基于直接横摆力矩控制的汽车稳定性控制策略

吉林大学学报(工学版)

基于直接横摆力矩控制的汽车稳定性控制策略

宗长富¹，郑宏宇¹，田承伟¹，潘钊¹，董益亮²，袁登木²

1.吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室，长春 130022；2.长安股份有限公司汽车工程研究院，重庆 401120

收稿日期:2007-06-04 修回日期:1900-01-01 出版日期:2008-09-01 发布日期:2008-09-01

Vehicle stability control strategy based on direct yaw moment control

ZONG Chang-fu¹，ZHENG Hong-yu¹，TIAN Cheng-wei¹，PAN Zhao¹，DONG Yi-liang²，YUAN Deng-mu²

1.State Key Laboratory of Automobile Dynamics Simulation, Jilin University, Changchun 130022, China; 2.Institute of Automotive Engineering, Chang'an Automobile Holding Ltd.,Chongqing 401120, China

Received:2007-06-04 Revised:1900-01-01 Online:2008-09-01 Published:2008-09-01

摘要/Abstract

摘要： 建立了适用于汽车稳定性分析的人车闭环系统整车动力学模型，提出了保证质心侧偏角为零的前馈和单神经元两种DYC控制策略。通过对这两种控制策略的低附着双移线道路仿真，对比分析了两种不同控制策略的控制效果。仿真结果表明：单神经元DYC控制策略能更有效地控制汽车运动状态，提高汽车纵向及侧向稳定性。

关键词: 车辆工程, 直接横摆力矩控制, 人-车闭环系统, 神经网络, 稳定性控制

Abstract: A vehicle dynamic model was established for the humanvehicle closeloop system to analyze the vehicle stability.Two direct yaw moment control(DYC) strategies,i.e.,the feedforward and single neuron PID control strategies were proposed to ensure the zero sideslip angle of the mass center.Through the simulation at low adhesion roads with double lane change,the two control strategies were compared.The seiulation results show that the single neuron DYC control strategy can more effectively control the wheel and vehicle motion,improve the lateral and longitudinal stability of the vehicle.

Key words: vehicle engineering, direct yaw moment control(DYC), humanvehicle closedloop system, neural network, stability control

中图分类号:

U461.6

宗长富，郑宏宇，田承伟，潘钊，董益亮，袁登木 . 基于直接横摆力矩控制的汽车稳定性控制策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(05): 1010-1014.

ZONG Chang-fu，ZHENG Hong-yu，TIAN Cheng-wei，PAN Zhao，DONG Yi-liang，YUAN Deng-mu . Vehicle stability control strategy based on direct yaw moment control
[J]. 吉林大学学报(工学版), 2008, 38(05): 1010-1014.

参考文献

相关文章 15

[1]	常成,宋传学,张雅歌,邵玉龙,周放. 双馈电机驱动电动汽车变频器容量最小化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1629-1635.
[2]	席利贺,张欣,孙传扬,王泽兴,姜涛. 增程式电动汽车自适应能量管理策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1636-1644.
[3]	何仁,杨柳,胡东海. 冷藏运输车太阳能辅助供电制冷系统设计及分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1645-1652.
[4]	那景新,慕文龙,范以撒,谭伟,杨佳宙. 车身钢-铝粘接接头湿热老化性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1653-1660.
[5]	刘玉梅,刘丽,曹晓宁,熊明烨,庄娇娇. 转向架动态模拟试验台避撞模型的构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1661-1668.
[6]	江涛,林学东,李德刚,杨淼,汤雪林. 基于人工神经网络的放热规律的量化预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1747-1754.
[7]	徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903.
[8]	赵伟强, 高恪, 王文彬. 基于电液耦合转向系统的商用车防失稳控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1305-1312.
[9]	宋大凤, 吴西涛, 曾小华, 杨南南, 李文远. 基于理论油耗模型的轻混重卡全生命周期成本分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1313-1323.
[10]	朱剑峰, 张君媛, 陈潇凯, 洪光辉, 宋正超, 曹杰. 基于座椅拉拽安全性能的车身结构改进设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1324-1330.
[11]	那景新, 浦磊鑫, 范以撒, 沈传亮. 湿热环境对Sikaflex-265铝合金粘接接头失效强度的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1331-1338.
[12]	王炎, 高青, 王国华, 张天时, 苑盟. 混流集成式电池组热管理温均特性增效仿真[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1339-1348.
[13]	金立生, 谢宪毅, 高琳琳, 郭柏苍. 基于二次规划的分布式电动汽车稳定性控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1349-1359.
[14]	隗海林, 包翠竹, 李洪雪, 李明达. 基于最小二乘支持向量机的怠速时间预测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1360-1365.
[15]	王德军, 魏薇郦, 鲍亚新. 考虑侧风干扰的电子稳定控制系统执行器故障诊断[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1548-1555.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed