CN114475575B - 一种汽车控制系统和方法以及汽车 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种汽车控制系统和方法以及汽车。本申请的系统包括聚合进程不确定性识别与预处理模块，其用于获取车辆控制进程中的所有控制进程信息，并对所有控制进程信息进行识别和预处理，得到物理进程信息；根据预先设置的自适应策略计算出物理进程增益信息；本申请的系统考虑到物理进程中的不确定性，通过识别并提取物理进行中的不确定性信息，然后计算出对应的物理进程增益，后续力矩分配时考虑到该物理进程增益，使得力矩分配更加合理，进而使得车辆控制精度更高。

Description

一种汽车控制系统和方法以及汽车
技术领域
本发明涉及车辆控制技术领域，具体涉及一种汽车控制系统和方法以及汽车。
背景技术
近年来，随着智能传感器、数字控制器和车载网络技术在汽车领域的快速发展，智能分布式电动汽车因其在安全性、舒适性和结构灵活性等方面的优势而受到关注。智能分布式驱动电动汽车快速和准确的扭矩响应和测量为道路电动车辆的电动化和智能化更新带来了巨大的潜力。然而，一些关键的技术挑战如高成本、可靠性和安全性问题尚未得到很好的解决，这些问题也引起了工业界和学术界的极大兴趣。智能分布式驱动电动汽车的运动控制一直是人们研究的焦点之一，并且已经提出了各种运动控制技术来加强车辆运动的安全性和可靠性。
直接横摆力矩控制是提高车辆安全性和可靠性的有效方法，但是车辆系统具有高度的复杂和非线性的特性，智能分布式驱动电动汽车运动控制系统本质上已经成为一种集数字计算、网络通信和物理过程于一体的信息物理融合系统。由于速度变化、模型扰动、外部干扰和网络等的影响，这些控制方法的性能会受到影响，在实际应用中受到很大限制。为了应对鲁棒的稳定性控制问题，已经有了很多关于车辆控制的研究。例如，一方面，张辉等人在车辆系统建模中考虑了非线性轮胎模型和纵向速度的变化，获得了具有范数界不确定性的线性参数变化模型，并提出了一种控制器增益调整方法；王荣荣等人综合考虑了系统参数不确定性、外部干扰、输入饱和以及执行器故障，设计了一种鲁棒的H∞动态输出反馈控制器来控制车辆运动；然而，这些研究大多假设控制系统中传感器、控制器、执行器之间的数据交换基于理想的车载通信网络，即没有考虑网络诱导延时的影响。另一方面，帅志斌等人证明了由CAN总线引起的时变延迟会降低车辆横摆运动控制性能；朱孝渊等人假定网络诱导时延的分布符合两个马尔科夫链模型，并设计了一种鲁棒的H∞控制器；然而，这些研究大多基于恒定的车速，没有考虑物理系统参数不确定性的影响。然而，智能分布式驱动电动汽车运动控制系统中，网络组件和物理组件高度集成，这些高度耦合的不同元素决定了车辆的行为和整体性能。因此智能分布式驱动电动汽车运动控制系统实质上为一个信息物理融合系统，需要综合考虑物理系统的不确定性，并对不确定性进行对应的处理，才能提高车辆控制的精度。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是现有的车辆控制系统并未考虑车辆控制系统物理进程中的不确定性导致控制精度不高。
一种汽车控制系统,包括：聚合进程不确定性识别与预处理模块、DYC上层控制器和DYC下层控制器；
所述DYC上层控制器包括参考模型模块和增益调度模块；所述DYC下层控制器包括鲁棒增强模块和力矩分配模块；
所述聚合进程不确定性识别与预处理模块用于获取车辆控制进程中的所有控制进程信息，并对所有控制进程信息进行识别和预处理，得到物理进程信息；
所述参考模型模块用于接收前轮转角信息，根据所述前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度；
所述增益调度模块用于根据速度信息，根据预先设置的自适应策略计算出物理进程增益信息；
所述鲁棒增强模块用于根据所述理想质心侧偏角、理想横摆角速度和物理进程增益信息、质心侧偏角、横摆角速度信息得到力矩分配指令；
所述力矩分配模块用于根据所述力矩分配指令对车辆四轮的力矩进行分配控制。
在一种实施例中，所述聚合进程不确定性识别与预处理模块包括物理进程不确定性识别模块和物理进程预处理模块；
所述物理进程不确定性识别模块用于在车辆运行时采集车辆的运动状态信息，所述物理进程预处理模块用于采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动状态信息计算出物理进程的总摆角力矩。
在一种实施例中，所述物理进程预处理模块用于采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：
总横摆力矩
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
（1）
其中M ff 为前馈摆角力矩，M fb 为反馈横摆角力矩；
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
（2）
δ f 表示车辆的前轮转角；
Figure 181835DEST_PATH_IMAGE005
（3）
公式（3）中，C f 和C r 为车轮的等效侧偏刚度，m为车辆的质量，V表示当前车速；l f 和l r 分别表示车辆质心与前轴和后轴之间的距离；
公式（1）中M fb =2C f l f （δ f1-δ f2）+（M Z1 - M Z2 ） (4)
