Matlab汽车运动控制系统设计
基于MATLAB的汽车运动控制系统设计仿真
课程设计题目汽车运动控制系统仿真设计学院计算机科学与信息工程学院班级2010级自动化班姜木北：2010133***小组成员指导教师吴2013 年12 月13 日汽车运动控制系统仿真设计10级自动化2班姜鹏2010133234目录摘要 (3)一、课设目的 (4)二、控制对象分析 (4)2.1、控制设计对象结构示意图 (4)2.2、机构特征 (4)三、课设设计要求 (4)四、控制器设计过程和控制方案 (5)4.1、系统建模 (5)4.2、系统的开环阶跃响应 (5)4.3、PID控制器的设计 (6)4.3.1比例（P）控制器的设计 (7)4.3.2比例积分（PI）控制器设计 (9)4.3.3比例积分微分(PID)控制器设计 (10)五、Simulink控制系统仿真设计及其PID参数整定 (11)5.1利用Simulink对于传递函数的系统仿真 (11)5.1.1 输入为600N时，KP=600、KI=100、KD=100 (12)5.1.2输入为600N时，KP=700、KI=100、KD=100 (12)5.2 PID参数整定的设计过程 (13)5.2.1未加校正装置的系统阶跃响应： (13)5.2.2 PID校正装置设计 (14)六、收获和体会 (14)参考文献 (15)摘要本课题以汽车运动控制系统的设计为应用背景，利用MATLAB语言对其进行设计与仿真.首先对汽车的运动原理进行分析，建立控制系统模型，确定期望的静态指标稳态误差和动态指标搬调量和上升时间，最终应用MATLAB环境下的.m 文件来实现汽车运动控制系统的设计。
其中.m文件用step函数语句来绘制阶跃响应曲线，根据曲线中指标的变化进行P、PI、PID校正；同时对其控制系统建立Simulink进行仿真且进行PID参数整定。
仿真结果表明，参数PID控制能使系统达到满意的控制效果，对进一步应用研究具有参考价值，是汽车运动控制系统设计的优秀手段之一。
基于Matlab的汽车运动控制系统设计
基于Matlab的汽车运动控制系统设计
Matlab是一款强大的工具，它可以用于汽车动力学控制系统
的建模、仿真和优化。
下面是基于Matlab的汽车运动控制系
统的设计流程：
1. 汽车运动学建模，包括车辆加速度、速度、位置等基本变量的建模，并建立数学模型。
2. 汽车动力学建模，包括发动机、传动系统、制动系统等的建模，推导出相关的动力学方程。
3. 设计控制器，选择合适的控制算法，并根据模型参数进行控制器设计。
4. 建立仿真模型，将汽车运动学、动力学模型以及控制器整合在一起，建立仿真模型，并进行仿真。
5. 分析仿真结果，通过仿真结果分析系统的性能，包括控制效果、鲁棒性等。
6. 修改设计，对仿真结果进行修改，优化设计，重新进行仿真。
7. 实现控制器，将控制器转换为代码并实现到实际控制系统中。
8. 验证系统性能，进行实车测试，验证系统性能及仿真结果的准确性。
总体而言，基于Matlab的汽车运动控制系统设计可以提高设计效率，减少设计成本，确保系统性能及仿真结果的准确性。
基于MatlabSimulink和GUI的运动控制系统虚拟实验平台设计
谢谢观看
2、提高效率：通过计算机硬件虚拟实验平台进行实验，用户可以在短时间 内完成实验设计、模拟和测试等整个过程。此外，该平台还可以实现多用户同时 使用，提高了实验效率。
3、增强安全性：在虚拟环境中进行实验，可以避免由于误操作或者不规范 操作导致的设备损坏或者人员伤害，增强了实验的安全性。
4、丰富的实验资源：计算机硬件虚拟实验平台可以提供丰富的实验资源， 包括各种类型的CPU、内存、I/O接口等，可以满足不同用户的需求。
四、结论
计算机硬件虚拟实验平台的设计与实现具有重要的现实意义和实际应用价值。 该平台可以降低实验成本、提高实验效率、增强安全性以及提供丰富的实验资源。 为了实现该平台，我们需要选择合适的硬件设计工具、模拟和仿真工具、调试工 具和集成开
发环境等工具，并提供可视化工具帮助设计人员更好地理解和分析实验结果。 未来的计算机硬件虚拟实验平台将更加完善和强大，为计算机硬件设计和教育领 域提供更多的可能性。
2、智能控制：通过遥控器、手机App等设备控制家电设备，如空调、加湿器、 灯光、窗帘等；支持多种智能场景模式，如离家模式、会客模式、睡眠模式等； 将控制状态通过GUI界面实时展示给用户。
参考内容二
随着科学技术的发展，虚拟仿真实验平台已成为实验教学中的重要工具。虚 拟仿真实验平台可以为学生提供一个高度仿真的实验环境，帮助学生更好地理解 和掌握实验原理和方法。在众多虚拟仿真实验平台中，基于LabVIEW的平台设计 具有广泛的应用前景。
3、调试工具：调试工具可以帮助设计人员找出设计和实现中的错误。JTAG 是一种常用的调试工具，它可以用来调试硬件设计和软件代码。
4、集成开发环境（IDE）：提供一个集成的开发环境，可以使得设计人员更 容易地进行设计和调试。该环境应包括编辑器、编译器、仿真器和调试器等工具。
使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计
使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计随着科技的发展和人们对便捷出行的需求不断增加，车辆控制和自动驾驶系统成为了一个备受关注和研究的领域。
Matlab作为一款强大的数学建模和仿真软件，可以为车辆控制和自动驾驶系统的设计提供极大的帮助。
