CN106168758B - 四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法，包括以下步骤：a、将需要跟踪的汽车航向角设定值ψ_ref和汽车航向角实时值ψ作为横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1的输入，计算出横摆角速度中间值ω_rd；b、然后将步骤a所得横摆角速度中间值ω_rd作为横摆角速度期望值和汽车横摆角速度实时值ω_r作为附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2的输入，计算出附加横摆力矩ΔM；c、根据步骤b中附加横摆力矩值ΔM对各个车轮转矩进行分配，再将分配的各个车轮的指令转矩输入给对应车轮的四个电机，从而控制电动汽车的横摆侧向运动，使汽车航向角跟踪设定值。本发明能够很好地抑制各种扰动的影响，使汽车航向角快速、准确地跟踪设定值，提高电动汽车航向的监控性。

Description

四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法

技术领域：

本发明涉及一种电动汽车航向控制方法，特别是涉及一种四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法。

背景技术：

汽车的智能化控制具有重要的军事及民用意义。能帮助乃至可以取代驾驶员的无人驾驶控制是汽车智能化控制的核心技术之一，已经引起了各国政府及学者们的广泛关注。在无人驾驶汽车的应用中，对航向的控制尤为重要，它不仅是汽车跟踪参考轨迹的重要保证，同时也在保证汽车稳定性和安全性方面发挥着重要作用。

专利号为201410781886.8的专利《一种四轮独立驱动电动汽车的横摆角速度控制方法》描述了对横摆角速度进行控制的一种方法，但是，单独对横摆角速度进行控制，不能达到跟踪航向角的目的，还需进一步控制。四轮独立驱动电动汽车由于四个驱动轮可以单独控制，所以可以通过直接横摆力矩控制来改变车辆侧向动态性能，也就是通过附加横摆力矩来控制电动汽车行驶过程中的航向角。传统控制方法中常引进PID控制器、模糊控制器、自适应控制器等。PID控制算法简单、参数少、可靠性高，但是PID控制器对负载变化的自适应能力弱、抗干扰能力差；模糊控制和自适应控制也有实时性较弱和结构复杂、控制结果不理想等缺点。

发明内容：

本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种容易实施、抗干扰能力强且自动控制的四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法。

本发明的技术方案是：

一种四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法，包括以下步骤：

a、首先设计横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1，再将需要跟踪的汽车航向角设定值ψ_ref和汽车航向角实时值ψ作为该横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1的输入，计算出横摆角速度中间值ω_rd；

b、然后设计附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2，将步骤a所得横摆角速度中间值ω_rd作为横摆角速度期望值和汽车横摆角速度实时值ω_r作为该附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2的输入，计算出附加横摆力矩ΔM；

c、根据步骤b中附加横摆力矩值ΔM对各个车轮转矩进行分配，再将分配的各个车轮的指令转矩输入给对应车轮的四个电机，从而控制电动汽车的横摆侧向运动，使汽车航向角跟踪设定值。

进一步地：步骤a中横摆角速度中间值自抗扰控制器的数学模型如下：

在数学模型中：

a)利用跟踪微分器得到设定航向角的跟踪信号ψ_ref，其中，x₁是设定航向角ψ_ref的跟踪值；ε₀是跟踪误差，R₁为跟踪速度因子；h₀为滤波因子；

b)利用扩张状态观测器得到汽车航向角实时值ψ的估计值Z₁和电动汽车受到的不确定扰动f估计值Z₂；

在扩张状态观测器的模型中，b₀是补偿因子；h₁为滤波因子。当h₁给定时，扩张状态观测器的参数β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式确定：

c)在误差非线性组合中，利用误差信号非线性组合，得到误差反馈控制量；

其中，e₁为误差信号，u₀为误差反馈控制量，h₂为滤波因子，决定跟踪横摆角速度偏差期望值的跟踪精度；

d)利用估计值Z₂对误差反馈控制量u₀进行补偿，得到横摆角速度中间值ω_rd。

进一步地：步骤b中附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2的数学模型如下：

在数学模型中：

a)利用跟踪微分器得到期望横摆角速度ω_rd的跟踪信号和此跟踪信号的微分，其中，x'₁是对期望横摆角速度ω_rd的跟踪,x₂为x'₁的微分，h₁为积分步长，r₀为决定跟踪速度的速度因子，fhan(x'₁-ω_rd,x₂,r₀,h₁)是最速控制综合函数,该函数主要用于让x'₁在加速度r₀的限制下，“最快地”且“无颤振地”跟踪ω_rd；

b)利用扩张状态观测器得到横摆角速度ω_r的估计值Z'₁和横摆角速度偏差微分的估计值Z'₂，以及电动汽车受到的不确定扰动估计值Z'₃；

在扩张状态观测器的模型中，b'₀是补偿因子；当积分步长h给定时，扩张状态观测器的参数β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式确定：

c)在误差非线性组合中，利用误差信号和微分信号非线性组合，得到误差反馈控制量；其中，e'₁为误差信号，e'₂为微分误差信号，u'₀为误差反馈控制量，h₀决定跟踪横摆角速度偏差期望值的跟踪精度；c为阻尼因子；r为误差反馈控制量增益；

d)利用估计值Z'₃对误差反馈控制量u'₀进行补偿，得到附加横摆力矩值ΔM。

进一步地：步骤c中采用的转矩分配算法如下：

其中，T'＝Kθ_C表示每个车轮的期望驱动转矩，K是电动汽车加速踏板深度，θ_C是反映加速踏板和期望驱动转矩之间对应关系的常数，和分别表示左前、右前、左后、右后四个车轮的指令转矩。

本发明的有益效果是：

1、本发明能够很好地抑制各种扰动的影响，使汽车航向角快速、准确地跟踪设定值，是一种较好的汽车航向角跟踪控制策略。

2、本发明中采用跟踪微分器安排过渡过程，与传统PID控制相比，给出了合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。

3、本发明采用直接观测未知扰动、处理扰动的方式来抑制扰动对系统的影响，有效减少了控制系统的复杂程度。

4、本发明设计的控制器利用“观测+补偿”的方法来处理系统中非线性和不确定性，同时配合非线性的反馈方式，从而提高了控制器的动态性能。

5、本发明对算法精确模型依赖程度较低,抗干扰能力强，适合于动态特性复杂,且存在各种不确定性的非线性系统，易于推广实施，具有良好的经济效益。

附图说明：

图1是四轮独立驱动电动汽车航向跟踪控制系统结构框图；

图2是跟踪能力测试时航向角仿真结果对比图；

图3是抗扰能力测试时前轮转角扰动的设置图；

图4是抗扰能力测试时航向角受到扰动后的结果图；

图5是抗扰能力测试时航向角控制结果对比图。

具体实施方式：

实施例：参见图1-图5。

图1是本发明四轮独立驱动电动汽车航向跟踪控制系统结构框图；

在本实施例中，如图1所示，控制算法采用双层控制结构，其上层为直接横摆力矩制定层，下层为转矩分配层。在直接横摆力矩制定层，从四轮独立驱动电动汽车车辆模型获取车辆参数汽车航向角实时值ψ、汽车横摆角速度实时值ω_r；将需要跟踪的汽车航向角设定值ψ_ref和汽车航向角实时值ψ作为设计的自抗扰控制器ADRC1的输入，计算出横摆角速度中间值ω_rd。将横摆角速度中间值ω_rd作为横摆角速度期望值与汽车横摆角速度实时值ω_r作为设计的自抗扰控制器ADRC2的输入，计算出附加横摆力矩ΔM。在转矩分配层，将直接横摆力矩制定层计算的附加横摆力矩ΔM通过转矩分配算法进行分配，给汽车四个电机输入分配的指令转矩T_ij'(ij＝fl、fr、rl、rr)，从而控制电动汽车的横摆侧向运动，使汽车航向角跟踪设定值。

下面对控制系统控制汽车航向角的具体方法进行详细说明，如下：

一种四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法，包括以下步骤：

(1)设计横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1，得到横摆角速度中间值ω_rd。

将需要跟踪的汽车航向角设定值ψ_ref和汽车航向角实时值ψ作为设计的横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1的输入，计算出中间值ω_rd。根据自抗扰控制原理，设计横摆角速度中间值自抗扰控制器，其数学模型如下：

在数学模型中：

a)利用跟踪微分器得到设定航向角的跟踪信号ψ_ref，其中，x₁是设定航向角ψ_ref的跟踪值；ε₀是跟踪误差，R₁为跟踪速度因子；h₀为滤波因子。

b)利用扩张状态观测器得到汽车航向角实时值ψ的估计值Z₁和电动汽车受到的不确定扰动f估计值Z₂；

在扩张状态观测器的模型中，b₀是补偿因子；h₁为滤波因子。当h₁给定时，扩张状态观测器的参数β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式确定：

c)在误差非线性组合中，利用误差信号非线性组合，得到误差反馈控制量；

其中，e₁为误差信号，u₀为误差反馈控制量，h₂为滤波因子，决定跟踪横摆角速度偏差期望值的跟踪精度；

d)利用估计值Z₂对误差反馈控制量u₀进行补偿，得到横摆角速度中间值ω_rd；

(2)设计附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2，得到附加横摆力矩ΔM。

将步骤(1)所得横摆角速度中间值ω_rd作为横摆角速度期望值和汽车横摆角速度实时值ω_r作为设计的自抗扰控制器ADRC2的输入，计算出附加横摆力矩ΔM。根据自抗扰控制原理，设计的附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2，其数学模型如下：

在数学模型中：

a)利用跟踪微分器得到期望横摆角速度ω_rd的跟踪信号和此跟踪信号的微分，其中，x'₁是对期望横摆角速度ω_rd的跟踪,x₂为x'₁的微分，h₁为积分步长，r₀为决定跟踪速度的速度因子，fhan(x'₁-ω_rd,x₂,r₀,h₁)是最速控制综合函数,该函数主要用于让x'₁在加速度r₀的限制下，“最快地”且“无颤振地”跟踪ω_rd；

b)利用扩张状态观测器得到横摆角速度ω_r的估计值Z'₁和横摆角速度偏差微分的估计值Z'₂，以及电动汽车受到的不确定扰动估计值Z'₃；

在扩张状态观测器的模型中，b'₀是补偿因子；当积分步长h给定时，扩张状态观测器的参数β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式确定：

c)在误差非线性组合中，利用误差信号和微分信号非线性组合，得到误差反馈控制量；其中，e'₁为误差信号，e'₂为微分误差信号，u'₀为误差反馈控制量，h₀决定跟踪横摆角速度偏差期望值的跟踪精度；c为阻尼因子；r为误差反馈控制量增益；

d)利用估计值Z'₃对误差反馈控制量u'₀进行补偿，得到附加横摆力矩值ΔM；

(3)根据附加横摆力矩值ΔM在车轮间进行力矩分配

采用如下转矩分配算法：

其中，T'＝Kθ_C表示每个车轮的期望驱动转矩，K是电动汽车加速踏板深度，θ_C是反映加速踏板和期望驱动转矩之间对应关系的常数，和分别表示左前、右前、左后、右后四个车轮的指令转矩；

再将分配的4个车轮的指令转矩输入给对应车轮的四个电机，从而控制电动汽车的横摆侧向运动，使汽车航向角跟踪设定值。

实例

总质量m＝1650kg，轴距L＝3.05m，质心到前轴的距离a＝1.40m，质心到后轴的距离b＝1.65m，前轮侧偏刚度C_af＝-40500，后轮侧偏刚度C_ar＝-40500的四驱电动车，当验证车速为70km/h时，验证本发明设计的航向跟踪控制器的跟踪特性和抗扰特性。

图2是跟踪能力测试时航向角仿真结果对比图；

在本实施例中，如图2所示，实线代表需要跟踪的设定曲线，设定为一个正弦信号，虚线是采用本发明设计的航向跟踪控制算法后，航向角的实时跟踪效果，可以看出，这两个曲线的差距很小，只有0.01～0.2deg的差距，基本重合。这表明，采用本发明设计的航向跟踪控制算法能够改变汽车的转向，使汽车航向角跟踪设定值。

图3是抗扰能力测试时前轮转角扰动的设置图；

在本实施例中，如图3所示，前轮转角扰动初始值设为0deg，在1s时加入幅度为3deg的阶跃信号，在3s时加入幅度为0.2deg的骤变扰动，并在5.5s、8s时加入与前面对应的反扰动，以此干扰信号，测试本发明设计控制系统的抗扰能力。

图4是抗扰能力测试时航向角受到扰动后的结果图；

在本实施例中，如图4所示，为受到图3所示前轮转角干扰信号后，汽车航向角的仿真曲线图，可以看出，航向偏在1s后偏离了0值，在不同的干扰处均有体现，例如：在1s的阶跃干扰后达到了0.17deg，在骤变干扰后也有波动。

图5是抗扰能力测试时航向角控制结果对比图。

在本实施例中，如图5所示，以0为设定值，虚线代表加入PID控制算法后的控制结果，可以看出，与图4相比，航向角已经可以被控制在0值附近，表明PID控制器能够使系统输出跟踪期望值0，但与实线代表的本发明设计的基于自抗扰理论的控制器相比，本发明设计的控制器具有干扰后波动小(自抗扰航向角波动范围[-0.01～0.01deg]，而PID航向角波动范围[-0.04～0.05deg])、恢复控制效果时间短(第一个阶跃干扰后自抗扰控制器1.7s恢复，而PID控制器3.0s恢复)的优势。

由此可以看出，本发明所设计的控制系统能够很好地抑制各种扰动的影响，使汽车航向角快速、准确地跟踪设定值，是一种较好的汽车航向角跟踪控制策略。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (2)

1.一种四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法，包括以下步骤：

a、首先设计横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1，再将需要跟踪的汽车航向角设定值ψ_ref和汽车航向角实时值ψ作为该横摆角速度中间值自抗扰控制器ADRC1的输入，计算出横摆角速度中间值ω_rd；

其中，横摆角速度中间值自抗扰控制器的数学模型如下：

在数学模型中：

a)利用跟踪微分器得到设定航向角的跟踪信号ψ_ref，其中，x₁是设定航向角ψ_ref的跟踪值；ε₀是跟踪误差，R₁为跟踪速度因子；h₀为滤波因子；

b)利用扩张状态观测器得到汽车航向角实时值ψ的估计值Z₁和电动汽车受到的不确定扰动f估计值Z₂；

在扩张状态观测器的模型中，b₀是补偿因子；h₁为滤波因子，当h₁给定时，扩张状态观测器的参数β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式确定：

c)在误差非线性组合中，利用误差信号非线性组合，得到误差反馈控制量；

其中，e₁为误差信号，u₀为误差反馈控制量，h₂为滤波因子，决定跟踪横摆角速度偏差期望值的跟踪精度；

d)利用估计值Z₂对误差反馈控制量u₀进行补偿，得到横摆角速度中间值ω_rd；

b、然后设计附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2，将步骤a所得横摆角速度中间值ω_rd作为横摆角速度期望值和汽车横摆角速度实时值ω_r作为该附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2的输入，计算出附加横摆力矩ΔM；

其中，附加横摆力矩自抗扰控制器ADRC2的数学模型如下：

在数学模型中：

a)利用跟踪微分器得到期望横摆角速度ω_rd的跟踪信号和此跟踪信号的微分，其中，x'₁是对期望横摆角速度ω_rd的跟踪,x₂为x'₁的微分，h₁为积分步长，r₀为决定跟踪速度的速度因子，fhan(x'₁-ω_rd,x₂,r₀,h₁)是最速控制综合函数,该函数主要用于让x'₁在加速度r₀的限制下，“最快地”且“无颤振地”跟踪ω_rd；

b)利用扩张状态观测器得到横摆角速度ω_r的估计值Z'₁和横摆角速度偏差微分的估计值Z'₂，以及电动汽车受到的不确定扰动估计值Z'₃；

在扩张状态观测器的模型中，b'₀是补偿因子；当积分步长h给定时，扩张状态观测器的参数β₀₁ β₀₂ β₀₃按下列公式确定：

c)在误差非线性组合中，利用误差信号和微分信号非线性组合，得到误差反馈控制量；其中，e'₁为误差信号，e'₂为微分误差信号，u'₀为误差反馈控制量，h₀决定跟踪横摆角速度偏差期望值的跟踪精度；c为阻尼因子；r为误差反馈控制量增益；

d)利用估计值Z'₃对误差反馈控制量u'₀进行补偿，得到附加横摆力矩值ΔM；

c、根据步骤b中附加横摆力矩值ΔM对各个车轮转矩进行分配，再将分配的各个车轮的指令转矩输入给对应车轮的四个电机，从而控制电动汽车的横摆侧向运动，使汽车航向角跟踪设定值。

2.根据权利要求1所述的四轮独立驱动电动汽车的航向跟踪控制方法，其特征是：步骤c中采用的转矩分配算法如下：

其中，T'＝Kθ_C表示每个车轮的期望驱动转矩，K是电动汽车加速踏板深度，θ_C是反映加速踏板和期望驱动转矩之间对应关系的常数，和分别表示左前、右前、左后、右后四个车轮的指令转矩。