公式（4）中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 692451DEST_PATH_IMAGE007
表示车辆运动过程中两种不同车速状态下的前轮转角；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 95357DEST_PATH_IMAGE009
分别表示车辆运动过程中两种不同车速下施加在车辆上的横摆力矩。
一种汽车控制方法，包括：
获取车辆的前轮转角信息，根据所述前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度；
采集车辆的偏角信息和横摆信息，根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩；
根据所述理想质心侧偏角、理想横摆角速度和总摆角力矩计算得到力矩分配指令；
在一种实施例中，所述采集车辆的偏角信息和横摆信息，根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动时的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩。
在一种实施例中，所述采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动时的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：
总横摆力矩
Figure 818463DEST_PATH_IMAGE002
（1）
其中M ff 为前馈摆角力矩，M fb 为反馈横摆角力矩；
其中，
Figure 898414DEST_PATH_IMAGE004
（2）
δ f 表示车辆的前轮转角；
Figure 48773DEST_PATH_IMAGE005
（3）
公式（3）中，C f 和C r 为车轮的等效侧偏刚度，m为车辆的质量，V表示当前车速；l f 和l r 分别表示车辆质心与前轴和后轴之间的距离；
公式（1）中M fb =2C f l f （δ f1-δ f2）+（M Z1 - M Z2 ） (4)
公式（4）中
Figure 82850DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 812909DEST_PATH_IMAGE007
表示车辆运动过程中两种不同车速状态下的前轮转角；
Figure 544104DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 68627DEST_PATH_IMAGE009
分别表示车辆运动过程中两种不同车速下施加在车辆上的横摆力矩。
一种汽车，包括如上所述的控制系统。
依据上述实施例的汽车控制系统,聚合进程不确定性识别与预处理模块用于获取车辆控制进程中的所有控制进程信息，并对所有控制进程信息进行识别和预处理，得到物理进程信息；参考模型模块用于接收前轮转角信息，根据前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度；增益调度模块用于根据速度信息，根据预先设置的自适应策略计算出物理进程增益信息；鲁棒增强模块用于根据理想质心侧偏角、理想横摆角速度和物理进程增益信息、质心侧偏角、横摆角速度信息得到力矩分配指令；力矩分配模块用于根据力矩分配指令对车辆四轮的力矩进行分配控制。本申请的系统考虑到物理进程中的不确定性，通过识别并提取物理进行中的不确定性信息，然后计算出对应的物理进程增益，后续力矩分配时考虑到该物理进程增益，使得力矩分配更加合理，进而使得车辆控制精度更高。
附图说明
图1为本申请的车辆控制系统结构框图；
图2为本申请的车辆控制方法信号流向图；
图3为本申请的车辆控制方法流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
在本发明实施例中，通过多次试验发现车辆控制过程中物理不确定性对车辆控制精度有很大的影响，然后设计一种新的车辆控制系统和方法，在车辆运行过程中，通过物理进程中与车辆稳定性控制的相关参数，设计了物理增益的处理方法，使得在对车轮进行力矩分配时，考虑到物理增益信息，进而使得力矩分配更加合理，进而使得车辆控制精度更高。
实施例一：
请参考图1，本实施例提供一种汽车控制系统,其包括：聚合进程不确定性识别与预处理模块、DYC上层控制器和DYC下层控制器。其中，DYC上层控制器包括参考模型模块和增益调度模块；DYC下层控制器包括鲁棒增强模块和力矩分配模块。
聚合进程不确定性识别与预处理模块用于获取车辆控制进程中的所有控制进程信息，并对所有控制进程信息进行识别和预处理，得到物理进程信息；参考模型模块用于接收前轮转角信息，根据前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度；增益调度模块用于根据速度信息，根据预先设置的自适应策略计算出物理进程增益信息；鲁棒增强模块用于根据理想质心侧偏角、理想横摆角速度和物理进程增益信息、质心侧偏角、横摆角速度信息得到力矩分配指令；力矩分配模块用于根据力矩分配指令对车辆四轮的力矩进行分配控制。本实施例通过识别并提取物理进行中的不确定性信息，然后计算出对应的物理进程增益，后续力矩分配时考虑到该物理进程增益，使得力矩分配更加合理，进而使得车辆控制精度更高。
