CN110126844A - 一种用于汽车防侧翻的ecas系统自适应控制方法 - Google Patents

一种用于汽车防侧翻的ecas系统自适应控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法。首先，采集离线数据，搭建并训练用于预测汽车侧翻时间的改进型门控循环神经网络；然后，以一定采样周期采集汽车行驶状态数据并进行滤波处理；再以一定更新周期，用预先训练的改进型门控循环神经网络进行汽车侧翻时间预测，进而更新自适应PD控制器的比例系数；同时，以一定控制周期计算汽车横向负载转移比，并得到和设定值之间的偏差，偏差再输入所述自适应PD控制器进行控制输出；最后，汽车ECAS系统电磁阀根据所述自适应PD控制器的输出调节气囊高度。本发明模型和参数可自调节，达到较好的防侧翻效果；同时适用于诸多车型，进而减少测试工程师工作量，提高了汽车装载ECAS系统的效率。

Description

一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法
技术领域
本发明涉及气控技术领域，具体涉及一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法。
背景技术
随着汽车产业的发展，广大民众对于汽车的各个方面都提出了越来越高的要求。其中汽车安全性是一个最重要的方面，所有的汽车技术都要首先考虑安全性。在汽车安全性能中，防侧翻技术是较为重要的一个。
现有文献和实际工程中的防侧翻的技术主要是基于机械原理的主动横向稳定杆防侧翻方法和基于差动制动技术的汽车防侧翻方法。
如在公布专利[CN205615298U]中公布了一种汽车防侧翻系统，通过设置在前桥和后桥上的横向稳定杆总成，可以抵消由车轮悬架相对于汽车车型的相反运动，从而实现防侧翻。但是存在一些问题，主动横向稳定杆增加了汽车重量，进而导致汽车耗能增加，而且主动横向稳定杆作为一种机械结构，容易造成震动损坏。
ECAS系统广泛应用于汽车，主要应用于提高汽车舒适度，升降汽车车架实现避开坑洼或者降低重心的等功能。ECAS系统应用于防侧翻的技术还不够成熟。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出了一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法；本发明可以实现PD控制器的比例系数Kp自整定，做到一个模型适用于诸多车型，进而降低测试工程师工作量，同时提高了汽车装载ECAS系统的效率，同时提高防侧翻适应能力。
本发明采用的技术方案如下：一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，该方法包括如下步骤：
步骤一，离线采集N种汽车行驶状态数据、汽车侧翻时间参数(TTR,Time ToRollover)对；搭建并训练多个门控循环神经网络(GRU,Gated Recurrent Unit)融合后的改进型门控循环神经网络模型；
步骤二，以一定采样周期，同时采集N种汽车行驶状态数据，滤波处理后作为汽车行驶状态时间序列数据存储；
步骤三，以一定更新周期，通过预先训练的改进型门控循环神经网络模型处理汽车行驶状态时间序列数据，进行TTR参数预测，再将TTR参数输入比例参数模型得到自适应PD控制器的比例系数Kp；
步骤四，以一定控制周期，计算所述汽车行驶状态时间序列数据的汽车横向负载转移比(LTR,Lateral-load Transfer Ratio)参数，并得到LTR参数与设定值的偏差，偏差经过死区函数处理后输入自适应PD控制器进行控制输出；
步骤五，汽车ECAS系统电磁阀根据自适应PD控制器的输出调节气囊高度，控制汽车左右两侧高度。
进一步地，所述汽车行驶状态数据包括但不限于方向盘角度数据、加速度数据、车胎压力数据、ECAS系统气囊压力数据。
进一步地，所述改进型门控循环神经网络模型包括依次连接的输入层、N个并联的门控循环神经元和神经元连接层，神经元连接层输出最终的TTR参数。
进一步地，所述比例系数模型公式为：
Kp＝K0+α/(TTR+ε)
其中，K0为比例系数基值，α为反向比，ε为最小分母。
进一步地，所述LTR参数的计算公式为：
LTR＝(Flw+Fla-Frw-Fra)/(Flw+Fla+Frw+Fra)
其中，Flw和Frw分别为车胎压力数据的左右两侧压力，Fla和Fra分别为ECAS系统气囊压力数据的左右两侧压力。
进一步地，每个门控循环神经元的循环运算包括以下三个步骤：
