电动汽车回馈制动与防抱死制动集成控制

为提高电动汽车制动能量回馈效率,同时保证车辆的制动稳定性,提出了集成能量回馈优化与防抱死控制的分层控制方法。控制系统首先根据驾驶员的制动操作意图以及实时识别的路面状况,依据理想制动力分配曲线在前后轮间进行滑移率分配,然后用滑动变结构控制对前后轮滑移率进行控制,并使用模糊调节器动态调节控制参数以减少滑模控制产生的抖振。仿真结果表明,在新欧洲驾驶循环工况下所提控制策略较并联制动控制多回馈约80%的能量,并可利用电机的快速响应特性对车轮进行精确的防抱死控制,在确保制动性能的同时兼顾回收能量和减少制动片磨损。     

电磁制动下板坯连铸结晶器内金属流场三维模拟的基本流态与主流场分析

在物理模拟实验的基础上, 采用基于标准k-ε 湍流模型的三维稳态流动与磁场耦合模型, 对电磁制动(electromagnetic braking, EMBr)条件下板坯连铸结晶器中的金属流场进行数值模拟, 研究了磁场强度及其分布对结晶器内金属流动的影响, 并与物理模拟结果进行了对比, 进一步揭示了在物理模拟中受传感器数量等限制所无法观察到的一些细微现象或局部流态及流动行为. 结果表明, 在流动控制结晶器(flow control mold, FC Mold) 电磁制动方式下,结晶器内流场具有复杂的三维特性. 此时必须注意结晶器液面流速过慢所导致的表面夹杂、横裂等问题. 合适、有效的电磁制动也应与连铸工艺相匹配.     

板坯连铸电磁制动下结晶器内金属流场的数学物理模拟

采用雷诺时均湍流模型并结合水银物理模拟实验, 研究不同磁场配置下板坯结晶器内的金属流动规律, 并以此分析不同磁场配置对工艺过程的影响. 结果表明: 雷诺应力模型(Reynolds stress model, RSM)能够较准确地反映电磁制动(electromagnetic braking, EMBr)下金属流场的变化, 该变化引起水口射流及其对结晶器窄边冲刷强度的改变; 在全幅二段电磁制动下, 上部磁场对液面水平速度和湍动性的抑制作用明显, 但从化渣和降低冲击深度的工艺要求来看, 上部磁场强度不宜过大.     

提升机全数字控制恒减速紧急制动

给出一种利用工控计算机实现的全数字控制提升机紧急制动系统,系统已成功地实现了提升机紧急制动时的恒减速,为有效地提高提升机紧急制动的安全性和可靠性开辟了新的途径。     

驾驶员的驾驶特性对交通流的影响

在单车道元胞自动机交通流N S模型基础上,通过引入不同的刹车概率来反映不同驾驶员的驾驶特性,并在周期边界条件下,对由激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆构成的混合交通流进行模拟.结果表明,在有谨慎驾驶车辆构成的交通流的临界密度以前,混合交通流的流量完全由谨慎驾驶员的特性决定;在谨慎驾驶车辆交通流临界密度以后,混合交通流的流量介于只有激进驾驶车辆和只有谨慎驾驶车辆的流量之间,小于完全是谨慎驾驶车辆流量和完全是激进驾驶车辆流量的线性之和;激进驾驶车辆和谨慎驾驶车辆的混合比例及它们的刹车概率对混合交通流的临界密度和流量有很大的影响.     

大型风电机组滑动式偏航系统制动过程机电耦合特性规律

偏航系统是连接风电机组叶轮与塔筒承载部件,其偏航运动受气-机-电-液耦合作用,通过对偏航系统机电特性分析,开展了偏航力矩载荷力学分析计算,基于四种典型的极限工况,对工况发生历程中偏航力矩变化规律进行分析,重点对偏航运行制动及偏航静止制动特性进行研究,研究表明：电机制动速度控制阀值、制动响应时长、尾部制动时长是滑动式偏航系统制动特性主要考虑因素,确定滑动系统配合以变频控制偏航方式,采用失电制动模式为最优选择,制动电机速度可降低至35%。而在偏航静止制动状态下,相比于驱动个数的增加,制动力矩增大对改善偏航滑移最为明显,产生偏航瞬时发生转动角度更小,但输出小齿冲击受载更大。     

Trajectory Tracking within a Hierarchical Primitive-Based Learning Approach

A hierarchical learning control framework (HLF) has been validated on two affordable control laboratories: an active temperature control system (ATCS) and an electrical rheostatic braking system (EBS). The proposed HLF is data-driven and model-free, while being applicable on general control tracking tasks which are omnipresent. At the lowermost level, L1, virtual state-feedback control is learned from input–output data, using a recently proposed virtual state-feedback reference tuning (VSFRT) principle. L1 ensures a linear reference model tracking (or matching) and thus, indirect closed-loop control system (CLCS) linearization. On top of L1, an experiment-driven model-free iterative learning control (EDMFILC) is then applied for learning reference input–controlled outputs pairs, coined as primitives. The primitives’ signals at the L2 level encode the CLCS dynamics, which are not explicitly used in the learning phase. Data reusability is applied to derive monotonic and safely guaranteed learning convergence. The learning primitives in the L2 level are finally used in the uppermost and final L3 level, where a decomposition/recomposition operation enables prediction of the optimal reference input assuring optimal tracking of a previously unseen trajectory, without relearning by repetitions, as it was in level L2. Hence, the HLF enables control systems to generalize their tracking behavior to new scenarios by extrapolating their current knowledge base. The proposed HLF framework endows the CLCSs with learning, memorization and generalization features which are specific to intelligent organisms. This may be considered as an advancement towards intelligent, generalizable and adaptive control systems.     

考虑路面摩擦性能的自动驾驶汽车安全制动策略

针对现有自动驾驶研究大多忽略路面摩擦性能的问题,制备了5种不同级配的沥青混合料车辙板试件,基于Persson表面分形摩擦理论和轮胎?路面三维有限元模型,求解沥青路面的动摩擦系数和附着系数,表征其摩擦性能,并使用Matlab/Simulink软件建立自动驾驶汽车的动力学控制模块,根据车辆期望制动减速度和道路摩擦性能逆向反推求解轮缸的制动压力值,实现自动驾驶汽车的制动过程。使用CarSim软件和Matlab/Simulink进行联合仿真,设定了下坡制动和曲线制动工况,分析了纵向坡度、弯道半径和道路超高等影响因素对自动驾驶车辆制动效能的影响。     

ABS汽车制动前后轴的受力分析与计算

应用力矩平衡原理,分析了装有ABS的汽车在水平行驶、下坡、上坡时紧急制动的受力状况。分析了在这3种情况下地面对汽车前、后轮的压力,以及前、后轮制动器的制动力。并由此得出汽车在这3种情况下的理想的前、后制动器制动力关系式。     

减速度非线性变化对制动距离影响分析

为避免减速度线性变化的假设造成制动距离计算值与实测值之间的偏差,回归了减速度与时间非线性关系式,并推导了减速度非线性变化时制动距离计算公式.建立轮胎-路面三维有限元模型,计算了在干燥与潮湿2种路表状况下制动减速度线性和非线性变化时的制动距离.结果表明:减速度线性和非线性变化计算所得制动距离,对于干燥路表差别不大,潮湿路...