其中，聚合进程不确定性识别与预处理模块包括物理进程不确定性识别模块和物理进程预处理模块。物理进程不确定性识别模块用于在车辆运行时采集车辆的运动状态信息，物理进程预处理模块用于采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动状态信息计算出物理进程的总摆角力矩。
具体的，本实施例中物理进程预处理模块用于采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：
总横摆力矩
Figure DEST_PATH_IMAGE010
（1）
其中M ff 为前馈摆角力矩，M fb 为反馈横摆角力矩；
其中，
Figure 682010DEST_PATH_IMAGE011
（2）
δ f 表示车辆的前轮转角；
Figure 448716DEST_PATH_IMAGE005
（3）
公式（3）中，C f 和C r 为车轮的等效侧偏刚度，m为车辆的质量，V表示当前车速；l f 和l r 分别表示车辆质心与前轴和后轴之间的距离；
公式（1）中M fb =2C f l f （δ f1-δ f2）+（M Z1 - M Z2 ） (4)
公式（4）中
Figure 503260DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 198683DEST_PATH_IMAGE007
表示车辆运动过程中两种不同车速状态下的前轮转角；
Figure 971467DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 777749DEST_PATH_IMAGE009
表示车辆运动过程中两种不同车速下施加在车辆上的横摆力矩。车辆反馈控制是实时的，反馈控制力矩也是实时在线更新的。两种状态下的车速是指车辆在行驶时以V1车速行驶，变化到V2（期间可能是秒、毫秒、微秒），则这个时候的反馈力矩是根据V1、V2这两个状态信息（方向盘转角）产生的。汽车上有车速传感器。
请参考图2，本实施例中车辆控制系统包括前馈控制模块、参考模型模块和反馈控制模块。具体的，前馈控制模块和反馈控制模块均设置在图1的鲁棒增强模块中，前馈控制模块用于根据采集的δ值以及参考模型的输出量计算得到前馈摆角力矩M ff ，反馈控制模块用于根据采集的车辆当前速度V、车辆的横摆角速度γ、车辆的质心侧偏角β以及参考模型模块的输出量
Figure DEST_PATH_IMAGE012
计算出反馈横摆角力矩M fb ，
Figure 280275DEST_PATH_IMAGE013
分别表示理想质心侧偏角、理想横摆角速度、质心侧偏角偏差、横摆角速度偏差，
Figure 648064DEST_PATH_IMAGE013
通过现有的常用参考模型即可获取。最后将前馈摆角力矩M ff 和反馈横摆角力矩M fb 输出给力矩分配模块进行力矩分配，从而控制车辆，其中，当计算出总横摆力矩后采用的方法和现有的相同，为了提高车辆的操纵稳定性，力矩分配模块一般采用横摆力矩优化分配方法将运动控制模块计算出的横摆力矩合理地分配给四个执行器。通过实验验证采用本申请的控制方法可提高车辆控制的精度。
实施例二：
请参考图3，本实施例提供一种汽车控制方法，其包括：
步骤301：获取车辆的前轮转角信息，根据前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度。
步骤302：采集车辆的偏角信息和横摆信息，根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩。
步骤303：根据理想质心侧偏角、理想横摆角速度和总摆角力矩计算得到力矩分配指令。
步骤304：根据力矩分配指令对车辆四轮的力矩进行分配控制。
其中，本实施例中采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动时的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩。具体的包括以下方法：
总横摆力矩
Figure 908144DEST_PATH_IMAGE010
（1）
其中M ff 为前馈摆角力矩，M fb 为反馈横摆角力矩；
其中，
Figure 252538DEST_PATH_IMAGE011
（2）
δ f 表示车辆的前轮转角；
Figure 78412DEST_PATH_IMAGE005
（3）
公式（3）中，C f 和C r 为车轮的等效侧偏刚度，m为车辆的质量，V表示当前车速；l f 和l r 分别表示车辆质心与前轴和后轴之间的距离；
公式（1）中M fb =2C f l f （δ f1-δ f2）+（M Z1 - M Z2 ） (4)
公式（4）中
Figure 381217DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 863014DEST_PATH_IMAGE007
表示车辆运动过程中两种不同车速状态下的前轮转角；
Figure 276678DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 393276DEST_PATH_IMAGE009
