智能电动汽车线控转向失效下的容错差动转向控制解决方案
【下载地址】线控转向失效下的容错差动转向控制 线控转向失效下的容错差动转向控制 
项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/88d06
项目介绍
在智能电动汽车领域，线控转向系统的可靠性至关重要。然而，当线控转向系统执行机构发生失效时，如何确保车辆的轨迹跟踪和横摆稳定性成为一个亟待解决的问题。本项目以四轮轮毂电机驱动的智能电动汽车为研究对象，提出了一种基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法。该方法通过分层控制架构，有效解决了线控转向失效时的轨迹跟踪和横摆稳定性协同控制问题。
项目技术分析
本项目采用了先进的分层控制架构，具体包括：
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上层控制器：
- 模型预测控制（MPC）：用于求解期望的前轮转角和附加横摆力矩，确保车辆在失效情况下的轨迹跟踪。
- 滑模变结构控制：设计了前轮转角跟踪控制策略，提高了系统的鲁棒性和响应速度。
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下层控制器：
- 轮胎负荷率最小化：通过有效集法实现四轮转矩的优化分配，确保车辆在失效情况下的稳定性和操控性。
项目及技术应用场景
本项目的技术方案适用于以下应用场景：
- 智能电动汽车：在智能电动汽车中，线控转向系统的失效可能导致严重的安全问题。本项目提供的容错控制方法可以有效应对这一问题，确保车辆在失效情况下的安全性和稳定性。
- 自动驾驶系统：自动驾驶系统对车辆的控制精度要求极高，本项目的控制策略可以为自动驾驶系统提供可靠的容错控制方案，提升系统的鲁棒性和安全性。
- 车辆测试与仿真：本项目提供的Carsim数据cpar文件、Simulink模型及MATLAB代码，可以用于车辆控制算法的测试与仿真，帮助研究人员和工程师验证和优化控制策略。
项目特点
- 分层控制架构：采用上层和下层控制器协同工作，确保系统在失效情况下的稳定性和响应速度。
- 模型预测控制：利用MPC方法求解期望的前轮转角和附加横摆力矩，提高了系统的控制精度。
- 滑模变结构控制：设计了前轮转角跟踪控制策略，增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。
- 轮胎负荷率最小化：通过有效集法实现四轮转矩的优化分配，确保车辆在失效情况下的稳定性和操控性。
- 丰富的资源文件：项目提供了Carsim数据cpar文件、Simulink模型及MATLAB代码，方便用户进行仿真和验证。
通过本项目，您可以深入了解线控转向失效下的容错差动转向控制方法，并将其应用于实际的智能电动汽车控制中，提升车辆的安全性和稳定性。
【下载地址】线控转向失效下的容错差动转向控制 线控转向失效下的容错差动转向控制 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/88d06