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                电动汽车四轮转向系统控制设计

                添加时间:2019/07/08 来源:吉林大学 作者:高琳琳
                基于轮毂电机和转向电机的 4WID-4WIS 电动汽车不但具备一般电动汽车在节能环保等方面的固有优势,还兼具了可轻松实现多种驾驶模式以及各种车辆主动安全技术的独有特色,该种类型的电动汽车符合行业发展要求。
                以下为本篇论文正文:

                摘要

                  基于轮毂电机与转向电机的四轮独立驱动、四轮独立转向(Four-wheelindependent driving and Four-wheel independent steering, 4WID-4WIS)电动汽车是一种全新的电动汽车形式。与传统汽车相比,该种类型的电动汽车在车辆节能控制、操纵稳定性控制等方面具有无可比拟的优势。同时,这也意味着 4WID-4WIS电动汽车动力学控制系统需要全新的研究与设计,设计的优劣将对整车性能产生至关重要的影响。

                  本文以 4WID-4WIS 电动汽车为研究对象,基于改善汽车操纵稳定性的前提,针对四轮转向(Four-wheel steering, 4WS)系统、4WIS 系统、4WID 系统的控制方法以及 4WID 系统与 4WIS 系统的协调策略进行深入研究。具体研究内容包括以下几个方面:

                  (1) 搭建了包括车体动力学模型、GIM 轮胎模型、驱动系统模型以及转向系统模型在内的 4WID-4WIS 电动汽车动力学仿真模型,同时提出了一种基于横摆角度跟踪的驾驶员模型。针对整车动力学模型进行测试分析,验证模型的合理性,为后文中控制策略的研究奠定基础。

                  (2) 针对 4WS 系统,利用收敛速度快、不易陷入局部极小的径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络,设计了 4WS 系统的 RBF 神经网络控制器。

                  针对设计的 RBF 神经网络控制器,分别采用―直接离线训练‖和―离线训练在线修正‖两种不同方法进行训练。直接离线训练中提出了一个“前馈+反馈”训练数据采集单元,用于训练数据的采集。离线训练在线修正法中设计了一个闭环训练系统和一个 RBF 神经网络辨识器,前者用于离线训练,后者用于在线修正。仿真试验表明, RBF 神经网络控制器在汽车质心侧偏角的控制方面具有较好的控制效果,而对于横摆角速度的控制却有所欠缺,这与 4WS 系统的控制输出单一,无法同时很好地满足两个控制指标的本质有关。

                  (3) 为克服 4WS 系统的缺陷,进行了 4WIS 系统的研究。利用线性二次型(Linear-quadratic regulator, LQR) 最优控制理论,设计 4WIS 系统的模型跟踪 LQR控制器。随后,从车辆动力学角度出发,分析 4WIS 系统的转向动力学特性,以提高轮胎侧向力利用率为前提,提出一种基于车辆转向状态的 4WIS 系统车轮转角分配策略。利用 LQR 控制参数与控制输出之间的对应关系,将 4WIS 系统车轮转角分配策略映射为 LQR 控制参数调整策略。借助专家控制思想与遗传优化算法,设计了基于专家控制和遗传优化的 LQR 参数调节器;借助模糊控制逻辑,设计了基于模糊控制的 LQR 参数调节器。将设计的两个参数调节器分别与模型跟踪 LQR 控制器结合,构造变参数 LQR(Varying parameter LQR, VLQR)控制系统。仿真试验表明,设计的两个 VLQR 控制系统均能在 4WIS 系统中取得良好的控制效果,可同时满足质心侧偏角与横摆角速度两项指标,且对于强侧向风一类侧向干扰也具有很好的抑制能力。

                  (4) 设计了包括车速控制功能和辅助转向功能的 4WID 控制系统,并针对4WID 系统与 4WIS 系统间的协调策略进行了研究。对于 4WID 系统与 4WIS 系统可能相互干涉的转向工况,依据 4WIS 系统的车轮转角分配策略,提出了一种既不影响 4WIS 系统性能也不影响行驶车速的辅助转向附加转矩分配策略,实现4WID 系统辅助转向功能的同时,完成 4WID 系统与 4WIS 系统间的协调控制。