步骤一，上个循环的隐状态数据h(k-1)元素乘重置系数r(k)，得到重置隐状态数据h′r(k-1)，公式为：
h′r(k-1)＝h(k-1)⊙r(k)
其中，重置系数r(k)公式为：
其中，Wr、br为门控循环神经元的训练参数，X(k)为本次循环输入的汽车行驶状态数据；
步骤二，将隐状态数据h′r(k-1)和本次循环输入数据X(k)进行拼接，得到拼接隐状态数据h′c(k-1)，公式为：
其中，Wc、bc为门控循环神经元的训练参数；
步骤三，根据隐状态数据h(k-1)、拼接隐状态数据h′c(k-1)和更新系数u(k)，得到本次循环的隐状态数据h(k)，公式为：
h(k)＝u(k)⊙h(k-1)+(1-u(k))⊙h′c(k-1)
其中，更新系数u(k)公式为：
其中，Wu、bu为门控循环神经元的训练参数。
进一步地，所述神经元连接层将所有门控循环神经元最终隐状态数据向量
H(k)加权和映射到范围为(0,N)，得到预测输出y，公式为：
y＝N·sigmoid(Wo·H(k)+bo)
其中，N、Wo、bo为门控循环神经元的训练参数。
H(k)＝[h1(k),h2(k),…,hn(k)]T
其中，hi(k)表示第i个门控循环神经元最终隐状态数据。
本发明的有益效果是：本发明利用汽车上现成的ECAS系统，节省防侧翻成本；改进型GRU处理多个传感器数据防止单个传感器由于损坏等问题造成的汽车无法正常工作；本发明不存在结构损坏的问题，且在弯道处能以更高的速度行驶，而不会导致侧翻。
附图说明
图1是本发明的自适应控制方法结构框图；
图2是本发明的自适应控制方法流程图；
图3是本发明的改进型GRU模型框图；
图4是本发明的门控循环神经元框图；
图5是本发明的sigmoid函数曲线图；
图6是本发明的tanh函数曲线图；
图7是本发明的改进型GRU模型训练流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如图1所示，本发明总体结构主要包括LTR设定值101、误差计算单元102、LTR计算单元103、死区函数104、自适应PD控制器105、比例参数模型106、改进型GRU模型107、存储器108、控制对象109和预处理模块110。本发明方法主要包括以下步骤：
步骤一，离线采集N种(必须包括车胎压力数据和ECAS系统气囊压力数据，另外可以取方向盘角度数据、加速度数据)汽车行驶状态数据、TTR参数对；搭建并训练多个门控循环神经网络融合后的改进型门控循环神经网络模型，即改进型GRU模型107；
步骤二，以一定采样周期(可以取1ms)，同时采集N种汽车行驶状态数据，滤波处理后存储至存储器108作为汽车行驶状态时间序列数据；
步骤三，以一定更新周期(一般大于采样周期，可以取100ms)，通过预先训练的改进型GRU模型107处理存储器108内的汽车行驶状态时间序列数据，进行TTR参数预测，再将TTR参数输入比例参数模型106得到自适应PD控制器的比例系数Kp。比例参数模型106具体公式为：
Kp＝K0+α/(TTR+ε)
其中，K0为比例系数基值；α为反向比；ε为最小分母。以TTR参数单位是“秒”，控制器输出是高度增量(厘米)为例，K0可以取2，α可以取4，ε可以取0.05。
步骤四，以一定控制周期(大于或者等于采样周期，可以取1ms)，利用LTR计算单元103根据存储器108存储的汽车行驶状态时间序列数据中最新的车胎压力和气囊压力数据，计算LTR参数，并通过误差计算单元102得到LTR参数与设定值的偏差，偏差经过死区函数104过滤微弱误差再输入自适应PD控制器105，防止气囊频繁进出气。LTR设定值101一般可以设置为0，即目标为左右两侧负载相同。
步骤五，汽车ECAS系统电磁阀根据自适应PD控制器的输出调节气囊高度，控制汽车左右两侧高度。控制方法为左右两侧电磁阀单独根据自适应PD控制器进行控制，例如右侧气囊进气和自适应PD控制器输出正相关，左侧气囊进气和自适应PD控制器输出负相关，如果自适应PD控制器输出正，则右侧气囊进气，左侧气囊出气；自适应PD控制器输出负，则右侧气囊出气，左侧气囊进气。与此同时，气囊本身高度有限，同时为了防止剐蹭，气囊高度受到一定限制。
如图2所示，本发明控制流程主要分为三个分时进行的流程和结束判断流程204：
流程201，以一定采样周期(可以取1ms)采集汽车行驶状态数据，预处理后存储器108丢弃最旧一个数据，加入新的汽车行驶状态数据，作为汽车行驶状态时间序列数据。
