【线控转向变传动比曲线优化分析案例1600字】

线控转向变传动比曲线优化分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u20705线控转向变传动比曲线优化分析案例 1321371.1模糊控制简介 1234541.2模糊控制优化曲线 1对于基于变角传动比的SBW系统来说，变角传动比的曲线设计与车辆转向性能有着直接关联。因此，对于该曲线的优化要尽可能做到全面，保证基础转向性能良好。且经过试验仿真发现，现阶段SBW的变传动比曲线在高速行驶条件下，对于汽车行驶稳定性并不能很好改善。同时，作为优化指标的理想二自由度模型，是将汽车的转向系统、悬架系统以及轮胎等影响排除在外。因此由该模型得到的理想转向增益与汽车的实际转向增益会有误差。因此，在此会采用模糊控制对变角传动比曲线进行优化。1.1模糊控制简介模糊逻辑控制（FuzzyLogicControl）简称模糊控制（FuzzyControl）[49]，是模拟人脑模糊逻辑思维的一种算法，在计算机中通过模糊域论、模糊语言和模糊推论编写的一种数字控制程序算法。上世纪六十年代美国的L.A.Zadeh首次提出了模糊域论；在十年后他又给出了模糊逻辑的定义及相关定律；之后不久，英国的E.H.Mamadani首次将模糊控制算法写入控制器，将其实际应用于生产设备的控制上，并取得成功，自此标志着模糊控制论的诞生。模糊控制算法本质上属于非线性控制，属于智能控制的分支。其理论早已系统化，在实际生产中应用十分广泛。该控制理论有着以下特点：该控制现实出发点是人的思维中启发性的知识和决策规则开发的，在模拟人工控制方面十分便利，提升控制系统的适应能力，提升其的智能化水平；且该控制算法的稳定性好，外界干扰和参数变化对控制效果的影响较差，有利于非线性、时变及滞后等类型的控制。1.2模糊控制优化曲线本文确定的变传动比曲线由汽车行驶车速作为参考输入，转向系统的总角传动比作为输出。将模糊控制引入该曲线优化，考虑到变传动比的影响因素决定采用二维控制器，即两个输入决定一个输出，两个输入分别为将方向盘转角和车速，总角传动比作为输出，并参照试验车数据设置各参量的论域和模糊集[40]。首先确定三个参量的变化范围，方向盘转角范围取-180°~180°，车速范围取0~150km/h，对于传动比的变化范围，低速时汽车转向系统有较高的灵敏性，传动比设计的较小，让驾驶者转动小角度方向盘即可获得较大转向轮转角，但是传动比过小则会过于灵敏，容易的达到极限转角位置，因而在此处设置最低传动比及对应车速；同样在高速时，希望转向轮转角随方向盘变化“慢”点，但是传动比过大则会导致转向过于缓慢，在驾驶时会造成转向不及时，因此在此处设置最高传动比及对应车速。因此设计传动比变化范围7~22，分别对应最低和最高车速20km/h和110km/h。最终确定各参量的论域及模糊集见图1.1~图1.3。表1.1模糊控制参数参量论域模糊集隶属度函数类型方向盘转角{-180，-120，-60，0，60，120，180}{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}gaussmf车速{0，20，50，75，100，125，150}gaussmf传动比{7，10，12.5，11.5，16.5，19,22}trimf使用MATLAB中的模糊控制工具箱，对模糊规则进行参照设置。得到的隶属度函数如图1.1~图1.3图1.1方向盘转角的隶属度函数Fig.1.1Membershipfunctionofsteeringwheelangle图1.2车速的隶属度函数Fig.1.2Membershipfunctionofspeed图1.3变角传动比隶属度函数Fig.1.3Membershipfunctionofvariableangletransmissionratio该模糊控制的模糊规则表[40]见表1.2表1.2模糊规则表方向盘转角车速NBNMNSZPSPMPBNBNBNBNBNBNBNBNBNMNBNBNBNBNBNBNBNSNSZZPSZZNSZZPSPSPMPSPSZPSPSPMPMPBPMPMPSPMPMPMPMPBPMPMPMPBPBPBPBPBPBPBPB综上可以得到基于模糊控制的SBW系统变角传动比变化曲线图如图图1.4基于模糊控制的变角传动比曲线Fig.1.4Variabletransmissionratiocurvebasedonfuzzycontrol综上，得到基于模糊控制的变角传动比曲线以后，将其与之前的变角传动比曲线进行综合考虑。当行驶车速较低时，采用模糊控制的曲线；车速中等时采用基于转向灵敏度的曲线；车速较高时采用模糊控制的曲线。传动比的具体变化为：在0~20km/h的低速阶段，模糊控制传动比设定为8；20~90km/h的中速阶段，基于转向灵敏度的变传动比变化；90~110km的阶段，通过数据拟合让基于转向灵敏度的曲线向模糊控制的曲线平滑过渡；大于11