简介:针对分布式电驱动车辆的操纵稳定性问题,设计了一种基于直接横摆力矩的分层控制策略.上层车辆运动控制器采用模糊控制策略,以二自由度模型为参考对象跟随期望状态下的横摆角速度和质心侧偏角,制定出维持车辆稳定行使所需要的纵向力和横摆力矩;下层基于轮胎负荷率最小的目标优化函数,参考电机和路面附着限制,采用加权最小二乘法将转矩合理分配至8个车轮.为与基于规则的平均分配方法进行对比,利用TruckSim和Matlab/Simulink完成了车辆在2种工况下的联合仿真,结果表明:模糊控制策略能对车辆目标状态进行良好跟踪,转矩优化分配方法能更好地跟随参考状态,降低车轮转矩和轮胎负荷率,提升车辆的稳定性.
简介:轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID(NNPID)进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明:基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.