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基于滑膜控制的后轮主动(ARS)与DYC协同稳定控制,上层ARS生成期望后轮转角,DYC生成横摆力矩Mz,下层使用附着系数估算方法

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简介:
本研究提出了一种结合滑膜控制理论的汽车后轮主动系统(ARS)和动态横摆控制系统(DYC)协同工作策略。上层控制器负责确定理想的后轮转向角度以优化车辆稳定性;而DYC则专注于生成必要的横摆力矩Mz来提升操控性能与安全性。此外,该方法引入了先进的附着系数估计技术,增强了系统的鲁棒性和适应性,在复杂路面条件下有效提高汽车的行驶稳定性和驾驶者信心 基于滑膜控制的后轮主动(ARS)与动态横摆力矩控制系统(DYC)的协调稳定性控制,在车辆稳定性和性能方面展现出显著效果。在该系统中,上层ARS负责生成期望的后轮转角度,而下层DYC则产生横向摆动力矩Mz以增强车辆稳定性。此外,通过考虑路面附着系数和车速对额外横摆力矩进行分配,进一步优化了控制策略的效果。 这种综合性的控制系统能够在各种道路条件下维持良好的稳定性和操控性,特别是在高低摩擦系数的路面上表现尤为突出。它不仅有助于提高车辆在高速行驶时的安全性能,还能够支持精确的轨迹跟踪功能,在复杂多变的道路环境中保持高效的驾驶体验和安全性。该技术是现代汽车动力学与稳定性控制领域的重要组成部分之一,为提升行车安全性和舒适性提供了有力的技术支撑。

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  • (ARS)DYCARSDYCMz使
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    本研究提出了一种结合滑膜控制理论的汽车后轮主动系统(ARS)和动态横摆控制系统(DYC)协同工作策略。上层控制器负责确定理想的后轮转向角度以优化车辆稳定性;而DYC则专注于生成必要的横摆力矩Mz来提升操控性能与安全性。此外,该方法引入了先进的附着系数估计技术,增强了系统的鲁棒性和适应性,在复杂路面条件下有效提高汽车的行驶稳定性和驾驶者信心 基于滑膜控制的后轮主动(ARS)与动态横摆力矩控制系统(DYC)的协调稳定性控制,在车辆稳定性和性能方面展现出显著效果。在该系统中,上层ARS负责生成期望的后轮转角度,而下层DYC则产生横向摆动力矩Mz以增强车辆稳定性。此外,通过考虑路面附着系数和车速对额外横摆力矩进行分配,进一步优化了控制策略的效果。 这种综合性的控制系统能够在各种道路条件下维持良好的稳定性和操控性,特别是在高低摩擦系数的路面上表现尤为突出。它不仅有助于提高车辆在高速行驶时的安全性能,还能够支持精确的轨迹跟踪功能,在复杂多变的道路环境中保持高效的驾驶体验和安全性。该技术是现代汽车动力学与稳定性控制领域的重要组成部分之一,为提升行车安全性和舒适性提供了有力的技术支撑。
  • 独立驱模型预测MPC路径跟踪及4WS+DYC阿克曼向及最小胎负荷率驱分配)
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    本文探讨了采用四轮独立驱动和模型预测控制(MPC)技术实现精确路径跟踪及车辆稳定性的方法,通过上下层控制系统协同工作,优化车辆操控性能。 在当前汽车技术的发展趋势中,四轮独立驱动系统作为一种先进的动力输出方式被广泛应用,以提升车辆的性能与安全性。这种设计使得每一车轮都能获得单独的动力供应,从而提高了牵引力控制及灵活性。尤其是在复杂或恶劣路况下驾驶时,该系统的精确转向路径跟踪功能显得尤为重要。 现代汽车的安全控制系统中不可或缺的一部分是稳定性控制技术,它通过实时监控车辆状态,并自动调整动力输出和制动系统以确保行驶稳定。模型预测控制(MPC)是一种先进的策略,能够预见未来的行为并在每个步骤优化性能表现,在四轮独立驱动系统的应用下能显著提升路径跟踪能力和稳定性。 上层控制系统通常包括四轮转向(4WS)及直接横摆力矩控制(DYC)。前者通过让后轮也参与转向来改善低速与高速行驶时的操控性;后者则在转弯过程中增强车辆稳定性和响应。这些策略协同作业,确保了汽车能按照预定路径准确且稳定地行驶。 下层控制系统主要涉及阿克曼转向分配和最小轮胎负荷率驱动力矩分配。前者保证了内外轮转角差异的最佳状态,在提高转向精度的同时增强了稳定性;后者则致力于合理分布每个车轮的动力输出以减少磨损并提升燃油经济性。 结合四轮独立驱动与车辆稳定性控制的模型预测控制系统,通过上下层协调工作提供了全面的解决方案。这不仅提高了汽车性能和安全性,还优化了能源使用效率,并成为未来智能驾驶技术发展的关键方向。
  • 策略独立驱汽车直接调节及其应研究:结合LQR和学规划分配及DYC和AFS集CarSim仿真分析...
