文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.10.024
中文引用格式: 陳銳,孫鶴,宋新飛,等. 四輪輪轂電動汽車質(zhì)心側(cè)偏角自抗擾控制[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,42(10):92-95.
英文引用格式: Chen Rui,Sun He,Song Xinfei,et al. Active disturbance rejection control for side-slip angle of four in-wheel driven electric vehicle[J].Application of Electronic Technique,2016,42(10):92-95.
0 引言
在對汽車質(zhì)心側(cè)偏角的研究中發(fā)現(xiàn),當(dāng)汽車質(zhì)心側(cè)偏角被控制在一定范圍時,駕駛員才可通過方向盤的操作控制汽車行駛轉(zhuǎn)向。當(dāng)質(zhì)心側(cè)偏角超過這個范圍,汽車將失控。而如何對汽車質(zhì)心側(cè)偏角進(jìn)行合理高效的控制一直是人們關(guān)注的重點[1-3]。
本文所研究的對象是四輪輪轂電動汽車,相比一般電動汽車單電機(jī)驅(qū)動方式,四輪輪轂電動汽車采用四輪獨立驅(qū)動,可以通過直接橫擺力矩控制來控制汽車的側(cè)向動態(tài)性能[4-6]。對于直接橫擺力矩控制,現(xiàn)有的控制算法有PID控制、模糊控制[7]、自適應(yīng)控制[8]等。PID控制算法簡單、參數(shù)少、可靠性高,但是PID控制對負(fù)載變化的自適應(yīng)能力弱,對系統(tǒng)內(nèi)外干擾的抑制能力差;而如模糊控制和自適應(yīng)控制這樣的高級控制算法,也有實時性較弱和結(jié)構(gòu)復(fù)雜、控制結(jié)果不理想等缺點?;谝陨峡刂扑惴ǖ牟蛔悖疚奶岢龅乃妮嗇嗇炿妱悠囐|(zhì)心側(cè)偏角控制策略基于自抗擾控制算法(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)。自抗擾控制算法是一種不依賴被控對象精確模型的控制方法,具有算法簡單、響應(yīng)速度快、系統(tǒng)超調(diào)低、抗干擾能力強(qiáng)、適用范圍廣等優(yōu)點。當(dāng)被控對象參數(shù)發(fā)生變化或系統(tǒng)存在不確定性擾動時,該控制器具有很好的自適應(yīng)性和魯棒性。
本文針對四輪輪轂電動汽車可通過直接橫擺力矩控制的特點,設(shè)計了一種雙層控制結(jié)構(gòu),即基于自抗擾控制算法的直接橫擺力矩制定層和轉(zhuǎn)矩分配層,實現(xiàn)了對四輪輪轂電動汽車的質(zhì)心側(cè)偏角控制?;贛ATLAB/Simulink和汽車動力學(xué)仿真軟件CarSim的聯(lián)合仿真,證明了本文設(shè)計控制算法的有效性。
1 模型分析與數(shù)學(xué)變換
采用具有側(cè)向和橫擺兩個運動自由度的操縱模型——線性二自由度汽車操縱模型對汽車質(zhì)心側(cè)偏角進(jìn)行控制分析。
該模型方程如下[9]:
將描述線性二自由度操縱模型的式(1)改寫成狀態(tài)方程的形式:
2 控制器設(shè)計
本文設(shè)計的控制策略采用雙層結(jié)構(gòu),上層為基于自抗擾的直接橫擺力矩制定層,下層為轉(zhuǎn)矩分配層??刂扑惴ǖ慕Y(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。
2.1 直接橫擺力矩制定層
如圖2所示,在直接橫擺力矩制定層,設(shè)計了一個自抗擾控制器,它由跟蹤微分器、擴(kuò)張狀態(tài)觀測器、誤差非線性組合、擾動補(bǔ)償?shù)拳h(huán)節(jié)組成。
對于式(6)的二階系統(tǒng),是二階自抗擾控制器被控對象的標(biāo)準(zhǔn)形式,可使用二階自抗擾控制器進(jìn)行控制,相應(yīng)數(shù)學(xué)模型為:
(1)跟蹤微分器
其中:x1是對期望質(zhì)心側(cè)偏角βd的跟蹤,x2為x1的微分;fal()是對應(yīng)非線性函數(shù),fhan()是最速控制綜合函數(shù),包含r0和h1兩個參數(shù), 用于讓x1以加速度r0跟蹤設(shè)定信號βd[10];Z1、Z2是對狀態(tài)變量X1、X2的估計值,X3是對不確定擾動f的估計值。e1為誤差信號,e2為誤差微分信號;u0為誤差反饋控制量,用Z3對u0進(jìn)行補(bǔ)償,得到繞汽車Z軸所需的附加橫擺力矩ΔM。
2.2 轉(zhuǎn)矩分配層
轉(zhuǎn)矩分配實質(zhì)上就是有約束的最優(yōu)化分配問題,為了簡化控制算法,本文轉(zhuǎn)矩分配層采用一側(cè)驅(qū)動輪增加附加橫擺力矩的同時,另一側(cè)驅(qū)動輪相應(yīng)減少的分配方法,算法如下:
3 仿真與實驗結(jié)果
3.1 仿真模型搭建
本文采用CarSim-MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真平臺對設(shè)計的控制策略進(jìn)行仿真驗證分析。
CarSim是一款專門用來分析汽車動力學(xué)的仿真軟件,如圖3所示。CarSim與MATLAB/Simulink的數(shù)據(jù)通信是通過CarSim S-Function模塊實現(xiàn)的,MATLAB-/Simulink模塊通過計算得到4個電驅(qū)動系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩設(shè)定值Torque,通過S-Function模塊施加到CarSim車輛模型中,使CarSim車輛模型所建車輛系統(tǒng)按照相應(yīng)值行駛,再通過S-Function模塊采集車輛數(shù)據(jù)。
3.2 實驗驗證與分析
利用搭建的仿真模型對本文設(shè)計汽車質(zhì)心側(cè)偏角控制策略的跟蹤性能和抗擾性能進(jìn)行驗證分析。仿真車輛的參數(shù)取值如表1所示。
(1)跟蹤能力驗證
控制策略跟蹤能力測試時,汽車行駛工況設(shè)定為:初始車速80 km/h,仿真時間10 s。實驗?zāi)繕?biāo)是使汽車質(zhì)心側(cè)偏角去跟蹤設(shè)定曲線(正弦信號),最終控制結(jié)果跟蹤曲線如圖4所示。
圖4中,實線是需要跟蹤設(shè)定曲線,虛線是跟蹤結(jié)果曲線,2條曲線的誤差很小,基本吻合,說明采用本文設(shè)計的汽車質(zhì)心側(cè)偏角控制算法,可以使汽車質(zhì)心側(cè)偏角實現(xiàn)對設(shè)定值的快速、準(zhǔn)確跟蹤。
(2)抗擾能力驗證
從前文的系統(tǒng)擾動公式不難分析出一種建模擾動:前輪轉(zhuǎn)角擾動。接下來分析設(shè)計的控制算法對這種擾動的抗擾能力。汽車行駛工況設(shè)定為:直行工況(預(yù)先設(shè)定的質(zhì)心側(cè)偏角為常量0),車速設(shè)為80 km/h,仿真時間10 s。
如圖5所示,施加的前輪轉(zhuǎn)角擾動由階躍擾動和驟變擾動組合而成。汽車受到該擾動,從2 s開始質(zhì)心側(cè)偏角明顯偏離了設(shè)定值0。偏離結(jié)果如圖6所示。
同時采用PID控制器完成了抗擾能力測試,與本文基于自抗擾控制器的控制算法進(jìn)行對比。
仿真結(jié)果如圖7所示。兩個控制器都將質(zhì)心側(cè)偏角值控制到了0 deg附近,但是,采用自抗擾控制器時,控制系統(tǒng)對干擾的抑制能力更強(qiáng),具有干擾后波動小、恢復(fù)控制效果時間短的優(yōu)勢。這表明自抗擾控制策略控制性能明顯優(yōu)于常規(guī)的PID控制方法。
4 結(jié)論
本文對四輪輪轂電動汽車的質(zhì)心側(cè)偏角控制問題進(jìn)行了深入研究,設(shè)計了一種基于自抗擾控制理論的控制策略。通過CarSim和MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真平臺進(jìn)行驗證。結(jié)果表明,該控制算法能夠使汽車質(zhì)心側(cè)偏角很好地跟蹤設(shè)定值,且能夠抑制系統(tǒng)中干擾的影響,具有響應(yīng)速度快、控制精度高、適應(yīng)能力強(qiáng)等優(yōu)點。
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