基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制

陳 松，王 劍

(1. 四川工業(yè)科技學院智能制造與車輛工程學院，四川 綿竹 618200； 2. 武漢理工大學，湖北 武漢 430070)

1 引言

汽車電子技術對于汽車工業(yè)的發(fā)展至關重要，是汽車工業(yè)實現(xiàn)智能性、安全性、節(jié)約性、環(huán)保性的最具活躍性和革命性的技術力量[1]。從上世紀五十年代起，現(xiàn)代控制理論與計算機技術迅猛發(fā)展，使該技術也獲得了迅速的發(fā)展。行駛安全性技術即為關鍵性研究重點，在該技術的發(fā)展過程中受到了越來越多的關注[2]。在行駛安全性的相關研究中，轉向機電制動穩(wěn)定性控制是近年來制動控制技術方向的一個研究熱點。對轉向機電制動穩(wěn)定性的控制能夠大幅提升汽車轉向時的安全性，從而提升汽車行駛時的安全性。

對于汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方面的研究，國外已經進行了很多試驗及理論研究，研究的汽車類型也是多種多樣，其中也包括電動汽車、混合動力汽車等新型動力汽車[3]。在國外的研究中，有學者提出一種基于雙位控制的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法[4]。主要是通過對與控制目標有密切關系的變量敏感門限值進行設定，通過設定門限值與實際測量值之間的關系實施轉向機電制動控制變量調節(jié)，從而實現(xiàn)機電制動穩(wěn)定性控制的一種方法。在國內的研究中，文獻[5]中學者們提出了一種分布式電動汽車穩(wěn)定性控制方法，該研究主要解決的是轉向工況下的制動穩(wěn)定性問題。文獻[6]提出了基于模糊分數階滑?？刂频闹鲃訖M向穩(wěn)定桿算法。該研究在控制器滑模面定義過程中引入了分數階微積分理論，利用模糊規(guī)則實現(xiàn)對切換增益參數的自適應調整。

由于以上方法存在汽車滑移率較高的問題，因此設計一種基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法。為優(yōu)化制動控制效果，構建汽車轉向機電制動載荷識別模型，通過模型極值的求解，實現(xiàn)其載荷識別。利用該載荷輸出結果，設計汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制器，完成汽車轉向機電制動的穩(wěn)定性控制。采用MATLAB軟件動力學仿真模型，并設計實驗。實驗結果驗證了所提方法性能優(yōu)化傳統(tǒng)方法，具有更好的應用。

2 汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制

2.1 仿真動力學模型構建

汽車轉向機電制動系統(tǒng)是電機制動回饋系統(tǒng)與氣/液壓制動系統(tǒng)的結合，因此，本文構建能夠滿足研究仿真需求并且可以反映研究問題本質的系統(tǒng)仿真動力學模型。在汽車轉向機電制動系統(tǒng)仿真動力學模型的構建中，構建的子模型具體包括電磁閥模型動力學模型、電機模型、液壓制動器模型等。

2.2 汽車轉向機電制動載荷識別

構建汽車轉向機電制動載荷識別模型，通過對模型極值進行求解，實現(xiàn)其載荷識別。

汽車轉向機電制動載荷識別模型具體如下式所示

y=G(η)p(η)

(1)

式(1)中，y代表汽車轉向機電制動載荷測量響應值；G(η)表示 Green 隨機參量核函數值；p(η)代表載荷待識別值；η表示汽車轉向機電制動載荷隨機參量。

對η中的各隨機參量ηj(j=1，2，…，q)對應概率密度函數進行離散，使其變成多個子區(qū)間[7]。在各區(qū)間中將隨機參量等同為證據變量，那么隨機參量所對應的概率密度即可視為該單元上證據變量的BPA值，具體如圖1所示。

在圖1中，Uji表示第j個證據變量所對應的第i個焦元。

根據離散結果可以將式(1)直接轉化為下式

y=G(U)p(U)

(2)

式(2)中，U代表q維證據變量，其BPA聯(lián)合結構能夠通過各證據變量的對應BPA值來獲取。

證據變量目前被視為互相獨立的變量，可以將聯(lián)合辨識證據變量的框架直接定義為下式

(3)

式(3)中，R代表聯(lián)合辨識證據變量的框架；Uq表示第q維證據變量；rk代表框架下的焦元；uq代表第q維證據變量對應的焦元[8]。

據此可以將BPA聯(lián)合結構定義如下

(4)

式中，F(xiàn)r(rk)代表BPA聯(lián)合結構；F(uj)表示第j維證據變量對應的焦元的BPA值。

對于聯(lián)合辨識證據變量的框架，其下的任何一個焦元的聯(lián)合辨識證據變量的汽車轉向機電制動荷載識別所對應的正問題方程能夠用下式來描述

y=G(Urk)p(Urk)

(5)

式中，F(xiàn)(uj)代表框架下的任何一個焦元。

該焦元的半徑和中點可以用下式來計算

(6)

利用兩次優(yōu)化過程對式(5)模型的rk載荷識別極值進行求解，具體公式如下

(7)

其中荷載識別的上界和下界可以近似為

(8)

