CN113190055B - 一种电动汽车速度跟踪控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车速度跟踪控制方法，能够提升控制精度和干扰抑制性能。该方法建立分层式控制器，用于将电动汽车的速度跟踪问题转化为由期望速度到期望加速度，再到期望油门踏板和制动踏板开合度的解算问题；所述分层式控制器包括上层控制器和下层控制器；所述上层控制器基于电动汽车的运动学模型构建，由期望速度和反馈速度预测期望加速度a_des；所述下层控制器基于电动汽车的逆纵向动力学模型构建，根据所述期望加速度a_des求解油门踏板和制动踏板的开合度控制量，实现对电动汽车的速度跟踪控制。

Description

一种电动汽车速度跟踪控制方法

技术领域

本发明涉及新能源汽车技术领域，具体涉及一种电动汽车速度跟踪控制方法。

背景技术

随着世界石油资源短缺和环境污染日益严重，寻找新形式的能源代替石油为汽车提供动力已成为必然的趋势，而电动汽车则是新能源汽车中的主力军。在汽车研发设计过程中很重要的一项工作就是汽车整车试验。在转鼓试验台中对汽车的驾驶性能、动力性、操作性、耐久性、排放性能等多方面进行试验，这些试验往往都是高重复性且需要大量时间来完成。采用自动驾驶机器人来完成这些试验成为未来汽车试验的主流。自动驾驶机器人可以接收控制模块的指挥，作为执行机构向电动汽车施加控制量。

在电动汽车转鼓实验中如何精确控制速度是影响试验结果的重要因素，在车辆行驶过程中，电机或车辆传动系统参数的变化以及系统外界干扰的引入会直接影响电机的控制性能，进而影响车辆的行驶特性。传统的控制方法多采用经典控制算法，控制精度不足。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电动汽车速度跟踪控制方法，能够提升控制精度和干扰抑制性能。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的。

一种电动汽车速度跟踪控制方法，包括：

建立分层式控制器，用于将电动汽车的速度跟踪问题转化为由期望速度到期望加速度，再到期望油门踏板和制动踏板开合度的解算问题；

所述分层式控制器包括上层控制器和下层控制器；

所述上层控制器基于电动汽车的运动学模型构建，由期望速度和反馈速度预测期望加速度a_des；

所述下层控制器基于电动汽车的逆纵向动力学模型构建，根据所述期望加速度a_des求解油门踏板和制动踏板的开合度控制量，实现对电动汽车的速度跟踪控制。

优选地，上层控制器采用模型预测控制算法实现；下层控制器构建时，首先建立逆纵向动力学模型，从中提取出含有未知量的车辆传动参数，并将油门踏板和制动踏板的开合度控制量采用所述车辆传动参数表达；采用自适应辨识算法确定车辆传动参数，代入开合度控制量表达式，获得开合度控制量。

优选地，所述上层控制器采用模型预测控制算法实现，具体为：

根据电动汽车的运动学模型，将传动系统采用一阶惯性系统设计，构建出传动系统的离散状态空间方程：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu_a(k)

y(k)＝Cx(k),C＝[1 0]

x(k)＝[v a]，u_a(k)＝a_des

式中，x为状态向量，u_a为上层控制器的控制量输出，y(k)为输出方程，括号中的k表示当前采样时刻，k+1表示下一采样时刻，T为采样周期，a_des为期望加速度，a为实际加速度，K为系统增益，τ_d为时间常数，v为实际车速；

为避免过大的加速度和冲击度，惩罚函数定义为：

式中，Δu_a(k)表示控制输入的增量，H_p表示为预测步长，H_c为控制步长，y_p(k+i|k)为控制输出预测值；y_ref(k+i|k)为控制输出参考值；(k+i|k)表示根据k采样时刻的信息来预测k+i时刻的值，其中i＝1,……,H_p；u_a(k+i)和Δu_a(k+i)分别是k+i时刻控制输入和控制输入增量，其中i＝1,......H_c-1；Q,R,S分别是系统输出量、控制增量和控制量权重系统矩阵；

