CN116176563B - 基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法 - Google Patents
基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116176563B CN116176563B CN202211188552.0A CN202211188552A CN116176563B CN 116176563 B CN116176563 B CN 116176563B CN 202211188552 A CN202211188552 A CN 202211188552A CN 116176563 B CN116176563 B CN 116176563B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- yaw moment
- vehicle
- control
- front wheel
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 47
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 40
- 230000010076 replication Effects 0.000 claims description 25
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 18
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 13
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 12
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 9
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 claims description 7
- 230000002688 persistence Effects 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 4
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 3
- 230000003864 performance function Effects 0.000 claims description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000010587 phase diagram Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000008846 dynamic interplay Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 238000004260 weight control Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/02—Control of vehicle driving stability
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/18—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of braking systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W10/00—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function
- B60W10/20—Conjoint control of vehicle sub-units of different type or different function including control of steering systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W50/0098—Details of control systems ensuring comfort, safety or stability not otherwise provided for
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
- B60W2050/0028—Mathematical models, e.g. for simulation
- B60W2050/0031—Mathematical model of the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/10—Longitudinal speed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/20—Sideslip angle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/28—Wheel speed
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/72—Electric energy management in electromobility
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法,将主动前轮转向***和直接横摆力矩***协调控制,并通过优化分配轮胎的侧向力及纵向力实现分布式驱动电动汽车稳定性控制,该方法从动态交互的角度分析车辆稳定性控制,考虑到了稳定性控制***中的不确定性,依据可拓演化博弈策略与所需附加横摆力矩将前轮转角与四轮驱动力进行协调控制,可以有效地提高车辆***的稳定性和操纵性能。
Description
技术领域
本发明涉及车辆主动安全控制技术领域,涉及一种控制方法,特别涉及一种基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法。
背景技术
分布式驱动电动汽车是指以动力电池作为能量源,由轮毂电机或轮边电机驱动的车辆。由于其减少了驱动环节的机械零部件,提高了驱动效率,进一步减小能量消耗。并且因其各驱动电机独立可控,可以实现各车轮扭矩的独立精确控制,为车辆主动安全控制提供了设计基础。
目前广泛应用的车辆主动安全控制装置包括:直接横摆力矩控制***、电子稳定控制***、制动防抱死***、主动前轮转向***以及主动悬架***等。经研究,单个子***控制车辆稳定性存在很大的局限性,含底盘多***控制的底盘集成控制技术可以充分利用多个子***控制器的优点,发挥子***最大性能,实现更广域范围内的稳定性提升,引起不少学者的关注与研究。需要重点关注的核心问题是如何确定各子***控制器的介入时机以及权重的分配值。不少研究采用固定比例或采用固定规则进行切换策略,显然无法实现协调控制性能的最优,并且切换缺乏灵活性。模糊控制以及优化权重控制方法可以实现控制性能的全局最优,但模糊规则、专家经验的建立需要花费大量的时间以及经费,实时在线的权重优化会带来较大的计算负担,造成车辆动力学相应的延迟。因此,协调控制策略的设计应满足权重分配的性能最优以及动态实时响应的要求。
