亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Improvement in the vehicle stability of distributed-drive electric vehicles based on integrated model-matching control

控制理论(社会学) 前馈 控制器(灌溉) 工程类 电动汽车 控制工程 计算机科学 控制(管理) 功率(物理) 农学 量子力学 生物 物理 人工智能
作者
Xudong Zhang,Dietmar Göhlich
出处
期刊:Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering [SAGE]
卷期号:232 (3): 341-356 被引量:12
标识
DOI:10.1177/0954407017701284
摘要

This paper presents a vehicle dynamic stability controller for distributed-drive electric vehicles. A hierarchical control structure is adopted for the proposed controller. An upper controller is designed on the basis of integrated model-matching control. It consists of a feedforward component plus a feedback component to calculate the desired external yaw moment to achieve the desired vehicle motion. The feedforward control aims at compensating the effect caused by the variation in the linear cornering stiffnesses of the tyres during the life cycle of the tyres. It provides a rapid response under common driving conditions. The linear cornering stiffnesses of the tyres are estimated in real time by the adaptive forgetting-factor recursive least-squares method. Since many vehicle parameters have strongly non-linear and time-varying characteristics, adaptive sliding mode control is used as the feedback component to make the controller robust against systematic uncertainties. To combine the outputs of feedforward and feedback together and to avoid probable conflict, a weight gain coefficient is obtained. Additionally, a conventional sliding-mode controller is introduced as a comparative upper control strategy. The lower controller is utilized to allocate the required yaw moment and traction to the four independent motors, taking into account the tyre grip margins. Simulations for a low- g manoeuvre and a high- g manoeuvre are carried out to evaluate the proposed control algorithm. The results show that the proposed vehicle stability controller can significantly stabilize the vehicle motion and greatly reduce the driver’s workload in comparison with with the conventional sliding-mode controller.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
lonely发布了新的文献求助10
4秒前
rerekey发布了新的文献求助10
5秒前
田様应助认真的新筠采纳,获得10
7秒前
12秒前
liubo发布了新的文献求助30
15秒前
19秒前
19秒前
科研通AI2S应助lin采纳,获得10
29秒前
29秒前
35秒前
所所应助leme采纳,获得10
38秒前
汤万天发布了新的文献求助10
41秒前
41秒前
49秒前
Lucas应助别急我先送采纳,获得30
52秒前
fengliurencai完成签到,获得积分10
54秒前
领导范儿应助rerekey采纳,获得10
59秒前
汤万天发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
leme完成签到,获得积分20
1分钟前
rerekey发布了新的文献求助10
1分钟前
leme发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI2S应助Captain采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
打打应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
爱静静应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
酷波er应助lonely采纳,获得10
1分钟前
asdfqaz完成签到,获得积分10
1分钟前
Nn完成签到,获得积分20
1分钟前
Nn发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
狂野的冰棍完成签到,获得积分10
2分钟前
二三发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3126059
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2776271
关于积分的说明 7729679
捐赠科研通 2431643
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1292218
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 622582
版权声明 600392