                  此外,对于汽车的驱动防滑问题,设计了一个基于滑移率门限值的驱动防滑控制器,进一步完善了 4WID-4WIS 协调控制系统功能。仿真试验结果表明,4WID-4WIS 协调控制系统在汽车稳定性提高、极限工况车道保持、驱动防滑等方面均能取得很好的控制效果,对于车辆行驶安全性的提升效果显着。

                  (5) 搭建了包括 NI PXI 实时系统硬件、交流伺服电机及其驱动器、角度传感器、数据采集卡、加速/制动踏板、方向盘、光电编码器以及上位 PC 机在内的硬件在环试验平台。针对搭建的硬件在环仿真试验平台以及设计的 4WID-4WIS 协调控制系统进行测试,结果表明试验平台运行良好,可用于 4WID-4WIS 电动汽车动力学控制方法、系统的实时环境仿真试验分析。设计的 4WID-4WIS 协调控制系统在实时环境下依然具有较好的控制效果,能够有效地改善汽车的操纵稳定性和行车安全。

                  关键词:四轮独立驱动,四轮独立转向,车辆操纵稳定性,RBF 神经网络控制,变参数 LQR 控制,协调控制

                Abstract

                  Research on the control and coordination method for 4WID-4WIS electric vehicle The four-wheel independent driving and four-wheel independent steering (4WID-4WIS) electric vehicle is equipped with four in-wheel-motors and four steering motors, which is different from the electric vehicle that only replaces engine with motor. Compared with traditional vehicles, the 4WID-4WIS electric vehicle has more controllable degrees of freedom, and this makes it have unexampled advantages in the view of the saving energy control and the handling stability control. However, this also means that the dynamics control system for the 4WID-4WIS electric vehicle which has a crucial impact on the vehicle performance needs a completely new design and research.

                  Based on the vehicle handling stability, the paper focuses on the research of four-wheel steering (4WS) control system, 4WIS control system, 4WID control system and 4WID-4WIS coordination control system. The detailed content of this paper includes a few aspects:

                  (1) The 4WID-4WIS electric vehicle dynamics model that contains the 8-DOF vehicle body dynamics model, the GIM tire model, the driving system model and the steering system is established. Meanwhile, a driver model named YAT driver model is proposed based on the yaw angle tracking. The test results prove the rationality and validity of the model. The established 4WID-4WIS electric vehicle dynamics model lays a foundation for later studies.

                  (2) A radial basis function (RBF) neural network controller for 4WS system is designed by applying the theory of artificial neural network. The designed RBF controller has been trained by using the direct off-line training method and the off-line training and on-line revising method separately. In the process of the direct off-line training, a ―feedforward+feedback‖ data acquisition unit is proposed for the collection of training data. In the process of off-line training and on-line revising, a closed-loop direct training system and a RBF identifier are designed. The former is used for the off-line training, and the latter is used for the on-line revising. The experiment and analysis are shown that, the proposed RBF controller for 4WS system has good control effect on the side slip angle, but less control effect on the yaw rate. Because 4WS system has only one control output that makes it difficult to satisfy two control objectives well.

                  (3) The study is extended to the 4WIS system which could overcome the shortcoming of 4WS system. After establishing the ideal vehicle dynamic model, a 4WIS LQR controller for model following purpose is designed by using optimal control theory. Then, from perspective of vehicle dynamics, a steering angle adjustment strategy based on vehicle steering state is proposed by analyzing the 4WIS vehicle dynamic characteristics. The proposed adjustment strategy can improve the utilization of the lateral tire force. Based on the correspondence between the LQR control parameters and control outputs, the wheel steering angle adjustment strategy is mapped to the control parameters adjustment strategy. With the help of expert control theory and genetic algorithm (GA), a GA-based LQR control parameter adjuster is designed. With the help of fuzzy control logic, a fuzzy logic LQR control parameter adjuster is also designed. Two varying parameter LQR (VLQR) control systems are established by combining the model following LQR controller with different control parameter adjuster. Simulation results demonstrate that the VLQR control systems are both have a better control effect, which can meet the side slip angle control objective and the yaw rate control objective simultaneity. Besides, the proposed control systems have strong robustness and good capability of preventing lateral disturbance.

