CN107839749B - 电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法，先建立转向及整车系统动力学模型，然后设计理想转向路感特性图，再求解转向路感控制器，为驾驶员提供合适大小的转向路感，最后求解整车稳定性控制器，使整车在各种工况下保持稳定行驶。本发明考虑到外界干扰、路面参数变化、传感器噪声等因素，进行鲁棒混合路感控制；再综合路感控制对汽车状态的影响，进行整车稳定性鲁棒控制。从而能有效改善电动轮汽车的转向路感和操纵稳定性。

Description

电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法

技术领域

本发明涉及转向系统领域，具体是一种电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法。

背景技术

转向路感控制策略所依托的转向系统结构见附图1，其结构简单，没有复杂的机械连接，又因其以电机作为动力源，故响应速度快，经济性高，易于精确控制，能为驾驶员提供良好的路感，对整车行驶稳定性影响相对较小且能通过有效措施予以消除，是未来发展智能车和无人驾驶汽车的关键技术。

然而，当下对电动轮汽车转向路感和稳定性的研究比较少。仅有的研究主要关注转向效率和整车机动性，其路感控制要么无法同时兼顾中低车速和高车速，要么对路面参数的鲁棒性不强；在稳定性控制方面，也未能彻底解决路感对整车稳定性的耦合影响。

基于以上的介绍，本发明提出鲁棒混合路感控制和整车稳定性鲁棒控制，以改善电动轮汽车的转向路感和操纵稳定性。

发明内容

本发明为了解决现有技术的问题，提供了一种电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法，考虑到外界干扰、路面参数变化、传感器噪声等因素，进行鲁棒混合路感控制；再综合路感控制对汽车状态的影响，进行整车稳定性鲁棒控制。从而能有效改善电动轮汽车的转向路感和操纵稳定性。

本发明提供了一种电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法，包括以下步骤：

1)建立转向及整车系统动力学模型，包括转向系统动力学模型、整车模型、参考模型。

其中，转向系统动力学模型包括转向盘和输入轴模型、转矩传感器模型、转向输出轴模型、齿轮齿条模型，分别如下所示。

转向盘和输入轴模型

式中，J₁为转向盘的转动惯量，θ_sw为转向盘的转动角度，T_d为驾驶员输入力矩，B₁为转向盘转动阻尼，T_fan1为转矩传感器信号；

转矩传感器模型

T_fan1＝K_fan1(θ_sw-θ_c)

式中，K_fan1为转矩传感器敏感系数，θ_c为转向输出轴的旋转角度；

转向输出轴模型

式中，J_c是转向输出轴转动惯量，B_c是转向输出轴转动阻尼，T_fan2是转向器对转向输出轴的反作用力矩，n₁为转向输出轴到前轮的机械传动比，ΔT_zx为两前轮纵向驱动力绕各自主销力矩之差，且有ΔT_zx＝ΔT_fd/R_w，ΔT_f为两前轮驱动转矩之差，d为前轮主销偏移距，R_w为前轮滚动半径；

齿轮齿条模型

x_r＝θ_c·r_p

式中，M_r为齿条的质量，x_r为齿条位移，r_p为齿轮半径，B_r为齿条运动阻尼系数，F_f为外界给齿条的阻力，可简化成F_f＝K_rx_r+F_δ的形式，K_r为转向阻力对齿条的等效刚度，F_δ为路面随机干扰折合到转向器的值；

整车模型

式中，F_{x_fl}和F_{y_fl}左前轮所受的纵向力和侧向力，F_{x_fr}和F_{y_fr}是右前轮所受的纵向力和侧向力，F_{x_rl}和F_{y_rl}是左后轮所受的纵向力和侧向力，F_{x_rr}和F_{y_rr}是右后轮所受的纵向力和侧向力，u、v、r分别为汽车质心沿x轴、y轴的线速度和横摆角速度，I_z为汽车绕z轴的转动惯量，δ为前轮转角，F_f为汽车沿纵向所受行驶阻力，其大小与车速、胎压等有关，可由试验加以确定；

参考模型

跟踪目标r^*是指车辆转向过程中的稳态r，可以由下式得到：

式中，G_r(s)是从前轮转角到跟踪目标的传递函数，a₀＝K_fK_r(a+b)²+(K_fa-K_rb)mu²，b₀＝K_fK_r(a+b)u，上式的r^*是在良好路面上的横摆角速度，所以此时的r^*代表了汽车在良好路面稳定转向行驶的状态，可以作为所设计控制器的跟踪目标。

2)设计理想转向路感特性图，过程如下：

在转向工况下，可将转向阻力矩简化成摩擦力矩和侧向力回正力矩这两部分，在对两前轮中心速度和侧偏角分析后，可得到侧向力回正力矩表达式如下：

T_zr＝Dsin{C_huiarctan[B_huiα₁-E(B_huiα₁-arctan(B_huiα₁))]}+Dsin{C_huiarctan[B_huiα₂-E(B_huiα₂-arctan(B_huiα₂))]}

式中，B_hui、C_hui、D、E分别是魔术轮胎公式相关参数，α₁、α₂分别是左前轮、右前轮侧偏角；

摩擦力矩和车速有关，由此也可分为动态摩擦力矩和静态摩擦力矩。前者在车速较高时占摩擦力矩较大比例，但与回正力矩相比仍然很小，可以忽略不计；后者在车速较低时影响很大，成为转向阻力矩的主要部分，且和原地转向阻力矩成正比关系：

式中，μ是路面附着系数，F_z是垂向载荷，p是轮胎气压；

考虑到摩擦力矩的方向随转角的变化，可以将其表示成下式：

式中，K_zf是和μ、F_z、p等有关的经验系数，摩擦力矩的方向由前轮转角决定；

由以上分析，根据车速的不同，可以写出转向阻力矩的分段表达式：

式中，n₁是转向系统传动比；

在分析了车速和转角对转向阻力矩的影响后，着眼于高速稳定性及低速轻便性这一目标，借助于直线型设计法

便能设计出理想转向路感特性图。

3)求解转向路感控制器，利用传感器测量得到实时车速u和前轮转角δ_f，传送给理想转向路感特性图，然后通过差值得到与实时车速u和前轮转角δ_f对应的理想转矩传感器示值T_fan1 ^*；接着转向路感控制器接收T_fan1 ^*和传感器的实际转矩值T_fan1，输入到基于H_∞混合灵敏度算法的转向路感控制器中，得到控制输出ΔI_f，从而使两前轮产生既定的驱动转矩差ΔT_f，地面对两前轮的纵向驱动力大小不同，它们作用于转向系统使转向输出轴产生转角增量Δθ_c，使得转矩传感器的实际值将朝着理想值变化，即为驾驶员提供合适大小的转向路感。

求解转向路感控制器具体过程如下：

取系统状态向量为

外部环境输入为w＝[T_d F_δ]^T，控制器的控制输入u＝[ΔT_f]，被测量的输出y＝[T_fan1]，可得到控制系统的状态空间实现：

其中，控制矩阵A、B₁、B₂、C、D₁、D₂可由转向及整车系统动力学模型推导得到；增广控制模型矩阵形式为：

其中，T_fan1 ^*为理想转矩值输入(参考值)，W_w＝[W_w1 W_w2]为干扰信号到系统实际输出的传递函数，z₁、z₂、z₃分别表示跟踪误差、系统输出、控制器输出，与之对应的三个加权函数W1、W2、W3分别用于确定z₁、z₂、z₃在频域范围的权重。理想值和系统的实际输出值传递给控制器K，控制器计算得到控制输入，经系统标准传递函数G得到系统输出，在保证系统稳定的同时使得闭环传递函数矩阵T_sw(s)的H_∞范数最小；

由上式组成闭环控制系统，通过求解最小范数便能得到控制器。

4)求解整车稳定性控制器，将实时车速u和前轮转角δ_f输入到参考模型中，得到理想横摆角速度r^*，该理想值与车辆的实际横摆角速度r做差产生误差信号，输入到基于H₂/H_∞混合算法的整车稳定性控制器，控制器输出指令后，两后轮轮毂电机分配到电流I₃、I₄，得到的两后轮驱动转矩差ΔT_r作为补偿值作用于整车模型，使整车产生横摆角速度增量Δr，最后，Δr同外界干扰一起被横摆角速度传感器测得并输出为实际横摆角速度信号，使整车在各种工况下保持稳定行驶。

求解整车稳定性控制器具体包括以下步骤：

选取控制系统状态变量为x＝[β r]^T，外部干扰输入w＝[ΔT_f F_yw δ_f]^T，控制器输入u＝[ΔT_r]，被测量的输出y＝[r]，将稳定性控制对象状态空间实现表示成：

其中，系统矩阵A、B₁、B₂、C、D₁、D₂可由上述过程得到。

增广控制阵形式为：

u＝[ΔT_r]＝Ky

其中，G₀是系统从控制输入到横摆角速度的标准传递函数，Δ表示系统的不确定性，w＝[ΔT_f F_yw δ_f]^T是外部扰动输入，G_w＝[G_w1 G_w2 G_w3]是w到r的传递函数矩阵，z＝[z₁ z₂z₃]是控制系统的评价输出指标，z₁代表控制器对参考值的跟踪效果以及抗干扰能力，z₂代表对模型不确定性的抑制能力，z₃是对控制输出的衡量，W＝[W1 W2 W3]是三个评价输出指标的加权函数；

由上述增广控制模型矩阵，可求解出满足要求的H₂/H_∞整车稳定性控制器。

本发明有益效果在于：

1、本发明在转向路感控制中充分考虑到转向系统建模不确定性、路面不平整度、传感器内部噪声等因素，采用实时反馈动态跟踪方法，设计一种H_∞混合灵敏度算法，相比于其他控制算法，不仅能既快又好地跟踪理想转向路感特性图，优化驾驶员主观感受，而且能抑制外界扰动等不利因素对系统的影响，帮助驾驶员完成期望转向，未来可拓展到无人驾驶汽车的轨迹跟踪领域。

2、本发明在整车稳定性控制中考虑到路感控制、外界干扰、汽车参数变化等因素，采用横摆力矩动态补偿策略，设计一种H₂/H_∞混合算法可实现为驾驶员提供良好路感的同时，消除路感控制对整车稳定性的耦合影响，使得汽车在各种工况下保持稳定行驶；还能利用H₂范数限制控制器的控制输出，其结果是取得良好控制效果的同时更加符合实际情况。

附图说明

图1为转向系统结构示意图；

图2为转向路感控制流程图；

图3为整车稳定性控制流程图；

图4为理想转向路感特性图；

图5为转向路感增广控制模型；

图6为整车稳定性增广控制模型。

图7为本发明整体方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

本发明提供了一种电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法，如图7所示，包括以下步骤：

1)建立转向及整车系统动力学模型，包括转向系统动力学模型、整车模型、参考模型。

其中，转向系统动力学模型包括转向盘和输入轴模型、转矩传感器模型、转向输出轴模型、齿轮齿条模型，分别如下所示。

转向盘和输入轴模型

式中，J₁为转向盘的转动惯量，θ_sw为转向盘的转动角度，T_d为驾驶员输入力矩，B₁为转向盘转动阻尼，T_fan1为转矩传感器信号；

转矩传感器模型

T_fan1＝K_fan1(θ_sw-θ_c)

式中，K_fan1为转矩传感器敏感系数，θ_c为转向输出轴的旋转角度；

转向输出轴模型

式中，J_c是转向输出轴转动惯量，B_c是转向输出轴转动阻尼，T_fan2是转向器对转向输出轴的反作用力矩，n₁为转向输出轴到前轮的机械传动比，ΔT_zx为两前轮纵向驱动力绕各自主销力矩之差，且有ΔT_zx＝ΔT_fd/R_w，ΔT_f为两前轮驱动转矩之差，d为前轮主销偏移距，R_w为前轮滚动半径；

齿轮齿条模型

x_r＝θ_c·r_p

式中，M_r为齿条的质量，x_r为齿条位移，r_p为齿轮半径，B_r为齿条运动阻尼系数，F_f为外界给齿条的阻力，可简化成F_f＝K_rx_r+F_δ的形式，K_r为转向阻力对齿条的等效刚度，F_δ为路面随机干扰折合到转向器的值；

整车模型

式中，F_{x_fl}和F_{y_fl}左前轮所受的纵向力和侧向力，F_{x_fr}和F_{y_fr}是右前轮所受的纵向力和侧向力，F_{x_rl}和F_{y_rl}是左后轮所受的纵向力和侧向力，F_{x_rr}和F_{y_rr}是右后轮所受的纵向力和侧向力，u、v、r分别为汽车质心沿x轴、y轴的线速度和横摆角速度，I_z为汽车绕z轴的转动惯量，δ为前轮转角，F_f为汽车沿纵向所受行驶阻力，其大小与车速、胎压等有关，可由试验加以确定；

参考模型

跟踪目标r^*是指车辆转向过程中的稳态r，可以由下式得到：

式中，G_r(s)是从前轮转角到跟踪目标的传递函数，a₀＝K_fK_r(a+b)²+(K_fa-K_rb)mu²，b₀＝K_fK_r(a+b)u，上式的r^*是在良好路面上的横摆角速度，所以此时的r^*代表了汽车在良好路面稳定转向行驶的状态，可以作为所设计控制器的跟踪目标。

2)设计理想转向路感特性图，过程如下：

在转向工况下，可将转向阻力矩简化成摩擦力矩和侧向力回正力矩这两部分，在对两前轮中心速度和侧偏角分析后，可得到侧向力回正力矩表达式如下：

T_zr＝Dsin{C_huiarctan[B_huiα₁-E(B_huiα₁-arctan(B_huiα₁))]}+Dsin{C_huiarctan[B_huiα₂-E(B_huiα₂-arctan(B_huiα₂))]}

式中，B_hui、C_hui、D、E分别是魔术轮胎公式相关参数，α₁、α₂分别是左前轮、右前轮侧偏角；

摩擦力矩和车速有关，由此也可分为动态摩擦力矩和静态摩擦力矩。前者在车速较高时占摩擦力矩较大比例，但与回正力矩相比仍然很小，可以忽略不计；后者在车速较低时影响很大，成为转向阻力矩的主要部分，且和原地转向阻力矩成正比关系：

式中，μ是路面附着系数，F_z是垂向载荷，p是轮胎气压；

考虑到摩擦力矩的方向随转角的变化，可以将其表示成下式：

式中，K_zf是和μ、F_z、p等有关的经验系数，摩擦力矩的方向由前轮转角决定；

由以上分析，根据车速的不同，可以写出转向阻力矩的分段表达式：

式中，n1是转向系统传动比；

在分析了车速和转角对转向阻力矩的影响后，着眼于高速稳定性及低速轻便性这一目标，借助于直线型设计法

便能设计出理想转向路感特性图，如图4所示。

3)求解转向路感控制器，如图2所示，利用传感器测量得到实时车速u和前轮转角δ_f，传送给理想转向路感特性图，然后通过差值得到与实时车速u和前轮转角δ_f对应的理想转矩传感器示值T_fan1 ^*；接着转向路感控制器接收T_fan1 ^*和传感器的实际转矩值T_fan1，输入到基于H_∞混合灵敏度算法的转向路感控制器中，得到控制输出ΔI_f，从而使两前轮产生既定的驱动转矩差ΔT_f，地面对两前轮的纵向驱动力大小不同，它们作用于转向系统使转向输出轴产生转角增量Δθ_c，使得转矩传感器的实际值将朝着理想值变化，即为驾驶员提供合适大小的转向路感。

求解转向路感控制器具体过程如下：

取系统状态向量为

外部环境输入为w＝[T_d F_δ]^T，控制器的控制输入u＝[ΔT_f]，被测量的输出y＝[T_fan1]，可得到控制系统的状态空间实现：

其中，控制矩阵A、B₁、B₂、C、D₁、D₂可由转向及整车系统动力学模型推导得到；增广控制模型矩阵如图5所示，形式为：

其中，T_fan1 ^*为理想转矩值输入(参考值)，W_w＝[W_w1 W_w2]为干扰信号到系统实际输出的传递函数，z₁、z₂、z₃分别表示跟踪误差、系统输出、控制器输出，与之对应的三个加权函数W1、W2、W3分别用于确定z₁、z₂、z₃在频域范围的权重。理想值和系统的实际输出值传递给控制器K，控制器计算得到控制输入，经系统标准传递函数G得到系统输出，在保证系统稳定的同时使得闭环传递函数矩阵T_sw(s)的H_∞范数最小；

由上式组成闭环控制系统，通过求解最小范数便能得到控制器。

4)求解整车稳定性控制器，如图3所示，将实时车速u和前轮转角δ_f输入到参考模型中，得到理想横摆角速度r^*，该理想值与车辆的实际横摆角速度r做差产生误差信号，输入到基于H₂/H_∞混合算法的整车稳定性控制器，控制器输出指令后，两后轮轮毂电机分配到电流I₃、I₄，得到的两后轮驱动转矩差ΔT_r作为补偿值作用于整车模型，使整车产生横摆角速度增量Δr，最后，Δr同外界干扰一起被横摆角速度传感器测得并输出为实际横摆角速度信号，使整车在各种工况下保持稳定行驶。

求解整车稳定性控制器具体包括以下步骤：

选取控制系统状态变量为x＝[β r]^T，外部干扰输入w＝[ΔT_f F_yw δ_f]^T，控制器输入u＝[ΔT_r]，被测量的输出y＝[r]，将稳定性控制对象状态空间实现表示成：

其中，系统矩阵A、B₁、B₂、C、D₁、D₂可由上述过程得到。

增广控制阵形式如图6所示，为：

u＝[ΔT_r]＝Ky

其中，G₀是系统从控制输入到横摆角速度的标准传递函数，Δ表示系统的不确定性，w＝[ΔT_f F_yw δ_f]^T是外部扰动输入，G_w＝[G_w1 G_w2 G_w3]是w到r的传递函数矩阵，z＝[z₁ z₂z₃]是控制系统的评价输出指标，z₁代表控制器对参考值的跟踪效果以及抗干扰能力，z₂代表对模型不确定性的抑制能力，z₃是对控制输出的衡量，W＝[W1 W2 W3]是三个评价输出指标的加权函数；

由上述增广控制模型矩阵，可求解出满足要求的H₂/H_∞整车稳定性控制器。

本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种电动轮汽车转向路感及整车稳定性控制方法，其特征在于包括以下步骤：

1)建立转向及整车系统动力学模型；

2)设计理想转向路感特性图；

3)求解转向路感控制器，利用传感器测量得到实时车速u和前轮转角δ_f，传送给理想转向路感特性图，然后通过理想转向路感特性图得到与实时车速u和前轮转角δ_f对应的理想转矩传感器示值T_fan1 ^*；接着转向路感控制器接收理想转矩传感器示值T_fan1 ^*和传感器的实际转矩值T_fan1，并将理想转矩传感器示值T_fan1 ^*和传感器的实际转矩值T_fan1输入到基于H_∞混合灵敏度算法的转向路感控制器中，得到控制输出ΔI_f，从而使两前轮产生既定的驱动转矩差ΔT_f，地面对两前轮的纵向驱动力大小不同，它们作用于转向系统使转向输出轴产生转角增量Δθ_c，使得转矩传感器的实际值将朝着理想值变化，即为驾驶员提供合适大小的转向路感；

4)求解整车稳定性控制器，将实时车速u和前轮转角δ_f输入到参考模型中，得到理想横摆角速度r^*，该理想值与车辆的实际横摆角速度r做差产生误差信号，输入到基于H₂/H_∞混合算法的整车稳定性控制器，整车稳定性控制器输出指令后，两后轮轮毂电机分配到电流I₃、I₄，得到的两后轮驱动转矩差ΔT_r作为补偿值作用于整车模型，使整车产生横摆角速度增量Δr，最后，横摆角速度增量Δr同外界干扰一起被横摆角速度传感器测得并输出为实际横摆角速度信号，使整车在各种工况下保持稳定行驶；

所述的求解整车稳定性控制器具体包括以下步骤：

选取控制系统状态变量为x＝[β r]^T，外部干扰输入w＝[ΔT_f F_yw δ_f]^T，控制器输入u＝[ΔT_r]，被测量的输出y＝[r]，将稳定性控制对象状态空间实现表示成：

其中，系统矩阵A、B₁、B₂、C、D₁、D₂由转向及整车系统动力学模型得到；

增广控制阵形式为：

u＝[ΔT_r]＝Ky；

其中，β是汽车质心侧偏角，F_yw是作用于汽车质心的侧向风力，δ_f是前轮转角，K是要求解的整车稳定性控制器，G₀是系统从控制输入到横摆角速度的标准传递函数，w＝[ΔT_f F_ywδ_f]^T是外部扰动输入，G_w＝[G_w1 G_w2 G_w3]是w到r的传递函数矩阵，z＝[z₁ z₂ z₃]是控制系统的评价输出指标，z₁代表控制器对参考值的跟踪效果以及抗干扰能力，z₂代表对模型不确定性的抑制能力，z₃是对控制输出的衡量，W＝[W1 W2 W3]是三个评价输出指标的加权函数；

由上述增广控制模型矩阵，可求解出满足要求的H₂/H_∞整车稳定性控制器。

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