CN106882079B - 一种驱动制动优化切换的电动汽车自适应巡航控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种驱动制动优化切换的电动汽车自适应巡航控制方法，包括如下步骤：上层控制器计算出理想的驱动及制动力矩以及驱动与制动的切换规则；下层控制器将理想的驱动/制动力矩分配到四个车轮。本发明的上层控制器根据当前道路环境以及行驶需求，将驱动制动优化切换的自适应巡航控制策略设计转化为一个实时的混合整数非线性规划命题，并通过基于改进遗传算法的双层嵌套求解算法对该命题进行求解，得到驱动与制动的切换规则以及对应的控制驱动/制动力矩。下层控制器根据上层控制器计算出的理想驱动/制动力矩按垂直载荷大小分配力矩至轮毂电机使得车轮协调运转。减少了驱动执行器与制动执行器的动作次数，并使车轮趋于最佳的工作状态。

Description

一种驱动制动优化切换的电动汽车自适应巡航控制方法

技术领域

本发明属于电动汽车安全辅助驾驶与控制技术领域，涉及到四轮独立驱动电动汽车自适应巡航控制系统设计，特别涉及到驱动/制动优化切换的多目标自适应巡航控制方法。

背景技术

伴随汽车产销量的逐年增长，交通拥挤、事故频发、环境恶化和能源紧缺等问题日益凸显，迫使汽车产业必须走安全、环保、智能的发展道路。电动汽车所具有的节能环保特点可有效缓解能源紧缺问题，是目前汽车行业研究重点。为充分发挥电子控制的实时性，电机驱动控制系统大部分采用轮毂电机分布驱动方式。针对四轮独立驱动电动汽车这种特殊的驱动形式，更为复杂的控制算法得以运用，更容易实现汽车的智能化。

汽车自适应巡航系统是在定速巡航控制系统基础上结合车辆前向撞击报警系统和安全车间距保持系统发展起来的先进汽车安全辅助驾驶系统。既具有定速巡航控制系统的全部功能，又可以通过车载雷达感知前方的道路交通环境，将本车和前车之间的相对距离和相对速度作为参考依据进而对车辆的纵向速度进行控制，使本车和前车保持安全距离避免追尾事故的发生。目前对自适应巡航控制系统的研究主要集中在传统汽车，无法直接应用于四轮独立驱动电动汽车，因此开发出一套适用于四轮独立驱动电动汽车自适应巡航控制系统力矩分配方法是很有必要的。申请人此前曾提出了《四轮独立驱动电动汽车自适应巡航控制系统力矩分配方法》(CN2016105481045)，但该方法并没有考虑电机驱动/制动的频繁切换造成的一系列问题：乘坐舒适性的降低、耗电量的增加、以及自适应巡航控制系统使用寿命减少。因此要设计出一套电机驱动制动优化切换的四轮独立驱动电动汽车自适应巡航控制方法是很有必要的。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种可以提高乘员乘坐舒适性和自适应巡航控制系统的使用寿命以及降低耗电量的驱驱动制动优化切换的电动汽车自适应巡航控制方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种驱动制动优化切换的电动汽车自适应巡航控制方法，包括如下步骤：

A、上层控制器计算出理想的驱动及制动力矩以及驱动与制动的切换规则

上层控制器根据本车及前车的状态计算出理想的驱动及制动力矩以及驱动与制动的切换规则，包括以下步骤：

A1、基于逻辑变量的驱动制动动力学建模

为更好的反映汽车的驱动及制动特性，提高上层控制器的设计精度，采取如下的驱动和制动动力学方程

驱动方程：

制动方程：

其中m为汽车质量，表示汽车加速度，v为汽车车速，R_g为有效减速比，T_e为轮毂电机驱动力矩，h_r为有效转动半径，K_roll为转动阻力系数，g为重力加速度，K_air为空气阻力系数，S_front为车辆前部分与空气接触有效面积，ρ_air为空气密度，θ为道路倾斜角，T_b为轮毂电机制动力矩。

引入逻辑二进制变量将驱动及制动动力方程统一到一个方程，同时为了表述驱动动作和制动动作不能同时工作，加入关于逻辑变量的不等式约束：

其中ξ₁和ξ₂为逻辑二进制变量，1代表工作状态，0代表空闲状态，ξ₁+ξ₂≤1不等式约束代表驱动动作或制动动作不能同时进行。

A2、结合驱动制动优化切换的车间相互纵向运动学建模

根据自适应巡航控制系统的本车及前车的相互纵向运动学特性，结合驱动制动切换的动力学模型，得到如下离散状态方程：

其中：Δx(k)为第k时刻前车与本车的车间距，v_rel(k)为第k时刻前车与本车的相对速度，a_p(k)为第k时刻前车的加速度，a(k)为第k时刻本车的加速度，τ表征下层控制器的时间常数，T_s表征自适应巡航控制策略的采样时间，j(k)为第k时刻本车加速度的变化率。