本文将就如何使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计进行探讨。
首先，车辆控制是车辆驶向目标位置或按照预定运动轨迹运动的过程。
在车辆控制中，总体来说有两种主要方式：基于物理模型的控制和基于试验数据的控制。
基于物理模型的控制是通过对车辆的物理特性进行建模，并结合相应的控制算法来实现车辆的控制。
而基于试验数据的控制，则是通过对车辆运动数据进行统计与分析，建立数据模型，进而进行车辆的控制。
在Matlab中，可以使用Simulink工具箱提供的车辆动力学模型进行车辆控制。
车辆动力学模型是一种实现车辆运动轨迹控制的常用方法。
通过将车辆的运动特性转化为数学模型，在Matlab中进行仿真，可以更加直观地预测车辆的运动行为，并进行相应的控制设计。
例如，可以通过建立车辆的悬挂系统、转向系统、制动系统等子系统模型，对车辆在不同工况下的运动特性进行建模和仿真分析。
同时，Matlab还提供了用于控制设计的工具箱，如Control System Toolbox、Robust Control Toolbox等，这些工具箱包含了丰富的控制算法和方法，能够帮助用户进行车辆控制的设计和优化。
用户可以根据车辆系统的特点和需求，选择适合的控制算法，并进行参数调整和模拟验证。
而对于自动驾驶系统设计来说，Matlab同样发挥着重要的作用。
自动驾驶系统设计是指实现车辆自主感知、决策和执行的过程。
在Matlab中，可以使用Computer Vision Toolbox进行图像处理和视觉感知，通过对车辆周围环境的实时识别和分析，实现自主导航和避障功能。
同时，Matlab还可以结合Deep LearningToolbox进行深度学习算法的应用，利用神经网络模型对复杂交通场景进行理解和预测。
Matlab在运动控制系统实验教学中的应用
Ａｐ ｌ ａｉｎ ｏ ｔａ ｎ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌ ｐｉ ｔｏ ｆＭａｌｂ ｉ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｃ
运动控制系统综合 了电力 电子电路、电机拖动
基础、 自动控制理论 、微机原理与应用等多学科 的
知识 ，是实践性和应用性很强的课程 。由于电力 电
１ 电力 系统工具箱简 介
电力系统工具箱 以 Ｓ ｕ ｎ 为运行环境 ，包括 ｉ ｌｋ ｍ ｉ 了电路、电力 电子 、电机等电气工程学科 中常用的
维普资讯
篁 Biblioteka ＝ 塑堑 实验
技
术
与 管
理
第２ ４卷
第ｌ 期 ２０ 年 １ ０７ 月
Ｃ ｌ～２ ３ ／ Ｎ１ ０ ４ Ｔ
Ｅｘ ｅｉ ｎａ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ａ ｅ ｎ ｐｒ ｍｅ ｔｌ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙａ ｄ Ｍａ ｇ ｍｅ ｔ
Ｖｏ． ４ Ｎｏ １ Ｊｎ．２ ０ １２ ． ａ ０７
器、电感和开关等 ； （ ）电机模块库 （ ａｈ ｅ） 交流 、直流等 ４ Ｍ ｃｉ ｓ ｎ 各种 电机模块 ； （ ）测 量模 块 库 （ ｅｓｒ ｅｔ） 包 括 电 ５ Ｍ ａｕ ｍ ｎ ｅ ｓ
电路和系统仿真带来 了很多方便 。本文列举两例 ，
说明 Ｍ ｆｂ ａａ 在运动控制系统实验教学 中的应用 。 ｌ
分段线性处理的方法来进行研究 。现代计算机仿真 技术为运动控制系统 的分析提供 了崭新的方法 ，可
以使复杂的电力 电子电路、系统 的分析和设计变得
运动控制系统仿真实验报告——转速、电流反馈控制直流调速系统的仿真
运动控制系统仿真实验报告——转速、电流反馈控制直流调速系统的仿真双闭环直流调速系统仿真对例题3.8设计的双闭环系统进行设计和仿真分析,仿真时间10s 。
具体要求如下： 在一个由三相零式晶闸管供电的转速、电流双闭环调速系统中，已知电动机的额定数据为：60=N P kW , 220=N U V , 308=N I A , 1000=N n r/min , 电动势系数e C =0.196 V·min/r , 主回路总电阻R =0.18Ω,变换器的放大倍数s K =35。
电磁时间常数l T =0.012s,机电时间常数m T =0.12s,电流反馈滤波时间常数i T 0=0.0025s,转速反馈滤波时间常数n T 0=0.015s 。
额定转速时的给定电压(U n *)N =10V,调节器ASR ，ACR 饱和输出电压U im *=8V,U cm =7.2V 。
系统的静、动态指标为:稳态无静差,调速范围D=10,电流超调量i σ≤5% ,空载起动到额定转速时的转速超调量n σ≤10%。
试求：（1）确定电流反馈系数β(假设起动电流限制在1.3N I 以内)和转速反馈系数α。
（2）试设计电流调节器ACR.和转速调节器ASR 。
（3）在matlab/simulink 仿真平台下搭建系统仿真模型。
给出空载起动到额定转速过程中转速调节器积分部分不限幅与限幅时的仿真波形（包括转速、电流、转速调节器输出、转速调节器积分部分输出），指出空载起动时转速波形的区别，并分析原因。
（4）计算电动机带40%额定负载起动到最低转速时的转速超调量σn 。
并与仿真结果进行对比分析。
（5）估算空载起动到额定转速的时间，并与仿真结果进行对比分析。