2.3 轉向機電制動穩(wěn)定性控制

根據載荷識別結果，設計一種汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制器，實現(xiàn)汽車轉向機電制動的穩(wěn)定性控制。所設計的制動穩(wěn)定性控制器一共包括三部分：防抱死控制器、模糊控制器以及補償前饋控制器。

其中防抱死控制器能夠在對穩(wěn)定性控制進行施加時避免發(fā)生車輪抱死現(xiàn)象。

模糊控制器能夠縮小通過汽車轉向機電制動系統(tǒng)仿真動力學模型獲得的橫擺期望角速度和橫擺角速度實際值間的偏差，也就是為汽車轉向機電制動系統(tǒng)帶來良好的跟蹤性。與此同時，還可以通過對權系數進行調整來進一步縮小質心處的車輛側偏角[10]。

而補償前饋控制器能夠使質心處車輛側偏角向期望值零靠近。

防抱死控制器使用的控制方法為邏輯門限控制，在其設計過程中，需要對轉向機電制動的安全性與平順性進行綜合考慮。其設計具體包括液壓制動控制和電機回饋制動控制這兩部分。設計的兩部分的控制是獨立的，但具備相同的控制目的。

其中模糊控制器的具體原理如圖2所示。

用下式表示模糊控制器的輸入變量

(9)

補償前饋控制器是當側偏角與橫擺角速度和其名義值的差值過大時，對汽車轉向機電制動系統(tǒng)進行穩(wěn)定的動力學控制。主要是對在車輪上作用的制動力實施有效分配，從而產生在整車上作用的橫擺力矩[12]。在對該橫擺力矩進行控制時，即可實現(xiàn)車輛的側偏與橫擺運動的有效控制。

其輸入力矩用下式來表示

Mff(s)=Gffδf(s)

(10)

式(10)中，Mff(s)代表輸入力矩；Gff表示輸入前輪階躍時車輛的穩(wěn)態(tài)響應值；δf(s)代表車輛側偏角力矩穩(wěn)態(tài)值。

3 仿真分析

3.1 仿真設計

針對設計的基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法實施仿真測試。首先利用MATLAB軟件對實驗汽車轉向機電制動系統(tǒng)實施動力學仿真模型的構建，以實施設計方法的仿真分析。

實驗汽車及其轉向機電制動系統(tǒng)仿真參數具體如表1所示。

表1 實驗汽車及其轉向機電制動系統(tǒng)仿真參數

3.2 仿真方法

實驗汽車的初速度為22m/s，轉向制動路面的附著系數較高。在實驗汽車進行轉向制動時，兩秒鐘以內制動主缸壓力由零升至20%的最大壓力值，接著直到汽車靜止為止一直保持轉向制動壓力。在實驗汽車轉向制動的過程中，利用設計的基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法對其進行轉向機電制動穩(wěn)定性控制。

在實驗汽車轉向制動中，車身受力情況如圖3所示。

對設計的基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法的性能進行測試，主要是對該方法在初始制動與制動主缸壓力不斷增加時汽車的滑移率進行測試。在測試中，為增強測試結果的對比性，使測試結果更加豐富，將三種傳統(tǒng)方法作為對比方法進行對比測試，分別為基于雙位控制的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法、文獻[7]中提出的方法，以及基于模糊控制的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法。對四種方法的實驗結果進行分析與比較，獲取實驗方法的仿真性能表現(xiàn)。

實驗中使用的實驗儀器包括壓力傳感器、數據記錄儀以及多普勒測速系統(tǒng)。實驗儀器安裝示意圖如圖4所示。

3.3 仿真結果

在實驗汽車初始制動時，利用設計的基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法與文獻[4]方法、文獻[5]方法，文獻[6]方法對實驗汽車進行轉向機電制動穩(wěn)定性控制時，汽車滑移率實驗數據具體如表2所示。

表2 汽車滑移率實驗數據

表2的汽車滑移率實驗數據表明，在實驗汽車初始制動時，設計的基于載荷識別的汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制方法的汽車滑移率最低可達5.23%，實驗中的汽車滑移率平均值為5.436%，證明該方法能夠達到很低的汽車滑移率。同時設計方法的汽車滑移率在實驗中一直低于對比方法。

在實驗汽車制動主缸壓力不斷增加時，利用設計方法與三種對比方法對實驗汽車進行轉向機電制動穩(wěn)定性控制時，汽車滑移率實驗數據具體如表3所示。

表3 汽車滑移率實驗數據

根據表3的汽車滑移率實驗數據，在實驗汽車制動主缸壓力不斷增加時，所提方法的汽車滑移率平均為8.316%，仍然低于傳統(tǒng)方法，說明該方法表現(xiàn)更好。

4 結束語

本研究對汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制進行研究，對于汽車事故發(fā)生率的降低有著積極的作用。在研究中構建了汽車轉向機電制動系統(tǒng)仿真動力學模型以及汽車轉向機電制動載荷識別模型，并設計了汽車轉向機電制動穩(wěn)定性控制器，實現(xiàn)了多方面的創(chuàng)新。在日后的研究中，將對研究成果進行細化，并進行深入的實踐。