流程202，以一定控制周期(大于或者等于采样周期，可以取1ms)对最新的车胎压力和气囊压力进行汽车LTR参数计算，并得到LTR参数的偏差ERR，偏差ERR经过死区函数处理后输入所述自适应PD控制器进行控制输出。最后，汽车ECAS系统电磁阀根据所述自适应PD控制器的输出调节气囊高度，控制汽车左右两侧高度。
流程203，以一定更新周期(一般大于采样周期，可以取60ms)从所述汽车行驶状态时间序列数据中读取所述更新周期内的汽车行驶状态时间序列数据，然后通过预先训练的改进型GRU模型，进行汽车TTR参数预测，进而输入比例参数模型得到所述比例系数Kp。最后，将所述比例系数Kp作为新的自适应控制器比例参数。
三个流程中每个结束后都需要进行结束判断流程204，如果结束则退出该方法的程序，否则继续以相应的周期循环运行。
如图3所示，本发明的改进型GRU模型运行过程包括两个，循环计算门控循环神经元得隐状态数据和映射函数融合N维隐状态数据向量。以N取4，即采集方向盘角度数据X1、加速度数据X2、车胎压力数据X3、ECAS系统气囊压力数据X4这4种汽车状态数据为例。第一次循环过程301，输入第一次汽车行驶状态数据X1(1)、X2(1)、X3(1)、X4(1)和初始化隐状态数据h1(0)、h2(0)、h3(0)、h4(0)(可以取一个接近0的小数，如0.01)，经过门控循环神经元处理输出得到隐状态数据h1(1)、h2(1)、h3(1)、h4(1)。然后，门控循环神经元重复上述操作，循环输入汽车行驶状态时间序列数据。以此类推，到达第k次循环过程302，汽车行驶状态时间序列数据中的第k个采样周期的4种汽车状态数据经过4个GRU得到隐状态数据h1(k)、h2(k)、h3(k)、h4(k)。循环次数k即为汽车行驶状态时间序列数据个数，如共采样得到100个时间点的汽车行驶状态时间序列数据，则门控循环神经元循环计算100次。最后，最新的隐状态数据输入到映射函数303进行融合，公式为，
y＝N·sigmoid(Wo·H(k)+bo)
其中，N、Wo、bo为门控循环神经元的训练参数。
H(k)＝[h1(k),h2(k),h3(k),h4(k)]T
其中，hi(k)表示第i个门控循环神经元最终隐状态数据，如h2(k)表示第2个门控循环神经元最终隐状态数据。
映射函数将4维隐状态数据H(k)映射到1维，并限制输出为(0,N)。保证更新比例参数Kp时分母不为零，同时Kp不会小于0。
如图4所示，本发明的单个门控循环神经元包括三个步骤：
步骤一，上个循环的隐状态数据h(k-1)元素乘重置系数r(k)，得到重置隐状态数据h′r(k-1)，公式为，
h′r(k-1)＝h(k-1)⊙r(k)
其中，⊙表示元素乘，重置系数r(k)公式对应图中的Op1，具体为，
其中，Wr、br为门控循环神经元的训练参数，X(k)为本次循环输入的汽车行驶状态数据。Wr、br行数和X(k)或者h(k-1)相同，为1；Wr列数为X(k)行数和h(k-1)行数之和，br列数为1。
步骤二，所述隐状态数据h′r(k-1)和本次循环输入数据X(k)进行拼接，得到拼接隐状态数据h′c(k-1)，公式对应图中的Op3，具体为，
其中，Wc、bc为门控循环神经元的训练参数。Wc、bc行数和X(k)或者h′r(k-1)相同，为1；Wc列数为X(k)行数和h(k-1)行数之和，bc列数为1。
步骤三，所述隐状态数据h(k-1)和所述拼接隐状态数据h′c(k-1)元素乘更新系数u(k)，更新得到本次循环的隐状态数据h(k)，公式为，
h(k)＝u(k)⊙h(k-1)+(1-u(k))⊙h′c(k-1)
其中，更新系数u(k)公式对应图中的Op2，具体为，
其中，Wu、bu为门控循环神经元的训练参数。Wu、bu行数和X(k)或者h(k-1)相同，为1；列数为X(k)行数和h(k-1)行数之和，bu列数为1。
最后输出h(k)。
如图5所示，本发明使用一个sigmoid函数，取值范围(0,1)，具体公式为，
f(x)＝1/(1+e-x)
如图6所示，本发明使用一个tanh函数，取值范围(-1,1)，具体公式为，
f(x)＝(ex-e-x)/(ex+e-x)
如图7所示，本发明使用高性能计算机进行改进型GRU模型107的训练，主要包括四个步骤：
步骤301，离线采集多个汽车行驶状态数据、TTR参数对。每次实验进行一个急转弯，最后造成TTR为0。在此过程中，以一定采样周期进行多个汽车行驶状态数据记录，直到TTR参数为0时停止实验。TTR参数为0时作为基准，利用采样周期反推所述每组多个采集的汽车行驶状态数据的TTR参数，即相邻的TTR参数相差一个采样周期。
步骤302，在高性能计算机内搭建改进型GRU模型。
步骤303，在高性能计算机利用参数优化器进行参数训练训练，参数优化器包括但不限于随机梯度下降法、RMSProp方法、Adam方法。