                  (4) A 4WID control system has been put forward, which includes the functionalities of vehicle speed control and assist steering control. The coordinated control strategy between 4WID system and 4WIS system is further studied. According to the wheel steering angle adjustment strategy of 4WIS system, an assist steering additional torque allocation strategy of 4WID system is proposed. The proposed allocation strategy will not affect the 4WIS system and not change vehicle speed when the assist steering function of 4WID system works. Through the additional torque allocation strategy, the coordination between 4WID system and 4WIS system is implemented. Furthermore, an acceleration slip regulation based on the slip threshold is designed, which can solve wheel’s skid and improve the function of the 4WID-4WIS coordinated control system. Simulation results demonstrate that the 4WID-4WIS coordinated control system has a great effect on improving vehicle handling stability, keeping lane under extreme condition and acceleration slip, and enhances the vehicle driving and steering safety very significant.

                  (5) Hardware-in-loop simulation platform includes NI PXI real-time system hardware, AC servo motors and their drivers, angle sensors, data acquisition cards, drive/brake pedal, steering wheel and photoelectric encoder is established. A few tests about the established hardware-in-loop simulation platform and 4WID-4WIS coordinated control system hardware-in-loop simulation have been completed. The results show that the established hardware-in-loop simulation platform is running well and it can be used for the real-time environment test of 4WID-4WIS dynamics control system. The 4WID-4WIS coordinated control system has ideal control effects in real-time environment, and can effectively improve vehicle handling stability.

                  Key words:Four-wheel independent driving, Four-wheel independent steering, Vehicle handling stability, RBF neural network control, Varying parameter LQR control, Coordinate control

                  自汽车诞生的一百多年里,随着经济技术水平的高速发展,汽车的结构与性能经历了数代跨越式的进化、革新[1]。与此同时,汽车的保有量也随之不断增长,如图 1.1 所示。统计表明,2008 年中国的民用汽车保有量为 5099.6 万辆,其中私家车保有量为 3501.4 万辆,占 68.7%。至 2014 年,中国民用汽车保有量已达到 14598.1 万辆,其中私家车比例达到 82.9%[2-3]。汽车保有量的不断增加,促进了汽车产业飞速发展的同时,也带来了能源紧缺、环境污染(如图 1.2 所示)等一系列问题。在能源;、大气污染、雾霾、PM2.5 等词汇已经耳熟能详的今天,研发、制造节能环保的新型汽车是所有汽车从业人员所有面临的共同问题[4-6]。

                  与采用内燃机作为动力的传统汽车相比,部分或全部采用电力的新能源汽车具有能量来源广、利用率高,可实现低排放甚至零排放,结构简单、维护便利,具有更好的操纵稳定性与安全性等诸多优势[7-11]。美国、德国、日本等许多国家均投入大量资金与人力进行新能源汽车的研发工作[12-15]。为促进汽车产业转型,增加行业竞争力,2012 年我国就新能源汽车产业发展问题发布了《节能与新能源汽车产业发展规划(2012-2020)》,明确了我国 10 年内关于新能源汽车产业的总体目标及发展路线。2014 年国务院发布了《关于进一步做好新能源汽车推广应用工作的通知》,在财政方面给予新能源汽车行业进一步支持。2016 年,我国针对新能源汽车的推广、行业标准规范、充电设施等方面出台了共 30 项相关政策。由此可见,新能源汽车正是我国汽车行业未来的主攻方向[16-18]。

                  新能源汽车主要包括混合动力汽车、纯电动汽车以及燃料电池电动汽车[19-20]。其中,混合动力汽车无法实现真正零排放,且技术平台结构复杂,成本高,不易维护,因此其更多是作为电动汽车推广过程中的一种折中产品[21]。燃料电池电动汽车虽然被誉为人类交通的最终解决方案,然而现阶段却受到氢气的量产、储存与安全保障技术尚不成熟,配套基础设施成本高等关键技术的制约[22]。纯电动汽车是指单纯以电力作为动力源的汽车。该种类型的汽车本身不产生有害气体,可实现真正的零污染,能量来源广泛且利用率高,结构简单灵活,是未来汽车发展的主要方向之一[23]。

                  由于纯电动汽车以电力作为能量源,采用电机作为执行机构,因而其驱动、转向系统极易实现如分布式驱动、四轮转向等灵活多变的布置模式;诼朱钡缁白虻缁乃穆侄懒⑶(Four-wheel Independent Driving, 4WID)、四轮独立转向(Four-wheel Independent Steering, 4WIS)电动汽车,是一种可实现各车轮转矩(包括驱动与制动转矩)、转速、转角独立控制的先进电动汽车。这种新型电动汽车的优势如下[25-26]:

                  基于轮毂电机的 4WID 系统(包括独立驱动和独立制动功能,此处与后文中简称为 4WID 系统或驱动系统),由内嵌于轮毂当中的电机直接控制车轮转矩,可轻松实现汽车的独立驱动与独立制动,无需使用传统汽车的离合器、变速箱等传动机构,这样不仅提高了传动效率,也为制动防抱死系统(Anti-skid BrakeSystem,ABS),牵引力控制系统(Traction Control System,TCS)等多种汽车主动安全系统的设计带来了便利。通过双驱/四驱,前驱/后驱行驶模式间的转换,能够更加充分地发挥电动汽车在动力性和经济性上的优势。

                  基于转向电机的 4WIS 系统,放弃了转向梯形的机械结构,避免了机械结构对车轮转角的限制。此外,车轮转角可独立控制的特点使得主动前轮转向 (ActiveFront Steering,AFS),四轮转向(Four wheel steering, 4WS)等主动转向技术,以及横移、原地转向等一些特殊转向工况可以轻易实现,满足不同环境下对车辆机动性的不同要求;诼朱钡缁白虻缁 4WID-4WIS 电动汽车至少具有 8 个可控自由度,可同时满足多种车辆动力学优化目标。此外,通过协调或集成控制技术,可实现多种车辆主动安全技术间的配合,达到动力性与经济性、稳定性与机动性间的相互协调,以及车辆性能的综合最优。

                  由于 4WID-4WIS 电动汽车存在 8 个可控自由度,大于车辆平面运动的自由度维数(一般为纵向、横向、横摆 3 个自由度),因此 4WID-4WIS 电动汽车实际上是一个冗余式系统。冗余式系统虽然使得系统的复杂性和控制难度有所增加,但同时也为容错控制技术奠定了硬件条件基础。对于一个可控自由度维数大于控制目标维数的系统而言,当执行器出现故障时,可通过相应容错控制策略实现控制目标的再分配,从而保证控制目标的实现,提高整个系统的可靠性。

                  综上所述,基于轮毂电机及转向电机的 4WID-4WIS 电动汽车不但具有其他类型电动汽车节能、环保的特点,还具有易于实现多种驾驶模式以及各种车辆主动安全功能的独有特色。从长远角度来看,4WID-4WIS 电动汽车具有很好的发展前景,符合汽车行业的未来趋势。4WID-4WIS 系统的控制与协调策略作为基于轮毂电机及转向电机的 4WID-4WIS 电动汽车研发的重要组成部分及核心,对整车动力性、稳定性、舒适性等产生决定性影响,针对这一方向的研究具有十分重要和深远的现实意义。为此,本文将以 4WID-4WIS 电动汽车为研究对象,深入研究 4WID 系统与 4WIS 系统的控制方法,以及 4WID 系统与 4WIS 系统间的协调策略。

                电动汽车四轮转向系统控制设计:

                V 型开发流程
                V 型开发流程

                硬件在环仿真试验平台结构
                硬件在环仿真试验平台结构

                硬件在环仿真试验平台实物结构
                硬件在环仿真试验平台实物结构

                蜗轮蜗杆减速器
                蜗轮蜗杆减速器

                伺服电机及驱动器
                伺服电机及驱动器

                角度传感器
                角度传感器

                转向机械结构
                转向机械结构

                转向机构总成
                转向机构总成

                方向盘及光电编码器
                方向盘及光电编码器

                电子加速与制动踏板
                电子加速与制动踏板

                加速测试显示界面
                加速测试显示界面

                转向测试显示界面
                转向测试显示界面

                目 录

                  摘 要
                  Abstract
                  第 1 章 绪论
                    1.1 研究背景及意义
                    1.2 国内外研究现状
                      1.2.1 纯电动汽车国内外研究现状
                      1.2.2 多轮驱动系统控制技术国内外研究现状
                      1.2.3 多轮转向系统控制技术国内外研究现状
                      1.2.4 车辆动力学系统协调/集成技术国内外研究现状
                    1.3 研究现状综合分析
                    1.4 研究内容与技术路线
                  第 2 章 4WID-4WIS 电动汽车动力学模型建立
                    2.1 汽车动力学模型概述
                    2.2 4WID-4WIS 电动汽车动力学模型
                      2.2.1 车辆坐标系与模型简化
                      2.2.2 车体动力学模型
                      2.2.3 轮胎模型
                      2.2.4 车轮动力学模型
                      2.2.5 辅助计算模型
                      2.2.6 驱动系统模型
                      2.2.7 转向系统模型
                    2.3 驾驶员模型
                    2.4 动力学模型仿真试验分析
                      2.4.1 模型开环响应试验
                      2.4.2 模型闭环响应试验
                      2.4.3 与 Carsim 模型对比分析
                    2.5 本章小结
                  第 3 章 基于 RBF 神经网络的 4WS 系统控制方法研究
                    3.1 4WS 系统概述
                    3.2 车辆稳定性分析
                      3.2.1 质心侧偏角对车辆稳定性的影响
                      3.2.2 横摆角速度对车辆稳定性的影响
                    3.3 4WS 系统的 RBF 神经网络控制器结构
                    3.4 RBF 神经网络控制器的学习算法
                      3.4.1 正交最小二乘算法
                      3.4.2 梯度下降算法
                    3.5 RBF 神经网络控制器的学习训练
                      3.5.1 RBF 神经网络控制器学习训练机制
                      3.5.2 RBF 神经网络控制器学习训练机制
                    3.6 仿真试验分析
                      3.6.1 RBF 神经网络控制器 I 仿真试验分析
                      3.6.2 RBF 神经网络控制器 II 仿真试验分析
                      3.6.3 RBF 神经网络控制器 I 与控制器 II 对比分析
                    3.7 本章小结
                  第 4 章 基于模型跟踪的 4WIS 系统控制方法研究
                    4.1 4WIS 系统概述
                    4.2 VLQR 控制系统结构
                    4.3 理想参考模型
                    4.4 模型跟踪 LQR 控制器
                    4.5 参数调节器
                      4.5.1 LQR 控制参数分析
                      4.5.2 控制参数调整规则
                      4.5.3 基于专家控制与遗传优化的参数调节器
                      4.5.4 基于模糊控制的参数调节器
                    4.6 仿真试验分析
                      4.6.1 LQR 与 VLQR 控制系统对比试验
                      4.6.2 VLQR 与 GA-VLQR 控制系统对比试验
                      4.6.3 GA-VLQR、FL-VLQR 与传统 4WS 控制系统对比试验
                      4.6.4 抗侧向风试验
                    4.7 本章小结
                  第 5 章 4WID 与 4WIS 系统协调控制策略研究
                    5.1 车辆动力学协调系统概述
                    5.2 4WID-4WIS 协调控制系统结构
                    5.3 4WID 控制系统设计
                      5.3.1 车速控制器
                      5.3.2 辅助转向控制器及其激活条件
                      5.3.3 车轮附加转矩分配策略
                    5.4 4WID-4WIS 协调控制系统驱动防滑功能改进
                    5.5 仿真试验分析
                      5.5.1 开环响应试验
                      5.5.2 闭环响应试验
                      5.5.3 对开路面制动试验
                      5.5.4 驱动防滑试验
                    5.6 本章小结
                  第 6 章 4WID-4WIS 协调控制系统硬件在环仿真试验
                    6.1 硬件在环试验概述
                    6.2 硬件在环仿真试验平台总体结构设计
                      6.2.1 实时系统硬件平台选型
                      6.2.2 硬件在环仿真试验平台总体结构
                    6.3 硬件在环仿真试验平台硬件部分
                      6.3.1 实时系统硬件平台
                      6.3.2 数据采集卡
                      6.3.3 转向机构硬件
                      6.3.4 其他硬件
                    6.4 硬件在环仿真试验平台软件部分
                    6.5 4WID-4WIS 协调控制系统的硬件在环试验
                      6.5.1 硬件在环仿真试验平台试验测试
                      6.5.2 4WID-4WIS 协调控制系统试验测试
                    6.6 本章小结
                  第 7 章 全文总结与展望
                    7.1 全文总结
                    7.2 研究展望
                  参考文献
                  攻读博士期间取得的科研成果
                  致 谢

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