利用离散状态空间方程和惩罚函数进行模型预测控制，预测出期望加速度提供给下层控制器。

优选地，所述逆纵向动力学模型构建方式为：

(1)构建电动汽车在行驶中的动力学模型：

其中，F_x(t)为前后轮轮胎纵向力之和，g(t)为包含前轮滚动阻力、后轮滚动阻力、纵向的空气阻力、行驶路面阻力的总阻力，m为整车的总质量，v(t)为实际车速，t为时间；

(2)将电动汽车的驱动电机输出扭矩T_e(t)与油门踏板开合度控制量u_th(t)关系表示为一阶系统：

其中，k_th(t)是驱动电机动力学时变比例增益，τ_th(t)是第一一阶时间常数；

(3)将电动汽车的制动器输出扭矩T_b(t)与制动踏板开合度控制量u_b(t)关系表示为一阶系统：

其中，k_b(t)是制动器动力学时变比例增益，τ_b(t)是第二一阶时间常数；

(4)在无滑移条件下，轮胎纵向力表示为发动机净转矩与制动转矩之和：

其中，其中r_g为减速比，R_eff为轮胎有效半径；

(5)联立公式(1)～(4)，引入时变车辆传动参数λ_th(t),λ_d(t),G(t)，得到逆纵向动力学模型如下：

其中

优选地，将油门踏板和制动踏板的开合度控制量采用所述车辆传动参数表达为：

设立用来防止频繁切换油门和刹车系统的开关裕度h，设计油门踏板和制动踏板的自适应控制器为：

优选地，该方法应用于电动汽车的实际控制或者是转鼓试验中。

有益效果：

(1)本发明能够实现车辆转鼓试验过程中所需的速度跟踪操作。采用分层式控制方法，将电动汽车速度跟踪问题转化为由期望速度到期望加速度到期望油门踏板和制动踏板开合度转化的问题，通过控制踏板来控制车辆加速度能够更加平稳精确地实现速度跟踪。

(2)上层控制器采用模型预测控制方法，基于车辆纵向运动学模型，根据车辆期望速度与实际速度，求解出合适的期望加速度，从而实现高精度速度跟踪。上层根据理论动力学模型自适应调节加速度，将不确定因素放到下层控制器，即便下层控制器实现的加速度不准确，也可由上层来自适应调节来保持较好的跟踪效果。

(3)为适应不同车型，下层控制器采用自适应控制方法，将电动汽车驱动部分与制动部分整合，建立整个系统的非线性数学模型。为了实现车辆参数的在线实时估算，采用了自适应辨识方法。由于上层控制器可以实时调整期望加速度的大小，下层控制器不需要太高的辨识精度即可实现精准速度跟踪，降低了参数辨识的精度要求。

(4)考虑车辆平稳驾驶因素，为防止踏板控制器频繁切换，设计了切换阈值，当自适应控制器输出的踏板开合度大于切换阈值时将输出量作用于车辆。

附图说明

图1为系统整体控制框图；

图2为车辆受力分析示意图；

图3为目标速度与实际速度曲线示意图；

图4为速度误差示意图；

图5为油门踏板开度示意图；

图6为制动踏板开度示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种电动汽车速度跟踪控制方法，该方法建立分层式控制器，用于将电动汽车速度跟踪问题转化为由期望速度到期望加速度，再到期望油门踏板和制动踏板开合度的解算问题。所述分层式控制器包括上层控制器和下层控制器；其中，上层控制器基于电动汽车的运动学模型构建，由期望速度和反馈速度预测期望加速度；所述下层控制器基于电动汽车的逆纵向动力学模型构建：根据车辆属性，建立车辆动力学模型，继而获得车辆逆动力学模型，根据所述期望加速度a_des求解油门踏板和制动踏板的开合度控制量，实现对电动汽车的速度跟踪控制。

可见，本发明将电动汽车速度跟踪问题转化为由期望速度到期望加速度再到期望油门踏板和制动踏板开合度的问题，中间加入了加速度作为中间控制量，通过控制踏板来控制车辆加速度能够更加平稳精确地实现速度跟踪。

优选地，上层控制器采用模型预测控制方法；下层控制器在求解踏板开合度控制量时，在所述车辆逆动力学模型中引入不确定的时变参数λ_th(t),λ_b(t),G(t)，通过自适应参数辨识求解时变参数λ_th(t)，λ_b(t),G(t)最优解，通过这些参数获得确定的车辆逆动力学模型，即可利用该车辆逆动力学模型求解期望加速度对应的油门踏板和制动踏板开合度u_th(t),u_b(t)，实现速度跟踪控制。这样，上层根据理论动力学模型自适应调节加速度，将不确定因素放到下层控制器，即便下层控制器实现的加速度不准确，也可由上层来自适应调节来保持较好的跟踪效果。

