CN110254408A - 一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法 - Google Patents

一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法 Download PDF

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    • B60T8/17—Using electrical or electronic regulation means to control braking
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    • B60T8/1761—Brake regulation specially adapted to prevent excessive wheel slip during vehicle deceleration, e.g. ABS responsive to wheel or brake dynamics, e.g. wheel slip, wheel acceleration or rate of change of brake fluid pressure
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Abstract

本发明公开了一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法由防抱死制动系统滑移率建模和自适应时变滑移率约束控制算法组成。其中，防抱死制动系统滑移率建模负责建立时变滑移率模型，同时将建模误差和外界干扰引起的系统不确定性包含到滑移率模型中来。自适应时变滑移率约束控制算法负责设计时变障碍李雅普诺夫函数和自适应约束控制器，保证滑移率不违反约束界限，从根本上避免滑移率工作在不稳定区域，同时能够满足对系统不确定性具有更好的鲁棒性，同时具有更快的制动时间和更短的制动距离，轮速和制动力矩在制动过程中未发生抖动，提高了车辆的舒适性。

Description

一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制 算法
技术领域
本发明涉及智能汽车领域，具体为一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法。
背景技术
车辆防抱死制动系统(Antilock Braking System,ABS)是主动安全装置之一，其对提高车辆稳定性、安全性至关重要。车辆在整个制动过程中，ABS不仅需要提供最大制动力以获得高制动性能，而且还要避免车轮打滑，以避免抱死。ABS控制系统通常采用滑移率控制方法，通过控制算法使车辆滑移率跟踪最优滑移率，进而获得最大制动力矩。随着现代控制理论的不断发展，现有文献已提出若干ABS滑移率控制算法，如逻辑门限值、PID控制、模糊控制、神经网络控制、极值搜索控制、滑模变结构控制等算法。根据路面粘附系数曲线，轮胎滑移率工作范围可分为稳定区和不稳定区。如果由于制动转矩大于地面制动转矩使轮胎滑移位于不稳定区域时，则会出现轮速度下降，滑移率增加，地面制动力持续下降，直到轮胎被锁死。但现有文献的滑移率控制算法主要是对最优滑移率的跟踪，主要集中在如何获得最佳跟踪效果，没有考虑如何从根本上避免滑移率工作在不稳定区域。文献“飞机全电刹车系统滑移率约束反演滑模控制”提出了一种基于障碍李雅普诺夫函数的飞机全电刹车系统反演滑模控制方法，实现对滑移率的边界约束。论文“非线性系统的约束控制及其应用研究”针对飞机全电刹车系统，提出一种滑移率输出约束控制策略。同时针对结合系数的不确定性问题，设计了自适应的滑移率输出约束控制方案，提高了刹车效率和系统鲁棒性。但这两篇文献都是都是针对于飞机刹车系统，由于飞机着陆系统的工作工况相对比较单一，这两篇文献都未考虑滑移率约束界限时变的情况，同时未考虑到建模误差和外界干扰引起的系统不确定性。然而，车辆制动的工况相比于飞机着陆要复杂的多，尤其是在突变路面和不平路面上。滑移率约束界限会随着路面不平度的变化而变化。而且，在有些工况下，系统不确定性的界是未知的。
发明内容
针对上述问题，为了能够从根本上避免滑移率工作在不稳定区域，同时提高系统在界未知的不确定干扰下的鲁棒性问题，本发明提出一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，从根本上避免刹车工作点在不稳定区域。针对突变路面或不平路面工况下滑移率约束界限时变的特点，本发明将时变非对称障碍李雅普诺夫函数引入到滑移率控制器的设计中来，解决了时变滑移率约束控制问题。同时，本发明采用自适应算法解决建模误差和外界干扰下的系统鲁棒性问题。所提出的算法能够保证滑移率始终工作在稳定区域，在不违反约束条件下，具有更快的制动时间和更短的制动距离。同时在制动过程中，轮速和制动力矩未发生抖动，提高了车辆的舒适性。