（6）在5s 突加40%额定负载，给出转速调节器限幅后的仿真波形（包括转速、电流、转速调节器输出、转速调节器积分部分输出），并对波形变化加以分析。
（一）实验参数某晶闸管供电的双闭环直流调速系统，整流装置采用三相桥式电路，基本数据如下： • 直流电动机：220V ，136A ，1460r/min ，C e=0.132Vmin/r ，允许过载倍数λ=1.5； • 晶闸管装置放大系数：K s=40； • 电枢回路总电阻：R =0.5Ω ； • 时间常数：T i=0.03s ， T m=0.18s ；• 电流反馈系数：β=0.05V/A （≈10V/1.5I N ）。
Matlab汽车运动控制系统设计
1绪论1.1选题背景与意义汽车已经成为人们日常生活不可缺少的代步交通工具，在汽车发达国家，旅客运输的60％以上，货物运输的50％以上由汽车来完成，汽车工业水平和家庭平均拥有汽车数量已经成为衡量一个国家工业发达程度的标志。
进行汽车运动性能研究时．一般从操纵性、稳定性和乘坐舒适性等待性着手。
但近年来．随着交通系统的日趋复杂，考虑了道路环境在内的汽车运动性能开始受到关注。
因此，汽车运动控制系统的研究也显得尤为重要，在文中，首先对汽车的运动原理进行分析，建立控制系统简化模型，确定期望的静态指针(稳态误差)和动态指针(超调量和上升时间)。
然后对汽车运动控制系统进行设计分析。
从而确定系统的最佳静态和动态指针。
2 论文基本原理分析2.1.1汽车运动横向控制（1）绝对位置的获得方法汽车横向方向的控制使用GPS(全球定位系统)的绝对位置信息。
GPS信息的精度与采样周期、时间滞后等有关。
为提高GPS的数据精度和平滑数据．采用卡尔曼滤波对采样数据进行修正。
GPS的采样周期为200ms相对应控制的周期采用50ms。
另外考虑通信等的滞后、也需要进行补偿，采用航位推测法(dead reckoning)解决此问题。
通过卡尔曼滤波和航位推测法推算出的值作为汽车的绝对位置使用来控制车速、横摆角速度等车辆的状态量。
GPS 的数据通过卡尔曼滤波减少偏差、通过航位推测法进行误差和迟滞补偿．提高了位置数据推算的精度。
（2）前轮转角变化量的算出方法这里对前轮目标转角变化量(∆δ)的算出方法作简要说明，横方向控制采用预见控制，可以从现在汽车的状态预测经过时间t p秒后的汽车位置，由t p秒后的预测位置和目标路径的位置可以算出t p秒后为沿着目标路径行驶所需要的汽车横摆角速度ωr。
这个数值前回馈或者从与现在值的目标路径的误差的反馈来推算前轮目标转角变化量(式(1))．∆δk=k1∙ωr k+k2∙εr k∙T c式(1)式中T c为控制周期，k1, k2根据与现在目标路径的误差(ε)最小的原则来求解。
matlab汽车动力系统设计
matlab汽车动力系统设计设计汽车动力系统是通过使用MATLAB软件来模拟和优化车辆动力系统的性能和效率。
下面是一些MATLAB在汽车动力系统设计中常用的工具和方法：1. 建立动力系统模型：使用Simulink来建立一个包含发动机、传动系统和车辆动力总成的模型。
可以通过连接各个子系统和组件来构建整个动力系统模型。
2. 发动机模型：使用MATLAB来创建发动机模型，包括燃烧过程、燃料喷射、排气系统和进气系统等。
可以利用MATLAB的优化工具来优化发动机性能和燃料效率。
3. 传动系统模型：使用Simulink来建立传动系统模型，包括变速器、离合器和传动轴等。
可以使用MATLAB来优化传动系统的效率和响应速度。
4. 操纵模型：使用Simulink来建立车辆操纵模型，包括转向系统、制动系统和悬挂系统等。
可以使用MATLAB进行悬挂系统的参数优化和转向系统的动态性能分析。
5. 环境模型：使用MATLAB来模拟车辆在不同环境条件下的性能，包括温度、海拔和空气密度等。
可以使用MATLAB的控制系统工具箱来设计和调优车辆的控制系统。
6. 燃料经济性分析：使用MATLAB来分析和优化车辆的燃油经济性。
可以使用MATLAB的统计工具箱来分析大量的测试数据，找出燃油经济性的关键因素，并进行改进。
7. 噪音和振动分析：使用MATLAB来分析车辆的噪音和振动性能，包括发动机噪声、风噪声和悬挂系统的振动等。
可以使用MATLAB的信号处理工具箱来分析和优化噪音和振动特性。
MATLAB提供了丰富的工具和功能来支持汽车动力系统的设计和优化。
通过使用MATLAB，可以更好地理解和改进车辆的性能和效率。
基于MATLAB的汽车运动控制系统设计仿真
基于MATLAB的汽车运动控制系统设计仿真汽车运动控制系统是指通过电子控制单元（ECU）对汽车进行控制和管理的系统。
在汽车行驶过程中，运动控制系统可以通过调整引擎、悬挂、制动和转向等部件的工作状态，来实现对汽车行驶性能和稳定性的控制。
本文将基于MATLAB对汽车运动控制系统进行设计和仿真。
首先，需要建立汽车的动力学模型。
汽车的动力学模型包括车辆的运动学和动力学两个方面。
运动学模型描述了车辆的位置、速度和加速度之间的关系；动力学模型描述了车辆受到的作用力与车辆运动状态之间的关系。
在MATLAB中可以使用车辆动力学工具箱（Vehicle Dynamics Blockset）来建立汽车的动力学模型。
其次，需要设计车辆控制器。
车辆控制器负责根据车辆的状态和控制要求生成控制指令，并将其发送给相应的执行器。
控制器可以采用基于硬件的控制器，也可以采用基于软件的控制器。
在MATLAB中可以使用Simulink进行控制系统的建模和设计。
接下来，需要设计和实现车辆运动控制算法。
