高速车辆自动紧急避让技术能够提高车辆行驶的安全性。在高速车辆紧急避让过程中,由于外界干扰不确定等因素,参数固定的自抗扰控制器存在控制精度较差、效果不尽人意的问题,针对这一问题提出了一种基于神经网络的自抗扰控制方法。以车辆二自由度模型为基础,设计了二阶自抗扰控制器,利用神经网络在线整定三阶扩张状态观测器参数,并嵌入到自抗扰控制器中,同时考虑车辆避让过程中存在侧向加速度过大、曲率不连续等问题,采用Sigmoid函数进行路径再规划。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,在不同车速下外界不同侧向风速干扰时,神经网络自抗扰控制器较常规自抗扰控制器路径跟踪精度高、鲁棒性好,且在100km/h车速下60km/h侧向风干扰时,两者最大跟踪误差分别为9.82%、58.70%。

文章以燃料电池轿车的驱动电机测试平台为背景,分析了此测试平台的功能和要求,提出了基于虚拟仪器和CAN总线技术的系统集成方案.基于此方案,设计了一种包括系统级和组态级两级的控制策略,并采用了一种分级的故障管理机制.经过近半年的实际运行,证明所采用的方案和控制策略能满足车用驱动电机测试的要求.

为了解决内燃机叉车工作效率低、对环境产生污染,电动叉车充电时间长、工作时间短的问题,在综合比较分析各种动力组合与驱动形式利弊的基础上,提出了一种燃料电池混合动力叉车结构.针对燃料电池混合动力叉车的驱动系统,分别阐述了电池SOC控制和电池电压控制的能量管理策略,并通过仿真对控制方案进行了解释和验证.仿真结果表明：在不同的操作环境和电池状态下电池电压控制更好的满足叉车驱动系统的控制要求,可以更有效地抑制直流总线电压过冲.