发明内容
为了弥补主动前轮转向***由于轮胎侧偏特性导致侧向力饱和情况下稳定性控制性能不足的缺点,本发明的目的在于,提供一种基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法。
为了实现上述任务,本发明采用如下的技术解决方案:
一种基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法,其特征在于,将主动前轮转向***和直接横摆力矩***协调控制,并通过优化分配轮胎的侧向力及纵向力实现分布式驱动电动汽车稳定性控制,具体包括以下步骤:
S1:获取车辆行驶时的各状态数据并进行可拓相平面论域划分;
所述车辆状态数据包括车速、前轮转角、横摆角速度、质心侧偏角、轮速;
依据此时路面的附着系数和车速确定对应的质心侧偏角-质心侧偏角速度可拓相平面参数;
利用双线法确定相平面的最大稳定区域边界质心侧偏角值,并依据横摆角速度增益稳态时的前轮转角带入车辆模型来确定稳态质心侧偏角值;
采用所述稳态质心侧偏角和最大稳定区域质心侧偏角分别作为可拓相平面经典域和非域的划分边界,建立车辆状态的可拓相平面并作为稳定区域划分。
S2:依据所述区域划分,利用此时车辆状态在可拓相平面中的位置计算此时的可拓关联度函数值;
依据此时车辆可拓关联度函数值来实现车辆行驶的稳定性状态和对应控制域的判定,所述稳定性状态即为可拓相平面的三个论域,分别对应三个协调控制方式不同的控制域;
S3:分析需要协调的两个车辆稳定性控制子***,即量化分析主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同车辆运行状态下的偏好以及对车辆***的影响,做出演化博弈***假设;
S4:依据所述演化博弈假设,考虑各子***产生横摆力矩的性能、产生横摆力矩性能的持续性、***执行机构的经济性以及对纵向车速的影响性,确定演化博弈收益矩阵并求出两个子***在不同工作状态下的收益与平均收益方程;
S5:依据所述稳定性状态判定结果、所述演化博弈假设模型及博弈收益矩阵,采用复制动态模拟机制建立复制动态方程数学表达式,通过数值模拟分析主动前轮转向***与直接横摆力矩***在不同论域内的演化稳定策略,确定执行***间协调控制的协调分配值。
S6:基于模型预测控制计算稳定性控制所需的附加横摆力矩
依据所述附加横摆力矩以及所述协调策略确定车辆此刻的附加横摆力矩数值并按照所述协调分配至主动前轮转向***与直接横摆力矩***执行***,以实行车辆稳定性协调控制。
S7:根据稳定性控制所需的横摆力矩以及协调控制策略设计主动前轮转向***与直接横摆力矩***,将上一步骤求得的附加横摆力矩按协调比例分配给主动转向***与直接横摆力矩***并进行跟踪控制和执行器输出。
根据本发明,所述S1中的最大稳定区域边界质心侧偏角值、稳定质心侧偏角值计算具体为:
基于车辆模型,得到μ=0.6,u=60km/h时的相位图,对其进行可拓域与非域边界的划分,根据非域表达式可得边界线为:
式中,β2=0.1485rad,k=-4.3446,β为车辆当前状态下的质心侧偏角;
确定横摆角速度增益稳态时的前轮转角δf0,将其带入车辆模型中求解此转角下稳态的质心侧偏角β1,结果为β1=0.02rad。将过(±β1,0)平行于非域边界的直线作为经典域与可拓域边界:
具体地,所述S2中车辆状态在所述可拓相平面中的位置计算此时的可拓关联函数值:
其中,D(ψ,X,X0)=ρ(ψ,X0)-ρ(ψ,X),ρ(ψ,X)=|ψ|-β1,ρ(ψ,X0)=|ψ|-β2,ρ(ψ,X)表示任意特征量到经典域X=[-β1,β1]的可拓距,ρ(ψ,X0)表示任意特征量到正域X0=[-β2,β2]的可拓距,β表示可拓控制器论域的边界,β1为所述稳态横摆角速度增益的质心侧偏角,β2为所述最大稳定边界质心侧偏角,/>
依据此时车辆可拓关联度函数值来实现车辆行驶的稳定性状态和对应控制域的判定,所述稳定性状态即为可拓相平面的三个论域,分别对应三个协调控制方式不同的控制域,具体包括:
经典域:M1={ψ|K(ψ)≥1};
可拓域:M2={ψ|1>K(ψ)>0};
非域:M3={ψ|K(ψ)≤0}。
进一步地,所述S3分析主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同车辆运行状态下的偏好以及对车辆***的影响,做出演化博弈***的假设,具体包括:
对博弈***进行假设,将主动前轮转向和直接横摆力矩之间存在的四种博弈策略分为:{工作、工作}、{工作、不工作}、{不工作、工作}和{不工作、不工作};
设定主动前轮转向***采取“工作”策略的比例为x(0≤x≤1),采取“不工作”策略的比例为1-x,y(0≤y≤1)及1-y分别为直接横摆力矩***采取“工作”、“不工作”策略的比例。
进一步地,所述S4依据所述演化博弈假设,考虑产生横摆力矩的性能、产生横摆力矩性能的持续性、***执行机构的经济性以及对纵向车速的影响性,确定演化博弈收益矩阵具体为:
其中,H、B为主动前轮转向和直接横摆力矩***的收益矩阵,各矩阵的第一行和第二行分别表征主动前轮转向***工作和不工作的状态下的各自的收益,第一列和第二列分别表征直接横摆力矩***工作和不工作状态下的各自的收益,F为车辆***获得的稳定性收益,R1、P1为***的性能持续性收益,R2、P2为***的稳定性收益,C1、W1为***对车辆速度的影响,C2、W2为***执行机构成本,T为状态判定的时间成本,Q为***都不工作的稳定性惩罚。
进一步地,所述S4中两个子***在不同工作状态下的收益与平均收益方程具体为:
结合主动前轮转向***的收益矩阵,同时设主动前轮转向***采取“工作”策略的期望收益和“不工作”策略的期望收益分别为u1A、u1B,平均收益为则:
结合直接横摆力矩的收益矩阵,同时设直接横摆力矩***采取“工作”策略的期望收益和“不工作”策略的期望收益分别为u2A、u2B,平均收益为则:
进一步地,所述S5中采用复制动态模拟机制建立复制动态方程数学表达式具体为:
复制动态方程数学表达式如下:
式中,在第J群体J(j=1,2,3......,K)中选择策略i的个体数占群体总数的比例为选择策略i的个体所获得的期望收益或适应度为/>混合群体的平均期望收益或适应度为f(xj,x-j)。
结合主动前轮转向***和直接横摆力矩***的收益,采用复制动态模拟机制,根据Malthusian方程以及所述收益方程,构建采取“工作”策略的主动前轮转向***和直接横摆力矩***的复制动态方程,分别为:
进一步地,所述S5中,依据所述稳定性状态判定结果、所述演化博弈模型、所述主动前轮转向和直接横摆力矩***的复制动态方程,通过数值模拟分析主动前轮转向***与直接横摆力矩***在不同论域内的演化稳定策略,确定执行***间协调控制的协调分配值,主要步骤包括:
当车辆状态处于经典域范围内时,此时车辆轮胎侧偏特性处于线性区,根据转向***与驱动/制动***试验标定,以最佳性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,确定R1=8,R2=6,P1=4,P2=4,W1=20,W2=15,C1=6,C2=5,F=15,Q=4,T=8;
x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9时,经典域博弈演化数值模拟数据得到直接横摆力矩***和主动前轮转向***在不同初始比例值情况下采取“工作”策略的比例在0.3s时间内迅速收敛到0和1;