车辆运动控制算法可以包括速度控制、转向控制、制动控制等。
在MATLAB中可以使用控制系统工具箱（Control System Toolbox）和优化工具箱（Optimization Toolbox）来设计和实现车辆运动控制算法。
最后，需要对车辆运动控制系统进行仿真和验证。
在MATLAB中可以使用Simulink和Simscape进行车辆运动控制系统的仿真。
通过仿真可以评估和验证车辆控制系统的性能和稳定性，并进行必要的调整和优化。
综上所述，基于MATLAB的汽车运动控制系统设计仿真包括建立汽车动力学模型、设计车辆控制器、实现运动控制算法以及进行仿真和验证等步骤。
通过仿真和验证可以评估和优化车辆运动控制系统的性能和稳定性，为实际应用提供参考和指导。
基于MATLAB的控制系统仿真及应用第9章应用实例3汽车四轮转向控制系统仿真课件
f
G / f
(s)
c1s c0 m's2 hs
f
Gr /r
(s)
b1s b0 m's2 hs
f
G /r (s)
d1s d0 m's2 hs
f
3
9.2.3 基于Matlab/Simulink仿真
本例采用的汽车模型参数，见表9.2： 表9.2 汽车模型参数设置
变量名称 数值
单位 变量名称 数值
12.369s 14.6688 Gr /r (s) s2 2.5077s 3.2734
0.6339s 9.8231 G / f (s) s2 2.5077s 3.2734
0.6392s 13.0966 G /r (s) s2 2.5077s 3.2734
稳态横摆角速度增益
r
f
s
最后得到4WS系统的传递函数矩阵为：
G(s) Y (s) C[sI A BK ]1 D s (s)
16
9.3.3 基于Matlab仿真
本例中选取 Kc 0.5，权系数 q 5，0 前轮转角 为单 s 位阶跃输入进行Matlab仿真。具体模型 数值设置如表9.3.1所示。
1、在低速（ V 30km/ ）h 下的系统仿真
0
5
-0.5
2WS系统
4
横摆角速度反馈的4WS系统
-1
3
-1.5
-2 2
-2.5
定前后轮比例控制的4WS系统
横摆角速度反馈的4WS系统
1
-3
0
0
2
4
6
8
10
图9.2.3 低速时横摆角速度响应曲线
-3.5
0
mpc matlab小例子
mpc matlab小例子MPC（Model Predictive Control）是一种先进的控制方法，可以用于多种控制问题的解决。
而在Matlab中，可以通过使用MPC工具箱来进行MPC控制系统的设计和实现。
下面将列举一些基于MPC的Matlab小例子，以展示MPC在不同应用领域的应用。
1. 汽车巡航控制MPC可以用于设计汽车巡航控制系统，以实现车辆的自动驾驶。
通过对车辆动力学模型的建立，结合MPC控制算法，可以实现车辆的速度和位置控制，并且考虑到车辆的限制条件，如最大加速度、最大转向角等。
2. 电力系统稳定控制MPC可以应用于电力系统的稳定控制，通过对电力系统的状态进行在线预测，根据预测结果优化控制输入，以实现电力系统的稳定运行。
例如，可以通过MPC控制发电机的励磁系统，使得电力系统的频率和电压在合理范围内波动。
3. 机器人路径规划MPC可以用于机器人路径规划问题，通过对机器人的运动学和动力学模型进行建模，并结合MPC控制算法，在线预测机器人的运动轨迹，并根据预测结果优化机器人的控制输入，以实现机器人的精确控制和路径跟踪。
4. 智能建筑能耗优化MPC可以用于智能建筑中的能耗优化问题。
通过对建筑模型进行建模，并结合能源管理策略，利用MPC控制算法，实现建筑内部的温度、湿度、照明等参数的控制，以最大程度地降低能耗并提高能源利用效率。
5. 化工过程控制MPC可以应用于化工过程的控制，例如控制化工反应的温度、压力等参数。
通过对化工过程的动态模型进行建模，并结合MPC控制算法，可以实现对化工过程的在线预测和优化控制，提高化工过程的安全性和效率。
6. 水资源管理MPC可以用于水资源管理中的优化问题。
例如，可以通过对水资源系统的模型进行建模，并结合MPC控制算法，实现对水库的调度控制，以最大程度地提高水资源的利用效率，并满足各种约束条件。
7. 交通流控制MPC可以应用于交通流控制问题，例如交通信号灯的优化控制。
运动控制系统的建模与仿真分析
运动控制系统的建模与仿真分析运动控制系统是现代机器人、半导体设备、医疗设备等行业中的关键技术之一，它可以帮助设备快速反应和调整，实现更加精准的动作和控制。
为了更好地理解和优化运动控制系统，需要进行建模和仿真分析。
本文将介绍运动控制系统建模和仿真分析的过程及其意义。
一、运动控制系统的建模运动控制系统的建模是指将实际运动控制系统转化为数学模型的过程，这一过程可以帮助我们更好地理解运动控制系统的工作原理和特性，为后续的仿真分析提供基础。
建模过程中需要考虑的因素包括：运动控制器、执行器、传感器、反馈回路等。
首先，需要将控制器的输入和输出进行建模，其中输入一般为期望得到的输出信号，输出一般是控制信号。
然后，需要将执行器的动态响应和性能进行建模，其中包括机械结构和控制结构等。
另外，还需要考虑传感器的反馈信号和反馈回路的响应特性等。
在建模过程中，需要根据实际情况选择合适的数学模型，其中最常用的数学模型包括PID（比例积分微分）控制器、传递函数模型、状态空间模型等。
在此基础上，可以利用MATLAB等工具进行仿真分析。
二、运动控制系统的仿真分析运动控制系统的仿真分析可以帮助我们预测系统的性能和响应，发现并解决系统可能存在的问题，并通过修改模型参数优化系统。
