一、通过手(脚)感判断底盘故障（论文文献综述）
王猛[1]（2021）在《集成式新型线控液压制动系统控制策略的研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着汽车不断朝着智能化、网联化、电动化和共享化方向发展,新能源汽车和智能汽车成为了当前汽车产业革命发展的主要进攻方向和技术竞争领域,为了适应这一发展趋势,汽车制动系统也逐步向机电一体化、集成化和模块化发展方向迈进。传统真空助力器形式的制动系统,受其机构及工作机理的限制,具有制动时人机制动力相互耦合,建压响应缓慢等不足,无法满足电动汽车和智能汽车要求制动系统应具有人机制动力解耦、轮缸液压力精确调节、制动压力响应迅速,以及摩擦制动与电机回馈制动精确协调控制等功能。针对这一问题,论文提出了一种具有高度人力失效备份及功能冗余结构的集成式新型线控制动系统设计方案,并对其制动控制策略展开了研究。主要研究内容如下:（1）提出了一种高度集成的、人机制动力相互解耦、能有效利用人力失效备份、且具有双制动主缸/双电机结构形式的集成式新型线控液压制动系统,并在对其组成单元结构方案设计的基础之上,对制动系统进行了数学建模和参数匹配。通过搭建制动系统AMESim模型,验证了制动系统增压速率超过24MPa/s,0.25s制动压力即可达到10MPa,开环性能指标满足线控制动系统设计要求。（2）以某款A0级乘用车制动踏板单元实车实验数据为基础,匹配了主动式制动踏板感觉模拟器相关元器件参数,并搭建AMESim/Simulink联合仿真模型,验证了所提出的制动踏板感觉模拟策略BFI分数达到80分以上,且系统元器件参数的改变对制动踏板特性曲线影响较小,同时改变控制参数,可主动调节制动踏板特性曲线,表明主动式踏板感模拟器具有可主动调节踏板特性的效能。（3）鉴于制动踏板行程与制动主缸液压力一致性的功能需求,且考虑到线控制动系统主缸建压时受摩擦、PV特性、液压管路膨胀等干扰因素的影响,提出了一种考虑外界摄动量的主缸液压力滑模鲁棒控制策略。通过搭建AMESim/Simulink联合仿真环境,在输入不同参数的方波与正弦波期望信号下,验证了所提出的液压力控制策略具有一定的有效性,且控制精度较高。（4）基于所提出的集成式新型线控液压制动系统能够实现制动管路Ⅱ型布置与X型布置的灵活切换,提出了一种基于Ⅱ型布置形式的定频式车轮防抱死控制策略,并建立了 CarSim/Simulink联合仿真模型,在低附着、对开路面及高附着路面工况下的仿真结果表明,制动效能及制动时车辆方向稳定性均有所改善,满足车轮防抱死功能要求。（5）基于Ⅱ液压管路布置形式下的防抱死控制,提出了一种自适应滑模容错控制策略,研究了制动系统部分失效时,容错控制维持制动系统制动性能的能力。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,故障发生时,容错控制能够保证制动性能的稳定,且偏离期望值较小,容错控制效能较好,证明了容错控制策略的可行性。综上,所提出的集成式新型线控液压制动系统开环性能指标满足线控制动系统参数匹配要求,同时制动踏板感模拟器能够很好的模拟驾驶脚感,主缸液压力可精确控制,制动防抱死控制策略具有一定的可行性,同时容错控制在控制功能冗余层面满足线控制动系统功能失效备份要求,保证了制动车辆的行驶安全性。因此,所提出的制动系统在方案设计、参数匹配、性能分析、控制策略的提出等方面初步满足要求。图[58]表[10]参考文献[99]
张家弘[2]（2021）在《送餐机器人设计研究》文中认为受新冠疫情影响,大量餐馆倒闭人工服务业受到重创。为改善用餐环境、降低疫情传播风险,本文设计了一款基于ROS（机器人操作系统,Robot Operating System）,集图像识别、机械臂控制、AGV（自动导航小车,Automated Guided Vehicle）导航避障为一体的智能送餐机器人。与传统设计方案相比,基于ROS的设计更加泛化,可移植算法到其配备的仿真软件中进行可靠性测试,减少重复试验、防止未完善的算法损伤机器人硬件。而对机械臂、AGV中涉及到的算法的研究,也紧跟机器人领域的发展。因此,进行送餐机器人的设计研究具有现实意义及理论价值,本文的具体的研究内容和创新如下:首先,根据实际需求设计完成机器人软硬件的总体方案。在硬件方面,设计出各器件的总体连接图,解释元件选型理由并详细介绍了各部件的功能参数。在软件方面,提出软件平台的总体设计方案,对其囊括的识别、抓取、建图、路径规划四大模块进行了详细论述。介绍ROS及本文用到的三大仿真平台,并讲解了仿真平台中用到的机器人Solidworks、URDF（机器人统一描述格式,Unified Robot Description Format）、Gazebo模型的建立。其次,进行了的三种图像预处理工作:色域转换、高斯模糊和开闭运算,提高传入识别算法前的图像质量。根据设计方案的需求,对Canny边缘检测算法进行四个方面的改进创新,包括自适应阈值设定、直方图均衡化、范数重设及高斯核拆解优化复杂度,提升识别精度的同时减少算法运行时间。再次,进行相机标定减少设备的系统误差,求得世界坐标系与图像坐标系转换的比例系数。对轮廓识别算法同样进行了四个方面的改进,包括时间及距离阈值设定、精确亚像素坐标和非最大值抑制。再根据识别出的边缘确定物体偏转角、形心位置、最大外切圆半径。利用逆运动学计算机械臂舵机转角及机械爪张角,转化为PWM（脉冲宽度调制,Pulse Width Modulation）脉宽后,对各舵机的运动时间统一,使用PID（比例、积分、微分,Proportion,Integral,Derivative）控制机械臂完成抓取。然后,进行了SLAM（同步定位与建图,Simultaneous Localization And Mapping）的两种前端优化,包括里程计标定及激光雷达运动畸变去除两部分。使用处理后的传感器数据进行SLAM-Gmapping建图,保证了地图的质量。在建好的栅格地图上,使用A*（A Star）进行最优的全局路径规划,配备DWA（动态窗口算法,Data Weighted Averaging）进行局部避障并重新快速规划路径,实现准确导航。最后,搭建机器人实体,完成送餐机器人软硬件联调。设计三种针对性实验对其图像识别、机械臂和AGV底盘功能进行验证。验证提出的各项技术指标并分析解决实验中存在的问题,改进后的送餐机器人在准确度、稳定性方面表现良好。证明机器人软硬件设计具有可行性,满足服务需求。