当车辆稳定状态处于可拓域时,此时车辆趋向于失稳,车辆轮胎侧偏特性以及车辆***进入非线性区域,根据转向***与驱动/制动***试验标定,以此时实际性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,考虑性能持续性、对车速的影响等因素,确定R1=5,R2=4,P1=4,P2=4,W1=7,W2=8,C1=8,C2=10,F=8,Q=2,T=6;
当x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9时,可拓域演化数值模拟中可以得到在不同初始比例值情况下主动前轮转向***采取“工作”策略比例逐渐平滑下降并在6s时收敛到0。同时,不同初始比例值情况下的直接横摆力矩***采取“工作”策略的比例逐渐上升并收敛到1;
当车辆稳定状态处于非域时,此时根据转向***与驱动/制动***试验标定,以最佳性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,确定R1=5,R2=4,P1=4,P2=4,W1=6,W2=5,C1=25,C2=20,F=10,Q=4,T=12。
在x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9时,主动前轮转向***采取“工作”策略比例在0.3s内快速下降收敛到0,直接横摆力矩***采取“工作”策略的比例也在0.3s内快速上升并收敛到1;
最后,将上述可拓域中演化博弈策略动态变化的轨迹作为协调控制策略的切换权重,基于此设计稳定性协调控制器。
进一步地,所述S6中所述控制器基于模型预测控制计算稳定性控制所需的附加横摆力矩,具体包括:
建立***预测方程:
式中,x=[βω]T,u=[MTOT]T, ω和β为实时反馈的实际横摆角速度和实际质心侧偏角值,MTOT为所需附加横摆力矩,vx为汽车纵向速度,m为汽车总质量,Iz为绕汽车z轴的总转动惯量,k1为前轴的等效侧偏刚度,k2为后轴等效侧偏刚度,α为汽车质心到前轴距离,b为汽车质心到后轴距离。
将所述状态方程离散化后,在k时刻,即将到来的P个时域内的***状态变化预测为:
式中,x(k)=[β(k)ω(k)]T,u(k)=[MTOT(k)]T,eω=ω-ω* ref及eβ=β-β* ref,/>和β* ref为横摆角速度参考值以及质心侧偏角参考值,ΔT为***采样时间步长,C=Cc;/>
依据所述对***在预测时域内对状态的预测,得到对应的***输出预测:
Y(k)=FyX(k)+GyU(k)
式中,
所述模型预测的目标函数:
定义输入输出约束:
Umin(t+k)≤u(t+k)≤Umax(t+k),k=0,1,...,M-1;
Δumin(t+k)≤u(t+k)≤Δumax(t+k),k=0,1,...,M-1;
Δymin(t+k)≤Δy(t+k)≤Δymax(t+k),k=0,1,...,M-1;
基于上述二次规划问题进行求解得到最优控制量U(k),即:
将U(k)=[u(k) u(k+1) … u(k+P-1)]T的第一项作用于***,并在下一时刻重复上述步骤实现模型预测控制,实现附加横摆力矩的决策,并结合S5所述协调策略将计算出的附加横摆力矩分配给主动前轮转向***与直接横摆力矩控制***进行稳定性协调控制。
进一步地,所述S7中所述主动前轮转向***和直接横摆力矩***,具体包括:
主动前轮转向***执行机构为线控***,令e1=β-βd,e2=ω-ωd,MAFS为分配所得附加横摆力矩,因此将车辆二自由度状态方程改写为:
式中,
Δδ为所需附加前轮转角。
采用线性二次调节控制方法设计主动前轮转向***,基于线性二次型最优控制(LQR)方法控制效果稳定,可利用较小的控制能量使***的状态变量保持最小,同时可以对不稳定***进行正定。基于LQR的主动前轮转向控制***就是寻找最优控制率使得如下性能函数取得最小值:
式中,Q、R为控制器的加权矩阵,其中Q反应了对各个状态变量的各个分量的重视程度,通常为对称正定或半正定矩阵,R表示对控制量的各个分量的不同加权,为对称正定矩阵;
求得的控制量即为主动前轮转向***的转角并输出给转向***执行附加转角。
针对分布式驱动电动汽车各轮转矩可以独立精确控制的特征,当某一轮的附着条件达到极限时,通过补偿其他车轮轮胎力,实现整车的稳定性控制。因此,在进行轮胎力优化分配时,优化目标函数可以定义为:
式中,i=1,2,3,4代表车辆的四个轮胎,Fxi代表轮胎的纵向力,Fzi代表轮胎的垂向力;
等式约束:
(Fx1_exp+Fx2_exp+Fx3_exp+Fx4_exp)*r=Texp
式中,Fx1_exp,Fx2_exp,Fx3_exp,Fx4_exp为期望的纵向轮胎力;Texp为驾驶员模型计算的全部驱动转矩;MDYC为直接横摆力矩***分配的附加横摆力矩;r为轮胎滚动半径;lf和lr为前后轴车轮至车辆质心的距离;
不等式约束:
车辆轮胎的最大输出转矩由驱动电机的最大转矩限制Tmax和路面附着条件μi所限制;可表示为:
得出直接横摆力矩***对每个车轮输出力矩的控制量并输出给四个轮毂电机执行附加扭矩。
本发明的基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法,从动态交互的角度分析车辆稳定性控制,考虑到了稳定性控制***中的不确定性,根据仿真与实车可以看出此方法在减小车辆控制响应时间与控制***对车辆行驶速度影响的同时,有效地提高车辆的稳定性和操纵性能。
附图说明
图1为本发明的分布式驱动电动汽车稳定性协调控制方法的流程图;
图2为可拓相平面结构示意图;
图3为用特征量描述可拓一维论域;
图4为经典域动态博弈演化图;
图5为可拓域动态博弈演化图;
图6为非域动态博弈演化图;
以下结合附图和实施例对本发明进行进一步详细说明。
具体实施方式
研究发现,根据车辆行驶的稳定性实时状态设计切换控制策略是底盘集成控制的思路之一,因此对车辆驾驶状态的稳定性判据是稳定性集成控制的基础。
本申请的设计思路是,协调控制策略采用分层式结构,上层控制器为状态监督层,根据车辆质心侧偏角-质心侧偏角速度可拓相平面控制器,实现车辆行驶稳定状态的判定。中间层为协调决策层,首先基于模型预测控制计算稳定性控制所需的附加横摆力矩,然后根据可拓控制器判定结果运用演化博弈模型通过数值模拟确定控制器交互的演化稳定策略。底层为控制执行层,分别设计了基于线性二次最优控制的主动前轮转向控制器和基于轮胎力优化的转矩分配控制器。
本实施例首先给出一种协调主动前轮转向***和直接横摆力矩***,所述协调主动前轮转向***和直接横摆力矩***采用分层架构,包括:车辆状态监督层,协调决策层以及控制执行层。其中:
状态监督层通过状态观测器与传感器获得车辆实时运行状态参数,依据当前车辆状态的可拓关联度函数大小实现车辆行驶稳定性状态的判断;
协调决策层基于二自由度线性动力学模型作为控制模型,采用模型预测算法计算稳定性控制所需的附加横摆力矩,并依据状态监督层判定结果运用演化博弈模型通过数值模拟确定主动转向***和直接横摆力矩***协调控制策略,并将协调策略以关于可拓距以及分配权重以查表的方式实现,以减小控制器的计算负担;
控制执行层依据直接横摆力矩***分配的附加横摆力矩进行四个车轮的转矩分配优化问题求解并输出到各车轮进行控制;同时依据主动前轮转向***分配的附加横摆力矩,采用线性二次最优调节计算车辆的前轮修正转角,从而实现主动前轮转向***和直接横摆力矩***的协调控制。
本实施例的基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法的流程如图1所示,该方法将主动前轮转向***和直接横摆力矩***协调控制,并通过优化分配轮胎的侧向力及纵向力实现分布式驱动电动汽车稳定性控制,包含S101~S105五个部分,具体包括以下步骤:
步骤1:S101,获取车辆行驶时的各状态数据车辆状态数据包括车速、前轮转角、横摆角速度、轮速、车辆质心侧偏角值等实际状态信息。
步骤2:请参见图2,图2所示的是可拓相平面及其边界划分示意图,给出了根据车辆此时状态匹配的相平面参数分为经典域、可拓域和非域。依据此时路面的附着系数和车速确定对应的质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面参数,利用双线法确定相平面的最大稳定区域边界质心侧偏角值β2,并依据稳定横摆角速度增益情况下的前轮转角带入车辆模型确定稳定质心侧偏角值β1。最后采用所述稳定质心侧偏角和最大稳定区域质心侧偏角分别作为可拓相平面经典域和非域的划分边界,在两个边界之间确定为可拓域,两个边界判定具体为:
β2=0.02rad,β2=0.1485rad,β为车辆当前状态下的质心侧偏角。
步骤3:S102,依据所述区域划分,利用此时车辆状态在可拓相平面中的位置计算此时的可拓关联度函数值,具体步骤为:
如图3所示,将用特征量描述车辆的行驶状态可将二维论域简化为一维论域,根据可拓学理论,采用可拓关联函数值描述了点与区间的位置关系为:
其中,D(ψ,X,X0)=ρ(ψ,X0)-ρ(ψ,X),ρ(ψ,X)=|ψ|-β1,ρ(ψ,X)=|ψ|-β1表示任意特征量到经典域的可拓距,X=[-β1,β1]表示任意特征量到正域的可拓距,X0=[-β2,β2],表示可拓控制器论域的边界,β1为所述稳定质心侧偏角,β2=0.1485rad为所述最大稳定边界质心侧偏角,/>k=-4.3446。
步骤4:依据此时车辆可拓关联度函数值来实现车辆行驶的稳定性状态和对应控制域的判定,所述稳定性状态即为可拓相平面的三个论域,分别对应三个协调控制方式不同的控制域,具体包括:
经典域:M1={ψ|K(ψ)≥1};
可拓域:M2={ψ|1>K(ψ)>0};
非域:M3={ψ|K(ψ)≤0};
综上所述,基于可拓相平面的各控制域的协调控制器为:
其中,η1、η2、η3分别为各控制域内主动前轮转向的控制权重,MTOT为稳定性控制所需的全部附加横摆力矩。
步骤5:S103,分析主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同车辆运行状态下的偏好以及对车辆***的影响,对演化博弈***进行假设,具体包括:
对博弈***进行假设,建立一个双群体间的动态演化博弈模型,其中主动前轮转向***和直接横摆力矩***分别是所博弈体的种群1和种群2,不涉及其他种群。
为了符合客观控制器工作特性,博弈体的策略空间采用“此或彼”的双重战略模型,即博弈种群的策略包括“工作”与“不工作”两种策略这两个博弈主体具有有限理性特征。将主动前轮转向和直接横摆力矩之间存在的四种博弈策略分为:{工作、工作}、{工作、不工作}、{不工作、工作}和{不工作、不工作}。
最后,设定主动前轮转向***采取“工作”策略的比例为x(0≤x≤1),采取“不工作”策略的比例为1-x,y(0≤y≤1)及1-y分别为直接横摆力矩***采取“工作”、“不工作”策略的比例。
步骤6:依据所述演化博弈***假设,在不同车辆稳定性状态情况下,考虑主动前轮转向***与直接横摆力矩***的***特征,包括:产生横摆力矩的性能、产生横摆力矩性能的持续性、***执行机构的经济性以及对纵向车速的影响性,不同策略下双方的收益矩阵如表1所示,分别表示成各自的收益矩阵形式为:
其中,H、B为主动前轮转向和直接横摆力矩***的收益矩阵,R1、P1为***的性能持续性收益,F为车辆***获得的稳定性收益,R2、P2为***的稳定性收益,C1、W1为***对车辆速度的影响,C2、W2为***执行机构成本,T为状态判定的时间成本,Q为***都不工作的稳定性惩罚。
表1:不同策略下双方的收益矩阵
步骤7:依所述博弈群体采用复制动态模拟机制,根据Malthusian方程以及所述收益方程,构建采取“工作”策略的主动前轮转向***和直接横摆力矩***的复制动态方程,具体步骤为:
采用复制动态模拟机制,依据的复制动态方程数学表达式如下:
式中,在第J群体J(j=1,2,3......,K)中选择策略i的个体数占群体总数的比例为选择策略i的个体所获得的期望收益或适应度为/>混合群体的平均期望收益或适应度为f(xj,x-j)。
依据所述收益矩阵,主动前轮转向***采取“工作”策略的期望收益和“不工作”策略的期望收益分别为u1A、u1B,平均收益为则:
直接横摆力矩***采取“工作”策略的期望收益和“不工作”策略的期望收益分别为u2A、u2B,平均收益为则:
根据Malthusian方程,采取“工作”策略的主动前轮转向***的复制动态方程为:
采取“工作”策略的直接横摆力矩***的复制动态方程为:
步骤8:依据所述稳定性状态判定结果、所述演化博弈模型、所述主动前轮转向和直接横摆力矩***的复制动态方程,通过数值模拟分析主动前轮转向***与直接横摆力矩***在不同论域内的演化稳定策略,确定执行***间协调控制的协调分配值,主要包括:
如图4为经典域动态博弈演化图,当车辆状态处于经典域范围内时,此时车辆轮胎侧偏特性处于线性区,根据转向***与驱动/制动***试验标定,以最佳性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,确定R1=8,R2=6,P1=4,P2=4,W1=20,W2=15,C1=6,C2=5,F=15,Q=4,T=8;
x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9;以两群体采用“工作”策略的比例为纵坐标,用一个坐标平面图表示两个群体采用“工作”策略的比例的复制动态关系如图4所示。直接横摆力矩***和主动前轮转向***在不同初始比例值情况下采取“工作”策略的比例在0.3s时间内快速分别到0和1;
如图5为可拓域动态博弈演化图,当车辆稳定状态处于可拓域时,此时车辆趋向于失稳,车辆轮胎侧偏特性以及车辆***进入非线性区域,根据转向***与驱动/制动***试验标定,以此时实际性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,考虑性能持续性、对车速的影响等因素,确定R1=5,R2=4,P1=4,P2=4,W1=7,W2=8,C1=8,C2=10,F=8,Q=2,T=6。
x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9;以两群体采用“工作”策略的比例为纵坐标,用一个坐标平面图表示两个群体采用“工作”策略的比例的复制动态关系如图5所示。在不同初始比例值情况下主动前轮转向***采取“工作”策略比例逐渐平滑下降并在6s时收敛到0。
图6所示为非域动态博弈演化图,当车辆稳定状态处于非域时,此时根据转向***与驱动/制动***试验标定,以最佳性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,确定R1=5,R2=4,P1=4,P2=4,W1=6,W2=5,C1=25,C2=20,F=10,Q=4,T=12。
x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9。以两群体采用“工作”策略的比例为纵坐标,用一个坐标平面图表示上述两个群体采用“工作”策略的比例的复制动态关系如图6所示。在不同初始比例值情况下主动前轮转向***采取“工作”策略比例在0.3s内快速下降收敛到0,直接横摆力矩***采取“工作”策略的比例也在0.3s内快速上升并收敛到1。
