一种差速转向系统及其自适应神经网络容错控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种差速转向系统及其自适应神经网络容错控制方法，该系统包括方向盘转角传感器、方向盘、转向管柱、齿轮齿条式转向器、四个车轮及轮毂电机、前轴、整车电子控制单元、蓄电池组、横摆角速度传感器、车速传感器、后轴和电机控制单元。在行驶过程中，整车电子控制单元实时采集方向盘转角、横摆角速度以及车速信号，计算理想横摆角速度与实际横摆角速度的差值，通过设计的自适应神经网络控制器重新计算轮毂电机输出转矩，并将此转矩信号传递到电机控制器，并由电机控制器向四个轮毂电机发送电流信号，完成轮毂电机正常与失效状况下的转向稳定性控制。本发明专利技术能够提高差速转向系统的可靠性和汽车行驶时的稳定性和安全性。

A differential steering system and its adaptive neural network fault tolerant control method

The invention discloses a method and an adaptive neural network fault tolerant control system the system includes steering, steering angle sensor, steering wheel, steering column, rack and pinion steering, four wheel and wheel motor, front axle, vehicle electronic control unit, storage battery, yaw rate sensor, speed the sensor, rear axle and motor control unit. In the process of driving, vehicle electronic control unit real-time direction wheel angle, yaw rate and vehicle speed signal, calculating the difference between the ideal yaw rate and the actual yaw rate, the adaptive neural network controller is designed to calculate the wheel motor output torque, and the torque signal to the motor controller, and by four wheel motor motor controller to send current signal, complete the steering stability control wheel motor normal and failure conditions. The invention can improve the reliability of the differential steering system and the stability and safety of the vehicle when driving.

【技术实现步骤摘要】
一种差速转向系统及其自适应神经网络容错控制方法
本专利技术涉及四轮转向
，尤其涉及一种差速转向系统及其自适应神经网络容错控制方法。
技术介绍
对于传统车辆来说，离合器、变速器、传动轴、差速器乃至分动器都是必不可少的，而这些部件不但重量重、车辆结构复杂，同时也存在需要定期维护和故障率的问题。但是轮毂电机就很好地解决了这个问题。除了结构更为简单之外，采用轮毂电机驱动的车辆可以获得更好的空间利用率，同时传动效率高。由于轮毂电机具备单个车轮独立驱动的特性，因此很容易实现前驱、后驱或者四驱驱动形式。同时轮毂电机可以调整左右车轮转矩或者转速实现差动转向，大大减小车辆的转弯半径，在特殊情况下几乎可以实现原地转向。但是轮毂电机可能存在失效情况，可靠性存在问题。如何在轮毂电机失效情况下，保证汽车稳定性的问题急需解决。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
中所涉及到的缺陷，提供一种差速转向系统及其自适应神经网络容错控制方法。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种差速转向系统，包括方向盘转角传感器、方向盘、转向管柱、齿轮齿条式转向器、第一至第四车轮、第一至第四轮毂电机、前轴、整车电子控制单元、蓄电池组、车速传感器、横摆角速度传感器、后轴和电机控制单元；所述转向管柱一端和方向盘固定相连，另一端通过齿轮齿条式转向器和所述前轴相连；所述方向盘转角传感器设置在转向管柱上，用于获取方向盘转角；所述车速传感器和横摆角速度传感器均设置在汽车上，分别用于获取汽车的车速和横摆角速度；所述第一车轮、第二车轮分别设置在所述前轴的两端，所述第三车轮、第四车轮分别设置在所述后轴的两端；所述第一至第四轮毂电机分别对应设置在所述第一至第四车轮上，用于驱动第一至第四车轮；所述蓄电池组设置在汽车上，用于供电；所述整车电子控制单元分别与方向盘转角传感器、车速传感器、横摆角速度传感器、电机控制器、蓄电池组电气相连，用于根据方向盘转角传感器、车速传感器和横摆角速度传感器测得的数据计算四个轮毂电机的力矩并产生相应的电流信号传递给所述电机控制器；所述电机控制器分别与四个轮毂电机、蓄电池电气相连，用于根据接收到的电流信号控制四个轮毂电机工作。