【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,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)生動力學失穩(wěn)現(xiàn)象,威脅駕乘人生命。汽車動力學穩(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,本文通過對車輛動力學穩(wěn)定性進行理論研究,采取模糊控制作為控制策略,為后續(xù)無人車動力學穩(wěn)定性的研究提供了基礎。本文分析了無人車及其動力學穩(wěn)定性(VDC)在國內(nèi)外的發(fā)展概況,通過動力學分析建立了七自由度車輛動力學模型,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行仿真,驗證從數(shù)學模型到仿真模型的準確性,為后續(xù)的控制研究提供了基礎。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,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力,能夠使汽車維持一定的動力學穩(wěn)定性。
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6;U461.2
【圖文】：

人駕駛汽車發(fā)展狀況車的重要作用早在上世紀五十年代就已引起人們的關等多行業(yè)潛在的發(fā)展優(yōu)勢，世界上一些相對發(fā)達的國了大量的人力、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，得到美國路政認可并頒發(fā)駕駛礎。該產(chǎn)品如圖 1.1 所示，以谷歌數(shù)據(jù)庫為基礎，融準 GPS 定位等多項新型技術。

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）車輛右前輪的運動方程：1ω d1 x1 d f1 b1J ω T - F R - M -T （2.5）車輛左后輪的運動方程：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】

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本文編號：2780630