基于确定学习的电力系统稳定性控制.pdf

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风险控制系统 车辆认知系统 车辆认知系统是一种智能软件系统，适合普适计算类型。 车辆认知系统使用现代智能手机中可用的功能来开发一种无形的车对车协议，该协议充当警告系统，并通过构建汽车轨迹的虚拟地图来警告汽车任何接近的汽车。根据通过协议获得的关键信息，附近地区可能会跟进。 该系统还提出了一种路径寻找算法，由协议的碰撞检测系统激活的车辆引导系统执行，通过巡航控制来控制我们的汽车。 一旦引导系统引导汽车安全，协议就会将汽车的控制权交给驾驶员。 设备/其他物理对象： 具备以下功能的智能手机 汽车或其他汽车 导航的道路 使用的硬件技术： 蓝牙 [使用 Pub Nub 通信 API 模拟通过 Blue-Jacking 进行实时通信]。 GPS（仅在汽车发动机点火时使用，用于初始化 x,y（即当前纬度/经度））。 [初始位置信息] 指南针 [了解指定汽车的瞬时方向] 使用的库/API： 用于实

非常好的渗流力学学习教材，希望对学习渗流力学的同学有所帮助

含整车模型的汽车稳定性控制模型，ESP，在MATLAB/simulink环境下建立。 (Vehicle Stability Control model with vehicle model, ESP. Established under the MATLAB/simulink environment.)

主动前轮转向（active front steering，AFS）和直接横摆力矩控制（direct yaw moment control，DYC）是提升汽车侧向稳定性的重要手段。当汽车侧向失稳时，DYC 的制动干预会引起汽车纵向速度下降，影响汽车的纵向动力学和驾驶舒适性。与 DYC 工作原理不同，AFS 通过转向系统的主动干预能够在不影响纵向动力学和舒适性的前提下提升汽车的侧向稳定性，近年来得到了广泛的研究。本文在现有研究的基础上，基于模型预测控制方法设计一种在预测时域内考虑轮胎力非线性变化的新型线性时变AFS 控制系统，能够有效提高系统的实时性，拓宽 AFS 的工作范围，改善在高速、低附着路面等极限工况下 AFS 汽车的侧向稳定性。 随着汽车智能化和无人化的发展，主动避撞控制逐渐成为提高汽车行车安全、减 少交通事故伤害的重要手段。基于 AFS 的侧向避撞控制只需要较小的转角干预，就 能产生足够的横摆力矩和侧向偏移，相对于纵向避撞控制在高速、低附着路面等极限工况下的纵向避撞距离更短，备受研究学者的青睐。极限工况下轮胎力常常处于非线性区域，汽车在转向避撞过程中容易出现侧滑等危险。因此，本文针对极限工况下汽车转向避撞时的行驶稳定性问题，基于模型预测控制方法设计一种考虑轮胎状态刚度预测的转向避撞控制器，能够较好地兼顾汽车在极限工况下的转向避撞效果和行驶稳定性。 此外，当轮胎侧向力接近饱和时，AFS 的控制性能将接近极限。但此时 DYC 依 然可以利用纵向力产生横摆力矩来保持汽车稳定。因此，AFS 与 DYC 的集成控制可以充分利用两者的优势，进一步提高车辆的侧向稳定性。然而，AFS 和 DYC 对汽车的运动存在相互干涉和耦合，且轮胎的侧向力和纵向力间也存在相互影响，因此 AFS与 DYC 集成控制中转向和制动的控制权分配问题一直是一个研究热点。针对这一研究问题，本文提出一种考虑轮胎均等后备能力的轮胎纵向和侧向力分配方法，并基于线性时变模型预测控制设计了一体式 AFS 与 DYC 集成控制器，能够有效解决 AFS与 DYC 的运动干涉和控制权分配问题，进一步提高汽车的侧向稳定性。

汽车行驶稳定性控制系统

汽车制动稳定性控制系统--汽车电子控制技术(第2版)凌永成-电子课件

对人与车以及道路的闭环控制进行稳定性分析模拟以及仿真 很有研究意义

通过汽车双移线实验进行车辆横纵向稳定性控制，代码可用