金号[3]（2021）在《面向驾驶性的汽车纵向运动闭环控制方法研究》文中研究表明汽车工业历经百年发展逐渐从生产/交通工具向消费品转变,人们也越来越注重汽车行驶过程的运动品质。在纵向运动方面,运动品质通常指汽车的驾驶性,要求汽车速度好控、驾驶感觉符合人的心理期望、不良的运动响应少、驾驶感觉一致性好。良好的驾驶性已成为驱动消费者购买汽车的重要因素。为了保证汽车具有良好的驾驶性,一方面,由于缺乏驾驶性调教的理论依据,汽车厂商广泛通过经验丰富的主观评车师进行大量的实车场地试验标定改善汽车的驾驶性,但汽车在低速情况下车速不稳、驾驶感觉不符合心理预期、动态响应品质不佳、零部件特性/载重/坡度改变的情况下驾驶感觉不一致的问题仍然存在。另一方面,为了保证同一车型的批量化产品具有一致的驾驶感觉,需要精密制造和控制参数精确标定,加大了汽车产品的制造难度和生成成本。如何进一步提高汽车驾驶性,并保证批量化的汽车产品在全生命周期内具有一致的驾驶感觉成为汽车发展的重要愿景和工业难题之一。针对目前存在的驾驶性问题,本文提出了一套面向驾驶性的纵向运动控制解决方案:将驾驶员的踏板操作解析为纵向加速度需求,并以纵向加速度作为中间量,采用运动闭环控制方法,准确跟踪期望的加速度,保证汽车在道路环境/载重/零部件特性改变情况下,踏板操作与纵向加速度呈固定的映射关系,实现一致的驾驶感觉。本文主要研究内容如下:第一,面向驾驶性的纵向动力学建模研究。建立了面向汽车驾驶性的纵向动力学模型,对影响汽车纵向运动动态过程的关键环节进行了准确描述,并将动力学模型集成在驾驶模拟器进行人-车闭环试验,通过与实车场地试验进行对比,验证了模型的准确性,为后续的车辆动力学特性的测试、控制算法的开发以及驾驶感觉的调教提供虚拟测试和验证平台。第二,驾驶员纵向运动意图研究。针对现有汽车在进行纵向驾驶意图设计时,缺乏理论依据,驾驶感觉的好坏极大程度地依赖于评车师的主观因素和水平高低,同时缺乏对稳速意图的表达,导致低速情况下车速不稳的问题,提出一种以加速度代表人的纵向运动意图的设定方法:（1）通过在稳定速度点附近设计了加速踏板低灵敏区域,实现了汽车速度易控,降低驾驶员的操作负担;（2）在远离稳定速度点的区域,根据Weber-Fechner定律,设计了加速踏板操作量与期望加速度的非线性映射关系,保证汽车加/减速运动符合人的心理预期,提高驾驶感觉;（3）将本文的纵向运动意图设定方法应用于pedal map标定,为经典的pedal map设计提供了理论依据和标定方法,减小了驾驶感觉调教难度。第三,纵向运动闭环控制研究。针对经典的基于扭矩的纵向控制方法,驾驶感觉一致性较差的问题,提出了一种带直接前馈和前向通道稳态补偿校正的加速度闭环控制方法:采用稳态补偿校正方法对汽车驱/制动系统进行归一化,并基于高斯牛顿迭代法对归一化的系统进行等效系统传递函数辨识,在此基础上进一步采用H∞范数非光滑优化原理进行闭环控制参数设计,保证运动闭环控制系统响应符合设定的理想二阶系统。通过闭环控制,可以适当放宽零部件的制造精度和控制参数标定精度要求,即使在批量化产品制造存在偏差或零部件性能衰退情况下,也能通过闭环自动进行偏差校正,使得踏板操作量与汽车纵向加速度的映射关系保持一致,保证驾驶感觉一致。同时,通过设计合理的系统频率带宽,改善了纵向运动动态响应品质,提高驾驶性。第四,针对载重/道路坡度变化导致驾驶感觉不一致的问题。本文进一步提出了考虑载重/坡度的纵向运动闭环控制方法,在坡度和汽车总质量估计的基础上,对前向通道的稳态补偿增益系数进行动态修正,保证了坡度/载重变化情况下,汽车具有一致的驾驶感觉。第五,驱动/制动/挡位选择与切换过程控制研究。汽车纵向控制方面具有两套独立的作动机构,且包含多挡位,在进行纵向运动控制时需要进行作动源的选择和切换。针对目前汽车在多种驾驶风格情况下,换挡策略复杂、标定工作量大的问题,提出了一种基于比力的选挡策略:在满足运动需求的情况下,以能量效率作为评价指标进行换挡规律设计,并采用比力和车速作为选挡参数进行选挡,使得一套换挡规律即可保证汽车的运动和经济性要求,并解决了换挡策略的坡度适应性问题,降低了换挡规律设计的复杂性和标定工作量。为了避免换挡冲击,本文采用挡位切换过程控制策略,保证挡位切换过程的运动平顺。最后,搭建了基于dSPACE和驾驶模拟器的试验平台,对本文提出的控制方法进行有效性检验。试验结果表明本文的研究提高了汽车速度的易控制性;改善了纵向运动动态响应品质;在汽车零部件性能/载重/坡度发生变化情况下,实现了一致的驾驶感觉;提出的基于比力的选挡策略,仅需一套换挡规律便可解决换挡的坡度适应性问题,同时能够保证满足运动需求的前提下,兼顾整车行驶经济性,降低了换挡规律设计的复杂性和标定工作量,同时,通过挡位切换过程控制确保汽车纵向运动冲击度满足推荐标准。
李建涛[4]（2021）在《集成式电液制动系统及助力控制研究》文中研究说明节能、安全、智能是未来汽车的发展方向,对汽车制动系统而言,必然向着线控化发展,满足汽车发展需求。集成式电液制动系统（I-EHB）具有结构紧凑、安全冗余度高、制动效果好、智能、易集成等优点,是目前线控制动的主要发展方向。因此本文在分析国内外I-EHB研究现状的基础上,对I-EHB开展研究,建立了I-EHB的AMESim仿真模型,完成I-EHB助力机构控制器软硬件设计,对表贴式永磁同步电机（SPMSM）矢量控制及弱磁控制、制动助力控制、防抱死（ABS）工况下I-EHB与电子车身稳定控制系统（ESC）协调控制等开展研究,主要内容如下:（1）分析I-EHB工作原理,建立制动踏板、SPMSM、I-EHB助力机构、液压回路的数学模型和仿真模型,并用实测数据验证了仿真模型的正确性。（2）按照I-EHB功能需求进行硬件电路设计,完成了MCU最小电路、供电电路、通信电路、信号采样电路、驱动电路设计。介绍了上层应用Simu Link（?）代码生成结合底层代码C语言编写的开发方式,并对软件整体框架和底层控制程序进行设计。（3）SPMSM电流控制采用id=0的控制策略,推导七段式空间矢量脉宽调制（SVPWM）算法,分析SPMSM弱磁控制原理,针对SPMSM传统弱磁控制d轴电流上升慢造成SPMSM动态性能不佳的问题,提出一种查表结合电压负反馈的SPMSM复合弱磁方法。在对真空助力器助力特性进行分析的基础上,设计目标反馈盘主副面位移差曲线和基于反馈盘主副面位移差控制、电机位置控制、电机电流控制的三闭环控制策略,其中反馈盘主副面位移差采用模糊PI控制。电机台架试验结果表明,复合弱磁方法比传统负d轴弱磁方法动态响应好,抗干扰能力更强。在江淮IEVS4试验车上改装I-EHB助力机构,调试并验证制动助力方法,结果表明能够得到类似真空助力器的助力效果,快踩制动踏板10MPa建压时间为180ms,I-EHB制动响应迅速。（4）分析ABS工况下I-EHB与ESC未协调时存在的问题,提出基于液压力与电流环双闭环的协调控制策略。以反馈盘主副面位移差、主缸液压力、ABS标志位作为输入,设计了助力模块和协调控制模块的切换逻辑,根据当前主缸液压力、反馈盘主副面位移差确定目标主缸液压力。最后在江淮IEVS4试验车上进行验证,结果表明协调控制能够正常切换并且有效减小主缸液压力波动,减小I-EHB的机械负载和电气负载,优化了踏板感。综上,本文搭建了I-EHB仿真模型,完成了I-EHB控制器软硬件设计、改进了SPMSM弱磁方法,开发了制动助力和ABS工况下I-EHB与ESC协调控制功能,为以后I-EHB方案优化和控制策略开发提供了参考。
甄文媛[5]（2021）在《智能汽车线控自主争夺战》文中研究指明在国内企业份额不到1%的细分领域中,想要夺回中国智能汽车"手脚"甚至"小脑"的自主权,绝非易事。拿森从零破局,实现自主线控制动系统技术和量产的突破,也就有了样本意义。实现中国汽车供应链的自主、安全、可控,"拿森们"正在自己深耕的环节上不断求索。