选取前车与本车的车间距、本车车速、前车与本车的相对速度、本车加速度及本车加速度变化率作为预测方程的状态变量，将前车加速度作为扰动量，经过推导得到驱动执行器和制动执行器特性和前车与本车间相互纵向运动学特性的非线性综合方程：

x(k+1)＝f(x(k))+B₁ξ₁(k)u₁(k)+B₂ξ₂(k)u₂(k)+Gw(k)+Z (6)

其中x(k)＝[Δx(k),v(k),v_rel(k),a(k),j(k)]^T，

考虑到综合方程表达式存在二次项x₂ ²(k)，呈现非线性，为提高方程预测控制的实时性，对(6)式进行线性化处理得到线性综合方程：

x(k+1)＝A(x(k))x(k)+B₁ξ₁(k)u₁(k)+B₂ξ₂(k)u₂(k)+Gw(k)+Z₁ (7)

其中矩阵A、Z₁为：

A3、建立状态空间方程

选取前车与本车间距误差δ(k)、前车与本车的相对速度v_rel(k)、本车加速度a(k)和本车加速度变化率j(k)作为优化性能指标，自适应巡航控制策略的输出方程如下：

y(k)＝Cx(k)-Z₂ (8)

其中y(k)＝[δ(k) v_rel(k) a(k) j(k)]^T

t_h为车头时距值，d₀为最小前车与本车间距。

最终形成的离散状态方程如下：

x(k+1)＝A(x(k))x(k)+B₁ξ₁(k)u₁(k)+B₂ξ₂(k)u₂(k)+Gw(k)+Z₁ (9)

y(k)＝Cx(k)-Z₂ (10)

A4、建立预测方程

根据所建立的驱动制动优化切换的前车与本车间相互纵向运动学综合模型，对预测时域内的状态变量进行预测：

其中p为预测时域，m_c为控制时域，为在第k时刻对预测时域内每一步的状态变量的预测矩阵，为在第k时刻对预测时域内每一步的输出量的预测矩阵，U₁(k+m_c)和U₂(k+m_c)为待求的控制量，w(k+p)为第k时刻预测时域内每一步扰动量的预测矩阵，所述的扰动量为前车的加速度，x(k)为第k时刻的状态变量，为在第k-1时刻对第k时刻状态变量的预测值，e_x(k)为k时刻实际检测到的状态变量与预测值的误差， Λ₁、Λ₂为状态方程和输出方程相应项的预测矩阵。

A5、建立混合整数非线性规划方程

对于汽车自适应巡航控制系统来说，无论采取何种控制策略，安全跟车为基本的道路行驶目标，即通过调整车速保证一个安全的前车与本车间距行驶，并且在此过程中避免本车与前车碰撞。也即在任何时间应使前车与本车间距误差趋于0、前车与本车的相对速度也趋于零，如下式所示：

δ(k)→0,v_rel(k)→0 as k→∞ (13)

Δx(k)≥d_c (14)

为改善乘坐舒适度，在行驶过程中对本车的舒适度性能指标-加速度及加速度变化率进行优化：

根据汽车自身能力的限制，对本车速度、本车加速度和本车加速度变化率进行相应的优化：

以上对自适应巡航车辆在道路行驶过程中满足的多个控制目标进行分析，在满足这些行驶目标的同时，需要对车辆自身的驱动制动特性进行优化，尽可能减小驱动、制动执行器的切换次数。也就是说，如果当前时刻汽车的驱动执行器处于工作状态，即ξ₁(k)＝1,ξ₁(k)＝0，应尽量避免下一时刻切换到制动执行器工作，即ξ₁(k)＝0,ξ₁(k)＝1)，故对车辆自身的驱动制动特性进行优化，表示如下：

