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分布式电驱动汽车横摆稳定性控制 被引量:4
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作者 田韶鹏 蔡显雄 杨灿 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期521-527,573,共8页
针对分布式电驱动汽车在转向变道、高速和低附着系数路面等极限工况下容易失去稳定的情况,提出一种分层控制策略.对车辆进行了稳定性分析,判断控制器开启条件.上层控制器采用模糊滑模控制,积分滑模控制得到附加横摆力矩,为了削减积分滑... 针对分布式电驱动汽车在转向变道、高速和低附着系数路面等极限工况下容易失去稳定的情况,提出一种分层控制策略.对车辆进行了稳定性分析,判断控制器开启条件.上层控制器采用模糊滑模控制,积分滑模控制得到附加横摆力矩,为了削减积分滑模控制器的抖振,采用模糊控制器进行优化.下层控制器采用基于轮胎负荷率的纵向力分配和基于轴载比例的纵向力分配,并对两种力矩分配进行对比,通过Carsim和MATLAB/Simulink联合仿真,分别在高速高附着系数路面和低速低附着系数路面进行验证.结果表明:提出的稳定控制策略能有效提升车辆的稳定性,且两种力矩分配器都有较好的控制效果,其中基于轴载比例的纵向力分配效果更好. 展开更多
关键词 分布式电驱动汽车 分层控制 稳定性分析 模糊滑模控制 力矩分配
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分布式电驱动汽车驱动力矩优化控制分配 被引量:18
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作者 林程 徐志峰 +1 位作者 张虹 孙圣雄 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期668-672,共5页
针对分布式电驱动汽车在加速转向行车工况下车轮驱动力矩的控制分配问题,提出一种具有分层结构的控制策略.在控制策略的上层,为提高控制器对参数不确定和模型误差的鲁棒性,基于滑模控制进行主动横摆力矩计算.在控制策略的下层,构建了以... 针对分布式电驱动汽车在加速转向行车工况下车轮驱动力矩的控制分配问题,提出一种具有分层结构的控制策略.在控制策略的上层,为提高控制器对参数不确定和模型误差的鲁棒性,基于滑模控制进行主动横摆力矩计算.在控制策略的下层,构建了以提高车辆操纵性、降低电能损失为目标的优化问题,并基于离线计算和在线优化相结合的方式进行求解.采用Matlab-Carsim联合仿真,验证了控制策略在提高车辆操纵性能、降低能耗上的有效性. 展开更多
关键词 分布式电驱动汽车 操纵性控制 降低能损失控制
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分布式电驱动汽车列车横向稳定性控制研究 被引量:1
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作者 柳泽坤 王保华 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期64-71,共8页
为了提高分布式电驱动汽车列车的横向稳定性,提出了一种基于线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)的极值优化驱动力矩控制策略。建立了三自由度理想汽车列车模型,通过基于LQR的附加横摆力矩控制器得到附加横摆力矩,运用极... 为了提高分布式电驱动汽车列车的横向稳定性,提出了一种基于线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)的极值优化驱动力矩控制策略。建立了三自由度理想汽车列车模型,通过基于LQR的附加横摆力矩控制器得到附加横摆力矩,运用极值法合理分配驱动力矩,采用TruckSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台分别进行了中速双移线和高速单移线工况仿真。仿真结果表明,中速双移线工况下,所设计的极值优化驱动力矩控制策略相比于平均分配控制策略,其牵引车的质心侧偏角峰值降低了22.78%,牵引车与挂车的横摆角速度峰值分别降低了5.46%和2.86%;高速单移线工况下,其牵引车与挂车的质心侧偏角峰值分别降低了22.85%和17.19%,横摆角速度峰值分别降低了10.40%和8.16%,提高了分布式电驱动汽车列车中高速行驶时的横向稳定性。为验证极值优化驱动力矩控制策略在实时系统中的控制效果,进行了硬件在环测试,结果表明硬件在环测试结果与仿真结果一致。 展开更多
关键词 分布式电驱动汽车列车 线性二次型调节器 极值法 横向稳定性
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基于扩展卡尔曼滤波的分布式电驱动汽车状态参数估计
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作者 蔡周桥 邓召文 +2 位作者 陈杜奥 温嘉乐 罗金涛 《拖拉机与农用运输车》 2023年第1期27-31,共5页
为了实时准确的获取汽车主动安全控制的状态量,基于汽车三自由度动力学模型和扩展卡尔曼滤波理论对质心侧偏角和横摆角速度进行估计。利用分布式驱动电动汽车提供的标准车载信息:轮速、侧向加速度、横摆角速度、前轮转角等测量,结合扩... 为了实时准确的获取汽车主动安全控制的状态量,基于汽车三自由度动力学模型和扩展卡尔曼滤波理论对质心侧偏角和横摆角速度进行估计。利用分布式驱动电动汽车提供的标准车载信息:轮速、侧向加速度、横摆角速度、前轮转角等测量,结合扩展卡尔曼滤波估计算法来实时估计质心侧偏角和消除横摆角速度误差,在MATLAB环境中开发分布式轮边四驱电动汽车,并建立Simulink-CarSim联合仿真平台,选取高速和低速工况,仿真验证了扩展卡尔曼滤波在车辆动力学系统状态估计中的可行性与适应性。 展开更多
关键词 分布式电驱动汽车 状态估计 质心侧偏角 扩展卡尔曼滤波
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基于最大相关熵SCKF的分布式电动汽车状态估计 被引量:1
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作者 高伟 杨涛 +3 位作者 邓召文 王保华 吴华伟 朱远志 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2023年第12期58-66,共9页
车辆状态的精确估计,对车辆横、纵向稳定性控制至关重要。在车辆状态估计中,容积卡尔曼滤波(cubature Kalman fifilter, CKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF,square-root cubature Kalman fifilter)易受重尾非高斯噪声的影响,估计精度差... 车辆状态的精确估计,对车辆横、纵向稳定性控制至关重要。在车辆状态估计中,容积卡尔曼滤波(cubature Kalman fifilter, CKF)和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF,square-root cubature Kalman fifilter)易受重尾非高斯噪声的影响,估计精度差。为了解决该问题,提出了一种基于最大相关熵准则的新型滤波算法,即最大相关熵平方根容积卡尔曼滤波器MCSCKF(maximum correntropy square-root cubature Kalman fifilter),通过近似状态预测值和测量值重新构造测量噪声协方差矩阵。建立了非线性7DOF车辆模型、Dugoff轮胎模型和Carsim分布式电驱动车辆模型,在正弦工况和双移线工况下,对车辆的纵向速度、侧向速度和横摆角速度3个状态变量进行估计。通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真验证,结果表明:MCSCKF算法可以适应复杂工况,对车辆状态估计的准确性优于CKF和SCKF算法。 展开更多
关键词 分布式电驱动汽车 状态估计 平方根容积卡尔曼滤波 最大相关熵
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