在进行仿真分析时，需要注意以下几点。
首先，需要准确地确定模型参数，以保证仿真分析结果的可靠性。
其次，需要模拟实际工作条件，并考虑不同工况的影响。
最后，需要进行数据分析，对仿真结果进行评估和分析。
在仿真分析中，需要关注一些关键指标，如控制系统的稳定性、响应时间、静态误差、动态误差等，这些指标可以帮助我们理解控制系统的特性和性能，并进行优化。
三、运动控制系统建模和仿真分析的意义运动控制系统建模和仿真分析可以帮助我们更好地理解和优化运动控制系统，从而提高系统的性能和可靠性。
具体来说，建模和仿真分析的意义如下：1. 优化系统性能。
通过建模和仿真分析，可以发现并解决系统可能存在的问题，优化系统的性能。
Matlab技术在车辆控制中的应用案例解析
Mat1ab技术在车辆控制中的应用案例解析1 .引言在当今车辆工业发展的背景下，车辆控制技术的不断创新和发展成为了汽车工程中的重要组成部分。
Mat1ab作为一种强大的工程软件，为车辆控制领域的研究和应用提供了有力的支持。
本文将通过几个典型案例，探讨MaHab技术在车辆控制中的应用。
2 .车辆动力学建模与仿真车辆动力学建模是设计车辆控制系统的基础，通过Mat1ab可以快速创建车辆运动学和动力学模型，实现对车辆行驶过程的仿真。
例如，可以使用Mat1ab建立基于质点的车辆运动学模型，通过输入油门、刹车和转向指令来模拟车辆在不同道路条件下的运动状态。
3 .车辆稳定性控制车辆稳定性控制是现代车辆控制系统的重要组成部分，它通过传感器实时监测车辆的姿态和运动状态，并根据反馈控制算法来调整车辆的悬挂系统和制动系统，以提高车辆的稳定性和操控性能。
MatIab提供了丰富的控制算法库和模型库，可以用于设计和优化车辆稳定性控制系统。
例如，可以使用MatIabSimUIink工具箱来建立车辆稳定性控制系统的模型，并通过Mat1ab的优化工具箱进行参数优化。
4 .自动驾驶系统随着人工智能技术的发展，自动驾驶技术已经成为汽车工业领域的热点。
Mauab提供了丰富的图像处理和机器学习工具，可以用于开发和测试自动驾驶算法。
例如，可以使用Mauab进行车辆的图像感知和目标检测，通过深度学习算法对车辆周围的环境进行识别和分析，从而实现自动驾驶功能。
5 .电动汽车控制电动汽车是新能源汽车的重要代表，其控制系统具有独特的特点。
MaUab提供了针对电动汽车的特殊控制算法和仿真模型，可以用于设计和优化电动汽车的动力系统和能量管理系统。
例如，可以使用Mat1abSimU1ink工具箱构建电动汽车的电机驱动控制模型，并利用Mat1ab的优化工具箱进行电池组的能量管理优化。
6 .智能交通系统智能交通系统是一种将信息技术与交通运输系统相结合的新型交通管理方法，可以提高交通效率和安全性。
桥式吊车小车运动控制系统的建模及MATLAB仿真(附程序)
桥式吊车运动控制系统的建模及MATLAB 仿真(附程序)1 简介桥式起重机是横架于车间、仓库及露天堆场的上方，用来吊运各种物体的机械设备，通常称为“天车”或 “吊车”。
它是机械工业、冶金工业和化学工业中应用最广泛的一种起重机械。
实际生产中的桥式吊车（天车）类似，是一个MIMO 复杂控制系统。
桥式吊车系统由三部分组成：桥架驱动系统，车体驱动系统和重物装吊系统。
其工作流程为：先将重物起吊至预先设定好的高度，然后吊车运动将重物运到想要放置的位置上方，最后把重物下放到想要放置的位置上。
2 确定要研究的系统为桥式吊车运动控制系统桥式吊车系统工作示意图见下图1：图1 桥式吊车工作示意图对于如上桥式吊车控制系统，首先做如下假设：1) 吊车的行走运动仅限于吊车一个自由度，即假设桥架不运动，只有吊车在桥架上行走。
2) 吊车行走时吊装重物的绳索长度不变。
图中，x 坐标为水平方向，z 坐标为垂直方向。
重物的摆动是由吊车与重物的运动产生的，可以根据动力学有关规律建立吊车及重物的运动方程式。
1) 在水平方向，吊车和重物整体受力为F(t)，由牛顿第二定律得()()()M m MX t mX t F t ''''+= （1）2) 在垂直于绳索方向，重物受力为sin ()mg t θ，由牛顿第二定律得()cos ()()sin ()sin ()m m mX t t mZ t t mg t θθθ''''+=（2）由吊车在行走时吊装重物的绳索长度不变的假设可得出下面两个关系式：()sin ()()m M X t l t X t θ+= （3） ()cos ()m Z t l t θ= （4）式中，l 为绳索长度。
由（3）可得2()()cos ()()sin ()()m M X t X t l t t l t t θθθθ'''''''=-+ （5）（5）代入（1）得：2()()cos ()()sin ()()()MM m X t ml t t ml t t F t θθθθ'''''+-+=（6） 同样由式（4）可得：2()cos ()()sin ()()m Z t l t t l t t θθθθ'''''=-- （7）将（5）（7）代入（2）得()cos ()()sin ()M X t t l t g t θθθ''''-=（8）又()t θ尽量小，所以有如下近似式：sin ()()t t θθ≈，cos ()1t θ≈，2sin ()()0t t θθ'≈将（6），（8）线性化可得：()()()()M M m X t ml t F t θ''''+-=（9） ()()()M X t l t g t θθ''''-= （10）由（9）和（10）计算得1()()()M mg X t t F t M Mθ''=-+ （11） 和()1()()()M m g t t F t Ml Mlθθ+''=-+ （12） 3） 吊车驱动装置的方程式。
