CN107992681A - 一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略 - Google Patents
一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，所述被控对象、二自由度车辆模块、滑模观测器模块、扰动观测模块、控制器模块依次相连接。基于所述二自由度车辆模块，设计了滑模观测器对质心侧偏角进行估计；所述扰动观测器模块用以对外部扰动进行观测，并将观测值作为前馈补偿，与常用控制算法形成状态反馈加前馈补偿的复合控制方案。本发明所提出的方法无需改变原有状态反馈控制器，利用扰动观测的补偿性能，能进一步提高电动汽车主动前轮转向的精度，显著提高了控制效果。同时，所述控制方法具有结构简单，运算量小，便于实现等优点。
Description
技术领域
本发明涉及电动汽车主动安全控制领域，特别涉及电动汽车主动前轮转向控制器设计，具体是利用扰动观测器技术设计了基于扰动观测的终端滑模复合控制方案，有效提高了在极端工况下汽车行驶的平稳性。
背景技术
近年来，汽车主动安全控制逐渐成为研究热点，其中主动转向***是主动安全控制的一个重要分支。主动转向***主要来控制汽车的侧向运动，它主要分为主动前轮转向***(AFS)和主动后轮转向***(ARS)，本专利涉及的是主动前轮转向***的控制。主动前轮***是根据车辆行驶工况，向前轮提供一个独立于方向盘输入的附加转角，能够为驾驶员提供更好的操纵性能。
主动前轮转向***可以采用线性控制方法来实现，也可以采用非线性方法来实现。PI控制算法是典型的线性控制方法，由于结构简单，操纵方便而被广泛运用在各种控制***中。但是，在实际的动态车辆模型中会存在不确定***和外部扰动，单纯的PI控制策略将无法保证车辆的稳定性。为了改善控制性能，各种先进的非线性控制算法在主动前轮转向控制***中得以研究和应用，例如自适应控制、模糊逻辑控制、滑模控制等。
滑模控制具有响应迅速，对参数变化不灵敏等优点而得到广泛应用。因传统滑模具有线性切换面，当利用边界层方法消除抖振时，导致***状态到达平衡点后***状态只能收敛到原点的一个小领域内，导致稳态误差较大。针对该问题，本发明提出了终端滑模控制技术，较传统的滑模控制器，具有更好的抗干扰性能。
此外，由于实际动态车辆模型中存在不确定***和外部扰动，为了进一步提高控制性能，将扰动观测器技术应用于主动前轮转向控制***中。扰动观测器是估计扰动最有效的技术之一，近年来基于扰动观测器的复合控制技术在控制领域和控制工程方面获得了极大的关注。
发明内容
本发明提出了一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，以解决传统PI控制方法中存在的鲁棒性差等缺点。本发明采用二阶滑模观测算法，基于二自由度模型，设计了滑模观测器对质心侧偏角进行观测估计，同时本发明在终端滑模控制器的基础上提出了基于扰动观测的终端滑模复合控制算法，相较于单一控制器，其进一步提高了***的稳定性和抗干扰能力。主动前轮转向复合控制***整体方案，包括以下步骤：
步骤一、建立二自由度车辆模型，以其作为汽车运行过程中的参考模型，并且根据参考模型计算出理想的横摆角速度γd；
步骤二、基于二阶滑模观测算法观测车辆的实际质心侧偏角
步骤三、将由二自由度车辆模型得到的理想值与EPS***模块得到的实际值发送给反馈控制器模块；反馈控制器模块是基于终端滑模控制算法设计的前轮转角控制器，其功能是为车辆提供一个附加转角；
步骤四、扰动观测器模块的输入端为实际横摆角速度γ和控制信号δf，其输出端为扰动补偿量对控制了进行补偿。
进一步，步骤一中所述二自由度车辆模型为：
侧向动力学方程为
横摆动力学方程为
其中β是质心侧偏角，γ是横摆角速度，m是车的质量，Cf和Cr分别为前后轮胎的侧偏刚度，a，b分为车辆前轴和后轴到质心的距离，δf是车辆的前轮转角，Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为纵向速度，d(t)为包含***不确定和外界干扰的集总扰动。
进一步，所述步骤二中，为了准确反映车辆在轮胎线性区的运行状态，并且最大程度地消除模型误差所带来的不利影响，从而将车辆横摆角速度γ和车辆侧向加速度ay作为观测器的反馈变量，分别引入X＝[γ,β]T，Y＝[γ,ay]T，u＝[δf]，则二自由度车辆模型的状态空间表达式可以写成
其中
设计出如下的滑模观测器
其中分别为γ和β的观测值，c1和c2是两个正常数，ay为侧向加速度，δ为方向盘转角。注意到在车辆动力学模型中，假设前、后轮胎侧偏刚度Cf和Cr为常数，而在实际情况下，它们的值会根据路面状况和轮胎的垂直载荷不断变化，即实际的轮胎侧偏刚度与假设值存在偏差，此外，简化的二自由度车辆模型与实际车辆存在着模型误差，在观测器(3)设计中将侧向加速度偏差作为反馈量，对模型误差进行补偿控制。
进一步，所述步骤三、四中基于扰动观测技术的终端滑模控制算法的控制器模块设计过程如下：
考虑到控制目标是使横摆角速度的实际值趋近其理想值，从而设计如下的滑模面：
式中e＝γ-γd。
对式(4)进行求导，并结合车辆的横摆动力学方程(2)，可得：
其中
基于非线性扰动观测器理论，令x＝s,G1(x)＝B1,G2(x)＝1设计出如下的扰动观测器
其中和P分别为有界扰动的估计值和非线性观测器的内部变量，L为观测器的增益并且满足
基于扰动观测技术的终端滑模复合控制器δf设计为：
式中K1＞0，K2＞0，则滑动变量s将在有限时间内稳定。
本发明具有的有益效果是：
1.本发明设计的滑模观测器观测质心侧偏角，不仅具有较强的鲁棒性，而且计算量小，满足实时性的要求。
2.本发明设计的基于扰动观测器的终端滑模复合控制器能够有效解决在大扰动下终端滑模控制器存在的控制参数较大，控制性能不好等问题。
