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简介基于差动制动的汽车横摆与侧翻稳定性集成控制研究近些年来一直畅销的SUV(Sport Utility Vehicle)车型由于重心位置较高,侧翻稳定阈值相对较低,在高附着路面上进行紧急避障或急转弯时容易发生侧翻.随着汽车电子稳定性控制系统日渐成熟并在汽车上获得了广泛应用,汽车的主动安全性得到了很大的提高,但是目前这类系统...
基于差动制动的汽车横摆与侧翻稳定性集成控制研究
近些年来一直畅销的SUV(Sport Utility Vehicle)车型由于重心位置较高,侧翻稳定阈值相对较低,在高附着路面上进行紧急避障或急转弯时容易发生侧翻.随着汽车电子稳定性控制系统日渐成熟并在汽车上获得了广泛应用,汽车的主动安全性得到了很大的提高,但是目前这类系统多是以横摆稳定性为主要控制目标.为了使汽车电子稳定性控制系统在更大程度上提高SUV车型的行驶安全性,有必要把侧翻稳定性作为其一个重要控制目标,并对横摆与侧翻稳定性控制进行有效集成. 论文以某款SUV为研究对象,为了深入了解横摆与侧翻稳定性控制的特点,首先分别对横摆稳定性控制算法以及侧翻稳定控制算法进行了分立研究,然后在此基础上进行了横摆与侧翻稳定性集成控制算法的探索研究.全文共分六章,主要内容如下: 第1章为绪论,详细阐述了汽车失去横摆稳定性以及侧翻稳定性的原因,并介绍了汽车横摆与侧翻稳定性控制的发展与研究现状,给出了论文研究的主要内容. 第2章建立了作为横摆稳定性控制参考模型的二自由度车辆模型以及作为侧翻稳定性控制预测模型的三自由度车辆模型.在建立了线性二自由度车辆模型之后,通过fminsearch方法对前后轴轮胎的等效侧偏刚度进行了离线辨识;在此基础上,增加了侧倾自由度建立了线性三自由度车辆模型,并通过对前后轴轮胎侧偏特性的分段处理实现了对三自由度车辆模型的非线性化;然后通过对三自由度车辆模型的离散化实现了其真正作为侧翻预测模型的目的.仿真结果表明,本文建立的二自由度车辆模型可以描述目标车辆线性区的动态特性,三自由度车辆模型可以描述目标车辆线性区和非线性区的动态特性.这些为下面对横摆与侧翻稳定性控制算法的研究提供了可靠的基础. 第3章设计了基于差动制动的横摆稳定性控制算法.算法以汽车的横摆角速度偏差以及质心侧偏角导数作为控制变量,利用门限值和PID控制方法进行横摆力矩决策,然后选择效率车轮进行差动制动并通过液压调节实现需求的制动压力,从而实现汽车的横摆稳定性.通过GM公司的ESP评价方法设定的低附着路面工况以及NHTSA的FMVSS126法规关于ESP评价设定的高附着路面工况的仿真验证,表明本文的横摆稳定性控制算法可以有效地提高汽车的横摆稳定性. 第4章首先基于TTR的思想设计了侧翻预测系统;该系统以三自由度车辆模型为预测模型,以瞬态过程的侧向载荷转移率为侧翻指数,预测过程中如果侧翻指数超过设定的门限值就认为汽车未来一段时间有侧翻危险并输出距离侧翻发生的时间TTR;通过仿真中把预测的与汽车实际状态下的侧向载荷转移率进行对比,表明该侧翻预测系统可以准确预测未来一段时间汽车的侧翻状态.之后在侧翻预测系统的基础上设计了基于侧翻预测的侧翻稳定性控制算法;算法以侧翻预测系统输出的TTR作为控制变量,利用PID控制方法进行横摆力矩决策,选择外前轮进行制动并通过液压调节实现需求的制动压力,从而实现汽车的侧翻稳定性.通过高附着路面驾驶员开环和闭环工况的仿真,表明本文基于侧翻预测的侧翻稳定性控制算法可以及时有效地实现汽车的侧翻稳定性. 第5章设计了基于差动制动的横摆与侧翻稳定性集成控制算法.算法按照先独立决策后加权集成的控制思路进行设计,即先由横摆稳定性控制模块和侧翻稳定性控制模块独立决策出各自需求的横摆力矩和制动力矩,再根据汽车的横摆与侧翻状态对横摆力矩和制动力矩进行统一加权仲裁,然后对横摆力矩采用效率车轮的思想进行单轮制动力分配,对制动力矩采用四轮均施加制动但制动力不等的差动制动思想进行四轮制动力分配,最后通过线性相加计算出每个车轮需求的制动力.为了防止控制过程中车轮抱死,集成控制中还加入了ABS控制.通过驾驶员闭环工况的仿真,验证了本文设计的横摆与侧翻稳定性集成控制算法在防止侧翻的同时明显地提高了汽车对驾驶员转向意图的跟随能力,从而表明本文对横摆与侧翻稳定性集成控制的有效性. 第6章对全文进行了总结,并对今后的研究工作进行了展望.闭环供应链的研究进展综述及评价
从闭环供应链的回收渠道管理,再制造件的库存控制,产品生命周期和再制造件的竞争等不同研究侧面,对近几年来对闭环供应链相关问题的有关研究文献进行分析总结,挖掘文献中所提出的新的研究视角及解决方法,以此提出未来闭环供应链的研究方向.异构双腿机器人结构建模与迭代学习控制仿真
异构双腿行走机器人(BRHL)是一种全新的类人机器人模式.首先阐述了BRHL的概念及研究意义.基于分割建模思想,推导出BRHL运动学、动力学方程.针对高阶微分代数方程组动力学正解问题,提出了一种带误差反馈控制的预估-校正数值积分方法.最后探讨了BRHL的控制方法并进行了仿真计算.结果表明,一阶P型开闭环学习控制能够很好实现仿生腿对人工腿步态的跟踪.很赞哦!(4)
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