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    本研究探讨了采用分层控制策略对四轮独立驱动汽车进行直接横摆力矩调节,通过整合LQR和数学规划技术优化扭矩分配,并在CarSim环境下模拟其与动态横摆控制系统(DYC)及主动前轮转向系统(AFS)的集成效果。 本段落探讨了直接横摆力矩分层控制器在四轮独立驱动汽车转矩分配中的应用,并结合动态稳定控制系统(DYC)与主动前轮转向系统(AFS)集成控制的研究,采用CarSim与Simulink联合模型进行仿真分析。研究的核心内容包括上层LQR和下层数学规划的使用,以及如何优化四轮独立驱动汽车的转矩分配性能。
  • 统:驾驶员模型单点预瞄及理想值(质心侧偏速度)计...
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    本研究探讨了四轮转向系统中的驾驶员模型应用、前轮基于单点预瞄技术的转角控制算法以及通过质心侧偏角与横摆角速度计算理想值的方法。特别地,针对后轮设计了一种鲁棒性更强的滑模控制系统,以增强车辆在动态行驶条件下的稳定性和操控性能。 四轮转向控制系统包括: 1. 驾驶员模型:采用单点预瞄控制前轮转角。 2. 理想值计算:涉及质心侧偏角和横摆角速度的计算。 3. 后轮转向设计:使用滑模控制方法。 该系统在路径跟随方面表现出良好的理想值跟踪效果。
  • 牵引统(TCS)标,利地面特性优化移和驱,改进TCS发,应PID
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    本研究针对TCS系统,通过深入分析轮胎与路面间的摩擦特性,优化了车辆在紧急制动及加速时的稳定性。创新性地改良了TCS中发动机扭矩调控策略,并引入PID控制技术以提升响应速度和精度,为汽车安全驾驶提供了更佳保障。 牵引力控制系统(TCS)是一种车辆安全系统,通过调整车辆的牵引力来提供更好的操控性和稳定性。TCS标定涉及根据特定车型的特点与性能对其进行优化设置,以确保其在各种条件下的高效运作。 TCS控制算法是该系统的中枢部分,它利用车载传感器收集的数据实时监测轮胎与地面之间的附着特性,并据此调节车辆的牵引力输出。这有助于避免加速或转弯时发生的轮胎打滑现象,从而提升整体驾驶安全性和舒适度。 制动滑移和驱动滑转是指在刹车或者加油门过程中可能出现的轮胎相对路面发生不正常移动的现象。TCS通过监测各车轮的具体附着情况,并适时调整制动力或是发动机扭矩输出来维持理想的抓地力水平,防止这些不利状况的发生。 为了实现上述目标,系统还会运用专门设计的算法如PID转矩计算以及主动制动压力调节等技术手段来进行精确控制。
  • 毂电机驱车辆矢量分配仿真研究:模和PID联合策略及分配分析
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    本研究针对四轮独立驱动电动汽车,采用滑模和PID联合控制策略进行横摆力矩调控,并探讨了最优转矩矢量分配算法,通过仿真验证其有效性和优越性。 本段落研究了四轮轮毂电机驱动车辆的横摆力矩与转矩矢量分配控制仿真,并探讨了滑模与PID联合控制策略及力矩分配方法。同时,还对四轮轮毂电机驱动车辆的DYC(直接横摆力矩控制)和TVC(转矩矢量分配)系统的分层控制策略进行了仿真研究。 整体采用分层控制策略:顶层控制器的任务是利用车辆状态信息、横摆角速度以及质心侧偏角误差,计算出维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。为了减少车速影响,设计了纵向速度跟踪控制器;底层控制器的任务是对顶层控制器得到的期望附加横摆力矩及驱动力进行分配,以实现整车在高速附着路面条件下的稳定性控制。 顶层控制器采用滑模控制(SMC)和PID控制方法来计算维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。底层控制器则使用平均分配或基于特殊目标函数优化的定制化分配方法来进行转矩矢量的分配,以实现整车在不同行驶状态下的最优性能表现。 本段落使用的驾驶员模型是CarSim自带的预瞄模型,并采用了PID速度跟踪控制器来确保车辆的速度稳定性和一致性。
  • 模型预测MPC自抗扰ADRC燃油汽车车速实现,采器设计,MPC加速度,器负责执行。
