CN108556680A - 一种用于轮毂电机驱动车辆的稳定性控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于轮毂电机驱动车辆的稳定性控制方法，基于分层控制结构设计车辆稳定性控制策略，基于非线性滑模变结构控制实现对车速、横摆角速度和质心侧偏角的非线性联合控制，基于控制分配的方法控制电机转矩，该稳定性控制策略能够明显提高车辆的操纵稳定性，相对现有技术具有非显而易见的诸多有益效果。

Description

一种用于轮毂电机驱动车辆的稳定性控制方法

技术领域

本发明涉及一种插电式混合动力车辆能量管理方法，尤其涉及一种基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理方法。

背景技术

当前的轮毂电机驱动车辆在转向时，通常由制动器产生的制动力产生车辆运动所需的横摆力矩，从而使得车辆实际横摆力矩跟踪参考横摆角速度。但是这种控制方法削弱了车辆纵向控制效果，并且在质心侧偏角不大的情况下有效，当质心侧偏角偏大时几乎失效。为了有效提高车辆稳定性，需要对车辆横摆角速度和质心侧偏角联合控制。目前，常用的手段是控制横摆角速度和质心侧偏角分别获得车辆目标横摆力矩和侧向力，但由于车辆不具备独立转向系统，这种方法仅在良好工况下才能达到较好的控制效果，而在极限工况下极易达到电机转矩输出饱和，电机输出转矩难以满足车辆目标侧向力需求。目前，常用的基于控制分配的等式约束方式为轮毂电机驱动车辆分配电机转矩，既没有全面考虑轮毂电机外特性、地面附着条件以及摩擦圆约束，也没有考虑极限工况下电机转矩分配无结果的问题，同时也忽视了低速和良好附着路面下的性能目标优化。因此，本领域中尚缺乏非线性的控制方法，实现对车速、横摆角速度和质心侧偏角联合控制，分别获取车辆目标纵向力和目标横摆力矩，在轮胎纵向力分配时需要充分考虑轮毂电机外特性、地面附着条件以及摩擦圆约束和性能目标函数，以此提高车辆稳定性控制。

发明内容

针对上述本领域中存在的技术问题，本发明提供了一种用于轮毂电机驱动车辆的稳定性控制方法，具体包括以下步骤：

步骤1、采集所述车辆的纵向车速v_x、横摆角速度ω_z和质心侧偏角β参数。

步骤2、基于所述步骤1中采集的各参数，并结合参考纵向车速v_xdes、参考横摆角速度ω_zdes和参考质心侧偏角β_des构建滑模控制器，获取运动过程中的目标纵向力，并设计横摆力矩合成控制器实现车辆运动状态对参考状态的跟踪，以得到目标横摆力矩。

步骤3、基于所述步骤2中得到的所述目标纵向力和目标横摆转矩实现基于最小误差逼近的轮胎纵向力分配。

步骤4、基于所述步骤3中的所述轮胎纵向力获得电机转矩，基于滑模控制结构实现对所述电机转矩的输出控制。

进一步地，所述步骤2中所述的构建滑模控制器，具体包括：

建立关于车辆实际运动状态与参考运动状态之间偏差的滑模函数，即：

s_β＝β-β_des

上述横摆角速度增加了偏差的积分项，以消除误差随时间积累带来的误差，并取等速趋近律，即：

其中，f为车辆风阻和滚动阻力之和，Y_des是轮胎纵向力和轮胎侧向力获得的车辆侧向力，X_xdes和M_zxdes分别表示由轮胎纵向力获得的车辆纵向力和横摆力矩，X_ydes和M_zydes分别表示由轮胎侧向力获得的车辆纵向力和横摆力矩，和分别为目标质心侧偏角速度和目标横摆角加速度，ε_vx、ε_ωz、ε_β和κ是等速趋近律常数，均大于零；横摆角速度和横摆力矩存在直接的函数关系，而质心侧偏角和横摆力矩不存在直接的函数关系，因此需要建立质心侧偏角与横摆力矩的函数关系，首先引入中间变量ω_z-β，即：

并根据中间变量与横摆角速度之间的偏差建立滑模函数，取等速趋近律后表示如下：

s_ωz-β＝ω_z-ω_z-β

构建滑模控制器获取车辆目标纵向力，即：

其中，表示车辆纵向速度变化率，v_y表示车辆侧向车速，表示带饱和函数的趋近律，代替了符号函数有效的消除了滑模运动过程中的抖振问题。

进一步地，所述步骤2中所述的设计横摆力矩合成控制器实现车辆运动状态对参考状态的跟踪，以得到目标横摆力矩，具体包括：

构建滑模控制器获取车辆的横摆转矩，即：

其中，b_i为第i轴的轮距的一半，I_z为车辆横摆运动转动惯量，是通过横摆角速度跟踪参考横摆角速度的横摆力矩，M_zx-βdes而是通过中间变量ω_z-β，质心侧偏角跟踪参考质心侧偏角的横摆力矩；所述横摆力矩合成控制器通过调整权重系数得到目标横摆转矩，即：

其中，K₁和K₂为车辆运动状态跟踪参考运动状态的权重系数。如果相应的偏差和偏差变化率变大，就增大相应的权重系数，相反则减小相应的权重系数值。

进一步地，步骤3中所述的基于所述步骤2中得到的所述目标纵向力和目标横摆转矩实现基于最小误差逼近的轮胎纵向力分配，具体包括：

建立分配方程：Bu＝v

其中，v＝[X_xdes M_zxdes]^T，B和u分别为系数矩阵和输出矩阵，即：

u＝[F_xw11 F_xw12 F_xw21 F_xw22 F_xw31 F_xw32 F_xw41 F_xw42]^T

元素a_ij和b_ij分别为矩阵B中的系数：

a_ij＝cosδ_ij

b_ij＝(-1)^jdcosδ_ij+(-1)ⁱl_isinδ_ij

其中，δ_ij为各个车轮的转向角，其中i表示第1、2、3和4轴，j为1时表示左侧车轮和为2时表示右侧车轮，由于车辆机械双前轴转向机构，因此，δ_3j＝δ_4j＝0；l_i表示第1、2、3和4轴到质心的距离，d表示车辆两侧车轮的距离；

控制分配需要考虑车辆多约束的特征，约束主要表现在电机外特性约束以及摩擦圆约束，首先轮胎纵向力需满足外特性约束，即：

其中，i_g为轮毂电机到车轮动力输出过程中的减速器的传动比，T_mmax为轮毂电机的最大输出转矩。轮胎纵向力还受到轮胎侧向力约束，它们的关系称为摩擦圆约束，即：

其中，F_xwij、F_ywij和F_zij分别表示为各个轮胎的纵向力、轮胎侧向力和轮胎垂向力，μ_ij分别为各个轮胎的路面附着系数。

轮胎纵向力约束综合为以下形式：

式中，上下限为：

其中，R_w代表车轮半径。

为了解决极限工况下等式Bu＝v无解的问题，即轮胎力无输出结果，采用最小误差逼近函数||Bu-v||²取代了等式约束Bu＝v。因此最优分配的首要目标是使得分配误差最小。目标方程可用范数的平方表示：

J₁＝argmin||W_v(Bu-v)||²

式中W_v是权重矩阵，可表示为：

W_v＝diag(W_vFx,W_vMz)

为了提高车辆稳定性，保证足够的轮胎纵向力储备裕度，当车辆轮胎纵向力分配时考虑车辆稳定性裕度。因此，利用性能优化方程提高轮胎纵向力储备裕度，基于轮胎力利用率最下提高车辆稳定性：

J₂＝||W_uu||²

对角加权矩阵W_u表示为：

其中，c_ij为加权对角矩阵的各个轮胎力的加权系数，μi_j和F_zij分别为各个轮胎的路面附着系数和轮胎垂向力。

控制分配是在约束条件下的最优控制分配。目标方程和性能优化方程可归纳为一个二次规划问题：

其中，Ω为最有目标逼近函数的解的集合。

这是典型的序列最小二乘法(SLS)两步优化的问题。通过设置加权系数γ，以上两步算法可以被集成到一步算法并通过加权最小二乘法(WLS)解决，减少了计算时间。

进一步地，所述步骤4中所述的基于轮胎纵向力获得电机转矩，如下式所示：

其中，T_wij、I和分别为各个车轮的转矩、电动轮转动惯量和角加速度。

进一步地，所述步骤4中所述的基于滑模控制结构实现对所述电机转矩的输出控制，具体包括：

为了控制车辆滑移或滑转、当轮胎滑移率或滑转率超过最优值时，需要对车轮转速进行控制，最优滑移率设置为0.2，以保证车辆足够的轮胎纵向力和轮胎侧向力输出，车轮期望转速ω_des可表示为：

针对车轮滑移率构建滑模控制结构，由车轮转速误差定义滑模函数：

s_ω＝ω-ω_des

取指数趋近律，表达式如下：

其中，ε_ω和k_ω为指数趋近律的系数，均大于零。

由此得到电机转矩输出为：

因此，电机的输出转矩为：

其中，λ为车轮的实际滑移率。

上述本发明所提供的方法，基于分层控制结构设计车辆稳定性控制策略，基于非线性滑模变结构控制实现对车速、横摆角速度和质心侧偏角的非线性联合控制，基于控制分配的方法控制电机转矩，该稳定性控制策略能够明显提高车辆的操纵稳定性，相对现有技术具有非显而易见的诸多有益效果。

附图说明

图1是根据本发明所提供的流程示意图

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做出进一步详尽的阐释。

本发明所提供的用于轮毂电机驱动车辆的稳定性控制方法，如图1所示，具体包括以下步骤：

步骤1、采集所述车辆的纵向车速v_x、横摆角速度ω_z和质心侧偏角β参数。

步骤2、基于所述步骤1中采集的各参数，并结合参考纵向车速v_xdes、参考横摆角速度ω_zdes和参考质心侧偏角β_des构建滑模控制器，获取运动过程中的目标纵向力，并设计横摆力矩合成控制器实现车辆运动状态对参考状态的跟踪，以得到目标横摆力矩。

步骤3、基于所述步骤2中得到的所述目标纵向力和目标横摆转矩实现基于最小误差逼近的轮胎纵向力分配。

步骤4、基于所述步骤3中的所述轮胎纵向力获得电机转矩，基于滑模控制结构实现对所述电机转矩的输出控制。

在本申请的一个优选实施例中，所述步骤2中所述的构建滑模控制器，具体包括：

建立关于车辆实际运动状态与参考运动状态之间偏差的滑模函数：

s_β＝β-β_des

取等速趋近律，即：

其中，f为车辆风阻和滚动阻力之和，Y_des是轮胎纵向力和轮胎侧向力获得的车辆侧向力，X_xdes和M_zxdes分别表示由轮胎纵向力获得的车辆纵向力和横摆力矩，X_ydes和M_zydes分别表示由轮胎侧向力获得的车辆纵向力和横摆力矩，和分别为目标质心侧偏角速度和目标横摆角加速度，ε_vx、ε_ωz、ε_β和κ是等速趋近律常数，均大于零；

建立质心侧偏角与横摆力矩的函数关系；

首先引入中间变量ω_z-β：

并根据中间变量与横摆角速度之间的偏差建立滑模函数，取等速趋近律后表示如下：

构建滑模控制器获取车辆目标纵向力，即：

其中，表示车辆纵向速度变化率，v_y表示车辆侧向车速，表示带饱和函数的趋近律，代替了符号函数有效的消除了滑模运动过程中的抖振问题。

在本申请的一个优选实施例中，所述步骤2中所述的设计横摆力矩合成控制器实现车辆运动状态对参考状态的跟踪，以得到目标横摆力矩，具体包括：

构建滑模控制器获取车辆的横摆转矩，即：

其中，b_i为第i轴的轮距的一半，I_z为车辆横摆运动转动惯量，是通过横摆角速度跟踪参考横摆角速度的横摆力矩，M_zx-βdes而是通过中间变量ω_z-β，质心侧偏角跟踪参考质心侧偏角的横摆力矩；

所述横摆力矩合成控制器通过调整权重系数得到目标横摆转矩，即：

其中，K₁和K₂为车辆运动状态跟踪参考运动状态的权重系数。

在本申请的一个优选实施例中，步骤3中所述的基于所述步骤2中得到的所述目标纵向力和目标横摆转矩实现基于最小误差逼近的轮胎纵向力分配，具体包括：

建立分配方程：Bu＝v

其中，v＝[X_xdes M_zxdes]^T，B和u分别为系数矩阵和输出矩阵，即：

u＝[F_xw11 F_xw12 F_xw21 F_xw22 F_xw31 F_xw32 F_xw41 F_xw42]^T

元素a_ij和b_ij分别为矩阵B中的系数：

a_ij＝cosδ_ij

其中，δ_ij为各个车轮的转向角，其中i表示第1、2、3和4轴，j为1时表示左侧车轮和为2时表示右侧车轮，δ_3j＝δ_4j＝0；l_i表示第1、2、3和4轴到质心的距离，d表示车辆两侧车轮的距离；

轮胎纵向力满足外特性约束：

其中，i_g为轮毂电机到车轮动力输出过程中的减速器的传动比，T_mmax为轮毂电机的最大输出转矩。

轮胎纵向力还与轮胎侧向力满足摩擦圆约束，即：

其中，F_xwij、F_ywij和F_zij分别表示为各个轮胎的纵向力、轮胎侧向力和轮胎垂向力，μ_ij分别为各个轮胎的路面附着系数。

轮胎纵向力约束综合为以下形式：

式中，上下限为：

其中，R_w代表车轮半径。

对于极限工况下等式Bu＝v无解的问题，采用最小误差逼近函数||Bu-v||²取代了等式约束Bu＝v，目标方程用范数的平方表示：

J₁＝argmin||W_v(Bu-v)||²

式中W_v是权重矩阵，可表示为：

W_v＝diag(W_vFx,W_vMz)

利用性能优化方程提高轮胎纵向力储备裕度，基于轮胎力利用率最下提高车辆稳定性：

J₂＝||W_uu||²

对角加权矩阵W_u表示为：

其中，c_ij为加权对角矩阵的各个轮胎力的加权系数，μ_ij和F_zij分别为各个轮胎的路面附着系数和轮胎垂向力。

上述目标方程和性能优化方程可归纳为一个二次规划问题：

其中，Ω为最有目标逼近函数的解的集合。

通过设置加权系数γ，将以上两步算法集成到一步算法并通过加权最小二乘法求解：

在本申请的一个优选实施例中，所述步骤4中所述的基于轮胎纵向力获得电机转矩，如下式所示：

其中，T_wij、I和分别为各个车轮的转矩、电动轮转动惯量和角加速度。

在本申请的一个优选实施例中，所述步骤4中所述的基于滑模控制结构实现对所述电机转矩的输出控制，具体包括：

设置最优滑移率为0.2，车轮期望转速ω_des可表示为：

针对车轮滑移率构建滑模控制结构，由车轮转速误差定义滑模函数：

s_ω＝ω-ω_des

取指数趋近律，表达式如下：

其中，ε_ω和k_ω为指数趋近律的系数，均大于零。

由此得到电机转矩输出为：

由此，电机的输出转矩为：

其中，λ为车轮的实际滑移率。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种用于轮毂电机驱动车辆的稳定性控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤1、采集所述车辆的纵向车速v_x、横摆角速度ω_z和质心侧偏角β参数。

步骤2、基于所述步骤1中采集的各参数，并结合参考纵向车速v_xdes、参考横摆角速度ω_zdes和参考质心侧偏角β_des构建滑模控制器，获取运动过程中的目标纵向力，并设计横摆力矩合成控制器实现车辆运动状态对参考状态的跟踪，以得到目标横摆力矩。

步骤3、基于所述步骤2中得到的所述目标纵向力和目标横摆转矩实现基于最小误差逼近的轮胎纵向力分配。

步骤4、基于所述步骤3中的所述轮胎纵向力获得电机转矩，基于滑模控制结构实现对所述电机转矩的输出控制。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中所述的构建滑模控制器，具体包括：

建立关于车辆实际运动状态与参考运动状态之间偏差的滑模函数：

s_β＝β-β_des

取等速趋近律，即：

其中，f为车辆风阻和滚动阻力之和，Y_des是基于轮胎纵向力和轮胎侧向力获得的车辆侧向力，X_xdes、M_zxdes分别表示由轮胎纵向力获得的车辆纵向力和横摆力矩，X_ydes和M_zydes分别表示由轮胎侧向力获得的车辆纵向力和横摆力矩，和分别为目标质心侧偏角速度和目标横摆角加速度，ε_β和κ是等速趋近律常数，均大于零；m为质量；

建立质心侧偏角与横摆力矩的函数关系；

首先引入中间变量ω_z-β：

并根据中间变量与横摆角速度之间的偏差建立滑模函数，取等速趋近律后表示如下：

为等速趋近常数；

构建滑模控制器获取车辆目标纵向力，即：

其中，表示车辆纵向速度变化率，v_y表示车辆侧向车速，表示带饱和函数的趋近律，代替了符号函数用于消除模运动过程中的抖振问题。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤2中所述的设计横摆力矩合成控制器实现车辆运动状态对参考状态的跟踪，以得到目标横摆力矩，具体包括：

构建滑模控制器获取车辆的横摆转矩，即：

其中，b_i为第i轴的轮距的一半，I_z为车辆横摆运动转动惯量，是通过横摆角速度跟踪参考横摆角速度的横摆力矩，M_zx-βdes而是通过中间变量ω_z-β，质心侧偏角跟踪参考质心侧偏角的横摆力矩；

所述横摆力矩合成控制器通过调整权重系数得到目标横摆转矩，即：

其中，K₁和K₂为车辆运动状态跟踪参考运动状态的权重系数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤3中所述的基于所述步骤2中得到的所述目标纵向力和目标横摆转矩实现基于最小误差逼近的轮胎纵向力分配，具体包括：

建立分配方程：Bu＝v

其中，v＝[X_xdes M_zxdes]^T，B和u分别为系数矩阵和输出矩阵，即：

u＝[F_xw11 F_xw12 F_xw21 F_xw22 F_xw31 F_xw32 F_xw41 F_xw42]^T

元素a_ij和b_ij分别为矩阵B中的系数：

a_ij＝cosδ_ij

b_ij＝(-1)^jd cosδ_ij+(-1)ⁱl_i sinδ_ij

其中，δ_ij为各个车轮的转向角，其中i表示第1、2、3和4轴，j为1时表示左侧车轮和为2时表示右侧车轮，δ_3j＝δ_4j＝0；l_i表示第1、2、3和4轴到质心的距离，d表示车辆两侧车轮的距离；

轮胎纵向力满足外特性约束：

其中，i_g为轮毂电机到车轮动力输出过程中的减速器的传动比，T_mmax为轮毂电机的最大输出转矩；

轮胎纵向力还与轮胎侧向力满足摩擦圆约束，即：

其中，F_xwij、F_ywij和F_zij分别表示为各个轮胎的纵向力、轮胎侧向力和轮胎垂向力，μ_ij分别为各个轮胎的路面附着系数；

轮胎纵向力约束综合为以下形式：

式中，上下限为：

其中，R_w代表车轮半径；

对于极限工况下等式Bu＝v无解的问题，采用最小误差逼近函数||Bu-v||²取代了等式约束Bu＝v，目标方程用范数的平方表示：

J₁＝arg min||W_v(Bu-v)||²

式中W_v是权重矩阵，可表示为：

W_v＝diag(W_vFx,W_vMz)

利用性能优化方程提高轮胎纵向力储备裕度，基于轮胎力利用率最下提高车辆稳定性：

J₂＝||W_uu||²

对角加权矩阵W_u表示为：

其中，c_ij为加权对角矩阵的各个轮胎力的加权系数，μ_ij和F_zij分别为各个轮胎的路面附着系数和轮胎垂向力；

将上述目标方程和性能优化方程归纳为一个二次规划问题：

其中，Ω为最有目标逼近函数的解的集合；

通过设置加权系数γ，将以上两步算法集成到一步算法并通过加权最小二乘法求解：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤4中所述的基于轮胎纵向力获得电机转矩，如下式所示：

其中，T_wij、I和分别为各个车轮的转矩、电动轮转动惯量和角加速度。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：所述步骤4中所述的基于滑模控制结构实现对所述电机转矩的输出控制，具体包括：

设置λ_opt最优滑移率为0.2，车轮期望转速ω_des可表示为：

其中

针对车轮滑移率构建滑模控制结构，由车轮转速误差定义滑模函数：

s_ω＝ω-ω_des

取指数趋近律，表达式如下：

其中，ε_ω和k_ω为指数趋近律的系数，均大于零；

由此得到电机转矩输出为：

由此，电机的输出转矩为：

其中，λ为车轮的实际滑移率。