翁超[6]（2020）在《情境驱动下装备类车辆产品设计策略研究》文中认为装备类车辆指装有特殊设备,用于承担特种运输任务或执行特殊作业的车辆,旨在帮助使用者大幅提升工作效率或应对危险工作环境。在“军民融合”与“新基建”政策背景下装备类车辆行业进入利好形势,但该行业面临的竞争正逐渐从功能实现转向全面设计品质的提升。目前该领域研究视角多局限于车辆工程、机械工程、控制技术、制造技术等方面,设计学视角的相关研究较少且介入深度有限。在长期项目实践与研究中发现,装备类车辆的设计问题天然地与其所处情境具有密切关系。对情境问题的理解直接影响着设计品质把控、车辆人机交互提升、工程物化推进与方案决策等工作。本文在此背景下,以情境驱动设计理论的研究为起点,探究装备类车辆设计中的情境问题,构建理论模型并在此指导下提出相应的设计策略。课题立足于装备类车辆行业的现实设计问题,用情境驱动设计研究方法,剖析装备类车辆设计中的情境要素,构建面向装备类车辆设计的情境模型。文章首先在“事理学”的研究框架下,扩展了情境设计理论的范围,结合设计管理与设计决策等问题,提出情境驱动设计理论的概念。然后在事理学中“事”的基本结构下,提出了面向装备类车辆设计的PAET情境驱动模型,并从情境驱动与装备类车辆的自然联系,得到情境驱动理论指导装备类车辆设计实践的合理性。再采用案例研究、桌面调研、专家访谈与实地调研等方法,对装备类车辆企业层次与产品开发流程中的各相关者展开系统性研究。得出装备类车辆企业的四个梯队,后经过先发散再聚焦的方式,系统梳理了产品开发过程中与设计工作相关的团队及其内在联系。从调研成果出发并在情境驱动设计理论的整体框架下,构建了设计情境中的任务模型,对装备车辆产品设计开发工作中设计团队的需求做出了总结。后续从设计实现、设计管理与设计决策的具体情境中提出十二条具有针对性的设计策略。研究最后,以校企合作项目三一伸缩臂叉装车为例,从叉装车的实际使用情境出发,提取出典型情境结合情境驱动设计方法的理论框架,将PAET的情境分析结构对应到四类典型使用情境,分析了叉装车的产品设计需求。结合企业品牌基因构建标准与技术条件情况,完成设计定义与设计方向的提炼,并运用情境驱动设计的思维对整车内外饰设计不断做出细化与调整,然后在真实情境中通过JACK等仿真软件检查、验证了车辆设计中有关视野、硬件人机交互等问题。在实践过程中对情境驱动下装备类车辆的设计策略进一步验证,对设计策略进行完善。
李亮,王翔宇,程硕,陈翔,黄超,平先尧,魏凌涛[7]（2020）在《汽车底盘线控与动力学域控制技术》文中进行了进一步梳理汽车动力学及其线控技术是汽车底盘设计中的难题,一直是学界研究的热点。汽车的智能化发展也对底盘线控执行技术提出了更高、更迫切的性能要求。该文介绍了汽车动力学与底盘线控技术的最新进展:针对汽车动力学及控制技术,介绍了动力学建模分析、动力学状态观测以及动力学稳定性控制策略的发展历程及研究现状;针对底盘线控执行技术,概述了面向智能驾驶的线控制动、线控转向、线控驱动发展历程及研究现状;针对汽车底盘集成控制技术,提出了底盘动力学域控制的概念,系统性地说明了域控制架构和协调控制策略。最后展望了汽车底盘线控与动力学域控制技的术未来研究趋势。
田海舰[8]（2020）在《智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略研究》文中提出电动助力制动系统因为不依赖真空源、响应精确迅速且安全性高等因素,将会成为智能电动汽车制动系统的主流发展方向。基础助力和主动制动是电动助力制动系统最核心的功能,这些功能与车辆的安全性和驾驶感受息息相关,然而现在车辆制动系统的控制策略大都在关注系统的建压能力,很少或者几乎不考虑驾驶人因素。事实上,不同驾驶人的驾驶习性差别巨大,其对车辆制动系统的使用需求是不一致的,因此在进行制动系统开发时,必须要充分考虑驾驶人因素,将个性化驾驶习性融入制动系统中,形成个性化的控制策略,设计出符合不同驾驶人需求的制动系统,从而实现车辆安全、智能化的制动行为。探究驾驶人个性化的驾驶习性规律,将驾驶人的驾驶习性与基础助力和主动制动控制策略相结合,最终形成一套电动助力制动系统的个性化控制策略,对于提高制动系统的智能化程度,提高车辆安全性和驾驶人使用满意度具有十分积极的作用。本文依托国家重点研发计划课题（编号:2018YFB0105103）、吉林省科技发展计划项目（编号:20180201056GX）、吉林省教育厅“十三五”科学技术项目（编号:JJKH20180077KJ）、吉林省预算内基本建设资金项目（编号:2019C036-6）,开展智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略研究。首先搭建实车驾驶数据采集平台并采集驾驶数据,完成驾驶习性的聚类和辨识;随后,完成电动助力制动系统的助力特性分析、系统建模和基础助力算法设计,形成个性化的基础助力策略;接下来,建立个性化安全距离模型和车辆动力学逆模型,设计个性化的主动制动策略;最后,搭建硬件在环试验台和实车测试平台,对电动助力制动系统个性化控制策略的有效性进行验证。本文研究内容包括以下四部分:（1）驾驶人个性化驾驶习性分析与辨识基于惯性导航系统RT3002/RT Range、MicroAutoBox1401和dSPACE ControlDesk等软硬件搭建实车驾驶数据采集平台,并设计典型的跟车制动工况,进行真实的道路实验并对驾驶数据进行采集。随后,对采集的数据进行主成分分析和特征提取,通过k均值聚类方法对驾驶习性进行聚类分析,并使用粒子群算法对聚类方法进行优化,将优化后的聚类结果作为表征驾驶习性的标签。接下来采用支持向量机算法设计驾驶习性辨识策略,采用遗传算法对支持向量机的带宽参数和惩罚参数进行优化。最后,通过离线仿真对驾驶习性辨识策略的有效性进行验证。（2）电动助力制动系统个性化基础助力策略首先对电动助力制动系统的助力特性进行分析,基于MATLAB/Simulink软件对系统进行建模,并对模型的准确性进行仿真验证。随后,设计基于三闭环控制的永磁同步电机控制策略和电机目标位置计算方法,并在此基础上设计电动助力制动系统基础助力策略。接下来,通过将个性化驾驶习性与助力特性相匹配,设计个性化基础助力控制策略。最后,在MATLAB/Simulink中搭建个性化基础助力控制策略的仿真模型,通过仿真验证对个性化基础助力控制策略的准确性进行验证。（3）电动助力制动系统个性化主动制动策略首先基于运动学关系,对车辆的制动过程和最小安全距离进行分析,根据前文采集和分析的个性化驾驶数据,对主动制动过程中的主要参数进行个性化设计,建立个性化安全距离模型,分析个性化主动制动需求。随后,搭建基于BP神经网络的车辆动力学逆模型,设计基于四闭环控制的电动助力制动系统的主动增压算法,建立面向整车的电动助力制动系统主动制动策略。最后,在Simulink/CarSim的软件环境下对个性化主动制动策略完成建模并进行仿真验证。（4）电动助力制动系统个性化控制策略验证首先,针对验证需求,设计并搭建电动助力制动系统硬件在环试验台,进行基于试验台的个性化基础助力和主动制动控制策略验证;随后,对实车的制动系统进行改装,设计并搭建电动助力制动系统实车测试平台,进行基于实车测试平台的驾驶习性在线辨识和个性化基础助力控制策略验证。通过硬件在环实验和实车实验,对本文提出的智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略完成全面验证。
郑润[9]（2020）在《纯电动汽车故障诊断与控制研究》文中指出随着各个国家将汽车电气化上升为国家战略,电动汽车在我们的生活中会越来越普及,因此电动汽车的安全也受到了越来越广泛的关注,为了使电动汽车的整车安全系数尽可能的提高,就需要对车辆的安全设计机制进行多方面的考虑。整车控制器作为电动汽车三大核心控制器之一,需要根据整车安全设计要求进行相关故障诊断与安全控制,从而使电动汽车具有更高的安全等级和驾驶舒适性。本文基于整车控制器在车辆开发设计中承担的角色,使用故障诊断相关理论和容错性故障控制机制,从四个角度进行了电动汽车的故障诊断与控制率重构设计,具体内容如下:1.基于目标样车的整车电源工作机制,进行了电压失效模式分析,进一步提出诊断策略;根据加速踏板传感器信号采集方式,对信号失效模式分析,并进行故障诊断和控制率重构;对采用双路互锁信号的制动踏板和带真空助力的制动系统,从车辆对制动的要求出发,进行了制动故障识别与控制;从CAN信号传输的机制,对整车CAN通信中出现的失效进行逐层分析,并提出诊断和控制策略。2.基于Matlab/Simulink软件和故障诊断与控制策略,搭建了整车控制策略中的子故障诊断模型,并结合已有的故障诊断模块构建了整车故障拓扑结构模型。3.根据基于模型开发的流程,对故障诊断和控制模型进行了 MIL、SIL、HIL以及实车测试,从测试后的数据进行分析,验证了电源电压、加速踏板传感器信号、制动踏板互锁信号、真空助力系统以及CAN信号的故障诊断和控制策略满足目标车辆安全设计的要求。
