發(fā)布時間：2020-08-04 13:50

【摘要】：隨著汽車工業(yè)的發(fā)展和道路條件的不斷提升,車輛行駛速度也變得越來越快。然而,車輛在高速行駛時,一旦出現(xiàn)諸如側(cè)風(fēng),急轉(zhuǎn)彎等外界因素的影響,或路面附著系數(shù)降低時,就可能會發(fā)生動力學(xué)失穩(wěn)現(xiàn)象,威脅駕乘人生命。汽車動力學(xué)穩(wěn)定性控制(Vehicle Dynamic Stability Control)就是為了解決上述問題而逐漸興起的一套全新的汽車主動控制技術(shù),本文通過對車輛動力學(xué)穩(wěn)定性進(jìn)行理論研究,采取模糊控制作為控制策略,為后續(xù)無人車動力學(xué)穩(wěn)定性的研究提供了基礎(chǔ)。本文分析了無人車及其動力學(xué)穩(wěn)定性(VDC)在國內(nèi)外的發(fā)展概況,通過動力學(xué)分析建立了七自由度車輛動力學(xué)模型,其中包括車身模型和GIM輪胎模型。在MATLAB/simulink中用所建立的車輛模型進(jìn)行仿真,驗(yàn)證從數(shù)學(xué)模型到仿真模型的準(zhǔn)確性,為后續(xù)的控制研究提供了基礎(chǔ)。接著介紹了VDC系統(tǒng)的基本原理,建立了理想狀態(tài)下的汽車參考模型,隨后對VDC系統(tǒng)的控制策略進(jìn)行了深入的分析,并給出了單輪制動所產(chǎn)生橫擺力矩的計算方法,針對汽車VDC系統(tǒng)的非線性、時變性特點(diǎn),采用了兩種模糊控制的方法,普通模糊邏輯控制和參數(shù)自整定模糊-PI控制,都以橫擺角速度的偏差及其變化率作為輸入信號,橫擺力矩作為輸出信號。最后分別進(jìn)行仿真研究,結(jié)果表明,參數(shù)自整定模糊-PI控制器比普通模糊控制具有更好的魯棒性和自適應(yīng)力,能夠使汽車維持一定的動力學(xué)穩(wěn)定性。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6;U461.2
【圖文】：

人駕駛汽車發(fā)展?fàn)顩r車的重要作用早在上世紀(jì)五十年代就已引起人們的關(guān)等多行業(yè)潛在的發(fā)展優(yōu)勢，世界上一些相對發(fā)達(dá)的國了大量的人力、物力以及財力投資。其中美國在這一世界首輛無人駕駛汽車 AGVS。車的研究從未間斷過，谷歌公司用事實(shí)證明了無人駕自身的安全性的能力。1997 年至 2002 年，經(jīng)過多次循跡、自動控制巡航、車道的保持與變換等一系列動駕駛超過 30 萬千米，得到美國路政認(rèn)可并頒發(fā)駕駛礎(chǔ)。該產(chǎn)品如圖 1.1 所示，以谷歌數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，融準(zhǔn) GPS 定位等多項(xiàng)新型技術(shù)。

左右前輪的轉(zhuǎn)角相同[8][9]。則圖2.1 即為簡化后的七自由度車輛模型。圖 2.1 七自由度車輛模型根據(jù)車輛的縱向運(yùn)動，建立方程:xr y x2 x1 x3 x4 y1 y2 wm(v -ω v ) [F F ]cosδ F F -[F F ]sinδ-F （2.1）根據(jù)車輛的橫向運(yùn)動，建立方程：yr x x1 x2 y3 y4 y1 y2m(v ω v ) [F F ]sinδ F F [F F ]cosδ （2.2）根據(jù)車輛的橫擺運(yùn)動，建立方程：frz x1 x2 y3 y4 y1 y2 x1 x2f ry2 y1 x3 x4LI ω a[F F ]sinδ b[F F ] a[F F ]cosδ [F F ]cosδ2L L[F F ]sinδ [F F ]2 2 （2.3）車輛左前輪的運(yùn)動方程：2w d2 x2 d f 2 b2J ω T F R M T （2.4）車輛右前輪的運(yùn)動方程：1ω d1 x1 d f1 b1J ω T - F R - M -T （2.5）車輛左后輪的運(yùn)動方程：3ω x3 d f 3 b3J ω F R M T （2.6）

圖 2.2 Gim 輪胎模型率和橫向狀態(tài)下的滑移率不同，其定義具體如，輪胎的縱向滑移率為：x csxV -VS 0V（ ） ，輪胎的橫向滑移率為：αS tanα，輪胎的縱向滑移率為：x cscV -VS 0V（ ） ，輪胎的橫向滑移率為：

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2780630