This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
A discrete model reference control scheme for a vehicle four wheel steering system(4WS) is proposed and evaluated for a class of discrete time nonlinar dynamics. The schmen employs a neural network to identify the plan systems, wher the neural network estimates the nonlinear dynamics of the plant. The algorithm is proven to be globally stable, with tracking errors converging to the neighborhood of zero. The merits of this scheme is that the global system stability is guaranteed. Whith thd resulting identification model which contains the neural networks, the parameters of controller are adjusted. The proposed scheme is applied to the vehicle active four wheel system and shows the validity and effectiveness through simulation. The three-degree-of freedom vehicle handling model is used to investigate vehicle handing performances. In simulation of the J-turn maneuver, the yaw rate overshoot reduction of a typical mid-size car is improved by 30% compared to a two wheel steering system(2WS) case, resulting that the proposed scheme gives faster yaw rate response andl smaller side slip angle than the 2WS case.
An integrated dynamic control (IDCF) with an active front steering system and an active rear braking system is proposed and developed in this study. A fuzzy logic controller is applied to calculate the desired additional steering angle and desired slip of the rear inner wheel. To validate IDCF system, an eight degree of freedom, nonlinear vehicle model and a sliding mode wheel slip controller are also designed. Various road conditions are used to test the performance. The results show that the yaw rate of IDCF vehicle followed the reference yaw rate and reduced the body slip angle, compared with uncontrolled vehicle. Thus, the IDCF vehicle had enhanced lateral stability and controllability.
An automatic guidance system based upon two position-measurement systems was designed to record where the tractor traveled and to guide the tractor along the predetermined path. An algorithm, using the kinematic behavior of tractor movement, was developed to determine the steering angle to reduce lateral position error. The algorithm was based upon constant travel speed, constant steering rate, and zero slip angles of the tractor wheels. The algorithm was evaluated through use of computer simulation and verified in field experiments. Results showed that the distance interval between position measurements was an important factor in guidance system performance. The position-measurement error of the guidance system must be less than 5 cm to be acceptably precise for field operations. An algorithm based upon a variable steering rate might improve the stability of the guidance system. More accurate measurement of tractor position and yaw angle, and faster error processing are required to improve the field performance of the guidance system.
In this study, the characteristic of a vane pump of an automative power steering system is numerically analyzed. The vane pump changes the energy level of operation fluid by converting mechanical input power to hydraulic output. To simulate this mechanism, moving mesh technique is adopted. As a result, the flow rate and pressure are obtained by numerical analysis. The flow rate agrees well with the experimental data. Moreover, the variation and oscillation of the pressure around the rotating vane are confirmed. The difference of pressure appears in the vane tip as a result of the flow characteristics. Furthermore, the back flow into the rotor was observed.
The purpose of this study is to predict the stability and frequency response of multipurpose vehicle. The vehicle model has seven degrees of freedom. The motion equations are derived by using Lagrangian equation and linearized. The positions of eigenvalues of model which are dominated by lateral velocity, yaw rate, roll rate of sprung mass are used to predict the stability of motion. The resonse of sprung mass to steering wheel is simulated in time domain. It is predicted that the roll response of sprung mass would rather be improved by modifying the position of eigenvalues. The responses of sprung mass to steering wheel are also simulated in frequency domain. The magnitude and phase plots of gains are evaluated in driver's steering input frequency range.
Kim, Hoyong;Park, Yong-Kuk;Lee, Jae-Kon;Lee, Dong-Ryul;Kim, Gi-Dae
한국자동차공학회논문집
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제8권6호
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pp.142-155
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2000
A MIMO model reference control scheme incorporating the variable structure theory for a vehicle four wheel steering system(4WS) is proposed and evaluated for a class of continuous-time nonlinear dynamics with known or unknown uncertainties. The scheme employs an neural network to identify the plant systems, where the neural network estimates the nonlinear dynamics of the plant. By the Lyapunov direct method, the algorithm is proven to be globally stable, with tracking errors converging to the neighborhood of zero. The merits of this scheme is that the global system stability is guaranteed and it is not necessary to know the exact structure of the system. With the resulting identification model which contains the neural networks, it does not need higher degrees of freedom vehicle model than 3 degree of freedom model. Th proposed scheme is applied to the active four wheel system and shows the validity is used to investigate vehicle handing performances. In simulation of the J-turn maneuver, the reduction of yaw rate overshoot of a typical mid-size car improved by 30% compared to a two wheel steering system(2WS) case, resulting that the proposed scheme gives faster yaw rate response and smaller side angle than the 2WS case.
Due to the ageing-related degradation in physical and cognitive abilities, the elderly have difficulty in car driving and this is related to the high rate of car accidents among them. This study investigated the kinematic characteristics of old drivers' steering in right turning at intersections by comparing with young drivers. Thirteen old(60~70) and thirteen young(20~30) drivers who participated in the experiment turned their cars right side at intersections in a driving simulator. As results, the completion time of right turning at intersection of old drivers was larger than that of young drivers. The speeds of vehicle at the beginning and ending point of the right turning area of old drivers were smaller than those of young drivers, and also the steering angle at the ending point of the turning area of the former was smaller than that of the latter. The normalized jerk of old driver's steering was significantly larger than that of young drivers. These results indicate that old drivers modify their steering movement repeatedly and take the driving strategy of avoiding risks due to their reduced physical capabilities.
The pivot steering of an individual wheel motor drive vehicle is an effective steering maneuver in the narrow road, but it has become a matter of concern that the torque input of each wheel is very difficult to determine. In this study, the independent yaw moment control was proposed for the smooth pivot steering control of an in-wheel drive vehicle. For this control method, the vertical forces of tires were estimated from the trailing arm dynamic model, and the yaw moments of individual wheels were calculated from the vehicle dynamic model. Dynamic simulation results showed that the independent yaw moment control was much more effective on the minimization of the instabilities of pivot steering in comparison with the conventional direct yaw moment control with yaw rate feedback.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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