Matlab汽车运动控制系统设计
的转动惯量 ， 并且假定 汽车受 到的摩擦 阻力 大小 与运动
ｓｍ ／
，
ｕ＝５ ０ ０ Ｎ。
下 一 步讨 论 控 制 系统 的 设计 要 求 。 当汽 车 的驱 动
收稿 日期 ： １ — ４ ２ ０ —２ ０ ０ ６
自 化 术 应 ２ｌ 年 ９ 第１ 期 动 技 与 用》 ００ 第２ 卷 ０
实现汽下运动挡制系统的没计。其 中，ｍ 文件州 ｓｅ （） 句柬绘制阶跃响应曲线 ， ． ｔｐ 语 根据 曲线中指怀 的变化进 行 ｆ 】枝』 。 ）） ｊ Ｉ 三 关键词 ： Ｉ ＰＤ校『 ； 念指标 Ｆ静 动念指标 ； 卜升时问； 稳态误差 ； 最大超 凋黾
巾 图 分类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２３ 文 献 标识 码 ： Ｂ 文 章 编 号 ：０ ３ ２ ｌ ０ ０１ ０ １ ０ ｉ０ ７４ （ １ ）０ ０ ５ ４ ２
Ｔｈ ｓｇ ｆ ｔ ｎＣｏ ｔ ｌ ｙ ｔ ｍｓ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｂ ｅ Ｄｅ ｉｎｏ ｉ ｎ ｒ ｓｅ ａ ｅ ｎ Ｍａ ｌ Ｍｏ ｏ ｏＳ ａ
ＬＩ Ｍ ｅ ．ｉ Ｕ ｉ１
（ ｈ ｎ ｏ ｇＬ ｍｉｇＰ ｌｔ ｈ ｉ ｏ ａｉｎ ｌ ｌ ｇ ， ｉａ ５ １６Ｃｈｎ ） Ｓ ａ ｄ ｎ ｉ ｎ ｏｙｅ ｎｃ ｃ ｔ ａ ｌ ｅＪｎ ｎ２ ０ ｉ ａ ｃ Ｖ ｏ Ｃｏ ｅ １
ｏ ｊｃｉｅ（ ｕｅ ｅｒｒ ａ ｄｄ ｎ ｍｉ ｏ ｊｃｉｅ ｒｓ—ｍｅａ ｄｍａ ｉ ｍ ｖ ｒｈ ｏ ） ｒ ｄ ｐ Ｆｎ ｌ ＇ｔｅＭ — ｌ ｉ ｂｅ ｔ ｖ ｑ ｉｔ ｒ ） ｎ ｙ ａ ｃ ｂｅ ｔ ｓ（ ｉ ｔ ｎ ｘｍｕ ｏ ｅｓ ｏ ｔ ａｅｍａ ｅｕ ． ｉａｌ，ｈ ｆｅ ｎ ｏ ｖ ｅｉ ｙ ｉ
Ｏｖｅｒ ｈＯＯｔ ｓ
MATLAB在《运动控制系统》教学中的应用
ｓ ｅ ｄ ｃ ｒ ｅ ｔｄ ｕ ｌ — ｏ ｐ ｅ ｏ ｔ ｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ａ ｘ ｍｐ ｅ Ｔｈ ｕ ｅ ｄ ｆｅ ｅ ｔ ｂ ｔ ｅ ｈ ｐ ｅ ｏ — ｐ ｅ — ｕ ｒ ｎ ｏ ｂ ｅ ｌ ｐ ｓ ｅ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓ ｅ ａ ｎ ｅ ａ ｌ ． ｅｈ ｇ ｉ ｒ ｎ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ＤＣ ｓ ｅ ｄ ｃ ｎ ｏ ｆ
来， 随着高 性能 交流 调 速 技 术 的发 展 ， 流 调 速 系 交 统 已经有 取代 直流 调速 系统 的 趋 势 ， 而 ， 流 调 然 直
ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｈ ｏ ｅ ｉａ ｅ ｉ ｎ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｙ ｔ ｍ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ｉ ｅ ｔ ｄ ｎ ｓ ａ ｎ ｕｔｖ ｎ ｅ ｓ ａ ｄ ｎ ． ｒ ｌ ｓ ｅ ｔ ｅ ｒ ｔ ｌｄ ｓ ｇ ｎ ｃ ｕ ｌｓ ｓ ｅ ｒ ｑ ｉ ｓ ｃ ｅ ｎ ｓ ｇｖ ｓ ｓ ｕ ｅ ｔ ｎ ｉ ｔ ｉ ｅ ｕ ｄ ｒ ｔ ｎ ｉ ｇ Ｔｈ ｉ ｅ
第 ２ 卷 第 ３期 ２ ２１ ０ ０年 ６月
电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报
Ｐｒ ｃ ｅ ｉ ｇｓｏｆｔ ｏ ｅ ｄ ｎ ｈｅＣＳＵ — ＥＰＳＡ
Ｖｏ． ｏ Ｉ ２２ Ｎ ．３
Ｊ ｎ ２ １ ｕ． ００
ＭＡ Ｌ Ｂ在 《 动控 制 系统 》 学 中的应 用 Ｔ Ａ 运 教
ｇ ａ ａ ｄ ｏ ｒ ｓ ｓ ｅ ｔ ｏ ｂ ｘ ｗｅ ｅ ｓａ ｌ ｈ ｄ， ｉｈ ｂ ｉｔ ｏ Ｍ ＡＴＬ ｒ ｍ ｎ ｐ ｗｅ － ｙ ｔｍ ｏ ｌ ｏ ｒ ｅ ｔ ｂ ｉ ｅ ｗｈ ｃ ｕ ｌ ｎ ｓ ＡＢ ｓｍｕ ａ ｉ ｎ ｐ ａ ｆ ｒ ａ ｄ ｔ ｏ ｉ ｌｔ ｌｔｏ ｍ ｎ ｏ ｋ ｏ
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ＡＴＬＡＢ ｏ ｔ ｒ ｎ Ｍ ｏ ｉ ｎ ｐｌｃ ｔ ｏ ｆＭ Ｓ ｆ ｗａ ｅ ｉ ｔｏ Ｃｏ ｒ ｌＳ ｓ ｅ ｓ Ｔｅ ｃ ｎｇ ｎｔ ｏ ｙ ｔ ｍ＇ ａ ｈｉ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1绪论1.1选题背景与意义汽车已经成为人们日常生活不可缺少的代步交通工具，在汽车发达国家，旅客运输的60％以上，货物运输的50％以上由汽车来完成，汽车工业水平和家庭平均拥有汽车数量已经成为衡量一个国家工业发达程度的标志。
进行汽车运动性能研究时．一般从操纵性、稳定性和乘坐舒适性等待性着手。