本专利技术还公开了一种基于该差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法，包括以下步骤：步骤1)，计算理想横摆角速度与方向盘转角的关系；步骤2)，建立差速转向系统的状态空间模型；步骤3)，基于差速转向系统的状态空间模型建立其自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型，并基于差速转向系统的自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型，建立差速转向系统在轮毂电机发生故障情况下的自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型；步骤4)，建立自适应神经网络容错控制系统的参考模型和逆模型；步骤5)，基于自适应神经网络容错控制系统的参考模型、逆模型以及理想横摆角速度与方向盘转角的关系建立自适应神经网络容错控制系统的神经网络补偿器；步骤6)，基于自适应神经网络容错控制系统的神经网络补偿器，建立自适应神经网络容错控制系统的自适应神经网络控制器；步骤7)，基于自适应神经网络控制器对参考模型和轮毂电机发生故障下的自适应神经网络容错控制系统输出之间的误差进行自适应调整。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤1)所述的理想横摆角速度ωr*与方向盘转角θsw关系为：式中：a0＝kfkr(a+b)2+(krb-kfa)mu2；b0＝kfkr(a+b)u；L为前后轴轴距；u为汽车速度；Ks为预设的横摆角速度调整参数；kf、kr分别为前后轮侧偏刚度；a为质心到前轴轴距；b为质心到后轴轴距；m为整车质量。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤2)中所述的差速转向系统的状态空间模型为：式中，δf为前轮转角；β为质心侧偏角；ωr为横摆角速度；d为半轴距；Js为方向盘等效转动惯量；G为齿轮齿条转向器传动比；I为整车绕z轴转动惯量；Bs为方向盘等效阻尼，R为轮胎半径；d2为轮胎拖矩；d1为主销横向偏移矩；Tsw为驾驶员作用在方向盘的转矩；Tfl、Tfr、Trl、Trr分别为左前、右前、左后、右后轮毂电机的输出转矩。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤3)中所述的差速转向系统的自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型为：式中，f(x(t))＝Ax(t)；g(x(t))＝λB；h(x(t))＝Cx(t)；t为时间；λ1、λ2、λ3、λ4分别为左前、右前、左后、右后轮毂电机发生故障的概率。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤3)中所述的差速转向系统在轮毂电机发生故障情况下的自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型为：式中，σ(x(t),u(t),w(t))为轮毂电机故障下的扰动输入函数。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤4)中所述的自适应神经网络容错控制系统的参考模型为：式中：xm(t)为参考模型的状态向量；um(t)为参考模型的输入控制向量，ym(t)为参考模型的输出向量；Am＝A；Bm＝λB；Cm＝C。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤4)所述的自适应神经网络容错控制系统的逆模型为：u(t)＝g-1(t)[v(t)-f(x)]式中：v(t)为给定跟踪响应。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤5)中所述的神经网络补偿器为：式中：Δ为逆模型误差；ys为第s层神经网络的输出；wis为第i个神经元到第s层神经元的权重；gi(x)为第i个神经元输出值；i为大于等于1小于等于n的自然数，n为神经元个数，s为当前神经网络层数。作为本专利技术一种差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法进一步的优化方案，步骤6)中所述的自适应神经网络控制器为：式中：ueer(t)为内环系统的补偿误差；Kp为参数矩阵；uNN为自适应神经网络控制器的输出。本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：1.根据电子控制单元实时采集方向盘转角、横摆角速度以及车速信号，计算理想横摆角速度与实际横摆角速度的差值，通过设计的自适应神经网络控制器重新计算轮毂电机输出转矩，并由ECU向轮毂电机发送电流信号，完成轮毂电机正常与失效状况下的转向稳定性控制；2.