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基于模型預(yù)測的分布式驅(qū)動智能車軌跡跟蹤研究

發(fā)布時間:2022-02-25 04:31
  電動化和智能化是汽車未來的發(fā)展方向,軌跡跟蹤控制是實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文研究課題是:針對分布式驅(qū)動電動車,如何通過控制前輪轉(zhuǎn)向和四個車輪的驅(qū)動力/制動力實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤控制,分布式驅(qū)動電動智能車具有強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性、過驅(qū)動等特點(diǎn),考慮模型預(yù)測控制可以處理多約束多耦合問題,本文基于MPC設(shè)計軌跡跟蹤控制器。主要內(nèi)容包括:搭建了Pacejka 5.2輪胎模型描述輪胎的力學(xué)特性,通過合理假設(shè)建立了七自由度車輛模型,基于非線性車輛模型設(shè)計了軌跡跟蹤控制器,一方面保證模型的精度,另一方面降低了計算復(fù)雜度。根據(jù)Carsim建模需求進(jìn)行了相應(yīng)的整車和相關(guān)子系統(tǒng)實(shí)驗,并對實(shí)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理建立了Carsim車輛模型作為控制對象,并在一定工況下將仿真結(jié)果與實(shí)驗進(jìn)行了對比。將非線性系統(tǒng)通過局部線性化轉(zhuǎn)化為線性系統(tǒng),基于線性系統(tǒng)推導(dǎo)出了模型預(yù)測控制算法,并轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題以便計算機(jī)求解。采用非線性車輛模型設(shè)計了MPC軌跡跟蹤控制器,以前輪轉(zhuǎn)角和四個車輪的輪胎縱向力為控制變量,并對輪胎側(cè)偏角進(jìn)行了軟約束以保證車輛的穩(wěn)定性。與預(yù)瞄駕駛員模型(PDM)在不同車速和附著路面上進(jìn)行了對比驗證控制器的有效性,MPC... 

【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:106 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 輪胎模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 分布式驅(qū)動電動車國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 智能車軌跡跟蹤控制研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 車輛動力學(xué)模型和輪胎模型
    2.1 車輛坐標(biāo)系
    2.2 車輛動力學(xué)模型
    2.3 Pacejka5.2 輪胎模型
        2.3.1 建模思路
        2.3.2 輪胎模型公式
        2.3.3 輪胎模型參數(shù)辨識
        2.3.4 輪胎力學(xué)特性分析
    2.4 Carsim車輛模型
        2.4.1車輛部分子系統(tǒng)實(shí)驗
        2.4.2 Carsim中整車模型的建立
        2.4.3 整車模型驗證
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于MPC的軌跡跟蹤控制器
    3.1 線性時變模型預(yù)測控制
    3.2 預(yù)測模型設(shè)計
    3.3 QP問題轉(zhuǎn)化
    3.4 MPC軌跡跟蹤控制器設(shè)計
        3.4.1 模型的線性化和離散化
        3.4.2 線性時變模型預(yù)測控制器的設(shè)計
        3.4.3 構(gòu)建約束條件
    3.5 仿真及結(jié)果分析
        3.5.1 高附著路面仿真
        3.5.2 低附著路面仿真
第4章 基于MPC和 SMC的軌跡跟蹤控制器
    4.1 運(yùn)動控制器
        4.1.1 模型預(yù)測控制器
        4.1.2 滑模控制基本理論
        4.1.3 滑?刂破髟O(shè)計
    4.2 控制分配器
    4.3 仿真及結(jié)果分析
        4.3.1 高附著路面仿真
        4.3.2 低附著路面仿真
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及學(xué)術(shù)成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于趨近律滑?刂频闹悄苘囕v軌跡跟蹤研究[J]. 姜立標(biāo),吳中偉.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2018(03)
[2]智能汽車橫向控制方法研究綜述[J]. 陳慧巖,陳舒平,龔建偉.  兵工學(xué)報. 2017(06)
[3]基于一種新型趨近律的自適應(yīng)滑模控制[J]. 周濤.  控制與決策. 2016(07)
[4]新能源電動汽車用輪轂電機(jī)關(guān)鍵技術(shù)綜述[J]. 黃書榮,邢棟,徐偉.  新型工業(yè)化. 2015(02)
[5]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車輛循跡控制[J]. 張琨,崔勝民,王劍鋒.  汽車工程. 2015(01)
[6]輪胎側(cè)偏力學(xué)特性的胎壓影響分析及預(yù)測[J]. 盧蕩,郭孔輝.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2011(04)
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博士論文
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[2]復(fù)合工況下輪胎穩(wěn)態(tài)模型研究[D]. 許男.吉林大學(xué) 2012
[3]輪胎穩(wěn)態(tài)模型研究[D]. 袁忠誠.吉林大學(xué) 2006

碩士論文
[1]智能汽車人機(jī)協(xié)同轉(zhuǎn)向滾動優(yōu)化控制研究[D]. 宋林桓.吉林大學(xué) 2018
[2]輪胎與ESC系統(tǒng)的匹配研究[D]. 楊曉帆.吉林大學(xué) 2018
[3]基于滾動優(yōu)化的車輛自適應(yīng)巡航控制[D]. 王秋.吉林大學(xué) 2017
[4]UniTire和PAC2012輪胎模型穩(wěn)態(tài)側(cè)偏特性對比[D]. 倪媛媛.吉林大學(xué) 2016
[5]車輛縱向力與側(cè)向力集成控制研究[D]. 魏強(qiáng).浙江大學(xué) 2015
[6]基于模型預(yù)測控制的無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
[7]多輪獨(dú)立電驅(qū)動車輛驅(qū)動力分層控制策略[D]. 邱斌斌.浙江大學(xué) 2015
[8]考慮側(cè)傾影響的輪胎穩(wěn)態(tài)力學(xué)特性研究[D]. 楊杰.吉林大學(xué) 2012
[9]ESP—汽車電子穩(wěn)定系統(tǒng)仿真研究[D]. 張長沖.山東大學(xué) 2007
[10]基于CarSim的整車動力學(xué)建模與操縱穩(wěn)定性仿真分析[D]. 李志魁.吉林大學(xué) 2007



本文編號:3643744

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