智能电动汽车线控转向失效容错控制策略研究

资源摘要信息:"线控转向失效下的容错差动转向控制方法以四轮轮毂电机驱动的智能电动汽车为研究对象，主要针对线控转向系统执行机构失效情况下的轨迹跟踪和车辆横摆稳定性问题。此研究提出了一种新的容错控制策略，即结合差动转向与直接横摆力矩的协同控制方法。 在该控制策略中，采用了分层控制架构，上层控制器基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）方法来计算期望的前轮转角和附加横摆力矩。MPC是一种先进的控制策略，能够预测系统的未来行为，并在控制过程中考虑未来的影响。其核心优势在于能够处理多变量控制问题，并能自然地处理系统的约束。 接下来，设计了基于滑模变结构控制（Sliding Mode Control, SMC）的前轮转角跟踪控制策略。滑模变结构控制是一种鲁棒性强的非线性控制策略，它通过设计特定的滑动模态来确保系统对参数变化和外部干扰具有良好的鲁棒性，特别适用于处理系统不确定性问题。 下层控制器则以轮胎负荷率最小化为目标，使用有效集法（Active Set Method）实现四轮转矩的优化分配。有效集法是一种数学优化技术，主要用于解决有约束的优化问题。在此应用中，有效集法能够帮助调整各个轮胎的转矩，以达到最佳的动力分配，同时保持轮胎负荷率在安全和合理的水平。 研究内容包含了carsim数据cpar文件、Simulink模型以及MATLAB代码。Carsim是一款广泛应用于汽车动力学仿真的软件，而Simulink是MATLAB的一个附加产品，用于系统级的多域仿真和基于模型的设计。通过这些软件工具，可以实现对提出的控制策略的仿真验证，并利用MATLAB代码进行算法的实现和数据处理。 这一研究领域对于智能电动汽车的发展具有重要意义。因为线控转向系统（Steer-by-Wire, SbW）的失效直接影响到车辆的操控性和安全性，特别是在执行机构发生故障时，车辆能否有效保持轨迹跟踪和横摆稳定性，直接关系到行车安全。因此，通过容错控制策略的研究，可以提高智能电动汽车在复杂工况下的稳定性和可靠性，对于推动智能电动汽车技术的创新和应用具有重要作用。" 知识点包括： - 智能电动汽车领域中的线控转向系统及其失效问题 - 轨迹跟踪与车辆横摆稳定性的重要性 - 容错控制方法与线控转向失效协同控制策略 - 分层控制架构的运用和各层控制器的作用 - 模型预测控制（MPC）的基本原理及其在车辆控制中的应用 - 滑模变结构控制（SMC）的鲁棒性与设计方法 - 四轮转矩优化分配方法与有效集法的实现 - Carsim、Simulink和MATLAB在控制系统仿真和实现中的应用 - 轮胎负荷率最小化的目标和转矩优化分配的策略 - 研究成果的表达方式，如文档、HTML页面、图像和代码文件的组织与分类 通过这些知识点，可以深入理解智能电动汽车在线控转向失效时的容错控制策略，以及如何通过高级控制算法和仿真工具来提高车辆的稳定性和安全性。