【摘 要】
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针对分布式电驱动车辆在转向极限工况失稳时通过驱动力协调提供横摆力矩有限及常规基于差分制动的稳定性系统控制精度不高的问题,提出了基于模型预测控制的4轮制/驱动力协调
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,
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针对分布式电驱动车辆在转向极限工况失稳时通过驱动力协调提供横摆力矩有限及常规基于差分制动的稳定性系统控制精度不高的问题,提出了基于模型预测控制的4轮制/驱动力协调控制策略。该文依据模型预测控制系统结构,搭建了面向预测控制的车辆动力学模型;以改善车辆行驶稳定性、极限工况下的通过性为目标,设计代价函数,构建了多输入多输出系统预测控制律;利用经典的二次规划方法进行滚动时域求解。仿真实验结果表明:制/驱动协调可提供更大的横摆力矩、更快的横摆响应;基于模型预测控制的效果优于常规制动力反馈控制,可以进一步提高车辆横向稳定性。
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