適應行駛工況的節(jié)能自適應巡航模型預測控制研究
發(fā)布時間:2021-11-17 10:06
自適應巡航系統(tǒng)(Adaptive Cruise Control,ACC)是一種先進輔助駕駛系統(tǒng),能夠有效緩解駕駛員的駕駛疲勞感,在乘用車中得到廣泛應用。傳統(tǒng)ACC系統(tǒng)大多以跟馳性和安全性為控制目標,忽略了行駛過程中車輛的燃油經(jīng)濟性和乘坐舒適性,而現(xiàn)有的多目標縱向ACC系統(tǒng)并沒有充分考慮行駛工況的差異性。為了提高ACC系統(tǒng)對不同行駛工況的適應能力,提出了一種適應多行駛工況的節(jié)能自適應巡航控制系統(tǒng)(Energy-saving Adaptive Cruise Control,EACC)。主要研究內(nèi)容如下:首先,針對車輛縱向動力學的非線性特性,分別建立了驅動系統(tǒng)和制動系統(tǒng)逆模型,并基于閾值的切換策略制定了驅動/制動切換邏輯,并設計了前饋反饋控制器。仿真結果表明所設計的控制器可以較好地跟蹤期望加速度,為之后控制策略的開發(fā)奠定了基礎。其次,設計了用于行駛工況識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Back-Propagation Neural Network)。通過相關系數(shù)法篩選了一系列特征參數(shù),確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù)為最大車速、停車時間、最大加速度、最小加速度、加速度方差和行駛距離,輸出參數(shù)為行駛工況類型,并...
【文章來源】:江蘇大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
發(fā)動機逆MAP圖
適應行駛工況的節(jié)能自適應巡航模型預測控制研究15圖2.6驅動系統(tǒng)逆模型Fig.2.6Inversemodelofdrivesystem2.2.3制動系統(tǒng)逆模型當驅動/制動切換模塊輸出制動指令時,將節(jié)氣門開度設置為零,下層控制器執(zhí)行減速操作。期望制動壓力計算流程如下:以期望減速度和當前車速為輸入,根據(jù)車輛縱向動力學模型計算得到期望制動力,之后根據(jù)制動系統(tǒng)逆模型計算出期望制動壓力。制動時縱向運動學方程為:=∑(2.9)式中,為輪上制動力。在輪胎不發(fā)生滑移的情況下,可以將輪胎制動力和制動主缸壓力視為線性關系:=+=(2.10)式中,為車輛后軸的制動力矩;為車輛前軸制動力矩;為比例系數(shù);為期望制動主缸壓力。的值可以在Carsim中仿真得到,聯(lián)立式(2.9)和式(2.10)則期望制動壓力可以表示為:=|+∑|(2.11)在Simulink建立制動系統(tǒng)逆模型如圖所示:
制動系統(tǒng)逆模型
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于多目標優(yōu)化的變權重車輛ACC系統(tǒng)的設計[J]. 李旗,李亞軍,高劍武. 機械工程與自動化. 2019(04)
[2]基于粒子群優(yōu)化支持向量機算法的行駛工況識別及應用[J]. 石琴,仇多洋,吳冰,李一鳴,劉炳姣. 中國機械工程. 2018(15)
[3]車輛多模式多目標自適應巡航控制[J]. 章軍輝,李慶,陳大鵬. 電子科技大學學報. 2018(03)
[4]車輛自適應巡航控制系統(tǒng)的建模與分層控制[J]. 張亮修,吳光強,郭曉曉. 汽車工程. 2018(05)
[5]基于模型預測控制的智能車輛路徑跟蹤控制器設計[J]. 王藝,蔡英鳳,陳龍,王海,李健,儲小軍. 汽車技術. 2017(10)
[6]中國汽車工程學術研究綜述·2017[J]. 《中國公路學報》編輯部. 中國公路學報. 2017(06)
[7]車輛多目標自適應巡航控制算法[J]. 張亮修,吳光強,郭曉曉. 西安交通大學學報. 2016(11)
[8]汽車自適應巡航跟車多目標魯棒控制算法設計[J]. 吳光強,郭曉曉,張亮修. 哈爾濱工業(yè)大學學報. 2016(01)
[9]基于模糊控制的智能車輛縱向加速度跟蹤控制器設計[J]. 朱增輝,徐友春,馬育林,李建市,李永樂. 軍事交通學院學報. 2014(12)
[10]智能車油門與制動協(xié)調(diào)切換控制研究[J]. 張向南,趙津,王廣瑋,趙容晨. 機械設計與制造. 2014(10)
博士論文
[1]基于TPFM和MPC的汽車經(jīng)濟型巡航控制方法研究[D]. 劉煥峰.吉林大學 2018
[2]用于公交車輛行駛油耗優(yōu)化的工況預測模型及其自學習策略[D]. 黃登高.天津大學 2017
[3]基于工況與駕駛風格識別的混合動力汽車能量管理策略研究[D]. 詹森.重慶大學 2016
[4]汽車縱向運動多模型分層切換控制[D]. 高鋒.清華大學 2006
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的分類器改進算法研究與應用[D]. 李圓滿.中國地質(zhì)大學(北京) 2019
[2]基于MPC算法的車輛多目標自適應巡航控制系統(tǒng)研究[D]. 荊亞杰.長安大學 2019