附图说明
图1为本发明的电动汽车主动前轮转向***的控制框图。
图2为本发明的电动汽车主动前轮转向各模块结构框图。
图3为输入的方向盘转角示意图。
图4为无侧向风扰动下，四种控制算法作用下电动汽车行驶路径的仿真对比图。
图5为无侧向风干扰下，四种控制算法作用下横摆角速度的仿真对比图。
图6为***添加的侧向风扰动示意图。
图7为侧向风干扰下，四种控制算法作用下电动汽车行驶路径的仿真对比图。
图8为侧向风干扰下，四种控制算法作用下横摆角速度的仿真对比图。
具体实施方式
下面结合图对本发明做进一步的解释。
如图1，电动汽车主动前轮转向***的控制框图，它主要分为实际车辆模型、二自由度车辆模型、质心侧偏角观测器模块、扰动观测器模块以及控制器模块这五个部分所组成。采用Carsim软件和Simulink联合仿真，具体车辆参数如表1所示
表1车辆参数
| 车辆质量 | m(kg) | 1429 |
| 绕z轴转动惯量 | IZ(kg/m2) | 1765 |
| 质心到前轴距离 | a(mm) | 1005 |
| 质心到后轴距离 | b(mm) | 1569 |
| 前轮的侧偏刚度 | Cf(N/rad) | 79240 |
| 后轮的侧偏刚度 | Cr(N/rad) | 87002 |
| 轮胎-路面摩擦系数 | μ | 0.3 |
| 齿轮传动比 | n | 20 |
一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于所述方法的实现过程为：
步骤一：二自由度车辆模型的建立
侧向动力学方程为
横摆动力学方程为
其中β是质心侧偏角，γ是横摆角速度，m是车的质量，Cf和Cr分别为前后轮胎的侧偏刚度，a，b分为车辆前轴和后轴到质心的距离，δf是车辆的前轮转角，Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为纵向速度，d(t)为包含***不确定和外界干扰的集总扰动。
根据式(1)和(2)以及满足实际情况下的环境因素，理想的横摆角速度γd的计算公式如下：
式中μ为路面摩擦系数，g为重力加速度，δ为方向盘转角。
步骤二：质心侧偏角的二阶滑模观测器构建方法如下：
为了准确反映车辆在轮胎线性区的运行状态，并且最大程度地消除模型误差所带来的不利影响，从而将车辆横摆角速度γ和车辆侧向加速度ay作为观测器的反馈变量，分别引入X＝[γ,β]T，Y＝[γ,ay]T，u＝[δf]，则二自由度车辆模型的状态空间表达式可以写成
其中
设计出如下的滑模观测器
其中分别为γ和β的观测值，c1和c2是两个正常数，ay为侧向加速度，δ为方向盘转角。注意到在车辆动力学模型中，假设前、后轮胎侧偏刚度Cf和Cr为常数，而在实际情况下，它们的值会根据路面状况和轮胎的垂直载荷不断变化，即实际的轮胎侧偏刚度与假设值存在偏差，此外，简化的二自由度车辆模型与实际车辆存在着模型误差，在观测器(3)设计中将侧向加速度偏差作为反馈量，对模型误差进行补偿控制。
步骤三：基于扰动观测技术的终端滑模复合控制方案设计
考虑到控制目标是使横摆角速度的实际值趋近其理想值，从而设计如下的滑模面：
式中e＝γ-γd。
对式(4)进行求导，并结合车辆的横摆动力学方程(2)，可得：
其中
基于非线性扰动观测器理论，令x＝s，则方程可以改写为
其中G1(x)＝B1，G2(x)＝1。D(t)是未知的扰动我们认为其满足 为一正常数。设计出如下的扰动观测器
其中和P分别为有界扰动的估计值和非线性观测器的内部变量，L为观测器的增益并且满足
基于扰动观测技术的终端滑模复合控制器δf设计为：
式中K1＞0，K2＞0，则滑动变量s将在有限时间内稳定。
如图4、5，通过Carsim软件和Simulink的联合仿真在无侧向风干扰下，分别从行驶路径和横摆角速度来看，基于扰动观测技术的PI控制器与基于扰动观技术的终端滑模复合控制器，它们的控制效果明显优于传统控制器的控制效果。
如图7、8，通过Carsim软件和Simulink的联合仿真在侧向风干扰下，PI控制器已经无法保证实际横摆角速度跟踪上理想值；终端滑模控制虽然能够保证***在有限时间达到稳定，但是控制器所需的控制参数很大，控制性能不好；基于扰动观测技术的PI控制器能够解决PI控制下存在的鲁棒性差问题，同时可以看出扰动观测器有效抑制了所添加的外部侧向风扰动，使实际横摆角速度有效跟踪理想值；基于扰动观测技术的终端滑模复合控制器能够改善终端滑模控制下存在控制参数过大，控制性能不好等缺点，相较于其他三种控制器该控制器有效提高***控制性能和稳定性。
Claims (8)
1.一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于：基于二自由度车辆模型，设计滑模观测器对质心侧偏角进行估计，采用扰动观测器对外部扰动进行观测，并将观测值作为前馈补偿，结合状态反馈控制算法，设计基于扰动观测的终端滑模控复合控制算法，有效提高了控制性能，主动前轮转向控制***的复合控制方案，包括以下步骤：
步骤一、建立二自由度车辆模型，以其作为汽车运行过程中的参考模型，并且根据参考模型计算出理想的横摆角速度γd；
步骤二、基于二阶滑模观测算法观测车辆的实际质心侧偏角
步骤三、将由二自由度车辆模型得到的理想值与EPS***模块得到的实际值发送给反馈控制器模块；反馈控制器模块是基于终端滑模控制算法设计的前轮转角控制器，其功能是为车辆提供一个附加转角；
步骤四、扰动观测器模块的输入端为实际横摆角速度γ和控制信号δf，其输出端为扰动补偿量对状态反馈控制进行补偿。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于，所述步骤一中，二自由度车辆模型如下：