将上述可拓域中演化博弈策略动态变化的轨迹作为协调控制策略的切换权重,基于此设计底盘协调控制器。根据动态演化结果确定经典域时主动前轮转向***采取“工作”策略的比例η1=1;可拓域时选取即初始值为0.9时第四次博弈的动态轨迹点值,即图5中最右侧红色曲线作为直接横摆力矩***“工作”策略比例切换值;非域时主动前轮转向***采取“工作”策略的比例η3=0。
基于上述分析,确定了基于可拓演化博弈的主动转向***与横摆力矩***的协调控制策略的策略值,即η3=0。
步骤9:S104,通过采集驾驶员输入的当前车速vx以及方向盘转角δ以及所述车辆此时的横摆角速度与质心侧偏角,基于模型预测控制计算稳定性控制所需的附加横摆力矩计算出稳定性协调控制所需附加横摆力矩值,具体步骤为:
基于车辆二自由度参考模型的运动方程中加入直接横摆力矩的作用得到如下公式:
/>
得到***状态方程:
式中,x=[βω]T,u=[MTOT]T, ω和β为实时反馈的实际横摆角速度和实际质心侧偏角值,MTOT为所需附加横摆力矩,vx为汽车纵向速度,m为汽车总质量,Iz为绕汽车Z轴的总转动惯量,k1为前轴的等效侧偏刚度,k2为后轴等效侧偏刚度,α为汽车质心到前轴距离,b为汽车质心到后轴距离。
基于离散化的***状态方程进行预测***P个时域步长内的***状态变化情况,即:
式中,x(k)=[β(k)ω(k)]T,u(k)=[MTOT(k)]T,eω=ω-ω* ref及eβ=β-β* ref,/>和β* ref为横摆角速度参考值以及质心侧偏角参考值,ΔT为***采样时间步长,C=Cc,/>
基于对***在预测时域内对状态的预测,得到对应的***输出预测,即:
Y(k)=FyX(k)+GyU(k);
式中,
考虑了控制输入的能量消耗问题,所述模型性能指标函数为:
式中,Q和R为权重矩阵,通过设置权重矩阵,使控制***平稳快速的跟踪参考目标值,同时使控制输入能量消耗最小。
基于上述二次规划问题进行求解得到最优控制量U(k),即:
将U(k)=[u(k) u(k+1) … u(k+P-1)]T的第一项作用于***,并在下一时刻重复上述步骤实现模型预测控制,实现所述附加横摆力矩的计算。
步骤10:S105,根据稳定性控制所需的横摆力矩以及协调控制策略,将上一步骤求得的附加横摆力矩按协调比例分配给主动转向***MAFS与直接横摆力矩***MDYC并进行跟踪控制和执行器输出。以下分别进行主动前轮转向***及差动制动***的设计,具体步骤为:
主动前轮转向***执行机构为线控***,令e1=β-βd,e2=ω-ωd,因此将车辆二自由度状态方程改写为:
式中,
Δδ为所需附加前轮转角。
所述方法采用线性二次调节控制方法设计了主动前轮转向***。基于线性二次型最优控制(LQR)方法控制效果稳定,可利用较小的控制能量使***的状态变量保持最小,同时可以对不稳定***进行正定。基于线性二次型最优控制(LQR)的主动前轮转向控制***就是寻找最优控制率使得如下性能函数取得最小值:
式中,Q、R为控制器的加权矩阵,其中Q反应了对各个状态变量的各个分量的重视程度,通常为对称正定或半正定矩阵,R表示对控制量的各个分量的不同加权,为对称正定矩阵。
求得的控制量即为主动前轮转向***的转角并输出给转向***执行附加转角。
针对分布式驱动电动汽车各轮转矩可以独立精确控制的特征,当某一轮的附着条件达到极限时,通过补偿其他车轮轮胎力,实现整车的稳定性控制。因此,在进行轮胎力优化分配时,优化目标函数可以定义为:
式中,i=1,2,3,4代表车辆的四个轮胎,Fxi代表轮胎的纵向力,Fzi代表轮胎的垂向力。
等式约束:
(Fx1_exp+Fx2_exp+Fx3_exp+Fx4_exp)*r=Texp
式中,Fx1_exp,Fx2_exp,Fx3_exp,Fx4_exp为期望的纵向轮胎力;Texp为驾驶员模型计算的全部驱动转矩;MDYC为直接横摆力矩***分配的附加横摆力矩;r为轮胎滚动半径;lf和lr为前后轴车轮至车辆质心的距离。
不等式约束:
车辆轮胎的最大输出转矩由驱动电机的最大转矩限制和路面附着条件所限制。可表示为:
因此,基于上述分析,得出直接横摆力矩***对每个车轮输出力矩的控制量并输出给四个轮毂电机执行附加扭矩。
根据所述主动前轮转向***与直接横摆力矩***对其所分配得到的附加横摆力矩的值进行跟踪,达到协调整车稳定性的目的。
Claims (10)
1.一种基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法,其特征在于,将主动前轮转向***和直接横摆力矩***协调控制,并通过优化分配轮胎的侧向力及纵向力实现分布式驱动电动汽车稳定性控制,具体包括以下步骤:
S1:获取车辆行驶时的各状态数据并进行可拓相平面论域划分;
所述车辆状态数据包括车速、前轮转角、横摆角速度、质心侧偏角、轮速;
依据此时路面的附着系数和车速确定对应的质心侧偏角-质心侧偏角速度可拓相平面参数;
利用双线法确定相平面的最大稳定区域边界质心侧偏角值,并依据横摆角速度增益稳态时的前轮转角带入车辆模型来确定稳态质心侧偏角值;
采用所述稳态质心侧偏角和最大稳定区域质心侧偏角分别作为可拓相平面经典域和非域的划分边界,建立车辆状态的可拓相平面并作为稳定区域划分;
S2:依据所述区域划分,利用此时车辆状态在可拓相平面中的位置计算此时的可拓关联度函数值;
依据此时车辆可拓关联度函数值来实现车辆行驶的稳定性状态和对应控制域的判定,所述稳定性状态即为可拓相平面的三个论域,分别对应三个协调控制方式不同的控制域;
S3:分析需要协调的两个车辆稳定性控制子***,即量化分析主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同车辆运行状态下的偏好以及对车辆***的影响,做出演化博弈***假设;
S4:依据所述演化博弈假设,考虑主动前轮转向***以及直接横摆力矩***产生横摆力矩的性能、产生横摆力矩性能的持续性、***执行机构的经济性以及对纵向车速的影响性,确定演化博弈收益矩阵并求出主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同工作状态下的收益与平均收益方程;
S5:依据所述稳定性状态判定结果、所述演化博弈假设模型及博弈收益矩阵,采用复制动态模拟机制建立复制动态方程数学表达式,通过数值模拟分析主动前轮转向***与直接横摆力矩***在不同论域内的演化稳定策略,确定执行***间协调控制的协调分配值;
S6:基于模型预测控制计算稳定性控制所需的附加横摆力矩
依据所述附加横摆力矩以及所述协调控制确定车辆此刻的附加横摆力矩数值并按照所述协调分配至主动前轮转向***与直接横摆力矩***执行***,以实行车辆稳定性协调控制;
S7:根据稳定性控制所需的横摆力矩以及协调控制策略设计主动前轮转向***与直接横摆力矩***,将上一步骤求得的附加横摆力矩按协调比例分配给主动转向***与直接横摆力矩***并进行跟踪控制和执行器输出。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S1中的最大稳定区域边界质心侧偏角值、稳定质心侧偏角值计算具体为:
基于车辆模型,得到μ=0.6,u=60km/h时的相位图,对其进行可拓域与非域边界的划分,根据非域表达式可得边界线为:
式中,β2=0.1485rad,k=-4.3446,β为车辆当前状态下的质心侧偏角;
确定横摆角速度增益稳态时的前轮转角δf0,将其带入车辆模型中求解此转角下稳态的质心侧偏角β1,结果为β1=0.02rad;将过(±β1,0)平行于非域边界的直线作为经典域与可拓域边界:
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S2中车辆状态在所述可拓相平面中的位置计算此时的可拓关联函数值:
