✨ 长期致力于双电机驱动、质量辨识、驱动防滑、滑模控制、联合仿真研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）双桥独立驱动铰接车辆七自由度动力学模型与递推最小二乘质量辨识：
将铰接车辆分为前车体和后车体，通过铰接点连接，建立包含纵向、横向、横摆以及四个车轮旋转自由度的七自由度模型。轮胎模型采用GIM理论，考虑了纵向滑转率和侧偏角的非线性耦合。针对煤矿井下车辆载荷变化大（空载到满载质量变化达300%），提出基于简化纵向动力学模型的质量在线辨识方法。利用驱动电机转矩和转速信号（采样频率100Hz），通过递推最小二乘算法估计整车质量，遗忘因子设为0.98以跟踪时变参数。在满载到半载的阶跃变化场景下，辨识算法在4秒内收敛，最大误差不超过6%。同时利用辨识出的质量通过离线拟合的关系式推算质心位置和转动惯量，为控制器设计提供参数。
（2）基于滑模控制的驱动防滑与转矩三级动态分配策略：
设计滑模控制器SlipController，控制目标是将各车轮滑转率保持在最优值（干路面0.08，湿滑路面0.12）。切换函数采用滑转率误差的积分滑模面，控制律包含等效控制和切换控制，切换增益通过模糊规则自适应调整以减小抖振。转矩分配分为三级：一级根据前后轴动态载荷比例分配总需求转矩；二级根据滑模控制器输出的调节量对打滑车轮进行减扭；三级利用差动转矩产生横摆力矩辅助转向。在ADAMS与Matlab联合仿真中，设置路面附着系数从0.8突降到0.3，传统开环控制导致车轮滑转率达到0.35，而SlipController将滑转率稳定在0.12以内，且加速时间仅增加1.2秒。
（3）硬件在环联合仿真平台与实车跑车验证：
搭建了基于dSPACE的硬件在环系统，将真实电机控制器接入，模拟车辆动力学模型。开发了转矩分配控制器（基于TI TMS320F28335），通过CAN总线与电机通信。在井下巷道进行实车测试（40吨载重），分为无控制和有控制两组。实验数据显示，有控制时驱动轮滑转率峰值为0.14，无控制时为0.31；0-20km/h加速时间从13.5秒缩短到10.2秒；同时转向时的横向循迹误差降低38%。控制器对质量辨识结果的敏感性测试表明，质量误差在±15%内滑转率仍能维持在0.2以下，具有较强鲁棒性。
import numpy as np from scipy.linalg import solve import matplotlib.pyplot as plt class SevenDOFVehicle: def __init__(self, m=20000, Iz=40000): self.m = m self.Iz = Iz self.vx = 0.0 self.vy = 0.0 self.yaw = 0.0 def dynamics(self, Fx_fl, Fx_fr, Fx_rl, Fx_rr, delta_f=0): # 简化的纵向动力学 F_total = Fx_fl+Fx_fr+Fx_rl+Fx_rr ax = F_total / self.m self.vx += ax * 0.01 return self.vx class RLSMassEstimator: def __init__(self, forgetting=0.98): self.P = np.eye(1) * 1000 self.theta = np.array([20000]) # 初始质量 self.lamb = forgetting def update(self, F_total, ax): # 模型: F = m * a y = F_total phi = ax.reshape(1,1) K = self.P @ phi.T / (self.lamb + phi @ self.P @ phi.T) self.theta = self.theta + K.flatten() * (y - phi @ self.theta) self.P = (self.P - K @ phi @ self.P) / self.lamb return self.theta[0] class SlipController: def __init__(self, target_slip=0.08): self.target = target_slip self.integral = 0.0 def compute(self, current_slip, slip_rate): error = self.target - current_slip self.integral += error * 0.01 # 等效控制 + 切换控制 eq = 500 * error sw = 50 * np.sign(error) torque_reduction = eq + sw + 10*self.integral # 限幅 return np.clip(torque_reduction, -200, 200) class TorqueDistributor: def __init__(self): self.slip_controllers = [SlipController() for _ in range(4)] def distribute(self, total_torque, wheel_slips, load_ratios): # 一级分配: 按载荷 torques = total_torque * load_ratios # 二级分配: 防滑调节 for i, slip in enumerate(wheel_slips): delta = self.slip_controllers[i].compute(slip, 0) torques[i] += delta return torques # 仿真循环 vehicle = SevenDOFVehicle(m=20000) estimator = RLSMassEstimator() distributor = TorqueDistributor() mass_history = [] for t in range(1000): # 模拟真实总驱动力和加速度 F_total = 6000 + 2000 * np.sin(t/100) ax = F_total / (20000 + 3000*np.heaviside(t-500,0)) # 质量突变 est_mass = estimator.update(F_total, ax) mass_history.append(est_mass) # 模拟车轮滑转率(假设) slips = np.random.rand(4)*0.3 load = np.array([0.3,0.3,0.2,0.2]) # 前轴0.6,后轴0.4 torques = distributor.distribute(2000, slips, load) vehicle.dynamics(torques[0],torques[1],torques[2],torques[3]) print('最终质量估计:', est_mass) print('控制后滑转率限制效果')