熊喆[10]（2019）在《电子液压制动系统分层式压力控制方法研究》文中指出电子液压制动（Electro Hydraulic Brake,EHB）系统作为线控制动系统的一类,具备高集成度和制动力调节灵活性等优点,但执行器性能要求高、结构复杂、压力控制难度高及可靠性不足等因素制约了普及速度。文章针对一种自主设计的EHB样机,将集成控制架构按压力跟随控制、目标制动力分配控制和主动安全控制三个层面展开,并对当前国内外研究中重点关注的若干问题进行深入研究。首先针对原有版本主动式踏板感觉EHB存在的踏板感觉差、轮缸压力调控困难等方面的不足,提出一种新的液压回路方案,回归踏板轮缸解耦形式,并从满足备用制动法规、常规助力制动性能需求和制动感觉三个方面对EHB样机的主缸、柱塞泵、电机、踏板感觉模拟器及其控制回路等进行参数设计。EHB底层控制在于驱动执行机构使轮缸实际压力跟随目标压力,试验表明EHB的压力动态过程存在输入非线性、延迟较大和高效区间较窄的特性。为从控制器层面改善,设计了基于广义预测控制器（Generalized Predictive Control,GPC）内核的压力跟随控制方法和顺序增压调度控制方法,为GPC并联在线参数辨识器以克服参数时变导致的模型失配,引入动态误差死区控制降低执行器工作时间,试验结果表明,相较于多数现有研究中使用的PID等非模型控制器,提出的控制方法在压力跟随误差和执行器启停频率上有显着的减小。车辆未失稳工况下,与传统制动系不同,EHB需跟随制动意图实时分配四轮目标压力。首先建立了含PI反馈的目标纵向力与驾驶员踏板输入的模型,设计了基于二阶滑模微分器和踏板运动的紧急制动意图判断逻辑。其次提出了一种基于动态I、z曲线制动力分配方法,从而建立一套EHB车辆驾驶员输入-制动意图-制动力分配的综合模型及其控制架构。试验结果表明,提出的方法在高附路面制动时能保证后轮有足够侧向力降低侧滑几率,在低附路面制动时能保证前后轮有较低的滑移率延后抱死时间点,提高了车辆日常行驶稳定性。在车辆失稳的主动安全控制方面,EHB与传统制动系的区别在于防抱死控制,为此分别研究了EHB的防抱死控制方法和防抱死工况下轮胎-路面附着条件及其峰值点实时估计算法。考虑所述EHB不具备短时间各轮任意增减压速率可调的不足和配备压力传感器的特点,提出了基于滑移率-制动力矩和离散有限状态机的混合控制方法,相对传统制动系中以车速、车轮加速度等误差范围较大的二次估算值作为辅助控制量的方法,控制精度和稳定性有一定改善。其次,构建了一个5系数指数和模型结构对非线性Burckhardt模型进行参数线性化,分析模型结构和参数对辨识结果的影响,设计并试验验证了一种在估计速度、精度和任意路面适应能力等方面优于Kiencke线性化模型和其他ES模型研究结果的胎路附着条件辨识算法。本文从执行机构至整车层面,综合性地研究了电子液压制动系统的分层式控制架构,对一些关键问题提出了创新方法,为线控制动技术研究提供了有意义的参考价值。
二、通过手(脚)感判断底盘故障（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、通过手(脚)感判断底盘故障（论文提纲范文）
（1）集成式新型线控液压制动系统控制策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 线控液压制动系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 电动伺服型线控制动系统研究现状 |
| 1.2.2 电液伺服型线控制动系统研究现状 |
| 1.2.3 电机+高压蓄能器型电液伺服线控制动系统研究现状 |
| 1.3 线控液压制动系统控制策略国内外研究现状 |
| 1.3.1 线控液压制动踏板感模拟控制策略研究现状 |
| 1.3.2 制动主缸液压力控制策略研究现状 |
| 1.3.3 车轮防抱死控制控制策略研究现状 |
| 1.3.4 制动系统容错控制策略研究现状 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 线控液压制动系统构型方案设计及数学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 线控液压制动系统构型方案设计 |
| 2.2.1 线控液压制动系统组成结构分析 |
| 2.2.2 线控液压制动系统构型方案 |
| 2.2.3 线控液压制动系统总体结构及功能分析 |
| 2.3 线控液压制动系统工作原理分析 |
| 2.3.1 常规制动模式 |
| 2.3.2 失效制动模式 |
| 2.4 线控液压制动系统性能指标匹配及建模 |
| 2.4.1 车辆制动动力学分析 |
| 2.4.2 制动系统静态特性数学模型 |
| 2.4.3 制动系统动态特性数学模型 |
| 2.5 制动系统开环性能参数仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 制动踏板感模拟器控制策略及制动感觉影响因素研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制动踏板系统结构特性分析 |
| 3.2.1 传统制动踏板结构及特性分析 |
| 3.2.2 线控制动系统制动踏板结构及特性分析 |
| 3.3 制动感觉评价及一致性分析 |
| 3.3.1 制动感觉定义 |
| 3.3.2 制动感觉评价指标 |
| 3.3.3 制动感觉一致性定义 |
| 3.4 制动踏板模拟器动态模型 |
| 3.5 制动踏板感模拟器控制策略 |
| 3.5.1 插值法制动踏板感模拟控制策略 |
| 3.5.2 制动踏板感模拟器仿真模型 |
| 3.6 仿真分析 |
| 3.6.1 制动踏板操纵机构杠杆比影响因素 |
| 3.6.2 弹簧预置力影响因素 |
| 3.6.3 液压缸活塞直径影响因素 |
| 3.6.4 伺服阀阻尼比影响因素 |
| 3.6.5 控制信号增益影响因素 |
| 3.7 制动踏板感觉评价 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于LMI的线控液压制动系统主缸液压力滑模鲁棒控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 制动主缸液压力调节影响因素分析 |
| 4.2.1 摩擦力影响因素分析 |
| 4.2.2 P-V特性影响因素分析 |
| 4.2.3 模型不确定性影响因素分析 |
| 4.3 制动系统模型简化及分析 |
| 4.4 控制系统设计 |
| 4.4.1 控制系统参考模型 |
