线控转向失效下的容错差动转向控制以四轮轮毂电机驱动智能电动汽车为研究对象，针对线控转向系统执行机构失效时的轨迹跟踪和横摆稳定性 499.5KB

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在智能电动汽车领域线控转向系统是一项关.doc 1.57KB
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线控转向失效下的容错差动转向控制策略探讨随着智能.txt 1.93KB
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资源介绍:

线控转向失效下的容错差动转向控制以四轮轮毂电机驱动智能电动汽车为研究对象，针对线控转向系统执行机构失效时的轨迹跟踪和横摆稳定性协同控制问题，提出一种基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法。该方法采用分层控制架构，上层控制器首先基于模型预测控制方法求解期望前轮转角和附加横摆力矩，然后设计基于滑模变结构控制的前轮转角跟踪控制策略，下层控制器以轮胎负荷率最小化为目标，利用有效集法实现四轮转矩优化分配。包含carsim数据cpar文件，Simulink模型及MATLAB代码

<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89738885/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89738885/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在智能电动汽车领域<span class="ff2">，</span>线控转向系统是一项关键技术<span class="ff2">，</span>它通过控制电动汽车的前轮转角来实现车辆的</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">转向<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>在实际应用中<span class="ff2">，</span>由于各种原因<span class="ff2">，</span>线控转向系统的执行机构可能会失效<span class="ff2">，</span>这将给电动汽车</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的行驶安全带来一定的风险<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff2">，</span>如何在线控转向失效的情况下仍然保证电动汽车的转向能力成为</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一个亟待解决的问题<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">针对线控转向系统执行机构失效时的轨迹跟踪和横摆稳定性协同控制问题<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于差动</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法<span class="ff3">。</span>该方法采用了分层控制架构<span class="ff2">，</span>能够有效地应对线控转向系</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">统执行机构失效的情况<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">，</span>上层控制器基于模型预测控制方法对期望前轮转角和附加横摆力矩进行求解<span class="ff3">。</span>通过对车辆动力</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">学模型的建立<span class="ff2">，</span>上层控制器能够根据当前车辆状态和期望轨迹来预测出最优的前轮转角和附加横摆力</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">矩<span class="ff3">。</span>这种基于模型预测控制的方法能够充分考虑到车辆的动力学特性<span class="ff2">，</span>从而提高了控制效果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">其次<span class="ff2">，</span>针对前轮转角的跟踪控制问题<span class="ff2">，</span>本文设计了一种基于滑模变结构控制的控制策略<span class="ff3">。</span>通过引入滑</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模控制器<span class="ff2">，</span>可以实现对前轮转角的精确跟踪控制<span class="ff3">。</span>滑模控制器具有快速响应和鲁棒性强的特点<span class="ff2">，</span>能够</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">有效地抵抗外部干扰和系统参数变化的影响<span class="ff2">，</span>从而提高了系统的稳定性和跟踪性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff2">，</span>为了进一步提高系统的容错性能<span class="ff2">，</span>本文设计了一个下层控制器<span class="ff2">，</span>以轮胎负荷率的最小化为目标</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">利用有效集法实现四轮转矩的优化分配<span class="ff3">。</span>通过对四轮轮胎负荷的优化分配</span>，<span class="ff1">可以有效地提高车辆的</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">横摆稳定性和抗侧滑能力<span class="ff2">，</span>从而增强了整个容错控制系统的性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">实验结果表明<span class="ff2">，</span>所提出的容错控制方法能够有效地应对线控转向系统执行机构失效的情况<span class="ff3">。</span>无论何种</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">原因导致的线控转向系统执行机构失效<span class="ff2">，</span>都能够通过差动转向和直接横摆力矩的协同控制来保证电动</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">汽车的转向能力<span class="ff2">，</span>并且能够有效地实现轨迹跟踪和横摆稳定性的控制<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff2">，</span>本文所提出的容错控制</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方法具有一定的实用意义和研究价值<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff2">，</span>基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法在智能电动</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

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