[3]基于多目標優(yōu)化的車輛多模式自適應巡航控制研究[D]. 李旗.合肥工業(yè)大學 2019
[4]基于滾動優(yōu)化的車輛自適應巡航控制[D]. 王秋.吉林大學 2017
[5]某轎車自適應巡航系統(tǒng)多目標優(yōu)化控制策略研究[D]. 邢國成.吉林大學 2017
[6]基于四元素構架的車輛隊列動力學建模與分布式控制[D]. 鄭洋.清華大學 2015
[7]基于模型預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 2015
[8]BP神經(jīng)網(wǎng)絡在股票投資分析中的應用[D]. 喬建偉.電子科技大學 2013
本文編號:3500690
【文章來源】:江蘇大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
發(fā)動機逆MAP圖
適應行駛工況的節(jié)能自適應巡航模型預測控制研究15圖2.6驅動系統(tǒng)逆模型Fig.2.6Inversemodelofdrivesystem2.2.3制動系統(tǒng)逆模型當驅動/制動切換模塊輸出制動指令時,將節(jié)氣門開度設置為零,下層控制器執(zhí)行減速操作。期望制動壓力計算流程如下:以期望減速度和當前車速為輸入,根據(jù)車輛縱向動力學模型計算得到期望制動力,之后根據(jù)制動系統(tǒng)逆模型計算出期望制動壓力。制動時縱向運動學方程為:=∑(2.9)式中,為輪上制動力。在輪胎不發(fā)生滑移的情況下,可以將輪胎制動力和制動主缸壓力視為線性關系:=+=(2.10)式中,為車輛后軸的制動力矩;為車輛前軸制動力矩;為比例系數(shù);為期望制動主缸壓力。的值可以在Carsim中仿真得到,聯(lián)立式(2.9)和式(2.10)則期望制動壓力可以表示為:=|+∑|(2.11)在Simulink建立制動系統(tǒng)逆模型如圖所示:
制動系統(tǒng)逆模型
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于多目標優(yōu)化的變權重車輛ACC系統(tǒng)的設計[J]. 李旗,李亞軍,高劍武. 機械工程與自動化. 2019(04)
[2]基于粒子群優(yōu)化支持向量機算法的行駛工況識別及應用[J]. 石琴,仇多洋,吳冰,李一鳴,劉炳姣. 中國機械工程. 2018(15)
[3]車輛多模式多目標自適應巡航控制[J]. 章軍輝,李慶,陳大鵬. 電子科技大學學報. 2018(03)
[4]車輛自適應巡航控制系統(tǒng)的建模與分層控制[J]. 張亮修,吳光強,郭曉曉. 汽車工程. 2018(05)
[5]基于模型預測控制的智能車輛路徑跟蹤控制器設計[J]. 王藝,蔡英鳳,陳龍,王海,李健,儲小軍. 汽車技術. 2017(10)
[6]中國汽車工程學術研究綜述·2017[J]. 《中國公路學報》編輯部. 中國公路學報. 2017(06)
[7]車輛多目標自適應巡航控制算法[J]. 張亮修,吳光強,郭曉曉. 西安交通大學學報. 2016(11)
[8]汽車自適應巡航跟車多目標魯棒控制算法設計[J]. 吳光強,郭曉曉,張亮修. 哈爾濱工業(yè)大學學報. 2016(01)
[9]基于模糊控制的智能車輛縱向加速度跟蹤控制器設計[J]. 朱增輝,徐友春,馬育林,李建市,李永樂. 軍事交通學院學報. 2014(12)
[10]智能車油門與制動協(xié)調(diào)切換控制研究[J]. 張向南,趙津,王廣瑋,趙容晨. 機械設計與制造. 2014(10)
博士論文
[1]基于TPFM和MPC的汽車經(jīng)濟型巡航控制方法研究[D]. 劉煥峰.吉林大學 2018
[2]用于公交車輛行駛油耗優(yōu)化的工況預測模型及其自學習策略[D]. 黃登高.天津大學 2017
[3]基于工況與駕駛風格識別的混合動力汽車能量管理策略研究[D]. 詹森.重慶大學 2016
[4]汽車縱向運動多模型分層切換控制[D]. 高鋒.清華大學 2006
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的分類器改進算法研究與應用[D]. 李圓滿.中國地質(zhì)大學(北京) 2019
[2]基于MPC算法的車輛多目標自適應巡航控制系統(tǒng)研究[D]. 荊亞杰.長安大學 2019
[3]基于多目標優(yōu)化的車輛多模式自適應巡航控制研究[D]. 李旗.合肥工業(yè)大學 2019
[4]基于滾動優(yōu)化的車輛自適應巡航控制[D]. 王秋.吉林大學 2017
[5]某轎車自適應巡航系統(tǒng)多目標優(yōu)化控制策略研究[D]. 邢國成.吉林大學 2017
[6]基于四元素構架的車輛隊列動力學建模與分布式控制[D]. 鄭洋.清華大學 2015
[7]基于模型預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 2015
[8]BP神經(jīng)網(wǎng)絡在股票投資分析中的應用[D]. 喬建偉.電子科技大學 2013
本文編號:3500690
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/qiche/3500690.html
最近更新
教材專著