| 4.4.2 控制器设计 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 线控制动系统主缸定频式车轮防抱死控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 经典ABS结构及工作原理分析 |
| 5.3 线控液压制动系统ABS结构及控制策略 |
| 5.3.1 制动系统结构布置形式 |
| 5.3.2 车轮动力学模型 |
| 5.3.3 Burckhardt轮胎模型 |
| 5.3.4 刷子轮胎模型 |
| 5.3.5 ABS控制策略 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 线控液压制动系统自适应容错控制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 容错控制原理及系统故障形式分析 |
| 6.2.1 容错控制原理分析 |
| 6.2.2 制动系统故障形式分析 |
| 6.3 制动系统容错控制策略分析 |
| 6.4 控制系统设计 |
| 6.5 仿真分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）送餐机器人设计研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像工程的研究现状 |
| 1.2.2 机械臂的研究现状 |
| 1.2.3 自动导航车的研究现状 |
| 1.3 主要研究工作及论文结构安排 |
| 1.3.1 主要研究工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 2 送餐机器人的总体设计 |
| 2.1 实际需求分析及总体方案 |
| 2.1.1 实际需求分析 |
| 2.1.2 软硬件总体方案设计 |
| 2.2 硬件平台及模块设计 |
| 2.2.1 硬件开发平台总体设计 |
| 2.2.2 硬件模块组成及性能参数 |
| 2.3 软件模块设计及平台介绍 |
| 2.3.1 软件开发平台总体设计 |
| 2.3.2 各模块功能及设计思路 |
| 2.3.3 ROS及算法仿真平台 |
| 2.3.4 机器人模型建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 图像预处理及算法优化 |
| 3.1 图像预处理技术 |
| 3.1.1 图像色彩空间转换 |
| 3.1.2 图像平滑模糊处理 |
| 3.1.3 图像形态学处理 |
| 3.2 识别算法的改进 |
| 3.2.1 Canny边缘检测算法 |
| 3.2.2 Canny边缘检测算法的改进 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 物体的识别及抓取 |
| 4.1 单目相机的标定 |
| 4.1.1 单目相机的畸变成因 |
| 4.1.2 单目相机模型 |
| 4.1.3 单目相机的标定与矫正 |
| 4.2 物体三维位置定位 |
| 4.2.1 比例尺系数求解 |
| 4.2.2 物体形心位置确定 |
| 4.3 机械臂的舵机控制抓取 |
| 4.3.1 逆运动学求解 |
| 4.3.2 机械臂舵机控制 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 SLAM前端优化及路径规划 |
| 5.1 SLAM前端优化 |
| 5.1.1 模型建立 |
| 5.1.2 里程计标定 |
| 5.1.3 激光雷达运动畸变去除 |
| 5.1.4 SLAM建图 |
| 5.2 路径规划 |
| 5.2.1 全局路径规划 |
| 5.2.2 局部避障算法 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统联调与机器人实体实验 |
| 6.1 机器人实体实验 |
| 6.1.1 平台搭建 |
| 6.1.2 机器人抓取实验 |
| 6.1.3 机器人路径规划实验 |
| 6.2 送餐机器人技术指标验证 |
| 6.3 实验问题分析及解决 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）面向驾驶性的汽车纵向运动闭环控制方法研究（论文提纲范文）
| 前言 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 本文涉及的重要术语及相关概念 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题提出 |
| 1.2 纵向控制发展研究综述 |
| 1.2.1 纵向驾驶意图研究现状 |
| 1.2.2 纵向控制研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 本文技术路线和章节安排 |
| 第2章 面向驾驶性的纵向动力学建模研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 驱动系统动态建模研究 |
| 2.2.1 发动机动态模型 |
| 2.2.2 考虑动静摩擦切换的液力变矩器模型 |
| 2.2.3 考虑换挡切换过程的变速器动力学模型 |
| 2.2.4 考虑弹性变形的传动轴模型 |
| 2.2.5 差速器模型 |
| 2.2.6 车轮旋转动力学模型 |
| 2.3 制动系统动态建模研究 |
| 2.3.1 制动踏板/助力建模 |
| 2.3.2 制动主缸/及比例阀建模 |
| 2.3.3 制动轮缸建模 |
| 2.3.4 制动器建模 |
| 2.4 实车试验验证 |
| 2.4.1 随机油门试验 |
| 2.4.2 加速制动试验 |
| 2.4.3 连续换挡试验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 驾驶员纵向运动意图研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 纵向运动意图分析 |
| 3.3 加速踏板速度意图的研究 |
| 3.4 加速踏板稳速意图的研究 |
| 3.5 加速踏板加/减速意图的研究 |
| 3.6 制动踏板意图研究 |
| 3.7 纵向运动意图综合应用 |
| 3.7.1 Pedal map标定方法研究 |
| 3.7.2 经典的pedal map设计方法 |
| 3.7.3 速度易控制性对比验证 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 纵向运动闭环控制方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 带直接前馈的加速度闭环控制架构 |
| 4.3 系统稳态补偿校正方法研究 |
| 4.3.1 负载补偿 |
| 4.3.2 驱动稳态补偿校正 |
| 4.3.3 制动稳态补偿校正 |
| 4.4 基于内模原理的加速度闭环控制 |
| 4.4.1 等效二阶单位“1”系统辨识 |
| 4.4.2 加速度闭环控制设计及其验证 |
| 4.5 考虑载重/坡度的闭环控制研究 |
| 4.5.1 坡度估计方法 |
| 4.5.2 总质量估计方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 汽车驱/制动/挡位多结构选择与切换过程控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于比力的驱/制动/挡位选择方法研究 |