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    本研究提出了一种双层控制系统用于燃油汽车的速度调节,结合了模型预测控制(MPC)和自抗扰控制(ADRC)技术。该系统利用上层的MPC计算出目标加速度值,并通过底层的ADRC进行精确的动作执行,确保车辆行驶过程中的高效与稳定性。 本段落介绍了一种基于模型预测控制(MPC)与自抗扰控制(ADRC)相结合的车速控制系统设计,专为燃油汽车开发。该系统采用上下层控制器结构:上层使用MPC生成期望加速度;下层则利用ADRC产生所需的节气门开度和制动压力。此算法可以直接用于代码生成,并适用于实际车辆测试。未来可应用于如自适应巡航控制(ACC)及轨迹跟踪等车速需求的控制系统中。此外,还提供了相关的复现资料以供参考。
  • CarsimSimulink联合仿真LQR模糊PID统及其理想速度跟踪性能优化
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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。
  • 驾驶员模型路径跟踪技术,涵盖四及单点预瞄驾驶模型前调节技术
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    本研究聚焦于开发先进的车辆路径跟踪技术,结合驾驶员模型优化前轮转角控制,并采用滑模控制策略调整后轮转向,以提升车辆操控性和稳定性。特别关注四轮转向系统和单点预瞄驾驶模型的应用,旨在实现更精确的车辆导航与响应。 基于驾驶员模型的前轮转角控制及滑模控制后轮转向技术是一种先进的车辆动态控制系统,其核心在于提高行驶中的稳定性和灵活性。该系统通过建立一个采用单点预瞄方法的驾驶员模型来预测驾驶者的行为意图,并据此调整前轮角度以确保车辆沿预期路径行驶。 为了实现这一目标,需要精确计算质心侧偏角和横摆角速度这两个关键参数的理想值。这些指标对于评估车辆在动态条件下的响应性和稳定性至关重要。 后轮转向控制采用滑模控制策略来处理模型的不确定性和外部干扰因素,从而确保整个车辆系统在不同行驶状态中都能保持最佳抓地力,提高操控性能及安全性。 四轮转向技术还通过精细调整四个车轮的角度以实现理想值跟随效果。这不仅减少了车身侧倾、提升了响应速度和灵敏度,同时保证轮胎与路面的良好接触,进一步增强了驾驶稳定性。 虽然原文提到的柔性数组概念未详细说明,但可以推测其可能用于适应车辆在行驶过程中遇到的各种动态变化情况,并提供更精确且灵活的控制策略。 四轮转向技术的应用不仅限于传统汽车设计领域,还紧密结合了现代传感、通信和电子控制系统的发展。随着这些领域的不断进步,该技术有望在未来自动驾驶系统中扮演更加重要的角色,为智能交通系统的安全性与舒适性做出贡献。 总之,通过精确定位前轮及后轮的转角并利用质心侧偏角和横摆角速度的理想值计算结果以及滑模控制策略,四轮转向控制系统显著提升了车辆在各种驾驶条件下的性能表现。随着技术的发展,该系统将继续作为提高汽车安全性和操控性的关键组成部分发挥作用。
  • MPC车辆学仿真优化:利精确预测模型进行前
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    本研究采用MPC算法,结合精准预测模型,探索了前轮转向与制动系统间的协同作用,并通过动力学仿真实现了车辆稳定性的优化控制。 基于模型预测控制(MPC)算法的车辆稳定性控制与动力学仿真优化研究实现了精确预测模型下的前轮转角及制动协调控制。该方法通过改进预测模型精度并引入约束控制策略,进一步提升了系统的性能。 具体而言,在实施MPC时建立了包括横摆角速度、侧向速度和前后质心侧偏角的动力学模型作为核心的预测模型,并且在算法中对车辆的侧向速度施加软约束以确保稳定性。同时,为了保证执行机构的有效运作,前轮转角与制动压力则被设定为硬约束。 此外,研究还利用单轨模型估算前后轮的侧偏刚度,从而提高整个系统的预测精度。通过Carsim和Simulink联合仿真的验证表明,在车辆接近危险行驶状态时,所提出的稳定性控制器能够快速响应并通过差分制动及前轮转角协调控制使车辆恢复至稳态行驶区域。 该研究为学习MPC算法及其在车辆动力学仿真中的应用提供了宝贵的资料。