摘要：为提高虚拟轨道列车在参数不确定和未知外部扰动环境中自导向控制的鲁棒性能,针对列车运行中多输入多输出的过驱动控制问题,基于拉格朗日方程建立了多铰接列车的非线性导向控制模型,将等效轮胎侧偏力作为控制输入量;利用虚拟轨道离散点坐标与列车运行速度,建立了计算列车位置、速度与加速度的参考模型,设计了独立的列车导向控制器与纵向速度控制器;利用李雅普诺夫方法,基于传统滑模控制(SMC)和自适应超螺旋滑模(ASTSM)分别设计了2种列车导向控制器,利用轮胎逆模型计算了线控转向系统的转角控制量;建立了轮速分配模型,基于参考速度矢量,将列车纵向速度控制转换为每个轮毂电机的转速与电磁转矩控制;建立了7节编组列车的动力学仿真模型,通过变速和综合线路测试分析了轮毂电机转速和电磁转矩的响应过程,研究了车辆模块之间铰接作用力的分布规律,比较了SMC和ASTSM在参数不确定和未知外部扰动工况下的鲁棒性能。研究结果表明:建立的列车导向控制模型、运动参考模型与轮速分配模型是有效的;车辆模块的纵向速度跟踪误差小于1.5 km·h^(-1),车轮转速跟踪误差率小于1%;与SMC相比,当存在未建模动态、50%负载变化与未知扰动时,提出的ASTSM具有更好的自适应鲁棒性能,使车轴中心位置偏差能在有限时间内收敛至0附近;在侧向力干扰下,ASTSM的车轴中心偏差均方根与最大值分别为10和42 mm,分别降低了82%和61%;ASTSM在曲线路段中无明显的稳态偏差,且车间铰接角能一致地收敛至稳态值,保证了虚拟轨道列车的运行稳定性。

摘要：针对多铰接车辆的车身结构限制了车辆的灵活性,导致后车在行驶过程中容易出现路径偏移的问题,提出一种以理想铰接角为控制目标的前馈加反馈路径跟踪控制方法,通过最小化理想与实际铰接角的偏差来实现后车对期望路径的准确跟踪。根据车辆和期望路径的几何位置关系,从适用范围和误差累积两个角度改进了传统的理想铰接角计算方法;基于车辆理想铰接角,考虑了控制方法的适用范围,设计了不依赖具体模型的前馈加径向基(RBF)神经网络PID反馈控制器;搭建了TruckSim和MATLAB/Simulink多铰接车辆联合仿真平台,比较分析了不同工况下车辆的路径跟踪性能。仿真结果表明:所提方法对不同工况具有良好的适用性和较高的跟踪精度,有效地降低了后车的误差累积。

摘要：针对虚拟轨道列车垂向振动问题,基于轴距预瞄原理设计了一种列车主动悬架控制策略.首先,考虑线性滤波白噪声路面不平度激励,建立了列车—路面耦合振动模型;其次,结合列车轴距预瞄信息,利用线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制理论设计了列车主动悬架LQG控制器,并基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)对控制器的权重系数进行优化;最后,研究了列车在随机路面和脉冲路面激励作用下的垂向振动特性.仿真结果表明,本文所设计的列车主动悬架控制策略能明显降低列车在随机路面和脉冲路面激励作用下各节车体的垂向振动,且针对不同等级路面和车速工况,均有良好的鲁棒性,有效提高了虚拟轨道列车的乘坐舒适性.

摘要：针对铰接车辆后轴主动转向实现跟踪首轴轨迹的问题,本文提出一种基于多轴协同转向的补偿模糊PID控制方案.首先,根据各车轴具有同一转动中心的假设,利用扩展阿克曼转向原理确定了车轴的前馈控制转角;其次,依据首轴中心行驶轨迹,计算后轴的跟随偏差及变化率,并利用模糊PID控制理论,确定后轴的补偿控制转角,提高车辆的轨迹跟随控制性能;最后,在典型道路工况上,通过设置不同速度、道路附着系数及控制方案检验补偿模糊PID控制方案的轨迹跟随性能及鲁棒性.结果表明:在相同速度及道路附着系数下,相比于扩展阿克曼转向前馈控制及模糊PID控制方案,本文设计的补偿模糊PID控制进一步降低了轨迹跟随时各车体的横向偏差,并减小了车辆之间的横向铰接力;与PID控制相比,在不同速度及道路附着系数下,验证了补偿模糊PID控制具有一定的自适应性能.

