摘要：随着汽车电子技术的发展,主动前轮转向系统作为一项新技术越来越受到人们的关注。本文设计了一种主动前轮转向系统的PID参数自调整模糊控制器。首先,建立了汽车动力学模型,设计了AFS模糊控制器的控制策略,然后设计主动前轮转向系统模糊控器仿真模型图,利用Matlab/Simulink软件进行前横摆角速度模糊控制的仿真,从而实现横摆角速度模糊控制。结果表明:由于PID参数自调整模糊控制器的设计,车辆的操纵稳定性和瞬态响应性能都有明显提高。

摘要：为研究复杂环境下车辆主动前轮转向系统(active front wheel steering,AFS)的稳定性问题,提出一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的主动前轮转向自抗扰控制(auto disturbance rejection control,ADRC)方法,通过设计RBF神经网络结构采用梯度下降法达到自抗扰控制器参数整定的目的,改善ADRC参数多整定耗时且控制效果难以保持最优的不足;针对车辆AFS定传动比的不足,设计固定横摆角速度增益的理想变传动比规则。结果表明,基于RBF神经网络的ADRC策略能够较好地实现动态跟踪主动前轮转向理想横摆角速度,同时相比ADRC抗干扰量提高了25.8%,有效抑制了横摆角速度的振荡幅值。可见该方法提高了理想横摆角速度的跟踪能力,改善了车辆的可控性和稳定性并具有良好的控制精度。

摘要：在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈传感器,建立了主动前轮转向系统数学模型和横摆角速度反馈控制模型,使用PID控制器实现横摆角速度反馈控制;系统通过产生附加的前轮转角,对前轮转角进行修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和侧偏角很好地跟踪参考模型;并在系统阶跃和正弦输入下分别进行仿真分析,结果表明,在主动前轮转向系统中引入横摆角速度反馈控制可以显著改善车辆横摆角速度的瞬态响应,从而提高了车辆的转向稳定性。

摘要：主动前轮转向系统(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)集成控制可提高商用货车的操纵稳定性。由于主动前轮转向在轮胎非线性区作用效果有限,与直接横摆力矩控制简单叠加的控制效果不一定能达到预期,为此这里设计了可拓协调控制系统。该系统分为上、中、下三层,上层为AFS与DYC协调切换控制层。采用试验法得到前轮临界转角,根据线性二自由度车辆模型反推临界转角下的稳态质心侧偏角,结合车辆实际质心侧偏角及其速度的相平面稳定域将相平面图分区,设计了3种不同协调控制策略;中层是基于指数趋近律设计的AFS与DYC滑模控制器,可得到前轮附加转角和附加横摆力矩;附加横摆力矩由下层控制器根据车辆实时状态进行制动力分配。采用TruckSim、Matlab/Simulink建立联合仿真平台,在极限工况下进行仿真验证可拓协调控制系统。仿真结果得到最优可拓协调策略,该协调控制弥补了AFS/DYC单一控制的缺陷,可保证车辆的操纵稳定性和行驶安全性。

摘要：以汽车线控转向系统为研究对象,构建滑模观测器对汽车质心侧偏角进行实时估计,用于主动前轮转向控制器设计。以汽车线性二自由度模型为参考模型,设计了基于扰动补偿的主动前轮转向滑模控制器,由主动转向控制器决策出额外附加前轮转角,使车辆响应跟随理想横摆角速度与质心侧偏角,改善汽车的横向稳定性。通过所建立的Carsim和Simulink联合仿真平台,在双移线低路面附着系数,有、无侧向风的工况下验证了主动转向控制策略的有效性。

摘要：针对汽车主动前轮转向控制存在的非线性和参数时变不确定性,传统的滑模控制会产生"抖振"现象。为此,提出了一种基于RBF神经网络的主动前轮转向滑模控制策略。基于RBF神经网络对其切换增益进行实时调节,以抑制滑模变结构控制带来的"抖振"现象。利用CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台,对该控制策略进行仿真验证。研究结果表明:提出的RBF神经网络的滑模控制能够有效抑制"抖振"现象,相对于传统的滑模控制具有更强的鲁棒性和更高的控制效果,提高车辆转向时的操纵稳定性。

摘要：为了提高汽车转向时的稳定性与安全性,在理想传动比前馈控制的基础上,设计了综合考虑横摆角速度和质心侧偏角的主动转向控制器。主动转向控制器根据状态参数实际值与理想值之间的误差,经过自适应滑模控制器计算出独立于驾驶员的额外附加转角,以对前轮转角进行补偿,使得汽车的实际响应跟随理想值,以改善汽车的稳定性。最后,在Matlab/Simulink软件和Carsim软件中建立了线控转向联合仿真模型,分别在双移线、正弦输入以及高、低路面附着系数工况下对设计的主动转向控制器进行试验,结果表明,主动转向控制器明显减小了横摆角速度和质心侧偏角2个参数的实际值与理想值之间的误差,提高了汽车转向时的稳定性。

摘要：汽车的主动前轮转向作为汽车主动控制的一个重要组成部分,可以改善车辆的操纵稳定性;横摆角速度与质心侧偏角作为表征车辆操纵稳定性的2个主要指标,可以作为车辆处于稳定状态的参考。基于模型预测控制方法,在汽车线性二自由度模型的基础上,使用相同工况下理想的横摆角速度与质心侧偏角作为参考,设计了模型预测控制器,将二自由度汽车模型与CarSim整车模型进行了联合仿真。结果表明:模型预测控制方法相对PID控制方法更能有效地提高汽车的主动安全性。

摘要：针对匹配机械弹性电动轮(MEEW)车辆的横摆稳定性控制问题,提出一种基于主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的稳定性协调控制策略。为修正车辆行驶过程中的前轮转角输入,设计了基于微分平坦与RBF神经网络的AFS控制器,从而提高车辆的转向能力。针对AFS控制器在极限工况下易失效的缺陷,引入基于线性二次型调节器(LQR)的直接横摆力矩控制算法,并依照轴荷比分配四轮力矩。最后,依据机械弹性电动轮的质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面图划分稳定域,实现AFS与DYC的协调控制。通过Matlab/Simulink和Carsim进行联合仿真,结果表明:所提出的AFS控制算法在高速高附着工况下有良好的稳定控制性能,但在高速、低附着极限工况下控制效果受到影响。而AFS/DYC协调控制策略效果较好,跟踪精度优于单一控制器,质心侧偏角和横摆角速度的最大跟踪误差仅为3.03°和1.82(°)/s,可保证汽车在极限工况下转向时的横摆稳定性。

摘要：针对横摆角速度和质心侧偏角设计了3种基于指数趋近律的主动前轮转向滑模控制器,采用TruckSim和Simulink建立联合仿真模型,在极限工况下进行双移线输入试验,结果表明:由于轮胎非线性特性,在极限工况下3种控制策略各有优劣,基于横摆角速度的滑模控制器在中高车速下可以有效跟踪期望值,一定程度提高了车辆的操纵稳定性。