表示车辆运动过程中两种不同车速下施加在车辆上的横摆力矩。
实施例三：
本实施例提供一种汽车，其安装有如实施例一提供的汽车控制系统。
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (3)

1.一种汽车控制系统，其特征在于，包括：聚合进程不确定性识别与预处理模块、DYC上层控制器和DYC下层控制器；
所述DYC上层控制器包括参考模型模块和增益调度模块；所述DYC下层控制器包括鲁棒增强模块和力矩分配模块；
所述聚合进程不确定性识别与预处理模块用于获取车辆控制进程中的所有控制进程信息，并对所有控制进程信息进行识别和预处理，得到物理进程信息；
所述参考模型模块用于接收前轮转角信息，根据所述前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度；
所述增益调度模块用于根据速度信息，根据预先设置的自适应策略计算出物理进程增益信息；
所述鲁棒增强模块用于根据所述理想质心侧偏角、理想横摆角速度和物理进程增益信息、质心侧偏角、横摆角速度信息得到力矩分配指令；
所述力矩分配模块用于根据所述力矩分配指令对车辆四轮的力矩进行分配控制；
其中，所述聚合进程不确定性识别与预处理模块包括物理进程不确定性识别模块和物理进程预处理模块；
所述物理进程不确定性识别模块用于在车辆运行时采集车辆的运动状态信息，所述物理进程预处理模块用于采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动状态信息计算出物理进程的总摆角力矩；
其中，所述物理进程预处理模块用于采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：
总横摆力矩
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中M ff 为前馈摆角力矩，M fb 为反馈横摆角力矩；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
（2）
δ f 表示车辆的前轮转角；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（3）
公式（3）中，C f 和C r 为车轮的等效侧偏刚度，m为车辆的质量，V表示当前车速；l f 和l r 分别表示车辆质心与前轴和后轴之间的距离；
公式（1）中M fb =2C f l f （δ f1-δ f2）+（M Z1-M Z2） (4)
公式（4）中
Figure DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示车辆运动过程中两种不同车速状态下的前轮转角；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure DEST_PATH_IMAGE007
分别表示车辆运动过程中两种不同车速下施加在车辆上的横摆力矩。
2.一种汽车控制方法，其特征在于，包括：
获取车辆的前轮转角信息，根据所述前轮转角信息计算得到理想质心侧偏角和理想横摆角速度；
采集车辆的偏角信息和横摆信息，根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩；
根据所述理想质心侧偏角、理想横摆角速度和总摆角力矩计算得到力矩分配指令；
根据所述力矩分配指令对车辆四轮的力矩进行分配控制；
根据采集的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动时的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩；
其中，所述采用预设的车辆横向动力学模型根据采集的车辆运动时的偏角和横摆信息计算出物理进程的总摆角力矩包括：
总横摆力矩
Figure DEST_PATH_IMAGE008
（1）
其中M ff 为前馈摆角力矩，M fb 为反馈横摆角力矩；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（2）
δ f 表示车辆的前轮转角；
Figure 438488DEST_PATH_IMAGE003
（3）
公式（3）中，C f 和C r 为车轮的等效侧偏刚度，m为车辆的质量，V表示当前车速；l f 和l r 分别表示车辆质心与前轴和后轴之间的距离；
公式（1）中M fb =2C f l f （δ f1-δ f2）+（M Z1-M Z2） (4)
公式（4）中
Figure 309623DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 495885DEST_PATH_IMAGE005
表示车辆运动过程中两种不同车速状态下的前轮转角；
Figure 156674DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 626838DEST_PATH_IMAGE007
表示车辆运动过程中两种不同车速下施加在车辆上的横摆力矩。
3.一种汽车，其特征在于，包括如权利要求1所述的控制系统。
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