摘要：针对四轮独立驱动、独立转向汽车循迹控制精度和转向稳定性兼容问题,同时考虑减小轮胎磨损,延长轮胎使用寿命,本文基于阿克曼转向原理和RBF神经网络PID理论,提出了一种自适应的循迹控制方法.首先,设计了基于RBF神经网络PID理论的自适应转向控制器,用于控制前内轮转角,保证循迹精度;其次,后内轮以减小质心侧偏角为目标进行辅助转向,保证转向稳定性;接着,基于阿克曼转向原理,确定外轮转角,保证各轮侧偏力分配合理;最后,采用同一瞬心法,确定各车轮转速,以减小轮胎滑动率.本文搭建了CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,进行了仿真实验,结果表明:本文提出的循迹控制方法,不仅能获得较小的循迹偏差和质心侧偏角,保证了足够的循迹控制精度和转向稳定性,同时还减小了轮胎滑动率,有利于减小轮胎的磨耗.

摘要：为了分析优化多编组铰接车辆的平顺性问题,建立了考虑悬架非线性阻尼特性的n节编组铰接车辆的振动模型,采用粒子群算法对影响车辆平顺性的关键参数(悬架非线性阻尼参数)进行了优化,并提出了一种基于车间铰接约束力补偿和线性二次高斯(linear quadratic Gaussian,LQG)控制相结合的主动悬架控制方法。以车体的垂向、侧倾和俯仰振动加速度均方根作为车辆平顺性关键评价指标,采用B级路面以不同速度对4节编组车辆实施仿真分析。结果表明:随车速增加车辆平顺性变差,且存在首车至尾车车体垂向振动加速度均方根依次变大等振动特点,且通过悬架参数优化与采用主动悬架控制后,车辆平顺性得到明显提高——车辆在垂向、侧倾和俯仰方向的振动加速度均方根分别减少了48.29%,24.79%和54.44%。

摘要：围绕一种新型多轴铰接式城市轨道交通工具——虚拟轨道列车,针对路面附着条件变化会造成轮胎制动力不足、车轮抱死和车间铰接力增大的问题,提出了一种考虑路面附着系数的列车自动紧急制动策略.首先,采用扩展卡尔曼滤波和模型预测控制原理设计了上层控制器,基于实时估计的路面附着系数、列车制动舒适性和安全性,确定列车期望制动加速度;其次,基于轴荷比例分配原则和PID反馈补偿控制原理设计了下层控制器,根据列车期望制动加速度确定列车各轮胎的制动力矩;最后,搭建了Matlab/Simulink与Trucksim联合仿真平台,研究了列车制动过程中车间铰接力变化情况.结果表明,列车载重、制动初始车速以及路面附着系数变化对车间最大铰接力有影响;本文的制动策略具有良好的鲁棒性,在不同工况下能够有效防止车轮抱死、减小最大铰接力,提高列车制动过程中的舒适性和安全性.

摘要：针对多铰接式虚拟轨道列车的转向问题,基于后车跟随首车行驶轨迹运行的思路,提出了一种全轮主动转向控制方法.首先,利用移位寄存器储存首车的行驶轨迹作为目标路径;其次,根据车体后轴实际路径和目标路径间的横向偏差量,基于PID控制器和Stanley算法确定车体后轮转角,进一步利用阿克曼转向几何原理计算后车前轮的转角;最后,搭建TruckSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,结合典型工况进行仿真分析.仿真结果表明,本文设计的控制方法有效提高了拖车模块对牵引车模块的跟随性能,减小了车间铰接处的作用力、车体的质心侧偏角和轮胎侧向力,从而提高了列车在转弯时的稳定性.