分布式驱动电动汽车的最优直接横摆力矩控制与规则扭矩分配策略：结合LQR计算与最小附着利用率分配，源码仿真对比传统ESC的效果与稳定性控制优势,分布式驱动电动汽车的最优横摆力矩控制与规则扭矩分配策略：L

RaqXtZkaZIP分布式驱动电动汽车直接横摆力  1.17MB

资源文件列表:

ZIP 分布式驱动电动汽车直接横摆力 大约有12个文件
  1. 1.jpg 133.75KB
  2. 2.jpg 69.5KB
  3. 分布式驱动电动汽.html 300.86KB
  4. 分布式驱动电动汽车技术分析从横摆力矩.txt 2.14KB
  5. 分布式驱动电动汽车技术分析优化横.html 301.61KB
  6. 分布式驱动电动汽车技术分析横摆力.html 301.52KB
  7. 分布式驱动电动汽车技术分析横摆力矩控.txt 2.17KB
  8. 分布式驱动电动汽车是指在电动汽车的轮.txt 1.68KB
  9. 分布式驱动电动汽车是指将电动汽车的驱动系统分散在.txt 1.54KB
  10. 分布式驱动电动汽车的直接横摆力矩控制技术最.html 300.95KB
  11. 分布式驱动电动汽车的直接横摆力矩控制策略研究一引言.html 300.07KB
  12. 标题分布式驱动电动汽车的控制策略研究摘要本文基.doc 1.88KB

资源介绍:

分布式驱动电动汽车的最优直接横摆力矩控制与规则扭矩分配策略：结合LQR计算与最小附着利用率分配，源码仿真对比传统ESC的效果与稳定性控制优势,分布式驱动电动汽车的最优横摆力矩控制与规则扭矩分配策略：LQR计算与最小附着利用率分配效果研究，对比传统ESC展现卓越稳定性与操纵性能，Matlab Simulink与Carsim联合仿真源码解析。,分布式驱动电动汽车 直接横摆力矩控制 最优 规则扭矩分配控制 上层lqr计算 下层最小附着利用率分配 扭矩分配 对比传统esc 效果优良 稳定性控制 操纵稳定性 matlab simulink代码源码 carsim联合仿真 ,分布式驱动电动汽车;直接横摆力矩控制;最优规则扭矩分配控制;上层LQR计算;下层最小附着利用率分配;扭矩分配;传统ESC对比;稳定性控制;操纵稳定性;Matlab Simulink代码源码;Carsim联合仿真。,分布式驱动电动汽车：最优规则扭矩分配与横摆力矩控制的比较研究
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90402113/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90402113/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标题<span class="ff2">：</span>分布式驱动电动汽车的控制策略研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文基于分布式驱动电动汽车的控制需求<span class="ff2">，</span>探讨了直接横摆力矩控制<span class="ff3">、</span>最优规则扭矩分配控制</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和上层<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">LQR<span class="_ _1"> </span></span>计算在车辆控制上的应用<span class="ff3">。</span>同时<span class="ff2">，</span>通过与传统<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">ESC<span class="_ _1"> </span></span>的对比分析<span class="ff2">，</span>证明了新控制策略在稳</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">定性控制和操纵稳定性方面的优良效果<span class="ff3">。</span>本文采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB/Simulink<span class="_ _1"> </span></span>代码进行联合仿真<span class="ff2">，</span>并给出了</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">相应的代码源码<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x2 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着电动汽车的迅猛发展<span class="ff2">，</span>分布式驱动电动汽车成为汽车行业的新热点<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>传统的控制策略</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在满足电动汽车动力性能和安全性方面存在一定的局限性<span class="ff3">。</span>因此<span class="ff2">，</span>本文旨在研究分布式驱动电动汽车</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的控制策略<span class="ff2">，</span>以提升其操纵稳定性和驾驶体验<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">直接横摆力矩控制</span></div><div class="t m0 x2 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">直接横摆力矩控制是一种基于电机驱动的操纵策略<span class="ff2">，</span>通过控制电机输出的横摆力矩来改善车辆的</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">操纵稳定性<span class="ff3">。</span>本文介绍了直接横摆力矩控制的原理和应用<span class="ff2">，</span>并通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB/Simulink<span class="_ _1"> </span></span>代码联合仿真</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">验证了其有效性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">最优规则扭矩分配控制</span></div><div class="t m0 x2 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优规则扭矩分配控制是一种基于车辆动力学和优化算法的控制策略<span class="ff2">，</span>通过优化分配各个电机的</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">扭矩输出<span class="ff2">，</span>以实现最优的车辆操纵性能<span class="ff3">。</span>本文详细介绍了最优规则扭矩分配控制的原理和计算方法<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">并通过代码联合仿真验证了其效果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">上层<span class="_ _0"> </span></span>LQR<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">计算</span></div><div class="t m0 x2 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">上层<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">LQR<span class="_ _1"> </span></span>计算是一种基于线性二次调节器控制理论的方法<span class="ff2">，</span>通过计算状态量的最优调节器增益矩</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">阵<span class="ff2">，</span>以实现车辆操纵稳定性的优化控制<span class="ff3">。</span>本文讨论了上层<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">LQR<span class="_ _1"> </span></span>计算的应用场景和原理<span class="ff2">，</span>并给出了代码</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">联合仿真的实验结果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">与传统<span class="_ _0"> </span></span>ESC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">的对比分析</span></div><div class="t m0 x2 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文将新控制策略与传统<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">ESC<span class="_ _1"> </span></span>进行了对比分析<span class="ff2">，</span>通过多项指标的评估<span class="ff2">，</span>证明了新控制策略在稳定</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性控制和操纵稳定性方面的优越性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">实验结果分析与讨论</span></div><div class="t m0 x2 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB/Simulink<span class="_ _1"> </span></span>代码联合仿真<span class="ff2">，</span>对所提出的分布式驱动电动汽车控制策略进行了验</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">证<span class="ff3">。</span>通过分析仿真结果<span class="ff2">，</span>证明了新控制策略在提升操纵稳定性和驾驶体验方面的显著优势<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">7.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源