CN110901630A - 一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及*** - Google Patents

一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及***，涉及商用车技术领域，所述方法包括：根据实时方向盘角度信息和车速信息计算牵引车和半挂车理想横摆角速度；根据牵引车和半挂车理想横摆角速度与实际横摆角速度计算横摆角速度偏差及偏差的导数；将横摆角速度偏差及偏差的导数传递到模糊PID控制模块中；模糊PID控制模块计算后分别输出附加横摆力矩；根据附加横摆力矩计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩；根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；将制动力矩传递至整车ABS控制器实现制动。本发明提高了半挂汽车列车在高速大转向时的行驶稳定性，可有效降低失稳概率，避免严重交通事故的发生。

Description

一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及***
技术领域
本发明涉及商用车技术领域，具体是涉及一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及***。
背景技术
半挂汽车列车横向稳定性是指在汽车抵抗外部侧向干扰并保持直线行驶的性能，其对汽车的操稳性和安全性有较大影响。由于半挂汽车列车的载重量相对普通货运车辆较大，其质心也偏高，势必会影响其横向稳定性。同时，由于道路附着系数，行驶车速，前轮转角，横向载荷转移，车轮制动力等也导致半挂汽车列车行驶中产生如折叠、挂车甩尾、横向摆振等现象。一旦产生如折叠、挂车甩尾、横向摆振等现象，很容易波及到路上行驶的其它车辆，造成严重的连环恶***通事故，对人们的生命和财产安全影响很大，严重影响交通运输效率。
半挂汽车列车横向失稳的运动学表现为牵引车侧偏角、牵引车横摆角速度、半挂车横摆角速度和牵引车与半挂车中心线夹角的急剧增大，对横向失稳的半挂汽车列车，仅依靠驾驶员通过方向盘对半挂汽车列车前轮转角的调整来保证其稳定性通常效果甚微，因此需要有效的控制***以改善半挂汽车列车的操纵稳定性，保证汽车高速大转角转向时的行驶安全性。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术中仅依靠驾驶员通过方向盘对半挂汽车列车前轮转角的调整来保证其稳定性通常效果甚微的不足，提供一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及***。
本发明提供一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，包括以下步骤：
根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx计算牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；
根据牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与实际横摆角速度γr1，γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2；
横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，将横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到模糊PID控制模块中；
模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2；
根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩；
根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；
将制动力矩传递至整车ABS控制器实现制动。
优选方案：所述根据实时方向盘角度信息和车速信息计算牵引车和半挂车理想横摆角速度，包括：
根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx，由四自由度六轴半挂汽车列车参考模型通过方向盘角度信息δf和车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车理想的横摆角速度γ1，γ2。
优选方案：所述根据牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2，包括：
牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2减去牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2，得到横摆角速度偏差e1，e2；再对横摆角速度偏差e1，e2求导数得到偏差的导数ec1，ec2。
优选方案：所述横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，把横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到PID模糊控制器中，包括：
当牵引车和半挂车横摆角速度偏差e1，e2大于阈值k1，k2时，将牵引车和半挂车横摆角速度的偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2作为输入分别传递到牵引车和半挂车PID模糊控制器中，否则将不做数据传递和响应。
优选方案：所述PID模糊控制器计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2，包括：
所述模糊PID控制模块包括牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r，所述牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f由输入e1，ec1计算得到牵引车的附加横摆力矩ΔM1；所述半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r由输入e2，ec2计算得到半挂车的附加横摆力矩ΔM2。
优选方案：根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩，包括：
牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f以牵引车横摆角速度偏差e1作为参照进行自适应学习，以牵引车的附加横摆力矩ΔM1为输入，输出牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL，FfR；所述半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r以半挂车横摆角速度偏差e2作为参照进行自适应学习，以半挂车的附加横摆力矩ΔM2为输入，输出半挂车左、右侧车轮制动力矩FrL，FrR。
优选方案：所述根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩，包括：
通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩FfL1、FfL2、FfL3、FfR1、FfR2、FfR3、FrL3、FrL4、FrL5、FrR3、FrR4、FrR5。
优选方案：所述将制动力矩传递至整车ABS控制器实现制动，包括：
将制动力矩由VCU整车控制器通过CAN总线传递至整车ABS控制器，实现对牵引车和半挂车的实时制动。
本发明另一方面提供了一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，包括：
实车测量模块，其用于实时检测方向盘角度信息δf、车速信息Vx、牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2，并将向盘角度信息δf、车速信息Vx、牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2通过CAN总线传输到VCU整车控制器；
VCU整车控制器，其用于根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx计算牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；并将牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与实际横摆角速度γr1，γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2；在横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，将横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到模糊PID控制模块中；模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2；根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩；根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；
整车ABS控制器，其用于对牵引车和半挂车的实时制动。
优选方案：所述实车测量模块包括：方向盘转角传感器、牵引车和半挂车的横摆率传感器、车速传感器、各车轮转速传感器、各车轴载荷压力传感器，所述方向盘转角传感器用于实时检测方向盘角度信息δf，所述车速传感器用于检测车速信息Vx，所述牵引车和半挂车的横摆率传感器用于检测牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2，所述各车轮转速传感器用于检测各车轮转速，所述各车轴载荷压力传感器用于检测各车轴载荷压力。
优选方案：所述VCU整车控制器包括：上层横向稳定性决策模块和下层制动力矩分配决策模块；所述上层横向稳定性决策模块包括：四自由度六轴半挂汽车列车参考模型、横摆角速度偏差计算模块、模糊PID控制模块；所述下层制动力矩分配决策模块包括：RBF神经网络控制模块和制动力矩优化分配模块。
优选方案：所述四自由度六轴半挂汽车列车参考模型用于通过方向盘角度信息δf、车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；
所述横摆角速度偏差计算模块用于将实车测量模块中牵引车和半挂车的实时横摆角速度γr1，γr1减去牵引车和半挂车的理想横摆角速度γ1，γ1，得到横摆角速度偏差e1，e2；再对横摆角速度偏差e1，e2求导数得到偏差的导数ec1，ec2；
所述模糊PID控制模块用于在牵引车和半挂车横摆角速度偏差e1、e2大于阈值k1、k2时，将牵引车和半挂车横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2作为输入分别传递到牵引车和半挂车模糊PID控制模块中，由模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2。
优选方案：所述模糊PID控制模块包括牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r；所述牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f由输入牵引车横摆角速度偏差e1和牵引车偏差的导数ec1计算得到牵引车的附加横摆力矩ΔM1；所述半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r由输入半挂车横摆角速度偏差e2和半挂车偏差的导数ec2计算得到半挂车的附加横摆力矩ΔM2。
优选方案：所述RBF神经网络控制模块包括牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f和半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r，所述牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f以牵引车横摆角速度偏差e1作为参照进行自适应学习，以牵引车的附加横摆力矩ΔM1为输入，输出牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL，FfR；所述半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r以半挂车横摆角速度偏差e2作为参照进行自适应学习，以半挂车的附加横摆力矩ΔM2为输入，输出半挂车左、右侧车轮制动力矩FrL，FrR。
优选方案：所述制动力矩优化分配模块用于通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩FfL1、FfL2、FfL3、FfR1、FfR2、FfRs、FrL3、FrL4、FrL5、FrR3、FrR4、FrR5。
在上述技术方案的基础上，与现有技术相比，本发明的优点如下：
本发明的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法及***，本发明的牵引车和半挂车分别独立控制，实时根据牵引车和半挂车各自的横摆角速度偏差和偏差的导数计算出牵引车和半挂车的附加横摆力矩，并根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩分别得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩，通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩，最终由VCU整车控制器将上述制动力矩通过CAN总线传递至整车ABS控制器实现制动，以达到整车的横向稳定性目的，提高了半挂汽车列车在高速大转向时的行驶稳定性，可有效降低失稳概率，避免严重交通事故的发生。
附图说明
图1是本发明实施例的***结构示意图；
图2是本发明实施例的四自由度六轴半挂汽车列车参考模型示意图；
图3是本发明实施例的e、ec及pk、ik、dk的隶属函数示意图；
图4是本发明实施例的上层横向稳定性决策模块的流程图；
图5是本发明实施例的RBF神经网络结构示意图；
图6是本发明实施例的牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
实施例1
参见图1所示，本发明实施例提供一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，包括以下步骤：
步骤101、根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx，由四自由度六轴半挂汽车列车参考模型通过方向盘角度信息δf和车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车各自理想的横摆角速度γ1，γ2。
步骤102、根据牵引车和半挂车各自理想横摆角速度γ1，γ2与牵引车和半挂车各自实际横摆角速度γr1，γr2计算得到牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2。
步骤103、当牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2大于阈值k1，k2时，把牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2作为输入分别传递到牵引车和半挂车模糊PID控制模块中，否则将不做数据传递和响应。
步骤104、牵引车和半挂车模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2。
步骤105、下层制动力矩分配决策模块根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车各自左右两侧车轮的总制动力矩。
步骤106、根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；
步骤107、将步骤106中牵引车和半挂车各轴轮胎制动所需的制动力矩由VCU整车控制器通过CAN总线传递至整车ABS控制器，实现对牵引车和半挂车的实时制动。
工作原理
本发明的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，本发明的牵引车和半挂车分别独立控制，实时根据方向盘角度信息δf和车速信息Vx，由四自由度六轴半挂汽车列车参考模型通过方向盘角度信息δf和车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车各自理想的横摆角速度γ1，γ2。根据牵引车和半挂车各自理想横摆角速度γ1，γ2与牵引车和半挂车各自实际横摆角速度γr1，γr2计算得到牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2，根据牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2计算出牵引车和半挂车的附加横摆力矩，并根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩分别得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩，通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩，最终由VCU整车控制器将上述制动力矩通过CAN总线传递至整车ABS控制器实现制动，以达到整车的横向稳定性目的，提高了半挂汽车列车在高速大转向时的行驶稳定性，可有效降低失稳概率，避免严重交通事故的发生。
实施例2
参见图2所示，本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，本实施例与实施例1的区别在于：本实施例的四自由度六轴半挂汽车列车参考模型的四自由度是指参考模型只考虑牵引车和半挂车的横摆方向和侧向方向共四个自由度，六轴为牵引车的转向轴和两个驱动轴以及半挂车的三个轴。
根据半挂汽车列车的侧向运动方程公式：
Figure BDA0002289500480000091
整车对牵引车质心列力矩平衡方程公式：
Figure BDA0002289500480000101
半挂车对铰接点列力矩平衡方程公式：
Figure BDA0002289500480000102
其中，
Figure BDA0002289500480000103
h1＝-a
h2＝b1
h3＝b2
h4＝c1+l1+l2
h5＝c2+l1+l2
h6＝c3+l1+l2
其中，m1、m2分别为牵引车和半挂车质量；Vx、Vy1分别为牵引车纵向速度和侧向速度；Iz1、Iz2分别为牵引车和半挂车的转动惯量；a、b1、b2分为牵引车一轴、二轴、三轴到牵引车质心的距离；c1、c2、c3分别为半挂车一轴、二轴、三轴到半挂车质心的距离；l1为牵引车质心到铰接点距离；l2为半挂车质心到铰接点距离；θ为牵引车纵向方向与半挂车纵向方向的夹角；δf为牵引车前轮转角；Ky1、Ky2、Ky3分别为牵引车一、二、三轴等效刚度；Ky4、Ky5、Ky6分别为半挂车四、五、六轴等效刚度；
以方向盘角度信息δf和车速信息Vx作为输入，得到牵引车和半挂车各自理想横摆角速度γ1、γ2。进一步地，考虑到实际雨雪路面半挂汽车列车车速不会超过80km/h，且车速低于30km/h时，半挂汽车列车稳定性较好，以车速30km/h，35km/h，40km/h，45km/h，50km/h，55km/h，60km/h，65km/h，70km/h，75km/h，80km/h区分为11种状态，以实际车速42km/h为例，实际车速在40km/h和45km/h之间，以车速此时参考模型输出以40km/h计算得到的牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1、γ2作为输出，以此类推；当车速低于30km/h时，不进行横向稳定性控制。
实施例3
本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，本实施例与实施例1的区别在于：牵引车和半挂车各自实际横摆角速度γr1，γr2减去牵引车和半挂车各自理想横摆角速度γ1，γ2，得到牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2；再对牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2求导数得到牵引车和半挂车各自偏差的导数ec1，ec2；
e1＝γr1-γ1；
e2＝γr2-γ2；
ec1＝d(e1)；
ec2＝d(e2)。
实施例4
参见图3所示，本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，本实施例与实施例1的区别在于：所述模糊PID控制模块包括牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r。牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f由输入e1，ec1计算得到牵引车的附加横摆力矩ΔM1；半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r由输入e2，ec2计算得到半挂车的附加横摆力矩ΔM2。考虑到牵引车和半挂车各自实际偏差e1，e2和牵引车和半挂车各自偏差的导数ec1，ec2的范围，输入量牵引车和半挂车各自实际偏差e1，e2模糊化后的论域初始值设置为[-15，15]，输入量牵引车和半挂车各自偏差的导数ec1，ec2模糊化后的论域初始值设置为[-80，80]；为方便调试，牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f的输出量kfp，kfi，kfd和半挂车fuzzy_r的输出量krp，kri，krd模糊化后的论域值均设置为[0，1]；模糊输入输出语言变量为NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZO(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)；所述e1，e2，ec1，ec2，kfp，kfi，kfd，krp，kri，krd部分服从高斯分布，部分服从三角隶属函数，见图3所示；上述牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r的控制规则见表1、表2、表3。
表1
Figure BDA0002289500480000121
Figure BDA0002289500480000131
表2
Figure BDA0002289500480000132
表3
Figure BDA0002289500480000133
实施例5
参见图5和图6所示，本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，本实施例与实施例1的区别在于：下层制动力矩分配决策模块，包括RBF神经网络控制模块、及制动力矩优化分配模块，所述RBF神经网络控制模块，包括牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f和半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r。牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f以牵引车横摆角速度偏差e1作为参照进行自适应学习，以牵引车的附加横摆力矩ΔM1为输入，输出牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL，FfR。半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r以半挂车横摆角速度偏差e2作为参照进行自适应学习，以半挂车的附加横摆力矩ΔM2为输入，输出半挂车左、右侧车轮制动力矩FrL，FrR。由于牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f和半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r控制策略相同，只是标定量不同，故以牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f为例说明。
所述牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f，网络结构中径向基矢量：
H＝(h1，h2，...，hm)T
网络输入矢量：
X＝(x1)T
网络第j个节点中心矢量：
Cj＝(cj1，cj2，...，cjn)T
i＝1，2，...，n
高斯基函数：
Figure BDA0002289500480000141
j＝1，2，...，m
网络基宽矢量：
B＝(b1，b2，...，bm)T
网络权矢量：
Wj＝(w1，w2，...，wm)T
Vj＝(v1，v2，...，vm)T
RBF神经网络***的输出：
y1＝w1h1+w2h2+…+wmhm
y2＝v1h1+v2h2+…+vmhm
性能指标函数：
E(k)＝(γd1-γ1)2/2
由梯度下降法，输出权、节点基宽函数及节点中心矢量迭代算法如下：
wj(k)＝wj(k-1)+η(γd1-γ1)hj+α(wj(k-1)-wj(k-2))
Figure BDA0002289500480000151
bj(k)＝bj(k-1)+ηΔbj+α(bj(k-1)-bj(k-2))
Figure BDA0002289500480000152
cji(k)＝cji(k-1)+ηΔcji+α(cji(k-1)-cji(k-2))
所述牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f取神经网络隐含层神经元个数m＝5，学习速率η＝0.5，动量因子α＝0.05，网络结构为1-5-2；即输入量为牵引车的附加横摆力矩ΔM1，输出量为牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL、FfR；网络初始权值Wj、Vj取随机值，高斯函数初始值取：
Figure BDA0002289500480000153
B＝(1.51.51.51.51.5)T。
实施例6
本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，本实施例与实施例1的区别在于：通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩FfL1、FfL2、FfL3、FfR1、FfR2、FfR3、FrL3、FrL4、FrL5、FrR3、FrR4、FrR5；其中FfL1、FfL2、FfL3分别为牵引车三个驱动轴左侧轮胎的制动力矩；FfR1、FfR2、FfR3分别为牵引车三个驱动轴右侧轮胎的制动力矩；FrL3、FrL4、FrL5分别为半挂车三个轴左侧轮胎的制动力矩；FrR3、FrR4、FrR5分别为半挂车三个轴右侧轮胎的制动力矩。
以牵引车驱动轴左、右侧轮胎和半挂车第一轴左、右轮胎的制动力矩为例，计算方式如下：
FfL1＝FfL*Fflz1/(Fflz1+Fflz2+Fflz3)；
FfR1＝FfR*Ffrz1/(Ffrz1+Ffrz2+Ffrz3)；
FrL3＝FrL*Frlz1/(Frlz1+Frlz2+Frlz3)；
FrR3＝FrR*Frrz1/(Frrz1+Frrz2+Frrz3)；
其中：
Fflz1、Fflz2、Fflz3分别为牵引车三个驱动轴左侧轮胎的载荷；
Ffrz1、Ffrz2、Ffrz3分别为牵引车三个驱动轴右侧轮胎的载荷；
Frlz1、Frlz2、Frlz3分别为半挂车三个轴左侧轮胎的载荷；
Frrz1、Frrz2、Frrz3分别为半挂车三个轴右侧轮胎的载荷。
实施例7
参见图1所示，本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，包括：
实车测量模块，实车测量模块包括方向盘转角传感器、牵引车和半挂车的横摆率传感器、车速传感器、各车轮转速传感器、各车轴载荷压力传感器，所述方向盘转角传感器用于实时检测方向盘角度信息δf，所述车速传感器用于检测车速信息Vx，所述牵引车和半挂车的横摆率传感器用于检测牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2，所述各车轮转速传感器用于检测各车轮转速，所述各车轴载荷压力传感器用于检测各车轴载荷压力。实车测量模块将上述向盘角度信息δf、车速信息Vx、牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1，γr2通过CAN总线传输到VCU整车控制器。
VCU整车控制器，其用于根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx计算牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；并将牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与实际横摆角速度γr1，γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2；在横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，将横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到模糊PID控制模块中；模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2；根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩；根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；
整车ABS控制器，牵引车和半挂车各轴轮胎制动所需的制动力矩由VCU整车控制器通过CAN总线传递至整车ABS控制器，实现对牵引车和半挂车的实时制动。
实施例8
参见图4所示，本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，本实施例与实施例7的区别在于：VCU整车控制器包括：上层横向稳定性决策模块和下层制动力矩分配决策模块；所述上层横向稳定性决策模块包括：四自由度六轴半挂汽车列车参考模型、横摆角速度偏差计算模块、模糊PID控制模块；所述下层制动力矩分配决策模块包括：RBF神经网络控制模块和制动力矩优化分配模块。
其中，所述四自由度六轴半挂汽车列车参考模型用于通过方向盘角度信息δf、车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；
所述横摆角速度偏差计算模块用于将实车测量模块中牵引车和半挂车各自实时横摆角速度γr1，γr1减去牵引车和半挂车各自理想横摆角速度γ1，γ1，得到牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2；再对牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2求导数得到牵引车和半挂车各自偏差的导数ec1，ec2；
模糊PID控制模块用于在牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1、e2大于阈值k1、k2时，将牵引车和半挂车各自横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2作为输入分别传递到牵引车和半挂车各自模糊PID控制模块中，由模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2。
模糊PID控制模块包括牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r；牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f由输入牵引车横摆角速度偏差e1和牵引车偏差的导数ec1计算得到牵引车的附加横摆力矩ΔM1；所述半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r由输入半挂车横摆角速度偏差e2和半挂车偏差的导数ec2计算得到半挂车的附加横摆力矩ΔM2。
实施例9
参见图4所示，本发明实施例的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，本实施例与实施例8的区别在于：RBF神经网络控制模块包括牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f和半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r，所述牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f以牵引车横摆角速度偏差e1作为参照进行自适应学习，以牵引车的附加横摆力矩ΔM1为输入，输出牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL，FfR；所述半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r以半挂车横摆角速度偏差e2作为参照进行自适应学习，以半挂车的附加横摆力矩ΔM2为输入，输出半挂车左、右侧车轮制动力矩FrL，FrR。
制动力矩优化分配模块用于通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩FfL1、FfL2、FfL3、FfR1、FfR2、FfR3、FrL3、FrL4、FrL5、FrR3、FrR4、FrR5。其中FfL1、FfL2、FfL3分别为牵引车三个驱动轴左侧轮胎的制动力矩；FfR1、FfR2、FfR3分别为牵引车三个驱动轴右侧轮胎的制动力矩；FrL3、FrL4、FrL5分别为半挂车三个轴左侧轮胎的制动力矩；FrR3、FrR4、FrR5分别为半挂车三个轴右侧轮胎的制动力矩。
以牵引车驱动轴左、右侧轮胎和半挂车第一轴左、右轮胎的制动力矩为例，计算方式如下：
FfL1＝FfL*Fflz1/(Fflz1+Fflz2+Fflz3)；
FfR1＝FfR*Ffrz1/(Ffrz1+Ffrz2+Ffrz3)；
FrL3＝FrL*Frlz1/(Frlz1+Frlz2+Frlz3)；
FrR3＝FrR*Frrz1/(Frrz1+Frrz2+Frrz3)；
其中：
Fflz1、Fflz2、Fflz3分别为牵引车三个驱动轴左侧轮胎的载荷；
Ffrz1、Ffrz2、Ffrz3分别为牵引车三个驱动轴右侧轮胎的载荷；
Frlz1、Frlz2、Frlz3分别为半挂车三个轴左侧轮胎的载荷；
Frrz1、Frrz2、Frrz3分别为半挂车三个轴右侧轮胎的载荷。
本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种修改和变型，倘若这些修改和变型在本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则这些修改和变型也在本发明的保护范围之内。
说明书中未详细描述的内容为本领域技术人员公知的现有技术。

Claims (15)

1.一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx计算牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；
根据牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与实际横摆角速度γr1,γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2；
横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，将横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到模糊PID控制模块中；
模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2；
根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩；
根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；
将制动力矩传递至整车ABS控制器实现制动。
2.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
所述根据实时方向盘角度信息和车速信息计算牵引车和半挂车理想横摆角速度，包括：
根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx，由四自由度六轴半挂汽车列车参考模型通过方向盘角度信息δf和车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车理想的横摆角速度γ1，γ2。
3.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
所述根据牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1,γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2，包括：
牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1,γr2减去牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2，得到横摆角速度偏差e1,e2；再对横摆角速度偏差e1,e2求导数得到偏差的导数ec1,ec2。
4.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
所述横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，把横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到PID模糊控制器中，包括：
当牵引车和半挂车横摆角速度偏差e1，e2大于阈值k1，k2时，将牵引车和半挂车横摆角速度的偏差e1,e2及偏差的导数ec1,ec2作为输入分别传递到牵引车和半挂车PID模糊控制器中，否则将不做数据传递和响应。
5.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
所述PID模糊控制器计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2，包括：
所述模糊PID控制模块包括牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r，所述牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f由输入e1,ec1计算得到牵引车的附加横摆力矩ΔM1；所述半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r由输入e2,ec2计算得到半挂车的附加横摆力矩ΔM2。
6.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩，包括：
牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f以牵引车横摆角速度偏差e1作为参照进行自适应学习，以牵引车的附加横摆力矩ΔM1为输入，输出牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL，FfR；半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r以半挂车横摆角速度偏差e2作为参照进行自适应学习，以半挂车的附加横摆力矩ΔM2为输入，输出半挂车左、右侧车轮制动力矩FrL，FrR。
7.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
所述根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩，包括：
通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩FfL1、FfL2、FfL3、FfR1、FfR2、FfR3、FrL3、FrL4、FrL5、FrR3、FrR4、FrR5。
8.如权利要求1所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制方法，其特征在于，
所述将制动力矩传递至整车ABS控制器实现制动，包括：
将制动力矩由VCU整车控制器通过CAN总线传递至整车ABS控制器，实现对牵引车和半挂车的实时制动。
9.一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，包括：
实车测量模块，其用于实时检测方向盘角度信息δf、车速信息Vx、牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1,γr2，并将向盘角度信息δf、车速信息Vx、牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1,γr2通过CAN总线传输到VCU整车控制器；
VCU整车控制器，其用于根据实时方向盘角度信息δf和车速信息Vx计算牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；并将牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2与实际横摆角速度γr1,γr2计算横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2；在横摆角速度偏差e1，e2满足设定阈值k1，k2时，将横摆角速度偏差e1，e2及偏差的导数ec1，ec2传递到模糊PID控制模块中；模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2；根据牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2分别计算得到牵引车和半挂车左右两侧车轮的总制动力矩；根据牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩；
整车ABS控制器，其用于对牵引车和半挂车的实时制动。
10.如权利要求9所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，
所述实车测量模块包括：方向盘转角传感器、牵引车和半挂车的横摆率传感器、车速传感器、各车轮转速传感器、各车轴载荷压力传感器，所述方向盘转角传感器用于实时检测方向盘角度信息δf，所述车速传感器用于检测车速信息Vx，所述牵引车和半挂车的横摆率传感器用于检测牵引车和半挂车实际横摆角速度γr1,γr2，所述各车轮转速传感器用于检测各车轮转速，所述各车轴载荷压力传感器用于检测各车轴载荷压力。
11.如权利要求9所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，
所述VCU整车控制器包括：上层横向稳定性决策模块和下层制动力矩分配决策模块；所述上层横向稳定性决策模块包括：四自由度六轴半挂汽车列车参考模型、横摆角速度偏差计算模块、模糊PID控制模块；所述下层制动力矩分配决策模块包括：RBF神经网络控制模块和制动力矩优化分配模块。
12.如权利要求11所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，
所述四自由度六轴半挂汽车列车参考模型用于通过方向盘角度信息δf、车速信息Vx分别计算出牵引车和半挂车理想横摆角速度γ1，γ2；
所述横摆角速度偏差计算模块用于将实车测量模块中牵引车和半挂车的实时横摆角速度γr1,γr1减去牵引车和半挂车的理想横摆角速度γ1，γ1，得到横摆角速度偏差e1,e2；再对横摆角速度偏差e1,e2求导数得到偏差的导数ec1,ec2；
所述模糊PID控制模块用于在牵引车和半挂车横摆角速度偏差e1、e2大于阈值k1、k2时，将牵引车和半挂车横摆角速度偏差e1,e2及偏差的导数ec1,ec2作为输入分别传递到牵引车和半挂车模糊PID控制模块中，由模糊PID控制模块计算后分别输出牵引车和半挂车的附加横摆力矩ΔM1，ΔM2。
13.如权利要求12所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，
所述模糊PID控制模块包括牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f和半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r；所述牵引车模糊PID控制模块fuzzy_f由输入牵引车横摆角速度偏差e1和牵引车偏差的导数ec1计算得到牵引车的附加横摆力矩ΔM1；所述半挂车模糊PID控制模块fuzzy_r由输入半挂车横摆角速度偏差e2和半挂车偏差的导数ec2计算得到半挂车的附加横摆力矩ΔM2。
14.如权利要求11所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，
所述RBF神经网络控制模块包括牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f和半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r，所述牵引车RBF神经网络控制模块RBFnet_f以牵引车横摆角速度偏差e1作为参照进行自适应学习，以牵引车的附加横摆力矩ΔM1为输入，输出牵引车左、右侧车轮制动力矩FfL，FfR；所述半挂车RBF神经网络控制模块RBFnet_r以半挂车横摆角速度偏差e2作为参照进行自适应学习，以半挂车的附加横摆力矩ΔM2为输入，输出半挂车左、右侧车轮制动力矩FrL，FrR。
15.如权利要求11所述的一种半挂汽车列车横向稳定性控制***，其特征在于，
所述制动力矩优化分配模块用于通过牵引车和半挂车各自的前、后轴荷比来计算各轴轮胎制动所需的制动力矩FfL1、FfL2、FfL3、FfR1、FfR2、FfR3、FrL3、FrL4、FrL5、FrR3、FrR4、FrR5。
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