2025/12/27 23:51:28
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软件使用#xff1a;Matlab/Simulink2021aCarsim2019.0#xff08;必须#xff09;
适用场景#xff1a;采用模块化建模方法#xff0c;搭建联合仿真模型#xff0c;以分布式驱动电动汽…横向稳定性控制最优力矩分配联合仿真算法对比 软件使用Matlab/Simulink2021aCarsim2019.0必须 适用场景采用模块化建模方法搭建联合仿真模型以分布式驱动电动汽车为整车仿真验证平台目前适用于双移线工况。 包含模块期望值计算模型、速度跟踪模块、力矩分配模块其中力矩分配模块如简介图所示有平均分配算法、比例分配算法和最优分配算法。 包含Matlab/Simulink源码文件详细建模说明文档对应参考资料及相关文献分布式驱动电动车在双移线工况下玩漂移有多刺激咱们今天不聊怎么把车开上墙重点说说怎么让车在高速变道时保持优雅姿态。横向稳定性控制这事儿本质上就是让四个轮子合理分配扭矩避免车辆变成旋转的陀螺。先看整体模型架构。Carsim负责输出车辆运动状态Simulink这边搭建的控制模块就像给车装了个人工智能小脑。速度跟踪模块用PID闭环把车速死死咬住目标值核心戏肉还是力矩分配模块的三套算法比武。平均分配算法简单粗暴到令人发指function torque AverageAllocation(total_torque) torque ones(4,1) * total_torque/4; end这种雨露均沾的策略在低速工况还能混混速度超过80km/h时外侧轮抓地力吃紧分分钟让你体验什么叫推头甩尾二重奏。比例分配开始动点脑子了根据垂向载荷动态调整function torque RatioAllocation(Fz) total sum(Fz); torque Fz / total * total_torque; torque max(min(torque,250),-250); //限制电机输出范围 end这里Fz是实时计算的轮胎垂向力用Carsim的Tire Subsystem输出数据喂给Simulink。实测中发现前轴载荷突变时会导致力矩阶跃得在代码里加个一阶惯性环节平滑处理。最优分配算法直接掏出二次规划大招。在横向动力学约束下求解最小能量损耗cvx_begin variables T(4) minimize( norm(T,2) 0.1*norm(T-T_prev,2) ) //兼顾能耗和平顺性 subject to A_control*T M_desired //动力学等式约束 T -T_max //电机扭矩边界 T T_max cvx_end这个QP问题在Matlab里用quadprog求解时要注意数值稳定性特别是当车辆处于摩擦圆边缘时系数矩阵容易出病态条件。实测中加了个正则化项才搞定。联合仿真时遇到个坑Carsim的仿真步长默认10msSimulink用固定步长5ms会导致数据异步。解决办法是在Vehicle Dynamics模块里插个零阶保持器再套个速率限制模块防信号跳变。算法对比数据很有意思平均分配在80km/h工况下横向误差峰值0.35m最优分配能压到0.18m但代价是能耗增加13%。有趣的是比例分配在干燥路面表现接近最优算法但在低附着路面反而容易翻车——因为垂向载荷突变时扭矩分配滞后。最后给个实用建议量产项目可以白天用比例分配省电晚上偷偷切换最优分配提升操控。代码里留个后门函数检测到方向盘转角突变时自动触发QP算法用户根本察觉不到背后的刀光剑影。