其中,D(ψ,X,X0)=ρ(ψ,X0)-ρ(ψ,X),ρ(ψ,X)=|ψ|-β1,ρ(ψ,X0)=|ψ|-β2,ρ(ψ,X)表示任意特征量到经典域X=[-β1,β1]的可拓距,ρ(ψ,X0)表示任意特征量到正域X0=[-β2,β2]的可拓距,β表示可拓控制器论域的边界,β1为稳态横摆角速度增益的质心侧偏角,β2为最大稳定边界质心侧偏角,/>
依据此时车辆可拓关联度函数值来实现车辆行驶的稳定性状态和对应控制域的判定,所述稳定性状态即为可拓相平面的三个论域,分别对应三个协调控制方式不同的控制域,具体包括:
经典域:M1={ψ|K(ψ)≥1};
可拓域:M2={ψ|1>K(ψ)>0};
非域:M3={ψ|K(ψ)≤0}。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3分析主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同车辆运行状态下的偏好以及对车辆***的影响,做出演化博弈***的假设,具体包括:
对博弈***进行假设,将主动前轮转向和直接横摆力矩之间存在的四种博弈策略分为:{工作、工作}、{工作、不工作}、{不工作、工作}和{不工作、不工作};
设定主动前轮转向***采取“工作”策略的比例为x(0≤x≤1),采取“不工作”策略的比例为1-x,y(0≤y≤1)及1-y分别为直接横摆力矩***采取“工作”、“不工作”策略的比例。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S4依据所述演化博弈假设,考虑产生横摆力矩的性能、产生横摆力矩性能的持续性、***执行机构的经济性以及对纵向车速的影响性,确定演化博弈收益矩阵具体为:
其中,H、B为主动前轮转向***和直接横摆力矩***的收益矩阵,各矩阵的第一行和第二行分别表征主动前轮转向***工作和不工作的状态下的各自的收益,第一列和第二列分别表征直接横摆力矩***工作和不工作状态下的各自的收益,F为车辆***获得的稳定性收益;R1、P1为***的性能持续性收益,R2、P2为***的稳定性收益,C1、W1为***对车辆速度的影响,C2、W2为***执行机构成本,T为状态判定的时间成本,Q为***都不工作的稳定性惩罚。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述S4中主动前轮转向***以及直接横摆力矩***在不同工作状态下的收益与平均收益方程具体为:
结合主动前轮转向***的收益矩阵,同时设主动前轮转向***采取“工作”策略的期望收益和“不工作”策略的期望收益分别为u1A、u1B,平均收益为则:
结合直接横摆力矩的收益矩阵,同时设直接横摆力矩***采取“工作”策略的期望收益和“不工作”策略的期望收益分别为u2A、u2B,平均收益为则:
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S5中采用复制动态模拟机制建立复制动态方程数学表达式具体为:
复制动态方程数学表达式如下:
式中,在第J群体J(j=1,2,3......,K)中选择策略i的个体数占群体总数的比例为选择策略i的个体所获得的期望收益或适应度为f(si j,x),混合群体的平均期望收益或适应度为f(xj,x-j);
结合主动前轮转向***和直接横摆力矩***的收益,采用复制动态模拟机制,根据Malthusian方程以及所述收益方程,构建采取“工作”策略的主动前轮转向***和直接横摆力矩***的复制动态方程,分别为:
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S5中,依据所述稳定性状态判定结果、所述演化博弈模型、所述主动前轮转向和直接横摆力矩***的复制动态方程,通过数值模拟分析主动前轮转向***与直接横摆力矩***在不同论域内的演化稳定策略,确定执行***间协调控制的协调分配值,主要步骤包括:
当车辆状态处于经典域范围内时,此时车辆轮胎侧偏特性处于线性区,根据转向***与驱动/制动***试验标定,以最佳性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,确定R1=8,R2=6,P1=4,P2=4,W1=20,W2=15,C1=6,C2=5,F=15,Q=4,T=8;
x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9时,经典域博弈演化数值模拟数据得到直接横摆力矩***和主动前轮转向***在不同初始比例值情况下采取“工作”策略的比例在0.3s时间内迅速收敛到0和1;
当车辆稳定状态处于可拓域时,此时车辆趋向于失稳,车辆轮胎侧偏特性以及车辆***进入非线性区域,根据转向***与驱动/制动***试验标定,以此时实际性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,考虑性能持续性、对车速的影响等因素,确定R1=5,R2=4,P1=4,P2=4,W1=7,W2=8,C1=8,C2=10,F=8,Q=2,T=6;
当x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9时,可拓域演化数值模拟中可以得到在不同初始比例值情况下主动前轮转向***采取“工作”策略比例逐渐平滑下降并在6s时收敛到0;同时,不同初始比例值情况下的直接横摆力矩***采取“工作”策略的比例逐渐上升并收敛到1;
当车辆稳定状态处于非域时,此时根据转向***与驱动/制动***试验标定,以最佳性能及最佳性能的偏离程度确定收益矩阵的参数,确定R1=5,R2=4,P1=4,P2=4,W1=6,W2=5,C1=25,C2=20,F=10,Q=4,T=12;
在x、y的初始比例值分别设定为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9时,主动前轮转向***采取“工作”策略比例在0.3s内快速下降收敛到0,直接横摆力矩***采取“工作”策略的比例也在0.3s内快速上升并收敛到1;
最后,将上述可拓域中演化博弈策略动态变化的轨迹作为协调控制策略的切换权重,基于此设计稳定性协调控制器。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,S6中所述基于模型预测控制计算稳定性控制所需的附加横摆力矩的实现具体包括:
建立***预测方程:
式中,x=[β ω]T,u=[MTOT]T, ω和β为实时反馈的实际横摆角速度和实际质心侧偏角值,MTOT为所需附加横摆力矩,vx为汽车纵向速度,m为汽车总质量,Iz为绕汽车Z轴的总转动惯量,k1为前轴的等效侧偏刚度,k2为后轴等效侧偏刚度,α为汽车质心到前轴距离,b为汽车质心到后轴距离;
将所述***预测方程离散化后,在k时刻,即将到来的P个时域内的***状态变化预测为:
式中,x(k)=[β(k) ω(k)]T,u(k)=[MTOT(k)]T,eω=ω-ω* ref及eβ=β-β* ref,/>和β* ref为横摆角速度参考值以及质心侧偏角参考值,ΔT为***采样时间步长,C=Cc,/>
依据在预测时域内的***状态变化,得到对应的***输出预测方程:
Y(k)=FyX(k)+GyU(k);
式中,
模型预测的目标函数为:
定义输入输出约束:
Umin(t+k)≤u(t+k)≤Umax(t+k),k=0,1,…,M-1;
Δumin(t+k)≤u(t+k)≤Δumax(t+k),k=0,1,…,M-1;
Δymin(t+k)≤Δy(t+k)≤Δymax(t+k),k=0,1,…,M-1;
基于上述二次规划问题进行求解得到最优控制量U(k),即:
将U(k)=[u(k) u(k+1) … u(k+P-1)]T的第一项作用于***,并在下一时刻重复上述步骤实现模型预测控制,实现附加横摆力矩的决策,并结合S6所述协调控制将计算出的附加横摆力矩分配给主动前轮转向***与直接横摆力矩控制***进行稳定性协调控制。
10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S7中所述主动前轮转向***和直接横摆力矩***,具体包括:
主动前轮转向***执行机构为线控***,令e1=β-βd,e2=ω-ωd,MAFS为分配所得附加横摆力矩,因此将车辆二自由度状态方程改写为:
式中,
Δδ为所需附加前轮转角;
采用线性二次调节控制方法设计主动前轮转向***,基于线性二次型最优控制LQR方法控制效果稳定,可利用较小的控制能量使***的状态变量保持最小,同时可以对不稳定***进行正定;基于线性二次型最优控制LQR的主动前轮转向控制***就是寻找最优控制率使得如下性能函数取得最小值:
式中,Q、R为控制器的加权矩阵,其中Q反应了对各个状态变量的各个分量的重视程度,通常为对称正定或半正定矩阵,R表示对控制量的各个分量的不同加权,为对称正定矩阵;
求得的控制量即为主动前轮转向***的转角并输出给转向***执行附加转角;
针对分布式驱动电动汽车各轮转矩可以独立精确控制的特征,当某一轮的附着条件达到极限时,通过补偿其他车轮轮胎力,实现整车的稳定性控制;因此,在进行轮胎力优化分配时,优化目标函数可以定义为:
式中,i=1,2,3,4代表车辆的四个轮胎,Fxi代表轮胎的纵向力,Fzi代表轮胎的垂向力;
等式约束:
(Fx1_exp+Fx2_exp+Fx3_exp+Fx4_exp)*r=Texp
式中,Fx1_exp,Fx2_exp,Fx3_exp,Fx4_exp为期望的纵向轮胎力;Texp为驾驶员模型计算的全部驱动转矩;MDYC为直接横摆力矩***分配的附加横摆力矩;r为轮胎滚动半径;lf和lr为前后轴车轮至车辆质心的距离;
不等式约束:
车辆轮胎的最大输出转矩由驱动电机的最大转矩限制Tmax和路面附着条件μi所限制,可表示为:
得出直接横摆力矩***对每个车轮输出力矩的控制量并输出给四个轮毂电机执行附加扭矩。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211188552.0A CN116176563B (zh) | 2022-09-28 | 2022-09-28 | 基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211188552.0A CN116176563B (zh) | 2022-09-28 | 2022-09-28 | 基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116176563A CN116176563A (zh) | 2023-05-30 |
CN116176563B true CN116176563B (zh) | 2023-12-08 |
Family
ID=86451161
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211188552.0A Active CN116176563B (zh) | 2022-09-28 | 2022-09-28 | 基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116176563B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116767180B (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-07 | 中国矿业大学 | 一种车辆主动前轮转向与主动悬架***协调控制方法 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003312465A (ja) * | 2002-04-23 | 2003-11-06 | Aisin Seiki Co Ltd | 車輪のグリップ度推定装置、及び該装置を備えた車両の運動制御装置 |
CN101537828A (zh) * | 2009-03-04 | 2009-09-23 | 长安大学 | 四轮转向汽车稳定性控制*** |
JP2014223822A (ja) * | 2013-05-15 | 2014-12-04 | Ntn株式会社 | 車両制御装置 |
CN107042841A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-08-15 | 合肥工业大学 | 一种轮毂电机驱动电动汽车差动助力转向稳定性控制方法 |
CN108128308A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-08 | 长沙理工大学 | 一种分布式驱动电动汽车的车辆状态估计***及方法 |
CN109664884A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-04-23 | 江苏大学 | 一种可变车速下的可拓自适应车道保持控方法 |
CN110826192A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-02-21 | 南京航空航天大学 | 一种基于纳什谈判准则的人-车合作型博弈控制方法 |
CN111016893A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-17 | 江苏大学 | 一种拥堵环境下智能车辆可拓博弈车道保持自适应巡航控制***与控制方法 |
CN112590770A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-02 | 东风越野车有限公司 | 轮毂电机驱动车辆转向稳定性控制方法 |
CN112590769A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-02 | 安徽卡思普智能科技有限公司 | 一种车辆横向稳定性的协调控制方法 |
CN112644455A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-13 | 福州大学 | 一种分布式驱动车辆行驶稳定性控制方法 |
CN112699924A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-23 | 安徽卡思普智能科技有限公司 | 一种车辆横向稳定性的识别方法 |
JP2022139938A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 日産自動車株式会社 | 走行支援方法及び走行支援装置 |
-
2022
- 2022-09-28 CN CN202211188552.0A patent/CN116176563B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003312465A (ja) * | 2002-04-23 | 2003-11-06 | Aisin Seiki Co Ltd | 車輪のグリップ度推定装置、及び該装置を備えた車両の運動制御装置 |
CN101537828A (zh) * | 2009-03-04 | 2009-09-23 | 长安大学 | 四轮转向汽车稳定性控制*** |