但近年来．随着交通系统的日趋复杂，考虑了道路环境在内的汽车运动性能开始受到关注。
因此，汽车运动控制系统的研究也显得尤为重要，在文中，首先对汽车的运动原理进行分析，建立控制系统简化模型，确定期望的静态指针(稳态误差)和动态指针(超调量和上升时间)。
然后对汽车运动控制系统进行设计分析。
从而确定系统的最佳静态和动态指针。
2 论文基本原理分析2.1.1汽车运动横向控制（1）绝对位置的获得方法汽车横向方向的控制使用GPS(全球定位系统)的绝对位置信息。
GPS信息的精度与采样周期、时间滞后等有关。
为提高GPS的数据精度和平滑数据．采用卡尔曼滤波对采样数据进行修正。
GPS的采样周期为200ms相对应控制的周期采用50ms。
另外考虑通信等的滞后、也需要进行补偿，采用航位推测法(dead reckoning)解决此问题。
通过卡尔曼滤波和航位推测法推算出的值作为汽车的绝对位置使用来控制车速、横摆角速度等车辆的状态量。
GPS 的数据通过卡尔曼滤波减少偏差、通过航位推测法进行误差和迟滞补偿．提高了位置数据推算的精度。
（2）前轮转角变化量的算出方法这里对前轮目标转角变化量()的算出方法作简要说明，横方向控制采用预见控制，可以从现在汽车的状态预测经过时间秒后的汽车位置，由秒后的预测位置和目标路径的位置可以算出秒后为沿着目标路径行驶所需要的汽车横摆角速度。
这个数值前回馈或者从与现在值的目标路径的误差的反馈来推算前轮目标转角变化量(式(1))．式(1)式中为控制周期，,根据与现在目标路径的误差最小的原则来求解。
2.1.2汽车运动纵方向的控制建立一个合理的传动系统模型是设计高性能汽车纵向运动控制系统的基础。
目前纵向运动控制器设计过程中采用的传动系统简化模型主要有两类：一类是忽略传动系统的部分动态特性得到简化模型：另一类是通过对输入输出特性辨识得到简化模型。
本文借鉴文献，忽略传动系统的部分动态特性，将车辆简化为两轮模型，对于前轮驱动车辆，整车受力如图1所示。
前后车轮运动方程分别为上式中和，分别为前后轮转动惯量(左右轮之和)，为后轮转速，和分别为前后车轮的垂直载荷(左右轮之和)，和分别为前后轮切向力(左右轮之和)，r为车轮半径，f为滚动阻力系数。
对于汽车纵向运动控制系统，不会出现非常大的加减速度，采用线性化轮胎模型，得到切向力与滑移率关系为：。
式中为轮胎纵向刚度，s 为滑移率。
驱动时s=l-v／(rω)，制动时s=l-(rω)／v。
认为风阻作用于汽车质心，则前后轮垂直载荷分别为式中M为整车品质；a和b分别为前后轴到质心的距离，L=a+b；为质心至地面的高度。
整车运动方程为α ,式中α风阻系数，A为等效迎风面积。
发动机转矩、发动机转速、涡轮转速、半轴转矩、前后轮转速、车速7状态的非线性传动系统模型，在低频带内，发动机动态对传动系统特性基本无影响，如果控制系统只涉及较低频段．可以忽略发动机动态。
忽略了半轴、轮胎滑移以及载荷转移和发动机转矩，只包括发动机转速、车速2个状态。
飞轮运动方程为整车运动方程为2.2汽车运动控制系统的模型简化分析考虑图2所示的汽车运行控制系统。
如果忽略车轮的转动惯量．并且假定汽车受到的摩擦阻力大小与运动速度成正比，方向与汽车运动方向相反，则该系统可以简化成简单的质量阻尼系统。
根据牛顿运动定律，该系统的模型(亦即系统的运动力方程)表示为：（3-1）其中，u为汽车的驱动力。
为了得到控制系统的传递函数，对式(3-1)进行Laplace变换。
假定系统的初始条件为零，则动态系统的Laplace变换为：由于系统输出是汽车的运动速度，用Y(S)替代V(s)，得到：因此．汽车运动控制系统模型的传递函数为：2.3汽车控制系统PID控制器的校正根据阶跃响应曲线．利用串联校正的原理．以及参数变化对系统响应的影响，对静态和动态性能指针进行具体的分析，最终设计出满足我们需要的控制系统。
系统在未加入任何校正环节时的开环传递函数，在MATLAB环境下对系统未加校正时开环阶跃响应曲线进行仿真．绘制如图3阶跃响应曲线，图中系统的开环响应曲线未产生振荡，其上升时间约100秒，稳态误差达到98％，远不能满足跟随设定值的要求。
图 3图 4（1）首先选择P校正，也就是在系统中加入一个比例放大器，为了大幅度降低系统的稳态误差，同时减小上升时间。
P校正后系统的闭环传递函数为：此时控制系统的稳态值为／。
本系统的比例增益。
即稳态值为800／(50+800)=O.941，这样可以把系统的稳态误差降低到0．06左右。
加入P 校正后控制系统的死循环阶跃响应曲线如图3所示。
图中，系统的稳态值约为0.941．稳态误差约为5.9％，这和最初的设计要求仍有差距，并且上升时间在7秒左右，不能达到设计的需要。
因此我们选择PI校正。
（2）加入PI校正器后系统的闭环单位反馈传递函数为：考虑到的作用．我们可以大幅度降低，取。
，在MATLAB环境下仿真得出的系统响应曲线如图4(中)所示。
从图4(中)中可以得知，加入PI校正后系统的上升时间有所下降，但仍大于5秒。
同时又产生了另一个问题，系统的超调量达到了26．43％．这是使用积分器带来的副作用。
因此适当地加入微分量。
（3）可以选择PD校正，此时系统的闭环单位反馈传递函数为：鉴于对上升时间和稳态误差影响不大．我们在P校正的基础上．将降低少许，给出=10。
系统响应曲线如图4(中)所示。
（4）加入PID校正，此时系统的闭环单位反馈传递函数为：，和的选择一般先根据经验确定一个大致的范围，然后通过MATLAB绘制的图形逐步校正。
这里我们取=700，=100，=100。
得到加入PLD校正后系统的死循环阶跃响应如图4(右)所示。
从图4(右)中可以得出，系统的静态指针和动态指针，已经很好的满足了设计的要求。
上升时间小于5s，超调量小于8％，约为6．67%。
图 5根据系统的性能指针和一些基本的整定参数的经验，选择不同的PID参数进行模拟，最终确定满意的参数。
这样做一方面比较直观，另一方面计算量也比较小，并且便于调整。
2.4汽车运动控制系统根轨迹校正的设计过程为了减小系统的稳态误差，同时尽量减小超调量和上升时间的变化，达到满意的效果，我们需要从相位的角度来考虑，改变控制器的结构，从而想到相位滞后器的作用。
相位滞后器的传递函数为：这样．整个系统的死循环传递函数就变成了：滞后控制器的零极点应设计成紧靠在一起，这样控制系统的稳态误差将减小/倍。
根据上面的分析，将设计成-0.3，而等于-0.03。
图 6 图 7得到的根轨迹如图7中。
在实轴的-0.35的位置附近选择期望点，得到图7所示的系统阶跃响应曲线。
从图7中可以得知，这时的稳态误差已经满足设计要求。
出现的少量超调亮是加入之滞后控制器的结果。
死循环系统的超调量约为7.64%，满足小于8%的设计要求，上升时间约为2.5秒，以及稳态误差都已经满足设计要求。
3对论文采用的理论和方法进行研究本论文利用MATLAB对简化后的汽车运动控制系统进行仿真，由于文中没有具体过程，图形也不能分辨精确值，扩写时我进行具体分析并按照自己的理解进行仿真。
文中简化后的汽车运动控制系统的开环传递函数为，其开环传递为一阶惯性系统。
而全文没有提及汽车的质量m（经过后面的仿真，选取m值为800。
）由于文中图形的分辨率问题，不能从文中读出精确值，仿真结果只能接近源图形，但已经足够完成要求，即对汽车运动控制简化模型的PID校正。
3.1.1汽车运动控制简化模型传递函数仿真设计对原开环传递函数利用MATLAB进行单位阶跃输入响应的仿真。
仿真程序如下：b=50;m=800;t=[0:0.1:120];y=[1];u=[m b];sys0=tf(y,u);[y1,t]=step(sys0,t);sys1;plot(t,y1); grid;xlabel('Time (seconds)'), ylabel('Step Response')仿真结果图形如图8，图中上升时间明显偏大，大约60秒，而且稳态误差有98%，远远不能满足论文中的要求，但原文中没有对要求进行统一，所以下文中我选定上升时间小于5秒，超调量8%，稳态误差小于2%。
图8 闭环传递函数 单位阶跃输入响应3.1.2汽车运动控制系统P 校正函数仿真设计论文对开环传递函数进行PID 校正，文中是通过三步尝试得到最终PID 校正参数。
首先要减小系统的上升时间，进行P 校正，即在开环系统中加入比例放大环节 ，P 校正后02040608010012000.0020.0040.0060.0080.010.0120.0140.0160.0180.02Time (seconds)S t e p R e s p o n s e系统的闭环传递环数为按文中数据取kp=800，原系统b=50，m=800。
利用MATLAB 进行闭环系统的单位阶跃输入响应仿真。
仿真程序如下：kp=800;b=50;m=800;t=[0:0.1:7];y=[kp];u=[m b+kp];sys1=tf(y,u);[y1,t]=step(sys1,t);sys1;plot(t,y1); grid;xlabel('Time (seconds)'), ylabel('Step Response')仿真结果图形如下图9图9 闭环传递函数 单位阶跃输入响应具体分析：令Φ 比较系数得T=16/17，一阶系统的阶跃响应是一个按指数规律单调上升的过程，其动0123456700.10.20.30.40.50.60.70.80.91Time (seconds)S t e p R e s p o n s e态性能指标中不存在超调量、峰值时间、上升时间等项。
按一阶系统的过渡过程时间定义：，计算得，当增大系统的开环放大系数会使T减小，减小。
经过P 校正后上升时间明显减小，但稳态误差约为5.9%，还是不能满足要求。
3.1.3汽车运动控制系统PI校正函数仿真设计利用PI校正改进系统，PI控制不仅给系统引进一个纯积分环节，而且还引进一个开环零点。
纯积分环节提高了系统的型别，从而有效的改善系统的稳态性能，但稳定性会有所下降。
所以，比例加积分环节可以在对系统影响不大的前提下，有效改善系统的稳态性能。
PI校正后的闭环传递环数为:利用MATLAB进行闭环系统的单位阶跃输入响应仿真程序如下：b=50;m=800;kp=200;ki=70;t=[0:1:45];y=[kp ki];u=[m b+kp ki];sys2=tf(y,u);[y2,t2]=step(sys2,t);plot(t2,y2);grid;xlabel('Time (seconds)'), ylabel('Step Response')仿真结果图形如下图10图10 闭环传递函数 单位阶跃输入响应仿真结果分析：此系统为具有一个零点的二阶系统，零点对此系统的动态性能分析参考教材《自动控制原理》分析如下：把上式写成为系统的单位阶跃响应==不难发现， ,根据拉氏变换的微分定理由于 ，故0510152025303540450.20.40.60.811.21.4Time (seconds)S t e p R e s p o n s e是典型的二阶系统的单位阶跃响应，而是典型二阶系统的单位脉冲响应(乘以系数)。