汽车稳定性控制:直接横摆力矩与单神经元策略对比
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更新于2024-08-12
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"这篇论文是2008年9月发表在吉林大学学报(工学版)第38卷第5期上,由宗长富、郑宏宁等人撰写,主要研究汽车稳定性控制策略,特别是基于直接横摆力矩控制(Direct Yaw Moment Control, DYC)的方法。论文中建立了一个适用于汽车稳定性分析的人-车闭环系统整车动力学模型,并对比分析了两种不同的DYC控制策略:前馈控制和单神经元PID控制策略。通过低附着双移线道路的仿真,结果显示单神经元DYC策略在控制汽车运动状态和提升纵向及侧向稳定性方面更为有效。"
正文:
该研究工作主要关注的是汽车稳定性控制领域,特别是利用直接横摆力矩控制来提升车辆在复杂路况下的行驶安全性和操控性。横摆力矩控制是一种主动安全技术,它通过调整车辆轮胎的横向力,来改变车辆的横摆运动,从而改善车辆在紧急避障或高速行驶时的稳定性。
首先,研究者建立了一个详细的人-车闭环系统整车动力学模型,这是进行稳定性分析的基础。这个模型考虑了驾驶员、车辆和环境之间的相互作用,能够更真实地反映出车辆在实际驾驶条件下的动态行为。
接着,论文提出了两种DYC控制策略。前馈控制策略基于车辆的状态预测,预先计算出必要的横摆力矩,以抵消可能的不稳定因素。而单神经元PID控制策略则结合了比例、积分和微分控制元素,通过一个简单的神经网络结构进行实时控制,能够更灵活地适应不断变化的驾驶环境。
通过在低附着双移线道路上的仿真,这两种策略的效果得到了对比。双移线道路是一种模拟车辆在极限状态下行驶的测试工具,通常用于评估车辆的动态性能和稳定性控制系统。仿真结果显示,单神经元PID控制策略在控制汽车的运动状态、抑制横摆以及增强纵向和侧向稳定性方面,表现优于前馈控制策略。
这一研究对于汽车工程领域的意义在于,它提供了改进车辆稳定性控制的新方法,特别是在恶劣路况和紧急情况下,能够更好地保护乘客安全,提高驾驶体验。同时,单神经元PID控制策略的高效性能也为未来汽车电子稳定系统的优化设计提供了理论支持和实践参考。
关键词涵盖了车辆工程、直接横摆力矩控制、人-车闭环系统、神经网络和稳定性控制等核心概念,反映了该研究的深度和广度,对于相关领域的学者和技术人员来说,具有较高的参考价值。
基于Matlab Simulink与Carsim联合仿真的分布式驱动电动汽车最优规则扭矩分配控制策略研究:直接横摆力矩控制与稳定性控制效果对比,分布式驱动电动汽车的最优直接横摆力矩控制与规则扭矩分配控
2025-02-16 上传
2025-02-21 上传
2025-01-27 上传
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