状态差异法制定直接横摆控制策略，实现了ESC系统对车辆稳定性的有效控制。针对典型的鱼钩试验工况进行了仿真分析，结果显示所提出的控制策略能够有效地实现横摆稳定性控制，并且减少了侧向加速度，提高了汽车的抗侧翻能力、稳定性和安全性。
     
  • 基于模糊PID控制器的稳定性研究分析
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    本文探讨了模糊PID控制器在控制系统中的应用，并对其稳定性和性能进行了深入分析和研究。 本段落提出了一种基于PID模型的模糊控制器，并证明了该模糊控制器类似于一种变参数的PID控制器。通过无源性定理对这种模糊PID控制器进行了稳定性分析，并得出了确保其稳定的充分条件，为设计稳定性的模糊PID控制器提供了理论依据。
     
  • 基于MPC算法的车辆稳定性控制及其动力学模型研究
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    本研究聚焦于应用MPC（模型预测控制）算法优化车辆稳定性控制系统，并深入探讨其相关动力学模型。通过精确模拟与实验验证，旨在提升汽车驾驶的安全性和操控性。 基于MPC算法实现的车辆稳定性控制建立了横摆角速度r、侧向速度以及前后质心侧偏角的动力学模型作为预测模型，并考虑通过维持车辆侧向速度在一定范围内来保证其稳定性，因此，在MPC中对车辆侧向速度设定了软约束（soft constrain），同时为前轮转角和制动压力设置了硬约束以确保执行机构能够有效响应。基于单轨模型估算前后轮的侧偏刚度提高了预测模型的精度；通过Carsim与Simulink联合仿真的结果表明，当车辆接近危险行驶状态时，该稳定性控制器可以迅速利用差分制动及前轮转角协调控制使车辆进入稳定行驶区域。 MPC算法是一种优化控制系统的方法，它通过建立未来一段时间内的系统动态预测模型并进行优化来实现系统的性能和稳定性要求。在本研究中，使用MPC算法对车辆的侧向速度进行实时调整以保持其稳定性，并且该控制器能够准确地预测车辆的行为并且及时作出相应的控制动作。
     
  • 基于Carsim与Simulink联合仿真的LQR模糊PID滑模控制横摆稳定性控制系统及其理想横摆角速度跟踪与稳定性能优化方法
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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。
     
  • Carsim与Simulink联合仿真的横摆稳定性控制——综合运用LQR、模糊PID及滑模控制以实现理想横摆角速度的跟踪与稳定
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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。
     
  • 基于模糊控制的智能车辆转向仿真研究
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    本研究探讨了利用模糊控制系统优化智能车辆转向性能的方法，并通过计算机仿真验证其有效性。 目前，在智能车大赛中大多数参赛队伍采用的是传统的PID控制算法。尽管PID控制算法历史悠久且技术成熟，并因其简单、可靠性和稳定性而成为工程中最广泛使用的控制器之一，但对于非线性、时变及模型不确定的复杂系统而言，其性能仍有改进空间，这一点在比赛中已有所体现。 因此，我们转向了更现代的模糊控制算法进行探索。该方法的特点在于响应速度快且能够有效应对不确定性因素，在处理复杂的和难以建模的系统方面表现出色。然而，由于缺乏积分环节，一般的模糊控制系统很难完全消除稳态误差，并且当变量分级不够精细时，在平衡点附近会存在轻微振荡现象。 鉴于此情况，我们计划将研究重点放在PID控制算法与模糊控制算法相结合的应用上，以期达到更好的控制效果。
     
  • 关于结构稳定性的CHOW检验再研究*(2008年)
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    本文深入探讨了用于评估经济模型中结构稳定性的一种重要统计方法——CHOW检验，并对其在不同情境下的应用进行了再研究和分析。 本段落首先回顾了CHOW检验的概念及其方法，并介绍了单方程约束检验的方法。利用FWL定理证明了该方法与CHOW检验的等价性。最后，通过引入虚拟变量从另一个角度阐述了实现CHOW检验的具体方式。
     
  • 基于MATLAB的倒立摆系统的模糊控制研究.pdf
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    本论文探讨了利用MATLAB平台对倒立摆系统进行模糊控制的研究。通过详细建模和仿真分析，验证了模糊控制器的有效性和稳定性。 《基于MATLAB的模糊控制倒立摆系统研究》这篇论文探讨了如何使用MATLAB软件进行模糊控制系统的设计与实现，并以倒立摆作为实验对象进行了深入的研究分析。该文详细介绍了模糊控制理论的基本原理及其在实际工程问题中的应用，特别是在复杂动态系统的稳定性和性能优化方面的作用。通过具体案例和仿真结果展示了基于MATLAB的模糊控制器的有效性及优越性，为相关领域的研究提供了有价值的参考与借鉴。
     
  • 基于模糊控制的交通信号自适应系统设计与稳定性研究
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    本研究探讨了一种基于模糊控制理论的交通信号自适应控制系统的设计及其稳定性分析。通过优化信号灯调控机制，旨在提高道路通行效率及交通安全水平。 本段落提出了一种用于城市交通路口信号控制的自适应模糊控制器，并对其稳定性进行了分析。该控制器能够根据实时情况调整信号配时，通过评估红灯相位下等候车辆平均损失及绿灯相位释放车辆的平均增益来优化其规则设定，实现动态调节。在对系统稳定性的研究中，利用了闭环模型下的模糊关系矩阵证明，在随机变化的交通流量条件下该控制系统是稳定的。仿真结果表明，与全感应控制器和简单模糊控制器相比，自适应模糊控制器更能有效应对路口车辆流的变化，并显著提升了系统的整体性能。