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

步骤1：建立分层式控制器。上层控制器基于电动汽车的运动学模型构建，，由期望速度和反馈速度预测期望加速度a_des；下层控制器基于电动汽车的逆纵向动力学模型构建，根据所述期望加速度a_des求解油门踏板和制动踏板的开合度控制量，实现对电动汽车的速度跟踪控制。

步骤2：上层控制器采用模型预测控制算法实现，采用模型预测控制方法由期望速度和反馈速度预测期望加速度a_des。

本步骤包括如下子步骤：

步骤201、对于车辆纵向运动学模型，采用一阶惯性系统进行设计

式中，a_des为期望加速度，a为被测车辆反馈的实际加速度，K＝1为系统增益；τ_d为时间常数。

步骤202、上述一阶惯性系统状态方程可以表述为

式中，x∈R²为一阶惯性系统的状态向量；u_a∈R为一阶惯性系统的控制输入。

步骤203、实际过程中，传感器采集的数值并非连续值，因此根据前向欧拉法Forward Euler,FE)建立系统的离散状态空间方程：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu_a(k)

式中，k为当前采样时刻；k+1为下一采样时刻；T为采样周期，x(k)表示采样时刻k的状态向量，u_a(k)表示采样时刻k上层控制器的控制量输出。

输出变量为车速v，输出方程可以表示为

y(k)＝Cx(k),C＝[1 0] (4)

步骤304、系统控制目标是速度跟踪精度，同时为避免过大的加速度和冲击度(加速度变化率绝对值)，惩罚函数定义为：

式中，H_p为预测步长；H_c为控制步长；y_p(k+i|k)为控制输出预测值；y_ref(k+i|k)为控制输出参考值；(k+i|k)表示根据k采样时刻的信息来预测k+i时刻的值，其中i＝1,……,H_p；u_a(k+i)和Δu_a(k+i)分别是k+i时刻控制输入和控制输入增量，其中i＝1,......H_c-1；Q,R,S分别是系统输出量、控制增量和控制量权重系统矩阵。表达式中第一项反映的是系统对于参考轨迹的跟随能力，第二项反映的是系统对于控制量平稳变化的要求，第三项反映的是系统能量损耗的大小。

步骤205、得到控制时域内的一系列输入增量：

ΔU^*＝[Δu_a(k)^*,Δu_a(k+1)^*,…….Δu_a(H_c-1)^*]^T (6)

其中，ΔU^*表示最优控制输入增量序列，Δu_a(k)^*表示第k个最优输入增量。将控制序列的第一列作为实际输入的增量作用于系统，即

u_a(k)＝u_a(k-1)+Δu_a(k)^* (7)

上式中，u_a(k)为期望加速度，结合实际系统中的控制周期等参数，系统根据状态信息预测下一时刻的输出，得到新的控制量序列，即期望加速度，直至完成速度跟随。

步骤3：根据车辆属性，建立车辆动力学模型。

本步骤通过分析电动汽车在行驶过程中的受力，可以得到电动汽车传动系统的模型如下：

ma＝F_xf+F_xr-R_xf-R_xr-F_aero-mgsinθ (8)

其中，m为整车的总质量；a为车辆在质心上的纵向加速度；F_xf为前轮轮胎的纵向力；F_xr为后轮轮胎纵向力；R_xf为前轮的滚动阻力；R_xr为后轮的滚动阻力；F_aero为纵向的空气阻力；g为重力加速度；θ为电动汽车行驶路面的坡度。

车辆行驶的过程中，车辆自身受到行驶方向上空气作用力的分力空气阻力为F_aero：

其中，ρ为空气密度，C_d为空气阻力系数，v为车辆纵向速度，v_wind为纵向风速，A_f为车辆迎风面积。

车辆行驶过程中，受到车辆自身的轮胎形变产生滚动阻力R_xf和R_xr，

R_xf+R_xr＝f_R(F_zf+F_zr) (10)