| 5.2.1 驱动/制动选择方法研究 |
| 5.2.2 基于比力的选挡策略研究 |
| 5.3 挡位切换过程控制研究 |
| 5.3.1 挡位切换过程分析 |
| 5.3.2 挡位切换过程控制策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于驾驶模拟器的试验验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 试验平台 |
| 6.3 试验验证 |
| 6.3.1 速度易控制性验证 |
| 6.3.2 纵向运动动态响应性能验证 |
| 6.3.3 驾驶感觉一致性验证 |
| 6.3.4 坡度/载重适应性验证 |
| 6.3.5 选挡策略验证 |
| 6.3.6 挡位切换过程控制验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 全文总结与研究展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研工作 |
| 致谢 |
（4）集成式电液制动系统及助力控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 线控制动系统解决方案概述 |
| 1.3 集成式电液制动系统应用现状 |
| 1.4 集成式电液制动系统助力控制国内外研究现状 |
| 1.4.1 助力控制国外研究现状 |
| 1.4.2 助力控制国内研究现状 |
| 1.5 论文主要研究内容 |
| 2 集成式电液制动系统分析与建模 |
| 2.1 集成式电液制动系统分析 |
| 2.2 集成式电液制动系统建模 |
| 2.2.1 制动踏板建模 |
| 2.2.2 表贴式永磁同步电机建模 |
| 2.2.3 集成式电液制动助力机构建模 |
| 2.2.4 制动主缸建模 |
| 2.2.5 制动管路建模 |
| 2.2.6 制动轮缸建模 |
| 2.3 集成式电液制动系统模型验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 集成式电液制动系统软硬件设计 |
| 3.1 集成式电液制动系统硬件设计 |
| 3.1.1 系统硬件总体结构 |
| 3.1.2 MCU最小电路 |
| 3.1.3 供电电路 |
| 3.1.4 通信电路 |
| 3.1.5 信号采样电路 |
| 3.1.6 驱动电路 |
| 3.1.7 I-EHB控制器硬件实物 |
| 3.2 集成式电液制动系统软件设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 集成式电液制动系统助力控制研究 |
| 4.1 SPMSM矢量控制及弱磁控制 |
| 4.1.1 SPMSM电流矢量控制 |
| 4.1.2 SVPWM基本原理及算法实现 |
| 4.1.3 SPMSM弱磁控制 |
| 4.2 集成式电液制动系统助力控制策略 |
| 4.2.1 真空助力器助力特性分析 |
| 4.2.2 助力控制策略整体框图 |
| 4.2.3 制动助力曲线设计 |
| 4.2.4 制动状态辨识 |
| 4.2.5 反馈盘主副面位移差模糊PI控制器设计 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.3.1 电机弱磁实验与结果分析 |
| 4.3.2 集成式电液制动系统助力控制实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 ABS工况下I-EHB与 ESC协调控制研究 |
| 5.1 ABS工况下I-EHB与 ESC无协调控制分析 |
| 5.2 ABS工况下I-EHB与 ESC协调控制策略设计 |
| 5.2.1 协调控制切换逻辑 |
| 5.2.2 目标主缸液压力计算 |
| 5.2.3 液压力跟随控制 |
| 5.3 ABS工况下I-EHB与 ESC协调控制策略验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）智能汽车线控自主争夺战（论文提纲范文）
| 1%的危险与机遇 |
| 解放“手脚”，自主突围 |
| 用好本土优势 |
| “小脑”自主，布局前瞻 |
（6）情境驱动下装备类车辆产品设计策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 装备类车辆市场发展态势 |
| 1.1.2 装备类车辆设计策略新探讨 |
| 1.1.3 用户体验带来产品价值点的转变 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 基于情境的设计研究现状 |
| 1.2.2 装备类车辆研究现状 |
| 1.2.3 设计程序与方法的理论研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究的内容 |
| 1.5 研究创新点与难点 |
| 1.5.1 研究创新点 |
| 1.5.2 研究难点 |
| 1.6 研究方法与思路 |
| 第二章 装备类车辆情境驱动概念 |
| 2.1 情境驱动概念 |
| 2.1.1 设计范畴内情境相关理论研究 |
| 2.1.2 设计中的情境驱动 |
| 2.1.3 情境驱动特征 |
| 2.1.4 情境的组成要素 |
| 2.1.5 情境驱动的价值及应用 |
| 2.2 装备类车辆现状 |
| 2.2.1 装备类车辆定义与分类 |
| 2.2.2 装备类车辆特点 |
| 2.2.3 装备类车辆发展阻力与前景 |
| 2.3 情境驱动介入装备类车辆设计 |
| 2.3.1 情境驱动与装备类车辆的自然联系 |
| 2.3.2 “事理学”方法论对情境驱动设计的启发 |
| 2.3.3 设计求“是”,面向“物”的设计 |
| 2.3.4 设计求“事”,面向“管理”的设计 |
| 2.3.5 设计求“真”,面向“决策”的设计 |
| 2.4 PAET情境驱动理论模型构建 |
| 2.4.1 PAET情境驱动理论模型 |
| 2.4.2 情境驱动设计过程 |
| 2.4.3 人与物驱动 |
| 2.4.4 行为与目的驱动 |
| 2.4.5 时间与空间驱动 |
| 2.4.6 技术与标准驱动 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 情境驱动下装备类车辆设计调研与分析 |
| 3.1 调研方法与框架 |
| 3.1.1 调研目的 |
| 3.1.2 调研内容 |
| 3.1.3 调研方法 |
| 3.2 设计系统相关者与企业结构调研 |
| 3.2.1 系统相关者构成 |
| 3.2.2 系统相关者地图 |
| 3.2.3 装备类车辆企业层次 |
| 3.3 设计实践中的情境驱动案例 |
| 3.3.1 大型国企主导的设计 |
| 3.3.2 大型民营企业主导的设计 |
| 3.3.3 中小民营企业参与的设计 |
| 3.4 实地调研与问题分析 |
| 3.4.1 专家深度访谈设计 |
| 3.4.2 专家深度访谈实施 |
| 3.4.3 调研总结与需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 情境驱动下装备类车辆设计策略 |
| 4.1 情境驱动下装备类车辆设计特点 |
| 4.1.1 情境分析前置 |