本发明的技术方案：一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法由防抱死制动系统滑移率建模和自适应时变滑移率约束控制算法组成。其中，防抱死制动系统滑移率建模负责建立时变滑移率模型，同时将建模误差和外界干扰引起的系统不确定性包含到滑移率模型中来。自适应时变滑移率约束控制算法负责设计时变障碍李雅普诺夫函数和自适应约束控制器，保证滑移率不违反约束界限，从根本上避免滑移率工作在不稳定区域，同时能够满足对系统不确定性具有更好的鲁棒性。
本发明所述防抱死制动系统滑移率建模如下：
根据四分之一车辆模型可得车轮制动时的动力学方程
其中：m为1/4车体重量，v为车辆行进速度，μ(λ)为附着系数，g为重力加速度，cv为空气阻力系数，J为车轮相对于转轴的转动惯量，ω为轮速，r为轮胎半径，fω为粘性摩擦系数，Tb为制动力矩。
考虑到车辆纵向建模误差和干扰及车辆动力学建模误差和干扰，得到带有干扰的车辆动力学方程如下：
其中：Δ1(t)为车辆纵向建模误差和干扰，Δ2(t)为车辆动力学建模误差和干扰。
滑移率定义如下
对滑移率求导可得
将公式(3)、(4)带入到公式(6)可得带有系统不确定性的滑移率模型：
在路面附着系数μ(λ)和滑移率λ之间存在很强的非线性，本发明通过建立Burckhardt轮胎模型来求路面附着系数和滑移率之间的关系。Burckhardt轮胎模型如下式所示：
其中，c1,c2,c3均为只与路面附着条件有关的模型常数，μ(λk)是最大附着系数。
定义状态变量x＝λ，控制器输入u，系统输出y＝x，则系统状态方程为：
其中， 为系统不确定性，|d(t)|有界，但界未知。
本发明所述自适应时变滑移率约束控制算法如下：
定义滑移率跟踪误差为
S(t)＝y-yd(t) (11)
其中，yd(t)为期望时变滑移率。
定义时变滑移率约束下限为k c(t)，时变滑移率约束上限为则可以得到时变滑移率跟踪误差约束界限为
选取时变自适应障碍李雅普诺夫函数为
其中，自适应误差 为不确定参数上限k2的估计值，且k2≥|d(t)|，γ是一个正常数。为了计算方便，本发明用q表示q(S)。
对V求导有：
设计自适应控制器为
其中，k1为固定增益，为时变增益，且β≥0。
设计自适应律为
其中，
设则
将控制器(15)带入(14)则有：
因时变自适应障碍李雅普诺夫函数(13)为正定标量函数，且所以，根据Lyapunov稳定定理，闭环系统渐进稳定，基于Barbalat引理，滑移率跟踪误差S在有限时间内渐进趋于零，即t→∞，y→yd(t)，满足收敛性要求。
本发明的有益效果：
为了从根本上避免刹车工作点的不稳定，本发明将障碍李雅普诺夫函数的概念引入到滑移率控制器的设计中来，保证了滑移率不违反约束条件。同时针对于突变路面或不平路面工况下滑移率约束界限时变的特点，本发明在设计控制器的过程中采用时变自适应非对称障碍李雅普诺夫函数作为候选李雅普诺夫函数，从根本上避免了滑移率工作在不稳定区域，提高了系统对建模误差和外界干扰的鲁棒性。同时，本发明所述时变自适应约束控制器在不违反约束条件下，具有更快的制动时间和更短的制动距离，轮速和制动力矩在制动过程中未发生抖动，提高了车辆的舒适性。
附图说明
图1为四分之一车辆模型。
图2为本发明控制过程框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
下面参照附图并结合实例对本发明的构思、具体工作过程行清楚完整地描述。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明实施例，本领域技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护范围。
见图2，一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法由车辆模型、滑移率模型和自适应时变滑移率约束控制器组成。
首先，根据四分之一车辆模型建立滑移率模型；其次，计算时变滑移率跟踪误差约束界限；最后，设计自适应时变滑移率约束控制器。
其中，控制器中的时变滑移率跟踪误差约束下限ka(t)和约束上限限kb(t)是根据期望时变滑移率yd(t)、时变滑移率约束下限k c(t)和时变滑移率约束上限确定来确定的。
具体实施步骤为：
(1)建立滑移率模型
