汽车自适应巡航系统的纵向控制策略研究

摘要

汽车自适应巡航控制(ACC)系统是一种汽车安全驾驶的辅助系统，具有减轻驾驶员行驶负担、提高驾驶员乘坐舒适性、减少交通事故发生率的作用。而ACC系统下的防抱死制动系统(ABS)能够在ACC系统运行时，提高刹车的反应速度和稳定度，改善刹车时ACC系统的性能。本文对ACC系统和ACC系统下的ABS进行了研究。
　　建立ABS数学模型，包括制动器模型、滑移率模型、轮胎模型和车辆动力学模型;对ABS数学模型进行分析，运用模糊PID控制算法建立了ACC系统下的含有路面识别系统的ABS控制系统。运用Simulink分别对PID控制算法和模糊PID控制算法下的ABS控制系统进行了对比仿真，仿真结果表明，本文提出的模糊PID控制算法提高了ACC系统下刹车的响应速度和稳定度，改善了刹车时ACC系统的性能，从而提高了汽车的行驶安全性。
　　通过分析本车、前车以及本车与前车之间的动力学关系，得到含有车间距、相对速度、本车加速度、本车加速度变化率和前车加速度等变量的本车与前车的运动关系模型，并考虑汽车安全性、舒适性和汽车自身性能要求等因素，在运动关系模型的基础上引入饱和函数，对本车速度、本车加速度和本车加速度变化率进行约束，得出了约束条件下的运动关系模型。通过分析行驶过程中汽车的受力过程、汽车的发动机和制动器，建立了汽车逆纵向动力学模型。
　　引入饱和函数的本车与前车的运动关系模型，以输出变量的加权平方和作为目标函数，来协调两车间距、本车速度、本车加速度之间的关系，使它们能够同步收敛于控制要求点，保证了汽车多性能指标的协调性。运用模型预测控制(MPC)原理和极值控制原理将含有多个变量的目标函数转化为仅含有一个变量的函数式，有效避免了多个未知量的同时出现，简化了算法。运用MATLAB分别对普通MPC算法和改进的极值MPC算法下的ACC系统进行对比仿真，仿真结果表明，在各种典型工况下，改进的极值MPC算法下的ACC系统具有更好的驾驶安全性、舒适性、快速性和协调性。

目录

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国外研究现状

1．3 国内研究现状

1．4 主要研究内容

2 ACC系统下的防抱死制动系统

2．1 模糊控制算法

2．1．1 模糊控制算法的特点

2．1．2 模糊控制算法的描述

2．2 PID控制算法

2．2．1 PID控制算法的特点

2．2．2 PID控制算法的描述

2．3 ABS数学模型的改进

2．3．1 制动器模型

2．3．2 滑移率模型

2．3．3 轮胎模型

2．3．4 车辆动力学模型

2．4 ABS控制器设计

2．4．1 路面识别系统建立

2．4．2 PID控制器设计

2．4．3 模糊控制器设计

2．5 仿真与分析

2．5．1 高附着系数-模糊PID控制器

2．5．2 中附着系数-模糊PID控制器

2．5．3 低附着系数-模糊PID控制器

2．6 本章小结

3 ACC数学模型的改进

3．1 运动关系模型的建立

3．2 运动关系模型的改进

3．3 逆纵向动力学模型的建立

3．3．1 加速控制

3．3．2 减速控制

3．4 本章小结

4 基于MPC的多性能指标ACC系统

4．1 模型预测控制

4．1．1 模型预测控制概述

4．1．2 模型预测控制的数学描述

4．2 ACC控制算法设计

4．2．1 性能指标的量化

4．2．2 目标函数的定义

4．2．3 ACC控制算法的求解

4．3 仿真与分析

4．3．1 跟随工况

4．3．2 驶离工况

4．3．3 切入工况

4．4 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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