侧向动力学方程为
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其中β是质心侧偏角，γ是横摆角速度，m是车的质量，Cf和Cr分别为前后轮胎的侧偏刚度，a，b分为车辆前轴和后轴到质心的距离，δf是车辆的前轮转角，Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为纵向速度，d(t)为包含***不确定和外界干扰的集总扰动。
3.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其理想横摆角速度γd的计算方式如下
根据式(1)和(2)以及满足实际情况下的环境因素，理想的横摆角速度γd的计算公式如下：
<mrow>
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式中μ为路面摩擦系数，g为重力加速度，δ为方向盘转角。
4.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于，所述步骤二中，质心侧偏角的二阶滑模观测器构建方法如下：
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其中分别为γ和β的观测值，c1和c2是两个正常数，ay为侧向加速度，δ为方向盘转角。
5.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于，为了准确反映车辆在轮胎线性区域的运行状态，并且最大程度地消除模型误差所带来的不利影响，从而将车辆横摆角速度γ和车辆侧向加速度ay同时作为观测器的反馈变量。
6.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于，在实际情况下前、后轮胎侧偏刚度Cf和Cr的值会根据路面状况和轮胎的垂直载荷不断变化，即实际的轮胎侧偏刚度与假设值存在偏差，且简化的二自由度车辆模型与实际车辆存在着模型误差，在观测器(3)设计中将侧向加速度偏差作为反馈量，对模型误差进行补偿控制。
7.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于，所述步骤四中观测器可以构造为如下形式
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
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<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>f</mi>
</msub>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mover>
<mi>D</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mi>P</mi>
<mo>+</mo>
<mi>L</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中x＝s,G1(x)＝B1,G2(x)＝1，和P分别为有界扰动的估计值和非线性观测器的内部变量，L为观测器的增益并且满足
8.根据权利要求1所述的一种电动汽车主动前轮转向***的复合控制策略，其特征在于，所述步骤四中基于扰动观测技术的终端滑模复合控制器δf可以设计为：
<mrow>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>f</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<msub>
<mi>B</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mn>11</mn>
</msub>
<mi>&gamma;</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mn>12</mn>
</msub>
<mover>
<mi>&beta;</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>-</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>&gamma;</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&gamma;</mi>
<mi>d</mi>
</msub>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>3</mn>
</mfrac>
</msup>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>D</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>g</mi>
<mi>n</mi>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>K</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>5</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中K1＞0，K2＞0，则滑动变量s将在有限时间内稳定。
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