极限工况下电动四驱车辆的自主漂移控制方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112051851A(43)申请公布日2020.12.08(21)申请号202010940050.3(22)申请日2020.09.09(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区100084信箱82分箱清华大学专利办公室(72)发明人侯晓慧何承坤张俊智(74)专利代理机构北京纪凯知识产权代理有限公司11245代理人孙楠(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书3页说明书11页附图4页(54)发明名称极限工况下电动四驱车辆的自主漂移控制方法及系统(57)摘要本发明涉及一种极限工况下电动四驱车辆的自主漂移控制方法，其包括：建立控制参考模型，包括四驱电动车辆的双轨三自由度车辆动力学模型以及考虑纵横向耦合特性的轮胎模型；通过最大无关基元控制通道解耦，将电动四驱车辆的过驱动系统的系数矩阵转化为关于虚拟控制输入的方形矩阵；采用积分式模糊滑模控制器对关于虚拟控制输入的方形矩阵进行求解，得到虚拟控制输入；采用基于约束优化的控制分配方法将虚拟控制输入转化为实际物理输入，传输至执行器及整车模型。本发明使得自动驾驶车辆拥有职业车手的高水平驾驶能力，可以扩展电动四驱车辆的应用场景及动力学控制边界，最大限度地发挥其主动安全性能及动力潜能。CN112051851ACN112051851A权利要求书1/3页1.一种极限工况下电动四驱车辆的自主漂移控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立控制参考模型，包括四驱电动车辆的双轨三自由度车辆动力学模型以及考虑纵横向耦合特性的轮胎模型；2)通过最大无关基元控制通道解耦，将电动四驱车辆的过驱动系统的系数矩阵转化为关于虚拟控制输入的方形矩阵，得到方形仿射系统；3)采用积分式模糊滑模控制器对方形仿射系统进行求解，得到虚拟控制输入；4)采用基于约束优化的控制分配方法将虚拟控制输入转化为实际物理输入，传输至执行器及整车模型。2.如权利要求1所述控制方法，其特征在于，所述控制参考模型计算出四驱电动车辆在当前行驶环境下进行稳态漂移所对应的纵向速度、横向速度以及横摆角速度，并将计算结果发送给积分式模糊滑模控制器作为目标状态量。3.如权利要求1所述控制方法，其特征在于，所述双轨三自由度车辆动力学模型表示为：其中，Vx为纵向车速，Vy为横向车速，ψ为车辆的横摆角，为车辆的横摆角速度，为车辆的横摆角加速度，为纵向加速度，为横向加速度，Fxj和Fyj分别表示车轮切向及横向轮胎地面力，其中j＝1，2，3，4分别表示左前轮、右前轮、左后轮和右后轮，为状态量相关的非线性项。4.如权利要求1所述控制方法，其特征在于，所述轮胎模型表示为：式中，μ为轮胎的路面附着系数，Fz为轮胎的垂直载荷，D和E为Pacejka轮胎模型参数，α为轮胎侧偏角，αcr为轮胎临界侧偏角，β为车辆质心侧偏角，为轮胎可用的最大侧向力。5.如权利要求1所述控制方法，其特征在于，所述步骤2)中，具体为：过驱动系统状态方程：其中为系统的状态变量，为系统的控制输入，F(x)为系统的非线性项，n、m分别为系统状态变量和控制输入的维数，为有理数；系数矩阵且rank(B)＝n＜m，通过对过驱动系统的系数矩阵B转化为方形矩阵，得到各输入量之间的耦合关系，将具有相似控制效果的输入放进了同一个控制通道2CN112051851A权利要求书2/3页中，最终将系统转化为：式中表示的系统是一个控制解耦的方形仿射系统；K′＝[K1_1，K2_1，…，Kn_1]，Ki_1为系数矩阵K中子矩阵Ki的第一个列向量，i＝1，2，…，n。6.如权利要求1所述控制方法，其特征在于，所述步骤3)中，所述积分式模糊滑模控制器的输入求解形式由标称控制输入v0和鲁棒控制输入v1两部分组成：v＝v0+v1；虚拟控制输入v为：式中，K′＝[K1_1，K2_1，…，Kn_1]，Ki_1为系数矩阵K中子矩阵Ki的第一个列向量，i＝1，2，…，n；F(x)为系统的非线性项；L为状态反馈对角矩阵；e为系统偏差；xd＝[x1d，x2d，…，Txnd]，是控制参考模型给出的系统状态量的理想值；M(x)为对角矩阵；uf为模糊系统输出。7.如权利要求6所述控制方法，其特征在于，所述v0设置为使系统跟踪理想系统轨迹的状态反馈控制率：T其中xd＝[x1d，x2d，…，xnd]，是参考模型给出的系统状态量的理想值；e＝xd-x，是系统状态偏差。8.如权利要求6所述控制方法，其特征在于，对于鲁棒控制输入v1，通过设计控制器中的积分式滑模面，使得系统状态从初始时刻就落在滑模面上，消除了经典滑模中的趋近阶段；同时采用模糊系统取代v1中的饱和函数，模糊系统呈现出边界层内具有非线性斜坡的饱和函数特性，取gs和g1Δs为模糊系统输入变量，输出为uf，非线