【摘 要】
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在汽车主动安全领域,横向稳定性控制是大客车主动安全系统的重要组成部分。现有车辆稳定性控制研究中,对于系统时滞问题的考虑鲜有涉及,主要表现为忽略了转向执行机构的延迟对车辆稳定性的影响。本研究以此为切入点,以大客车为研究对象,将转向执行机构的时滞考虑在内,基于相平面建立了横向稳定性判据,通过估计和预测车辆行驶状态,结合针对时滞的主动前轮转向控制系统,实现对大客车横向稳定性监测和控制。仿真结果表明,所设
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在汽车主动安全领域,横向稳定性控制是大客车主动安全系统的重要组成部分。现有车辆稳定性控制研究中,对于系统时滞问题的考虑鲜有涉及,主要表现为忽略了转向执行机构的延迟对车辆稳定性的影响。本研究以此为切入点,以大客车为研究对象,将转向执行机构的时滞考虑在内,基于相平面建立了横向稳定性判据,通过估计和预测车辆行驶状态,结合针对时滞的主动前轮转向控制系统,实现对大客车横向稳定性监测和控制。仿真结果表明,所设计的稳定性控制策略能够预测车辆失稳状态,使得控制器提前介入,时滞补偿控制在时滞状态下能够保证良好的控制效果,有效降低了车辆的失稳风险。首先,基于相平面理论确定了车辆的稳定性边界并建立了稳定性的在线判据。具体地说,通过搭建八自由度车辆动力学模型和魔术轮胎模型,根据相平面理论得到车辆在不同行驶条件下的质心侧偏角相平面,并采用双线法和横摆角速度法联合确定车辆的稳定边界。基于此,利用反向传播神经网络拟合由纵向车速、前轮转角和路面附着系数到车辆稳定边界的耦合映射关系,以此作为车辆稳定性的在线判据。通过联合仿真验证了建立的稳定性在线判据能够在各工况下准确判断车辆的失稳状态。其次,基于状态观测器和时间序列预测建立了车辆状态的估计模型和预测模型。具体地说,设计了基于扩展卡尔曼滤波的状态观测器估计车辆质心侧偏角,基于时间序列预测思想,采用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)对质心侧偏角和横摆角速度进行预测,以降低转向时滞给车辆稳定性带来的不利影响。通过联合仿真验证了估计和预测算法的有效性和准确性,且ARIMA预测的车辆状态能够作为稳定性控制器提前介入的有效参考。再者,建立了考虑时滞的线控转向执行机构并采用内模控制器作为转向执行机构的底层控制器,基于此,分别在开环输入和人-车闭环系统下定性地分析了转向时滞对车辆稳定性的影响。仿真结果表明,在开环输入下,转向时滞会引起车辆的状态量滞后;在人-车闭环系统下,转向时滞对驾驶人的横向输入有较大影响,特别是在前视时间较短时,转向时滞容易引起横摆角速度和质心侧偏角振荡,有造成车辆失稳的风险。最后,为了解决转向时滞引起的车辆状态响应滞后而导致失稳的问题,设计了基于Smith预估补偿器和滑模变结构控制理论的主动前轮转向系统。针对Smith预估器的模型失配问题,采用MIT自适应辨识方法来修正控制器的内部模型,结合基于时间序列的ARIMA预测模型对车辆状态进行预测,实现对车辆的时滞稳定性控制。联合仿真结果表明,所设计的控制器能够在车辆超出稳定边界前及时介入,且时滞补偿控制器在转向时滞状态下具有良好的控制效果,能够有效降低车辆的失稳风险。
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