其中，F_zf为车辆前轮的垂直载，F_zr为车辆后轮的垂直载荷，f_R为车辆自身的滚动阻力系数，通常状态下滚动阻力系数与自车速度成正比。

车辆在行驶中动力学模型可改写为:

其中F_x(t)＝F_xf+F_xr为前、后轮轮胎纵向力之和，g(t)＝R_xf+R_xr+F_aero+mgsinθ是总阻力，m为车辆质量。

步骤4：求解车辆逆动力学模型，求解车辆油门踏板和制动踏板开合度与车辆加速度的关系。

车辆的驱动电机输出扭矩T_e(t)与油门踏板开合度u_th(t)关系如下：

其中，k_th(t)是驱动电机动力学时变比例增益，u_th(t)是油门踏板开合度，τ_th(t)是第一一阶时间常数。

制动器输出扭矩T_b(t)与制动踏板开合度u_b(t)关系如下：

其中，k_b(t)是制动器动力学时变比例增益，u_b(t)是油门踏板开合度，τ_b(t)是第二一阶时间常数。

在无滑移条件下，轮胎纵向力之和F_x(t)可表示为发动机净转矩与制动转矩之和：

其中，r_g为减速比，R_eff为轮胎有效半径。

联立式(11)、(12)、(13)、(14)引入时变车辆传动参数λ_th(t),λ_d(t),G(t)，得

其中，

上述问题可描述为自适应控制问题，定义控制系统不确定参数为λ_th(t)，λ_b(t),G(t)，选取系统状态为e₁(t)＝a_des(t)-a(t)；

e₁(t)也是加速度误差。

和

分别为λ_i(t)和

的估计值。

对于上述系统，定义控制系统不确定参数为λ_th(t),λ_b(t),G(t)，考虑到切换时不考虑道路阻力、风力等变化，因此假设

以油门踏板为例：

上式，表示为期望车辆油门踏板开合度与期望加速度的关系，但是考虑到在车辆运行中，当实际速度接近目标速度时，上位控制器输出的期望加速度会在0上下切换，对应到下位控制器的输出为油门踏板和刹车踏板频繁切换，这样不符合常规驾驶习惯。因此需引入切换阈值。

设计平滑的自适应控制器为：

其中，u_th(t),u_b(t)为踏板开合度，h是用来防止频繁切换油门和刹车系统的开关裕度，当期望踏板开合度大于设定阈值时进行踏板切换。

可见，需要求解λ_th(t)u_th(t),G(t)，然后代入公式(17)、(18)，即可得到控制量。求解参数可以采用自适应参数辨识实现。

自适应参数辨识方法为：

采用反步递归构造李雅普诺夫函数求得参数自适应律：

其中，k₁,k₂,k₃是随时间变化的参数，也是自适应参数辨识想要在线确定的参数，相应控制系统在平衡点处是李雅普诺夫稳定的，且系统状态e₁(t)，e₂(t)，e₃(t)收敛到0。根据自适应控制理论，在系统稳定的情况下，通过特定自适应律调节可调模型的参数能使状态误差e趋向于零。

通过式19自适应律不断调整k₁,k₂,k₃使系统状态收敛到0，得到此时不确定参数λ_th(t)，λ_b(t),G(t)最优解。

步骤5：根据上述步骤求取的λ_th(t)，u_th(t)，G(t)代入公式17，18，即可求解期望加速度对应踏板开合度u_th(t),u_b(t)，实现期望速度到期望加速度到期望踏板开合度的转化，实现速度跟踪控制。

为了验证所提方法的有效性，本发明对所提出控制器的控制效果进行仿真验证，所选用的电动汽车传动系统的标称值为：整车质量1620kg，车轮转动惯量145kg㎡，迎风面积2.36㎡，风阻系数0.28，空气密度1.205kg/m³，轮胎滚动阻力系数0.0075，轮胎常数0.088，轮胎滚动半径323mm，重力加速度9.8m/s²。

期望速度为全球轻型汽车测试循环工况(WLTC)，采用Matlab求解器quadprog求解期望加速度，逆纵向动力学模型参数设为k₁＝k₂＝150,k₃＝0.25。

基于上述的一系列参数，图3示出了目标速度与实际速度曲线，图4示出了速度误差，图5示出了油门踏板开度，图6示出了制动踏板开度，从图3-图6的仿真结果可以看出，所设计的控制器可以实现高精度的速度跟踪与干扰抑制性。

