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適應(yīng)行駛工況的節(jié)能自適應(yīng)巡航模型預(yù)測(cè)控制研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-17 10:06
  自適應(yīng)巡航系統(tǒng)(Adaptive Cruise Control,ACC)是一種先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng),能夠有效緩解駕駛員的駕駛疲勞感,在乘用車中得到廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)ACC系統(tǒng)大多以跟馳性和安全性為控制目標(biāo),忽略了行駛過(guò)程中車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性和乘坐舒適性,而現(xiàn)有的多目標(biāo)縱向ACC系統(tǒng)并沒(méi)有充分考慮行駛工況的差異性。為了提高ACC系統(tǒng)對(duì)不同行駛工況的適應(yīng)能力,提出了一種適應(yīng)多行駛工況的節(jié)能自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)(Energy-saving Adaptive Cruise Control,EACC)。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,針對(duì)車輛縱向動(dòng)力學(xué)的非線性特性,分別建立了驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)逆模型,并基于閾值的切換策略制定了驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)切換邏輯,并設(shè)計(jì)了前饋反饋控制器。仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的控制器可以較好地跟蹤期望加速度,為之后控制策略的開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)。其次,設(shè)計(jì)了用于行駛工況識(shí)別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation Neural Network)。通過(guò)相關(guān)系數(shù)法篩選了一系列特征參數(shù),確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)為最大車速、停車時(shí)間、最大加速度、最小加速度、加速度方差和行駛距離,輸出參數(shù)為行駛工況類型,并... 

【文章來(lái)源】:江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】:87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

適應(yīng)行駛工況的節(jié)能自適應(yīng)巡航模型預(yù)測(cè)控制研究


發(fā)動(dòng)機(jī)逆MAP圖

模型圖,驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),模型,制動(dòng)力


適應(yīng)行駛工況的節(jié)能自適應(yīng)巡航模型預(yù)測(cè)控制研究15圖2.6驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)逆模型Fig.2.6Inversemodelofdrivesystem2.2.3制動(dòng)系統(tǒng)逆模型當(dāng)驅(qū)動(dòng)/制動(dòng)切換模塊輸出制動(dòng)指令時(shí),將節(jié)氣門開(kāi)度設(shè)置為零,下層控制器執(zhí)行減速操作。期望制動(dòng)壓力計(jì)算流程如下:以期望減速度和當(dāng)前車速為輸入,根據(jù)車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型計(jì)算得到期望制動(dòng)力,之后根據(jù)制動(dòng)系統(tǒng)逆模型計(jì)算出期望制動(dòng)壓力。制動(dòng)時(shí)縱向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程為:=∑(2.9)式中,為輪上制動(dòng)力。在輪胎不發(fā)生滑移的情況下,可以將輪胎制動(dòng)力和制動(dòng)主缸壓力視為線性關(guān)系:=+=(2.10)式中,為車輛后軸的制動(dòng)力矩;為車輛前軸制動(dòng)力矩;為比例系數(shù);為期望制動(dòng)主缸壓力。的值可以在Carsim中仿真得到,聯(lián)立式(2.9)和式(2.10)則期望制動(dòng)壓力可以表示為:=|+∑|(2.11)在Simulink建立制動(dòng)系統(tǒng)逆模型如圖所示:

模型圖,制動(dòng)系統(tǒng),碩士學(xué)位,江蘇


制動(dòng)系統(tǒng)逆模型

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于MPC算法的車輛多目標(biāo)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)研究[D]. 荊亞杰.長(zhǎng)安大學(xué) 2019
[3]基于多目標(biāo)優(yōu)化的車輛多模式自適應(yīng)巡航控制研究[D]. 李旗.合肥工業(yè)大學(xué) 2019
[4]基于滾動(dòng)優(yōu)化的車輛自適應(yīng)巡航控制[D]. 王秋.吉林大學(xué) 2017
[5]某轎車自適應(yīng)巡航系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化控制策略研究[D]. 邢國(guó)成.吉林大學(xué) 2017
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[7]基于模型預(yù)測(cè)控制的無(wú)人駕駛車輛軌跡跟蹤控制算法研究[D]. 孫銀健.北京理工大學(xué) 2015
[8]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票投資分析中的應(yīng)用[D]. 喬建偉.電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào):3500690

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