步骤304，高性能计算机生成优化后的改进型GRU模型参数，供车载控制器搭建改进型GRU模型。
本发明利用汽车上现成的ECAS系统，节省防侧翻成本；改进型GRU处理多个传感数据防止单个传感器损坏造成的汽车无法正常工作；相对于基于机械原理的主动横向稳定杆防侧翻方法，不存在结构损坏的问题；相对于基于差动制动技术的汽车防侧翻方法，在弯道能以更高的速度行驶，而不会导致侧翻。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中体现的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，离线采集N种汽车行驶状态数据、汽车侧翻时间参数TTR对；搭建并训练多个门控循环神经网络GRU融合后的改进型门控循环神经网络模型；
步骤二，以一定采样周期，同时采集N种汽车行驶状态数据，滤波处理后作为汽车行驶状态时间序列数据存储；
步骤三，以一定更新周期，通过预先训练的改进型门控循环神经网络模型处理汽车行驶状态时间序列数据，进行TTR参数预测，再将TTR参数输入比例参数模型得到自适应PD控制器的比例系数Kp；
步骤四，以一定控制周期，计算所述汽车行驶状态时间序列数据的汽车横向负载转移比LTR参数，并得到LTR参数与设定值的偏差，偏差经过死区函数处理后输入自适应PD控制器进行控制输出；
步骤五，汽车ECAS系统电磁阀根据自适应PD控制器的输出调节气囊高度，控制汽车左右两侧高度。
2.根据权利要求1所述的一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，所述汽车行驶状态数据包括但不限于方向盘角度数据、加速度数据、车胎压力数据、ECAS系统气囊压力数据。
3.根据权利要求1所述的一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，所述改进型门控循环神经网络模型包括依次连接的输入层、N个并联的门控循环神经元和神经元连接层，神经元连接层输出最终的TTR参数。
4.根据权利要求1所述的一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，所述比例系数模型公式为：
Kp＝K0+α/(TTR+ε)
其中，K0为比例系数基值，α为反向比，ε为最小分母。
5.根据权利要求1所述的一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，所述LTR参数的计算公式为：
LTR＝(Flw+Fla-Frw-Fra)/(Flw+Fla+Frw+Fra)
其中，Flw和Frw分别为车胎压力数据的左右两侧压力，Fla和Fra分别为ECAS系统气囊压力数据的左右两侧压力。
6.根据权利要求3所述的一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，每个门控循环神经元的循环运算包括以下三个步骤：
步骤一，上个循环的隐状态数据h(k-1)元素乘重置系数r(k)，得到重置隐状态数据h′r(k-1)，公式为：
h′r(k-1)＝h(k-1)⊙r(k)
其中，重置系数r(k)公式为：
其中，Wr、br为门控循环神经元的训练参数，X(k)为本次循环输入的汽车行驶状态数据；
步骤二，将隐状态数据h′r(k-1)和本次循环输入数据X(k)进行拼接，得到拼接隐状态数据h′c(k-1)，公式为：
其中，Wc、bc为门控循环神经元的训练参数；
步骤三，根据隐状态数据h(k-1)、拼接隐状态数据h′c(k-1)和更新系数u(k)，得到本次循环的隐状态数据h(k)，公式为：
h(k)＝u(k)⊙h(k-1)+(1-u(k))⊙h′c(k-1)
其中，更新系数u(k)公式为：
其中，Wu、bu为门控循环神经元的训练参数。
7.根据权利要求3所述的一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法，其特征在于，所述神经元连接层将所有门控循环神经元最终隐状态数据向量H(k)加权和映射到范围为(0，N)，得到预测输出y，公式为：
y＝N·sigmoid(Wo·H(k)+bo)
其中，N、Wo、bo为门控循环神经元的训练参数。
H(k)＝[h1(k)，h2(k)，...，hn(k)]T
其中，hi(k)表示第i个门控循环神经元最终隐状态数据。
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