Improved sliding mode extension control of vehicle active front wheel steering based on extended state observer

控制理论(社会学) 滑模控制 国家观察员 稳健性(进化) 非线性系统 卡西姆 整体滑动模态 参数统计 变结构控制 终端滑动模式 计算机科学 车辆动力学 工程类 控制工程 数学 控制(管理) 汽车工程 人工智能 物理 统计 化学 基因 量子力学 生物化学
作者
Y.H. Huang,Youqun Zhao,Junzhu Wang,Fen Lin
标识
DOI:10.1177/09544070231210565
摘要

In order to improve the handling stability of electric vehicles, a new active front-wheel steering (AFS) control method was proposed. Firstly, parametric uncertainty and external interference in vehicle dynamics are summarized as a nonlinear interference term in vehicle model. An extended state observer (ESO) is designed to observe and compensate the nonlinear interference terms in real time, so as to improve the accuracy and control effect of the model. Secondly, in order to further increase the convergence speed and effectively suppress the chattering phenomenon in sliding mode control without affecting its robustness and reaching speed, an integral exponential fast terminal sliding mode controller (IEFTSMC) based on fast exponential reaching law (FERL) is designed. The problem that the control effect of some regions becomes worse when a single control algorithm is used for global region control in traditional AFS control is addressed. By combining extension theory with sliding mode control method, an improved sliding mode extension control is designed to improve the effect of AFS global control. Finally, comparative simulation tests are carried out on the CarSim/Simulink co-simulation platform. The results show that compared with the traditional FTSMC, the improved sliding mode extension control method based on ESO can not only suppress chattering more effectively, but also smoother the response curve. It also has good control effect when there is external disturbance. The effectiveness and robustness of the control strategy are verified.
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
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
1秒前
2秒前
2秒前
3秒前
善学以致用应助飘逸澜采纳,获得10
3秒前
拖拖发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
22发布了新的文献求助10
7秒前
WO发布了新的文献求助10
7秒前
CipherSage应助miao采纳,获得30
8秒前
子车雁开完成签到,获得积分10
9秒前
大个应助小五屁孩儿采纳,获得10
12秒前
yiersan完成签到,获得积分10
14秒前
田様应助1233333采纳,获得10
15秒前
科研通AI5应助子车雁开采纳,获得10
15秒前
LONG完成签到,获得积分10
15秒前
俏皮的山水完成签到,获得积分10
16秒前
22完成签到,获得积分20
19秒前
taozidetao完成签到 ,获得积分10
21秒前
25秒前
科研通AI5应助天真的夏波采纳,获得30
25秒前
26秒前
杉杉完成签到 ,获得积分10
27秒前
舔舔完成签到 ,获得积分10
28秒前
酷波er应助8033采纳,获得30
29秒前
30秒前
俏皮凌蝶完成签到,获得积分10
31秒前
充电宝应助木木三采纳,获得10
31秒前
31秒前
迷路向松发布了新的文献求助10
32秒前
orixero应助西原的橙果采纳,获得10
33秒前
乐乐应助WO采纳,获得10
34秒前
lbl发布了新的文献求助10
34秒前
阿宝完成签到,获得积分0
35秒前
儒雅的冷梅完成签到 ,获得积分10
36秒前
37秒前
学习完成签到 ,获得积分10
38秒前
阿宝发布了新的文献求助10
39秒前
苦行僧完成签到 ,获得积分10
40秒前
41秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3735677
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3279465
关于积分的说明 10015528
捐赠科研通 2996202
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643929
邀请新用户注册赠送积分活动 781579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749423