| 4.1.2 多重情境要素同步驱动 |
| 4.1.3 用户体验的重要性与非首要性特征 |
| 4.1.4 设计工作的提前性 |
| 4.2 装备类车辆设计需求导入 |
| 4.2.1 人物模型构建 |
| 4.2.2 设计需求归纳 |
| 4.2.3 情境驱动下的设计路径 |
| 4.3 情境驱动下的设计实践策略 |
| 4.3.1 系统化梳理设备使用情境 |
| 4.3.2 构建符合多情境分类的车辆总布置 |
| 4.3.3 优化以使用情境为主导的人机问题 |
| 4.3.4 搭建以操作情境为基础的智能控制系统 |
| 4.3.5 促进形成以企业主导的用户交流平台 |
| 4.4 合作情境中的项目管理策略 |
| 4.4.1 工作交互导向下的技术协议共建 |
| 4.4.2 责任意识下实行沟通书面化 |
| 4.4.3 设计主动导向下合作默契共建 |
| 4.4.4 风险识别与控制工作前置 |
| 4.5 基于情境需求的产品设计决策 |
| 4.5.1 引导真实情境下的项目评审 |
| 4.5.2 尊重企业特点与决策机制 |
| 4.5.3 收益平衡导向下合作分歧决策 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 SANY伸缩臂叉装车设计开发 |
| 5.1 伸缩臂叉装车系统设计情境 |
| 5.1.1 叉装车项目情况介绍 |
| 5.1.2 叉装车的情境问题研究 |
| 5.1.3 叉装车设计定义 |
| 5.2 “STH1256A”伸缩臂叉装车综合设计 |
| 5.2.1 基本设计概念 |
| 5.2.2 整车外造型概念方案 |
| 5.2.3 车辆内饰与人机交互设计 |
| 5.2.4 基于JACK软件仿真的驾驶室设计验证 |
| 5.3 设计流程与设计管理 |
| 5.3.1 设计周期与设计流程 |
| 5.3.2 项目关键变化与风险控制 |
| 5.3.3 项目合作中的默契共建 |
| 5.4 项目成果与反思拓展 |
| 5.4.1 落地:创意设计与工程优化的合力 |
| 5.4.2 对情境驱动设计理论的反思与拓展 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一: 专家访谈记录 |
| 附录二: 图片及表格来源 |
| 附录三: 作者在攻读硕士学位期间科研与项目成果 |
（7）汽车底盘线控与动力学域控制技术（论文提纲范文）
| 1 汽车动力学与控制技术 |
| 1.1 动力学建模与分析 |
| 1.1.1 整车动力学建模 |
| 1.1.2 轮胎力学模型 |
| 1.2 动力学稳定性关键状态观测 |
| 1.2.1 质心侧偏角估算 |
| 1.2.2 轮胎力观测 |
| 1.2.3 路面峰值附着系数估算 |
| 1.2.4 车辆其他状态参数估算 |
| 1.3 动力学控制策略分析 |
| 1.3.1 制动防抱死系统（ABS) |
| 1.3.2 牵引力控制系统（TCS) |
| 1.3.3 主动式舵角控制器（AYC) |
| 1.3.4 制动能量回收与动力学控制协调 |
| 2 底盘线控执行技术 |
| 2.1 线控制动技术 |
| 2.1.1 制动系统发展概述 |
| 2.1.2 线控制动技术研究综述 |
| 2.2 线控转向技术 |
| 2.2.1 转向系统发展概述 |
| 2.1.2线控转向技术研究综述 |
| 2.3 线控驱动技术 |
| 2.4 全矢量控制线控底盘技术 |
| 3 底盘动力学域控制技术 |
| 3.1 底盘集成控制架构研究 |
| 3.2 底盘协调控制策略 |
| 3.3 面向智能汽车的底盘动力学域控制 |
| 4 底盘线控与动力学域控制展望 |
| 4.1 面向智能汽车的汽车动力学应用展望 |
| 4.2 全矢量控制线控底盘发展 |
| 4.3 面向智能汽车的底盘动力学域控制展望 |
| 5 结论 |
（8）智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电动助力制动系统研究现状概述 |
| 1.2.1 系统发展概述 |
| 1.2.2 基础助力策略发展概述 |
| 1.2.3 主动制动策略发展概述 |
| 1.3 驾驶习性研究概述 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 驾驶人个性化驾驶习性分析与辨识 |
| 2.1 驾驶行为数据采集 |
| 2.1.1 驾驶行为数据采集平台搭建 |
| 2.1.2 驾驶行为数据采集实验 |
| 2.2 个性化驾驶习性分析 |
| 2.2.1 特征参数选择 |
| 2.2.2 特征参数分析 |
| 2.2.3 基于k均值算法的驾驶习性聚类分析 |
| 2.2.4 基于粒子群算法的聚类策略优化 |
| 2.3 个性化驾驶习性辨识 |
| 2.3.1 基于支持向量机算法的辨识策略 |
| 2.3.2 基于遗传算法的辨识策略优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电动助力制动系统个性化基础助力策略 |
| 3.1 电动助力制动系统助力特性分析 |
| 3.1.1 真空助力器特性测试 |
| 3.1.2 助力特性分析 |
| 3.2 电动助力制动系统建模与验证 |
| 3.2.1 电动助力制动系统建模 |
| 3.2.2 模型验证 |
| 3.3 基础助力策略设计 |
| 3.3.1 电机目标位置计算 |
| 3.3.2 永磁同步电机控制策略设计 |
| 3.4 个性化基础助力算法设计与验证 |
| 3.4.1 驾驶习性与助力特性的匹配 |
| 3.4.2 个性化基础助力特性设计 |
| 3.4.3 仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电动助力制动系统个性化主动制动策略 |
| 4.1 个性化主动制动需求分析 |
| 4.1.1 主动制动过程分析 |
| 4.1.2 个性化主动制动需求 |
| 4.2 主动制动策略设计 |
| 4.2.1 基于BP神经网络的车辆动力学逆模型 |
| 4.2.2 主动增压算法设计 |
| 4.3 基于Simulink/CarSim的仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电动助力制动系统个性化控制策略验证 |
| 5.1 基于硬件在环试验台的个性化控制策略验证 |
| 5.1.1 试验台搭建 |
| 5.1.2 个性化基础助力控制策略验证 |
| 5.1.3 个性化主动制动控制策略验证 |
| 5.2 基于实车测试平台的个性化控制策略验证 |
| 5.2.1 实车测试平台搭建 |
| 5.2.2 驾驶人驾驶习性在线辨识验证 |
| 5.2.3 个性化基础助力策略验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）纯电动汽车故障诊断与控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究意义和目的 |
| 1.2 故障诊断与控制研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.2 容错控制方法研究现状 |
| 1.3 电动汽车故障诊断与控制现状 |
| 1.3.1 安全设计概念 |