此外，对于驱动执行器和制动执行器，其控制输入量存在如下约束：

其中u_1min、u_1max分别为轮毂电机输入转矩的最小值和最大值，u_2min、u_2max分别为输入制动踏板位置的最小值和最大值。

故得到自适应巡航控制系统约束为：

在模型预测控制MPC框架下，将行驶过程中需要优化的多个性能指标以加权的方式写成如下方程：

其中Q为性能向量的权系数矩阵，R₁和R₂为控制向量权系数，S₁、S₂分别为驱动执行器、制动执行器惩罚系数。

将式(11)、(12)分别代入(19)、(20)，并忽略目标函数中与待优化变量无关的项，整理得到：

其中：式(21)所表示为混合整数非线性规划MINLIP方程，

K₂＝[M₅ M₆]，

Φ、I_w、U_1max、U_1min、U_2min、U_2max为约束条件的约束矩阵；

A6、求解混合整数非线性规划方程

针对式(21)中的混合整数非线性规划MINLIP方程，固定整数变量后，对应的优化命题转化为：

其中f(Λ₁,Λ₂)为固定整数变量后对应项在目标函数的值，矩阵K₃、K₄、 的公式如下：

K₄＝[M₅Λ₁ M₆Λ₂]，

由此可见，这是一个标准的二次规划方程。直接利用有效集算法对二次规划方程进行求解，得到理想的驱动/制动力矩和驱动/制动的切换规则。

B、下层控制器将理想的驱动/制动力矩合理的分配到四个车轮；

下层控制器根据上层控制器计算出理想的驱动/制动力矩，并将该力矩合理的分配到四个车轮，包括以下步骤：

为了提高四轮独立驱动电动汽车的驱动能力，根据车轮所受的垂直载荷的大小进行力矩分配：

其中T₁、T₂、T₃、T₄为最终分配到左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的驱动/制动力矩，F_z1、F_z2、F_z3、F_z4为作用在左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的垂直载荷，F_z表示汽车所受到的总的垂直载荷。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明的上层控制器根据当前道路环境以及行驶需求，将驱动制动优化切换的自适应巡航控制策略设计转化为一个实时的混合整数非线性规划命题，并通过基于改进遗传算法的双层嵌套求解算法对该命题进行求解，得到驱动与制动的切换规则以及对应的控制驱动/制动力矩。下层控制器根据上层控制器计算出的理想驱动/制动力矩按垂直载荷大小分配力矩至轮毂电机使得车轮协调运转。

2、本发明在上层控制器中，在模型预测控制MPC的框架下，将驱动制动优化切换的自适应巡航控制策略设计最终转化为一个实时的混合整数非线性规划优命题MINLIP。本发明采用一种基于改进的遗传算法的双层嵌套求解算法：外层采用改进的遗传算法搜索最优整数，固定整数变量后，内层转化为连续规划命题，利用相应的有效集算法进行求解，求解结果再交予外层以进行下次整数搜索，这样不断嵌套迭代，直至满足终止条件。该分层嵌套求解算法通过将原问题分解为一个整数规划和一个连续规划，并结合改进的遗传算法和有效集算法的优势，有效地降低了求解的复杂度并提高了求解效率。

3、频繁的驱动或制动会增加车辆行驶过程的速度波动，继而导致本车的燃油经济性下降、乘坐舒适性下降。跟车过程中如出现较大的速度波动必然会使系统自动增大调节量，以使本车与前车车间距与期望车间距误差尽可能的小，这种波动的存在会导致本车与前车车间距出现波动，降低了跟车性能，过大的车间距还会导致相邻车道的车辆突然变道进入本车与前车之间，降低了安全性而且驱动和制动频繁的切换必然会降低系统的使用寿命。本发明提出了驱动制动优化切换的四轮独立驱动电动汽车的自适应巡航系统力矩分配方法，该方法分为上层控制器与下层控制器两个计算模块，上层控制器根据期望车间距计算出驱动与制动的切换规则以及驱动与制动力矩，下层控制器将得到的切换规则和力矩大小合理分配到四个车轮。驱动制动优化切换的四轮独立驱动电动汽车的自适应巡航系统力矩分配方法减少了驱动执行器与制动执行器的动作次数，并使车轮趋于最佳的工作状态，故可以实现上述目的。

附图说明

本发明仅有附图1张，其中：

图1是本发明的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步地描述。如图1所示，车载雷达传感器获知了前车与本车间距误差δ(k)、前车与本车的相对速度v_rel(k)与系统期望的跟车间距进行比较，将结果输入到上层控制器。上层控制器为更好的反映汽车的驱动及制动特性，提高上层控制器的设计精度，首先建立驱动和制动动力学方程。选取前车与本车的车间距、本车车速、前车与本车的相对速度、本车加速度及本车加速度变化率作为预测方程的状态变量，将前车加速度作为扰动量，经过推导得到驱动执行器和制动执行器特性和前车与本车间相互纵向运动学特性的非线性综合方程。考虑到综合方程表达式存在二次项x₂ ²(k)，呈现非线性，为提高方程预测控制的实时性，对前车与本车间相互纵向运动学特性的非线性综合方程线性化处理得到线性综合方程。

选取前车与本车间距误差δ(k)、前车与本车的相对速度v_rel(k)、本车加速度a(k)和本车加速度变化率j(k)作为优化性能指标，推导出状态方程。随后根据所建立的驱动制动优化切换的前车与本车间相互纵向运动学综合模型。

考虑到乘坐舒适性并根据汽车自身能力的限制，对本车速度、加速度和加速度变化率进行相应的优化，为尽可能减小驱动、制动执行器的切换次数，还需要对车辆自身的驱动制动特性进行优化。也就是说，如果当前时刻汽车的驱动执行器处于工作状态，即ξ₁(k)＝1,ξ₁(k)＝0，应尽量避免下一时刻切换到制动执行器工作，即ξ₁(k)＝0,ξ₁(k)＝1)，将行驶过程中需要优化的多个性能指标以加权的方式相加，忽略目标函数中与待优化变量无关的项，得到混合整数非线性规划(MINLIP)方程。

最后对混合整数非线性规划(MINLIP)方程进行固定整数变量，使其转变为一个标准的二次规划，直接利用有效集算法对二次规划方程进行求解，得到理想的驱动/制动力矩和驱动/制动的切换规则。

最后下层控制器根据上层控制器计算出理想的驱动/制动力矩，并将该力矩合理的分配到四个车轮。

本发明不局限于本实施例，任何在本发明披露的技术范围内的等同构思或者改变，均列为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种驱动制动优化切换的电动汽车自适应巡航控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

A、上层控制器计算出理想的驱动及制动力矩以及驱动与制动的切换规则

上层控制器根据本车及前车的状态计算出理想的驱动及制动力矩以及驱动与制动的切换规则，包括以下步骤：

A1、基于逻辑变量的驱动制动动力学建模

为更好的反映汽车的驱动及制动特性，提高上层控制器的设计精度，采取如下的驱动和制动动力学方程

驱动方程：

制动方程：

其中m为汽车质量，表示汽车加速度，v为汽车车速，R_g为有效减速比，T_e为轮毂电机驱动力矩，h_r为有效转动半径，K_roll为转动阻力系数，g为重力加速度，K_air为空气阻力系数，S_front为车辆前部分与空气接触有效面积，ρ_air为空气密度，θ为道路倾斜角，T_b为轮毂电机制动力矩；

引入逻辑二进制变量将驱动及制动动力方程统一到一个方程，同时为了表述驱动动作和制动动作不能同时工作，加入关于逻辑变量的不等式约束：

其中ξ₁和ξ₂为逻辑二进制变量，1代表工作状态，0代表空闲状态，ξ₁+ξ₂≤1不等式约束代表驱动动作或制动动作不能同时进行；

A2、结合驱动制动优化切换的车间相互纵向运动学建模

根据自适应巡航控制系统的本车及前车的相互纵向运动学特性，结合驱动制动切换的动力学模型，得到如下离散状态方程：

其中：Δx(k)为第k时刻前车与本车的车间距，v_rel(k)为第k时刻前车与本车的相对速度，a_p(k)为第k时刻前车的加速度，a(k)为第k时刻本车的加速度，τ表征下层控制器的时间常数，T_s表征自适应巡航控制策略的采样时间，j(k)为第k时刻本车加速度的变化率；

选取前车与本车的车间距、本车车速、前车与本车的相对速度、本车加速度及本车加速度变化率作为预测方程的状态变量，将前车加速度作为扰动量，经过推导得到驱动执行器和制动执行器特性和前车与本车间相互纵向运动学特性的非线性综合方程：

x(k+1)＝f(x(k))+B₁ξ₁(k)u₁(k)+B₂ξ₂(k)u₂(k)+Gw(k)+Z (6)

其中x(k)＝[Δx(k),v(k),v_rel(k),a(k),j(k)]^T，

考虑到综合方程表达式存在二次项x₂ ²(k)，呈现非线性，为提高方程预测控制的实时性，对(6)式进行线性化处理得到线性综合方程：

x(k+1)＝A(x(k))x(k)+B₁ξ₁(k)u₁(k)+B₂ξ₂(k)u₂(k)+Gw(k)+Z₁ (7)

其中矩阵A、Z₁为：

A3、建立状态空间方程

选取前车与本车间距误差δ(k)、前车与本车的相对速度v_rel(k)、本车加速度a(k)和本车加速度变化率j(k)作为优化性能指标，自适应巡航控制策略的输出方程如下：

y(k)＝Cx(k)-Z₂ (8)

其中y(k)＝[δ(k) v_rel(k) a(k) j(k)]^T

t_h为车头时距值，d₀为最小前车与本车间距；

最终形成的离散状态方程如下：

x(k+1)＝A(x(k))x(k)+B₁ξ₁(k)u₁(k)+B₂ξ₂(k)u₂(k)+Gw(k)+Z₁ (9)

y(k)＝Cx(k)-Z₂ (10)

A4、建立预测方程

根据所建立的驱动制动优化切换的前车与本车间相互纵向运动学综合模型，对预测时域内的状态变量进行预测：

其中p为预测时域，m_c为控制时域，为在第k时刻对预测时域内每一步的状态变量的预测矩阵，为在第k时刻对预测时域内每一步的输出量的预测矩阵，U₁(k+m_c)和U₂(k+m_c)为待求的控制量，w(k+p)为第k时刻预测时域内每一步扰动量的预测矩阵，所述的扰动量为前车的加速度，x(k)为第k时刻的状态变量，为在第k-1时刻对第k时刻状态变量的预测值，e_x(k)为k时刻实际检测到的状态变量与预测值的误差， Λ₁、Λ₂为状态方程和输出方程相应项的预测矩阵；

A5、建立混合整数非线性规划方程

对于汽车自适应巡航控制系统来说，无论采取何种控制策略，安全跟车为基本的道路行驶目标，即通过调整车速保证一个安全的前车与本车间距行驶，并且在此过程中避免本车与前车碰撞；也即在任何时间应使前车与本车间距误差趋于0、前车与本车的相对速度也趋于零，如下式所示：

δ(k)→0,v_rel(k)→0 as k→∞ (13)

Δx(k)≥d_c (14)

为改善乘坐舒适度，在行驶过程中对本车的舒适度性能指标-加速度及加速度变化率进行优化：

根据汽车自身能力的限制，对本车速度、本车加速度和本车加速度变化率进行相应的优化：

以上对自适应巡航车辆在道路行驶过程中满足的多个控制目标进行分析，在满足这些行驶目标的同时，需要对车辆自身的驱动制动特性进行优化，尽可能减小驱动、制动执行器的切换次数；也就是说，如果当前时刻汽车的驱动执行器处于工作状态，即ξ₁(k)＝1,ξ₁(k)＝0，应尽量避免下一时刻切换到制动执行器工作，即ξ₁(k)＝0,ξ₁(k)＝1)，故对车辆自身的驱动制动特性进行优化，表示如下：

此外，对于驱动执行器和制动执行器，其控制输入量存在如下约束：

其中u_1min、u_1max分别为轮毂电机输入转矩的最小值和最大值，u_2min、u_2max分别为输入制动踏板位置的最小值和最大值；

故得到自适应巡航控制系统约束为：

在模型预测控制MPC框架下，将行驶过程中需要优化的多个性能指标以加权的方式写成如下方程：

其中Q为性能向量的权系数矩阵，R₁和R₂为控制向量权系数，S₁、S₂分别为驱动执行器、制动执行器惩罚系数；

将式(11)、(12)分别代入(19)、(20)，并忽略目标函数中与待优化变量无关的项，整理得到：

其中：式(21)所表示为混合整数非线性规划MINLIP方程，

K₂＝[M₅ M₆]，

Φ、I_w、U_1max、U_1min、U_2min、U_2max为约束条件的约束矩阵；

A6、求解混合整数非线性规划方程

针对式(21)中的混合整数非线性规划MINLIP方程，固定整数变量后，对应的优化命题转化为：

其中f(Λ₁,Λ₂)为固定整数变量后对应项在目标函数的值，矩阵K₃、K₄、 的公式如下：

K₄＝[M₅Λ₁ M₆Λ₂]，

由此可见，这是一个标准的二次规划方程；直接利用有效集算法对二次规划方程进行求解，得到理想的驱动/制动力矩和驱动/制动的切换规则；

B、下层控制器将理想的驱动/制动力矩合理的分配到四个车轮；

下层控制器根据上层控制器计算出理想的驱动/制动力矩，并将该力矩合理的分配到四个车轮，包括以下步骤：

为了提高四轮独立驱动电动汽车的驱动能力，根据车轮所受的垂直载荷的大小进行力矩分配：

其中T₁、T₂、T₃、T₄为最终分配到左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的驱动/制动力矩，F_z1、F_z2、F_z3、F_z4为作用在左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的垂直载荷，F_z表示汽车所受到的总的垂直载荷。