根据如图1所示的四分之一车辆模型和Burckhardt轮胎模型建立防抱死制动系统滑移率模型
其中，Δ1(t)为车辆纵向建模误差和干扰，Δ2(t)为车辆动力学建模误差和干扰，为系统不确定性，|d(t)|有界，但界未知。
其中，车辆参数如下：
m为1/4车体重量，g为重力加速度，Fz为垂直载荷，Fx为车轮纵向摩擦力，r为轮胎半径，Tb为制动力矩，v为车辆行进速度，ω为轮速。
其中，Burckhardt轮胎模型参数c1,c2,c3均为只与路面附着条件有关的模型常数。不同路面类型情况下对应的3个参数值见表1。
表1
(2)计算时变滑移率跟踪误差约束界限
其中，yd(t)为期望时变滑移率，k c(t)为时变滑移率约束下限，为时变滑移率约束上限。
(3)自适应时变滑移率约束控制器
定义滑移率跟踪误差为S(t)＝y-yd(t)且满足
根据时变滑移率跟踪误差约束界限，设计自适应时变滑移率约束控制器为：
其中，k1为固定增益，为时变增益，且β≥0；为自适应律。
自适应律为：
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，包括防抱死制动系统滑移率建模和自适应时变滑移率约束控制算法设计；所述防抱死制动系统滑移率建模负责建立时变滑移率模型，同时将建模误差和外界干扰引起的系统不确定性包含到滑移率模型中；所述自适应时变滑移率约束控制算法负责设计时变障碍李雅普诺夫函数和自适应约束控制器，以保证滑移率不违反约束界限，避免滑移率工作在不稳定区域。
2.根据权利要求1所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，所述防抱死制动系统滑移率模型是根据四分之一车辆模型和Burckhardt轮胎模型得到。
3.根据权利要求2所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，所述防抱死制动系统滑移率模型的建模方法如下：
根据四分之一车辆模型可得车轮制动时的动力学方程
其中：m为1/4车体重量，v为车辆行进速度，μ(λ)为附着系数，g为重力加速度，cv为空气阻力系数，J为车轮相对于转轴的转动惯量，ω为轮速，r为轮胎半径，fω为粘性摩擦系数，Tb为制动力矩；
考虑到车辆纵向建模误差和干扰及车辆动力学建模误差和干扰，得到带有干扰的车辆动力学方程如下：
其中：Δ1(t)为车辆纵向建模误差和干扰，Δ2(t)为车辆动力学建模误差和干扰。
定义滑移率如下
对滑移率求导可得
将公式(3)、(4)带入到公式(6)可得带有系统不确定性的防抱死制动系统滑移率模型：
。
4.根据权利要求3所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，还包括如下：
建立Burckhardt轮胎模型来求路面附着系数和滑移率之间的关系，Burckhardt轮胎模型如下式所示：
其中，c1,c2,c3均为只与路面附着条件有关的模型常数，μ(λk)是最大附着系数；
定义状态变量x＝λ，控制器输入u，系统输出y＝x，则系统状态方程为：
其中，
为系统不确定性，|d(t)|有界，但界未知。
5.根据权利要求1所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，所述自适应时变滑移率约束控制算法设计方法如下：
定义滑移率跟踪误差为
S(t)＝y-yd(t) (11)
其中，yd(t)为期望时变滑移率；
定义时变滑移率约束下限为k c(t)，时变滑移率约束上限为则得到时变滑移率跟踪误差约束界限为
选取时变自适应障碍李雅普诺夫函数为
其中，自适应误差 为不确定参数上限k2的估计值，且k2≥|d(t)|，γ是一个正常数；
对V求导有：
。
6.根据权利要求5所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，还包括设计自适应控制器：
其中，k1为固定增益，为时变增益，且β≥0。
7.根据权利要求6所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，还包括设计自适应律：
8.根据权利要求7所述的一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法，其特征在于，还包括收敛验证方法：
将控制器(15)带入(14)则有：
根据时变自适应障碍李雅普诺夫函数为正定标量函数，且由Lyapunov稳定定理得到，闭环系统渐进稳定，基于Barbalat引理，滑移率跟踪误差S在有限时间内渐进趋于零，即t→∞，y→yd(t)，满足收敛性要求。
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