| 1.3.2 电动汽车诊断与控制现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 整车控制器的工作与诊断机制 |
| 2.1 整车控制器工作机制 |
| 2.1.1 硬线信号 |
| 2.1.2 CAN信号 |
| 2.1.3 功能逻辑 |
| 2.2 整车控制器故障诊断与控制机制 |
| 2.2.1 故障诊断 |
| 2.2.2 故障处理 |
| 2.2.3 故障存储 |
| 2.2.4 故障恢复 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 故障诊断与控制分析 |
| 3.1 低压电源电压故障诊断与控制 |
| 3.1.1 电源电压信号故障诊断 |
| 3.1.2 电源电压故障控制 |
| 3.2 加速踏板信号故障诊断与控制 |
| 3.2.1 加速踏板信号处理 |
| 3.2.2 加速踏板传感器信号故障诊断 |
| 3.2.3 加速踏板信号控制 |
| 3.3 制动系统故障诊断与控制 |
| 3.3.1 制动系统故障诊断 |
| 3.3.2 制动系统故障控制 |
| 3.4 CAN故障诊断与控制 |
| 3.4.1 CAN故障诊断 |
| 3.4.2 CAN故障控制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 诊断模型搭建 |
| 4.1 电源电压故障诊断模型 |
| 4.2 加速踏板传感器信号故障诊断模型 |
| 4.3 制动系统故障诊断模型 |
| 4.3.1 制动踏板故障诊断模型 |
| 4.3.2 制动真空助力系统故障诊断模型 |
| 4.4 CAN故障诊断模型 |
| 4.4.1 CAN电压故障和Bus-off诊断模型 |
| 4.4.2 超时故障诊断模型 |
| 4.4.3 丢帧故障诊断模型 |
| 4.4.4 报文校验和以及合理性诊断模型 |
| 4.5 整车故障诊断拓扑结构模型 |
| 4.6. 本章小结 |
| 第五章 仿真测试与实车测试 |
| 5.1 MIL测试 |
| 5.2 SIL测试 |
| 5.3 HIL测试 |
| 5.4 实车测试 |
| 5.4.1 制动系统故障诊断与控制测试 |
| 5.4.2 电源电压和CAN故障诊断与控制测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 全文展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）电子液压制动系统分层式压力控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词注释 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 电子液压制动系统国内外研究综述 |
| 1.2.1 结构设计与工作原理 |
| 1.2.2 压力跟随控制方法 |
| 1.2.3 整车制动控制方法 |
| 1.3 国内外研究现状分析与选题意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 电子液压制动系统原理研究与参数匹配 |
| 2.1 电子液压制动系统结构 |
| 2.2 备用制动模式匹配 |
| 2.2.1 备用制动模式原理 |
| 2.2.2 主缸参数匹配 |
| 2.3 常规制动模式匹配 |
| 2.3.1 常规制动模式原理 |
| 2.3.2 柱塞泵参数匹配 |
| 2.3.3 电机参数匹配 |
| 2.4 踏板感觉一致性还原 |
| 2.4.1 踏板感觉模拟器控制阀回路设计 |
| 2.4.2 踏板感觉模拟器设计 |
| 2.5 试验平台设计 |
| 2.5.1 硬件平台设计 |
| 2.5.2 软件平台设计 |
| 2.5.3 卡尔曼滤波器设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电子液压制动系统的压力跟随控制层研究 |
| 3.1 系统动态模型 |
| 3.1.1 零部件动态模型 |
| 3.1.2 增减压过程动态模型 |
| 3.2 预测控制方法 |
| 3.2.1 GPC控制器结构 |
| 3.2.2 增压过程控制器设计 |
| 3.2.3 减压过程控制器设计 |
| 3.2.4 误差死区控制器设计 |
| 3.2.5 压力调度控制器设计 |
| 3.3 快速控制原型试验研究 |
| 3.3.1 延时估计 |
| 3.3.2 输入非线性估计 |
| 3.3.3 模型参数辨识 |
| 3.3.4 压力跟随控制 |
| 3.3.5 压力调度控制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 电子液压制动系统的目标制动力分配层研究 |
| 4.1 制动意图模型解析 |
| 4.1.1 踏板位移-期望纵向减速度关系 |
| 4.1.2 基于反馈的目标纵向力决策 |
| 4.1.3 针对踏板速度的微分器设计 |
| 4.2 常规制动过程制动力分配策略 |
| 4.2.1 基于单轨模型的前后轴制动力分配 |
| 4.2.2 内外侧制动力分配 |
| 4.3 快速控制原型试验研究 |
| 4.3.1 制动辅助控制 |
| 4.3.2 无转向制动控制 |
| 4.3.3 转向制动控制 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电子液压制动系统的防抱死控制层研究 |
| 5.1 基于EHB压力特性的防抱死控制方法 |
| 5.1.1 系统轨迹特性与有限状态机控制器 |
| 5.1.2 针对变化路面的控制器优化 |
| 5.2 EHB在 ABS模式下的轮胎-路面附着条件的在线辨识 |
| 5.2.1 利用附着系数估计方法 |
| 5.2.2 Burckhardt模型的指数和线性参数化方法 |
| 5.3 仿真算例 |
| 5.3.1 防抱死控制 |
| 5.3.2 利用附着系数估计 |
| 5.3.3 单一路面下的估计器参数设置 |
| 5.3.4 对接路面下的附着条件估计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A:攻读博士学位期间发表的学术论文 |
四、通过手(脚)感判断底盘故障（论文参考文献）
- [1]集成式新型线控液压制动系统控制策略的研究[D]. 王猛. 安徽理工大学, 2021
- [2]送餐机器人设计研究[D]. 张家弘. 北京交通大学, 2021
- [3]面向驾驶性的汽车纵向运动闭环控制方法研究[D]. 金号. 吉林大学, 2021(01)
- [4]集成式电液制动系统及助力控制研究[D]. 李建涛. 西华大学, 2021
- [5]智能汽车线控自主争夺战[J]. 甄文媛. 汽车纵横, 2021(03)
- [6]情境驱动下装备类车辆产品设计策略研究[D]. 翁超. 江南大学, 2020(01)
- [7]汽车底盘线控与动力学域控制技术[J]. 李亮,王翔宇,程硕,陈翔,黄超,平先尧,魏凌涛. 汽车安全与节能学报, 2020(02)
- [8]智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略研究[D]. 田海舰. 吉林大学, 2020(08)
- [9]纯电动汽车故障诊断与控制研究[D]. 郑润. 合肥工业大学, 2020(02)
- [10]电子液压制动系统分层式压力控制方法研究[D]. 熊喆. 武汉理工大学, 2019(01)