以上的具体实施例仅描述了本发明的设计原理，该描述中的部件形状，名称可以不同，不受限制。所以，本发明领域的技术人员可以对前述实施例记载的技术方案进行修改或等同替换；而这些修改和替换未脱离本发明创造宗旨和技术方案，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种电动汽车速度跟踪控制方法，其特征在于，包括：

建立分层式控制器，用于将电动汽车的速度跟踪问题转化为由期望速度到期望加速度，再到期望油门踏板和制动踏板开合度的解算问题；

所述分层式控制器包括上层控制器和下层控制器；

所述上层控制器基于电动汽车的运动学模型构建，由期望速度和反馈速度预测期望加速度a_des；

所述下层控制器基于电动汽车的逆纵向动力学模型构建，根据所述期望加速度a_des求解油门踏板和制动踏板的开合度控制量，实现对电动汽车的速度跟踪控制；

上层控制器采用模型预测控制算法实现；下层控制器构建时，首先建立逆纵向动力学模型，从中提取出含有未知量的车辆传动参数，并将油门踏板和制动踏板的开合度控制量采用所述车辆传动参数表达；采用自适应辨识算法确定车辆传动参数，代入开合度控制量表达式，获得开合度控制量；

所述逆纵向动力学模型构建方式为：

(1)构建电动汽车在行驶中的动力学模型：

其中，F_x(t)为前后轮轮胎纵向力之和，g(t)为包含前轮滚动阻力、后轮滚动阻力、纵向的空气阻力、行驶路面阻力的总阻力，m为整车的总质量，v(t)为实际车速，t为时间；

(2)将电动汽车的驱动电机输出扭矩T_e(t)与油门踏板开合度控制量u_th(t)关系表示为一阶系统：

其中，k_th(t)是驱动电机动力学时变比例增益，τ_th(t)是第一一阶时间常数；

(3)将电动汽车的制动器输出扭矩T_b(t)与制动踏板开合度控制量u_b(t)关系表示为一阶系统：

其中，k_b(t)是制动器动力学时变比例增益，τ_b(t)是第二一阶时间常数；

(4)在无滑移条件下，轮胎纵向力表示为发动机净转矩与制动转矩之和：

其中，其中r_g为减速比，R_eff为轮胎有效半径；

(5)联立公式(1)～(4)，引入时变车辆传动参数λ_th(t)，λ_b(t)，G(t)，得到逆纵向动力学模型如下：

其中

a为实际加速度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上层控制器采用模型预测控制算法实现，具体为：

根据电动汽车的运动学模型，将传动系统采用一阶惯性系统设计，构建出传动系统的离散状态空间方程：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu_a(k)

y(k)＝Cx(k)，C＝[1 0]

x(k)＝[v a]，u_a(k)＝a_des

式中，x为状态向量，u_a为上层控制器的控制量输出，y(k)为输出方程，括号中的k表示当前采样时刻，k+1表示下一采样时刻，T为采样周期，a_des为期望加速度，a为实际加速度，K为系统增益，τ_d为时间常数，v为实际车速；

为避免过大的加速度和冲击度，惩罚函数定义为：

式中，Δu_a(k)表示控制输入的增量，H_p表示为预测步长，H_c为控制步长，y_p(k+i|k)为控制输出预测值；y_ref(k+i|k)为控制输出参考值；(k+i|k)表示根据k采样时刻的信息来预测k+i时刻的值，其中i＝1，......，H_p；u_a(k+i)和Δu_a(k+i)分别是k+i时刻控制输入和控制输入增量，其中i＝1，......H_c-1；Q，R，S分别是系统输出量、控制增量和控制量权重系统矩阵；

利用离散状态空间方程和惩罚函数进行模型预测控制，预测出期望加速度提供给下层控制器。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将油门踏板和制动踏板的开合度控制量采用所述车辆传动参数表达为：

设立用来防止频繁切换油门和刹车系统的开关裕度h，设计油门踏板和制动踏板的自适应控制器为：

其中，

分别为λ_th(t)、G(t)、λ_b(t)的估计值。

4.如权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，该方法应用于电动汽车的实际控制或者是转鼓试验中。

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