JP2014223822A (ja) * | 2013-05-15 | 2014-12-04 | Ntn株式会社 | 車両制御装置 |
CN107042841A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-08-15 | 合肥工业大学 | 一种轮毂电机驱动电动汽车差动助力转向稳定性控制方法 |
CN108128308A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-08 | 长沙理工大学 | 一种分布式驱动电动汽车的车辆状态估计***及方法 |
WO2020103347A1 (zh) * | 2018-11-19 | 2020-05-28 | 江苏大学 | 一种可变车速下的可拓自适应车道保持控方法 |
CN109664884A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-04-23 | 江苏大学 | 一种可变车速下的可拓自适应车道保持控方法 |
CN110826192A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-02-21 | 南京航空航天大学 | 一种基于纳什谈判准则的人-车合作型博弈控制方法 |
CN111016893A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-17 | 江苏大学 | 一种拥堵环境下智能车辆可拓博弈车道保持自适应巡航控制***与控制方法 |
CN112590769A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-02 | 安徽卡思普智能科技有限公司 | 一种车辆横向稳定性的协调控制方法 |
CN112699924A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-23 | 安徽卡思普智能科技有限公司 | 一种车辆横向稳定性的识别方法 |
CN112590770A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-02 | 东风越野车有限公司 | 轮毂电机驱动车辆转向稳定性控制方法 |
CN112644455A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-04-13 | 福州大学 | 一种分布式驱动车辆行驶稳定性控制方法 |
JP2022139938A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 日産自動車株式会社 | 走行支援方法及び走行支援装置 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
Distributed vehicle state estimation system using information fusion of GPS and in-vehicle sensors for vehicle localization;Kichun Jo;《2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)》;全文 * |
分布式驱动电动汽车纵横向运动协调控制关键技术研究与实现;梁修天;《中国博士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;全文 * |
基于功能分配的汽车悬架/转向***可拓控制及稳定性分析;陈无畏;汪洪波;;机械工程学报(第24期);全文 * |
汽车差动助力转向***的可拓协调控制;陈无畏;孙晓文;汪洪波;;中国科学:技术科学(03);全文 * |
融合稳定性的分布式驱动电动汽车路径跟踪控制策略研究;赵轩;《中国机械工程》;全文 * |
轮毂电机驱动汽车差动助力转向与稳定性协调控制;高超;张缓缓;李庆望;严帅;;智能计算机与应用(03);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116176563A (zh) | 2023-05-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111806427B (zh) | 一种四轮毂电机驱动车辆的综合控制方法 | |
CN109849899B (zh) | 一种电动轮汽车电液复合车身稳定控制***及方法 | |
CN108177692B (zh) | 一种电动轮驱动汽车差动助力转向与稳定性协调控制方法 | |
CN109263716B (zh) | 一种四轮毂电机驱动车辆转向的控制方法 | |
CN111391822B (zh) | 一种极限工况下汽车横纵向稳定性协同控制方法 | |
CN109017760B (zh) | 车辆期望轨迹跟踪方法、装置及滚动时域优化算法 | |
CN108944866A (zh) | 一种改善转向与制动协同控制的自适应模型预测控制算法 | |
Silva et al. | Robust fuzzy stability control optimization by multi-objective for modular vehicle | |
Hu et al. | A stability-guaranteed and energy-conserving torque distribution strategy for electric vehicles under extreme conditions | |
CN111158264B (zh) | 面向车载应用的模型预测控制快速求解方法 | |
CN112373459B (zh) | 一种四轮毂电机驱动车辆上层运动状态控制方法 | |
CN109017759B (zh) | 期望路径车辆横摆控制方法 | |
CN112406853B (zh) | 轮毂电机驱动越野车横摆与侧倾稳定性集成控制方法 | |
CN116176563B (zh) | 基于可拓演化博弈的分布式驱动电动汽车稳定性控制方法 | |
CN112829766B (zh) | 一种基于分布式驱动电动车辆的自适应路径跟踪方法 | |
CN109017446B (zh) | 期待路径车辆纵向速度追踪控制方法及装置 | |
CN110605975A (zh) | 一种多轴分布式电驱动车辆转矩分配集成控制器和控制方法 | |
CN113076641A (zh) | 基于风险评估的智能车人机协同转向控制并行计算方法 | |
CN109017804B (zh) | 力矩分配控制器为车辆各轮毂电机分配驱动力矩的方法 | |
CN112622875A (zh) | 一种四轮毂电机驱动车辆的下层力矩分配控制方法和综合控制方法 | |
CN109017447B (zh) | 无人驾驶车辆总的驱动力矩输出方法 | |
CN112346337A (zh) | 极限工况下基于后轮主动转向的车辆稳定性控制方法 | |
CN115933662A (zh) | 一种基于自适应模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪和稳定性控制***及方法 | |
CN113044047B (zh) | 一种基于类pid-stsm的afs/dyc集成控制方法 | |
CN114834263A (zh) | 电动汽车主动前轮转向与扭矩矢量的协调控制方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |