CN109850015B - 一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,属于新能源电动汽车控制领域。在该控制方法在极端工况下,可提高车辆的稳定性。主要步骤为:1,建立线性二自由度车辆动力学模型,通过模型计算车辆的理想横摆角速度,基于非连续控制技术,设计电动车主动前轮转向控制模块;2,建立观测器模块,估算控制输入中高频信号的平均值;3,建立自适应模块,根据平均值构造时变控制增益。本发明的优点:其一,车辆在极端环境下能快速自动做出应对反应,提高主动前轮转向***的精度,减少交通事故的发生;其二,显著降低了传统终端滑模方法中的控制增益,减少了潜在的抖振问题;其三,所述控制方法结构简单,运算量小,便于实现。

Description

一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法
技术领域
本发明涉及电动汽车主动前轮转向的控制策略,属于新能源电动汽车控制领域。
背景技术
相较于传统汽车,轮毂式电动汽车对底盘结构进行了简化,省略了大部分传统部件,提高了传动效率,并且其四个车轮的驱动或制动力独立可控。
主动前轮转向是指在车辆轮胎侧向力的线性范围内,通过执行机构给前轮施加一个不依赖于方向盘输入的附加转角,对汽车的转向角度进行修正,提高转向精度,实现主动式转向。主动前轮转向是一种介于传统的动力转向和线控转向之间的转向***,它不仅具有机械式动力转向***的结构基础而且它又具有线控转向的优点,主动地对车辆转向施加控制,保证车辆的稳定性。
早期的主动前轮转向控制主要以经典控制理论和现代控制理论为基础的线性控制方法,如PI控制器。后来,电动汽车的动力学具有典型的非线性特性,特别是在高速行驶时,具有强耦合特征。基于经典线性***理论的控制方法很难进一步提高强耦合条件下的***性能。基于此,人们尝试利用非线性控制方法提高车辆行驶的稳定性。如模糊控制、滑模理论、神经网络控制、鲁棒控制等算法相继被提出。从控制器连续的角度来看,上述线性和非线性控制方法可以分为连续控制和非连续控制。一般来说,连续控制方法具有控制平滑,易于实现等特点。但是,相对于非连续控制方法而言,基于连续控制方法的控制器对外部扰动和***不确定的鲁棒性相对较弱。因此,在复杂工况条件下,基于连续控制方法的直接横摆力矩控制有时很难取得令人满意的控制效果。另一方面,非连续控制虽然具有很强的鲁棒性,能够很好的克服电动汽车动力学中的各种不确定和扰动,但是由于其控制器是不连续的,在控制时会产生大量抖振,甚至引起***崩溃。所以提出一种抖振较小的非连续主动前轮转向控制方法是有必要的。
发明内容
为了解决目前电动汽车稳定性控制的问题,本发明提出了一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制策略,提高了极端驾驶情况下的车辆稳定性。
本发明的技术方案为:
一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,包括步骤:
步骤1,构建含有扰动的线性二自由度车辆动力学模型,将其作为汽车运行过程中的参考模型,根据实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差,采用非连续控制技术为实际车辆模型设计主动前轮转向控制器模块;
步骤2,根据实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差,构造观测器模块来估算非连续控制器中高频信号的平均值;
步骤3,根据步骤2中估算的平均值,建立控制增益与外部扰动动态关系;
步骤4,根据步骤3建立的动态关系构造自适应模块,为主动前轮转向控制器模块提供随扰动变化的控制增益。
进一步,所述步骤1中,线性二自由度车辆动力学模型如下:
侧向动力学方程为
Figure GDA0003075703910000021
横摆动力学方程为
Figure GDA0003075703910000022
式中m为汽车质量,θ为质心侧偏角,r为横摆角速度,Cf为前轴侧偏刚度,Cr为后轴侧偏刚度,Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为汽车纵向速度,a,b分别为汽车质心到前后轴的距离,δf为主动前轮转向控制器的控制输入,为车轮提供一个附加转角,d(t)为包含***不确定和外界干扰的集总扰动;
理想横摆角速度rd的计算公式如下:
Figure GDA0003075703910000023
其中有
Figure GDA0003075703910000024
式中μ为摩擦系数,g为重力加速度,rm为理想横摆角速度的极值。
进一步,所述步骤1中,采用非连续控制技术为实际车辆模型设计主动前轮转向控制器模块设计方法如下:
取实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差为
e=r-rd
式中r为实际横摆角速度,rd为理想横摆角速度,e为两者的误差,在此基础上,取滑动变量
Figure GDA0003075703910000031
其中0<α<1,β>0为正实数,sign为符号函数;
根据滑动变量,设计主动前轮转向控制器的δf为:
Figure GDA0003075703910000032
其中k(t)为控制增益,a,b分别为汽车质心到前后轴的距离,Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为汽车纵向速度,r为横摆角速度,Cf为前轴侧偏刚度,Cr为后轴侧偏刚度。
进一步,在所述步骤2中,观测器模块为:
Figure GDA0003075703910000033
Figure GDA0003075703910000034
Figure GDA0003075703910000035
式中λ0,λ1和λ2分别为正实数,L为观测器参数,z-1,z0和z1分别表示观测器输出,其中输出z0为观测器所估计高频信号sign(s)的平均值。
进一步,在所述步骤3中,控制增益与外部扰动动态关系的表达方法如下:
k(t)·z0=d(t)
式中k(t)为控制增益,z0为观测器所估计的高频信号sign(s)平均值,d(t)为外部集总扰动。
进一步,在所述步骤4中,自适应模块为:
Figure GDA0003075703910000036
σ=|[sign(s)]av|-h
式中ξ为自适应增益,M为正实数,σ为状态变量,h为正实数,[sign(s)]av为高频信号的平均值,k-,k+是大于零的常数,分别为增益k(t)的上界和下界,符号[x]+表示为:
Figure GDA0003075703910000041
进一步,根据控制增益与外部扰动的动态关系,状态变量σ定义为
σ=|z0|-h
其中h为区间(0,1)中趋于1的常数,其目的在于控制z0趋于1从而使得控制增益k(t)趋于扰动d(t)。
进一步,时变参数k(t)随扰动的变化而变化,且略小于干扰实际值的绝对值。
本发明具有以下有益技术效果:
1)利用实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差,构造观测器估算非连续技术中高频信号的平均值,避免了实际工况中高频信号不能直接测量或者测量成本过高的问题,控制方法结构简单,运算量小,便于实现,大大减小了成本,提高了经济效益。
2)自适应率能够自动根据扰动的大小调节控制增益的大小,显著降低了传统终端滑模方法中的控制增益,减少了潜在的抖振问题,在实际工况下能够有效地节省能源,资源。
3)基于非连续技术设计的主动前轮转向控制器能够使车辆在极端驾驶情况下快速自动做出应对反应,并有效地提高了主动前轮转向的精度,减少交通事故的发生。
4)应用电动汽车进行稳定性控制,避免了传统汽车中的机械传动机构,减小的不必要的能量的损耗和机械结构的损耗。
附图说明
图1为本发明的***关系示意图。
图2为车辆二自由度数学模型。
图3为方向盘转角随时间的变化曲线。
图4为横风干扰随时间的变化曲线。
图5为车辆横摆角速度随时间的变化曲线。
图6为车辆行驶轨迹随时间的变化曲线。
图7为控制输入随时间的变化曲线。
具体实施方式
本发明提供了一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制策略。为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下参照说明书附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
图1所示是本发明的***关系示意图,它包括1、线性二自由度车辆模型,2、Carsim软件(整车模型),3、观测器模块,4、自适应模块,5、非连续控制模块。
基于上述***,下面通过具体实施解释本发明对复杂工况下的汽车稳定控制方法:
采用的车辆参数如表1所示,选取的试验工况为80km/h、蛇形。
表1车辆参数
车辆质量 m(kg) 1464
绕z轴转动惯量 I<sub>Z</sub>(kg/m<sup>2</sup>) 2400
质心到前轴距离 a(mm) 1256
质心到后轴距离 b(mm) 1368
路面摩擦系数 μ 0.3
1.基于图2所示线性二自由度车辆动力学模型计算出车辆的理想横摆角速度rd。线性二自由度车辆数学模型如下:
侧向动力学方程为
Figure GDA0003075703910000051
横摆动力学方程为
Figure GDA0003075703910000052
式中m为汽车质量,θ为质心侧偏角,r为横摆角速度,Cf为前轴侧偏刚度,Cr为后轴侧偏刚度,Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为汽车纵向速度,a,b分别为汽车质心到前后轴的距离,δf为主动前轮转向控制器的控制输入,为车轮提供一个附加转角,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,理想横摆角速度rd的计算公式如下:
Figure GDA0003075703910000053
其中有
Figure GDA0003075703910000061
式中μ为摩擦系数,g为重力加速度,rm为理想横摆角速度的极值。
2.基于实际横摆角速度和理想横摆角速度,基于非连续控制技术为实际车辆模型设计主动前轮转向控制器方法如下
首先定义实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差
e=r-rd (3)
式中r为实际横摆角速度,rd为理想横摆角速度,e为两者的误差。根据误差(3),取滑动变量为
Figure GDA0003075703910000062
其中α,β为正实数。
根据式(4)所选取的滑动变量,主动前轮转向控制器的δf设计为:
Figure GDA0003075703910000063
其中k(t)为控制增益,a,b分别为汽车质心到前后轴的距离,Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为汽车纵向速度。
3.设计观测器模块估计高频信号的平均值,构建方法如下:
Figure GDA0003075703910000064
式中w为辅助变量,l为正实数,sign(s)为高频信号,[sign(s)]av为其平均值。由上式可以得到
|w|≤l1,l|w|≤l2
这里l1和l2都为正实数。
在此基础上,设计观测模块如下:
Figure GDA0003075703910000071
式中λ0,λ1和λ2分别为正实数,L为观测器参数,z-1,z0和z1分别表示观测器输出,其中输出z0为观测器所估计高频信号sign(s)的平均值。
再次取辅助变量σ-1=(z-1+w)/L,σ0=(z0-[sign(s)]av)/L,
Figure GDA0003075703910000072
根据辅助变量w和所设计的观测模块,有下式成立
Figure GDA0003075703910000073
式中|x|a=|x|asign(x)。由此可以得到,观测模块是稳定的。
4.计算控制增益与外部扰动的动态关系,方法如下:
根据控制器(5)和观测器(6),可以得出控制增益与外部扰动之间存在如下动态关系
k(t)·z0=d(t) (7)
式中k(t)为控制增益,z0为观测器所估计的高频信号平均值,d(t)为外部集总扰动。
5.设计自适应率来构造随扰动变化的控制增益,从而减小抖振,构建方法如下:
根据控制增益与外部扰动的动态关系,首先定义状态变量σ为
σ=|z0|-h (8)
其中h为区间(0,1)中且趋于1的常数。其目的在于控制z0趋于1从而使得控制增益k(t)趋于扰动d(t),基于变量(8),构造自适应率如下:
Figure GDA0003075703910000074
式中ξ为自适应增益,M为正实数,σ为状态变量,h为正实数,[sign(s)]av为高频信号的平均值,k-,k+是大于零的常数,分别为增益k(t)的上界和下界,符号[x]+表示
Figure GDA0003075703910000081
Figure GDA0003075703910000082
对其求导可得
Figure GDA0003075703910000083
其中D为扰动d(t)的极大值。所以,选择自适应增益
Figure GDA0003075703910000084
所设计的自适应模块就可以稳定工作。
根据自适应率(9)可知,时变参数k(t)可以随扰动的变化而变化,且一直略小于干扰实际值的绝对值。
6.借助稳定性方法得以验证控制器(5)的稳定性,同时,当α=1的时候,采用传统的常数增益,主动前轮转向控制器(5)退化为:
Figure GDA0003075703910000085
其中k为常数增益,该控制器为传统一阶滑模控制器。
注意到本发明设计的控制器(5)的结构中含有时变非连续项k(t)·sign(s),一方面,时变的增益k(t)使得抖振减小;另一方面在,外部扰动和***不确定条件下,可提高极端驾驶情况下的车辆稳定性,凡涉及到该时变非连续项都被包括在我们的发明之内。
7.为了比较控制器(5)和控制器(10)两种控制器的控制效果,基于Matlab和CarSim软件搭建了仿真平台,用于验证在有横风干扰的情况下控制器的有效性。
设置车辆的初速度为80km/h,电动车在地面摩擦系数为0.3的湿滑路面上作蛇形机动。前轮转角随时间变化的曲线如图2所示。横风干扰随时间变化的曲线如图3所示。
图5为车辆横摆角速度随时间的变化曲线,图6为车辆行驶轨迹随时间的变化曲线,图7为控制输入随时间的变化曲线。
由仿真结果可以看出,综合来说,控制器(5)和控制器(10)相比,具有更好的控制效果,且控制器(5)中的抖振明显小于控制器(10)。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1,构建含有扰动的线性二自由度车辆动力学模型,将其作为汽车运行过程中的参考模型,根据实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差,采用非连续控制技术为实际车辆模型设计主动前轮转向控制器模块;
步骤2,根据实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差,构造观测器模块来估算非连续控制器中高频信号的平均值;
步骤3,根据步骤2中估算的平均值,建立控制增益与外部扰动动态关系;
步骤4,根据步骤3建立的动态关系构造自适应模块,为主动前轮转向控制器模块提供随扰动变化的控制增益;
在所述步骤4中,自适应模块为:
Figure FDA0003075703900000011
σ=|[sign(s)]av|-h
式中ξ为自适应增益,M为正实数,σ为状态变量,h为正实数,[sign(s)]av为高频信号的平均值,k-,k+是大于零的常数,分别为控制增益k(t)的上界和下界,符号[x]+表示为:
Figure FDA0003075703900000012
2.根据权利要求1所述的一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于,所述步骤1中,线性二自由度车辆动力学模型如下:
侧向动力学方程为
Figure FDA0003075703900000013
横摆动力学方程为
Figure FDA0003075703900000014
式中m为汽车质量,θ为质心侧偏角,r为横摆角速度,Cf为前轴侧偏刚度,Cr为后轴侧偏刚度,Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为汽车纵向速度,a,b分别为汽车质心到前后轴的距离,δf为主动前轮转向控制器的控制输入,为车轮提供一个附加转角,d(t)为包含***不确定和外界干扰的集总扰动;
理想横摆角速度rd的计算公式如下:
Figure FDA0003075703900000021
其中有
Figure FDA0003075703900000022
式中μ为摩擦系数,g为重力加速度,rm为理想横摆角速度的极值。
3.根据权利要求2所述的一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于,所述步骤1中,采用非连续控制技术为实际车辆模型设计主动前轮转向控制器模块设计方法如下:
取实际横摆角速度与理想横摆角速度的误差为
e=r-rd
式中r为实际横摆角速度,rd为理想横摆角速度,e为两者的误差,在此基础上,取滑动变量
Figure FDA0003075703900000023
其中0<α<1,β>0为正实数,sign为符号函数;
根据滑动变量,设计主动前轮转向控制器的δf为:
Figure FDA0003075703900000024
其中k(t)为控制增益,a,b分别为汽车质心到前后轴的距离,Iz为整车绕Z轴的转动惯量,Vx为汽车纵向速度,r为横摆角速度,Cf为前轴侧偏刚度,Cr为后轴侧偏刚度。
4.根据权利要求1所述的一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于,在所述步骤2中,观测器模块为:
Figure FDA0003075703900000031
Figure FDA0003075703900000032
Figure FDA0003075703900000033
式中λ0,λ1和λ2分别为正实数,L为观测器参数,z-1,z0和z1分别表示观测器输出,其中输出z0为观测器所估计高频信号sign(s)的平均值。
5.根据权利要求1所述的一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于,在所述步骤3中,控制增益与外部扰动动态关系的表达方法如下:
k(t)·z0=d(t)
式中k(t)为控制增益,z0为观测器所估计的高频信号sign(s)平均值,d(t)为包含***不确定和外界干扰的集总扰动。
6.根据权利要求4所述的一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于,根据控制增益与外部扰动的动态关系,状态变量σ定义为
σ=|z0|-h
其中h为区间(0,1)中趋于1的常数,其目的在于控制z0趋于1从而使得控制增益k(t)趋于包含***不确定和外界干扰的集总扰动d(t)。
7.根据权利要求6所述的一种控制参数可自动调节的电动车主动前轮转向控制方法,其特征在于,控制增益k(t)随扰动的变化而变化,且略小于干扰实际值的绝对值。
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