所提控制方法简便可靠，同时利用神经网络有效克服转向系统故障引起的逆模型误差和非线性因素的影响，从而实现对差速转向模型的实时跟随控制；3.该方法不必预先知道故障发生的位置和大小，也不必对系统进行参数辨识，就可以保证差速转向系统在故障情况下的精准跟踪模型输出，从而达到理想的动态性能。附图说明图1为本专利技术中差速转向系统的结构示意图；图2为本专利技术中自适应神经网络容错控制方法的流程示意图。图中，1-方向盘转角传感器，2-方向盘，3-转向管柱，4-左前轮及轮毂电机，5-齿轮齿条转向器，6-右前轮及轮毂电机，7-前轴，8-整车电子控制单元，9-蓄电池组，10-左后轮及轮毂电机，11-右后轮及轮毂电机，12-车速传感器，13-横摆角速度传感器，14-后轴，15-电机控制器。具体实施方式下面结合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种差速转向系统，其特征在于，包括方向盘转角传感器(1)、方向盘(2)、转向管柱(3)、齿轮齿条式转向器(5)、第一至第四车轮、第一至第四轮毂电机、前轴(7)、整车电子控制单元(8)、蓄电池组(9)、车速传感器(12)、横摆角速度传感器(13)、后轴(14)和电机控制单元(15)；所述转向管柱(3)一端和方向盘(2)固定相连，另一端通过齿轮齿条式转向器(5)和所述前轴(7)相连；所述方向盘转角传感器(1)设置在转向管柱(3)上，用于获取方向盘转角；所述车速传感器(12)和横摆角速度传感器(13)均设置在汽车上，分别用于获取汽车的车速和横摆角速度；所述第一车轮、第二车轮分别设置在所述前轴(7)的两端，所述第三车轮、第四车轮分别设置在所述后轴(14)的两端；所述第一至第四轮毂电机分别对应设置在所述第一至第四车轮上，用于驱动第一至第四车轮；所述蓄电池组(9)设置在汽车上，用于供电；所述整车电子控制单元(8)分别与方向盘转角传感器(1)、车速传感器(12)、横摆角速度传感器(13)、电机控制器(15)、蓄电池组(9)电气相连，用于根据方向盘转角传感器(1)、车速传感器(12)和横摆角速度传感器(13)测得的数据计算四个轮毂电机的力矩并产生相应的电流信号传递给所述电机控制器(15)；所述电机控制器(15)分别与四个轮毂电机、蓄电池(9)电气相连，用于根据接收到的电流信号控制四个轮毂电机工作。...

【技术特征摘要】
1.一种差速转向系统，其特征在于，包括方向盘转角传感器(1)、方向盘(2)、转向管柱(3)、齿轮齿条式转向器(5)、第一至第四车轮、第一至第四轮毂电机、前轴(7)、整车电子控制单元(8)、蓄电池组(9)、车速传感器(12)、横摆角速度传感器(13)、后轴(14)和电机控制单元(15)；所述转向管柱(3)一端和方向盘(2)固定相连，另一端通过齿轮齿条式转向器(5)和所述前轴(7)相连；所述方向盘转角传感器(1)设置在转向管柱(3)上，用于获取方向盘转角；所述车速传感器(12)和横摆角速度传感器(13)均设置在汽车上，分别用于获取汽车的车速和横摆角速度；所述第一车轮、第二车轮分别设置在所述前轴(7)的两端，所述第三车轮、第四车轮分别设置在所述后轴(14)的两端；所述第一至第四轮毂电机分别对应设置在所述第一至第四车轮上，用于驱动第一至第四车轮；所述蓄电池组(9)设置在汽车上，用于供电；所述整车电子控制单元(8)分别与方向盘转角传感器(1)、车速传感器(12)、横摆角速度传感器(13)、电机控制器(15)、蓄电池组(9)电气相连，用于根据方向盘转角传感器(1)、车速传感器(12)和横摆角速度传感器(13)测得的数据计算四个轮毂电机的力矩并产生相应的电流信号传递给所述电机控制器(15)；所述电机控制器(15)分别与四个轮毂电机、蓄电池(9)电气相连，用于根据接收到的电流信号控制四个轮毂电机工作。2.基于权利要求1所述的差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)，计算理想横摆角速度与方向盘转角的关系；步骤2)，建立差速转向系统的状态空间模型；步骤3)，基于差速转向系统的状态空间模型建立其自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型，并基于差速转向系统的自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型，建立差速转向系统在轮毂电机发生故障情况下的自适应神经网络容错控制系统的状态空间模型；步骤4)，建立自适应神经网络容错控制系统的参考模型和逆模型；步骤5)，基于自适应神经网络容错控制系统的参考模型、逆模型以及理想横摆角速度与方向盘转角的关系建立自适应神经网络容错控制系统的神经网络补偿器；步骤6)，基于自适应神经网络容错控制系统的神经网络补偿器，建立自适应神经网络容错控制系统的自适应神经网络控制器；步骤7)，基于自适应神经网络控制器对参考模型和轮毂电机发生故障下的自适应神经网络容错控制系统输出之间的误差进行自适应调整。3.根据权利要求书2所述的差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法，其特征在于，步骤1)所述的理想横摆角速度ωr*与方向盘转角θsw关系为：式中：a0＝kfkr(a+b)2+(krb-kfa)mu2；b0＝kfkr(a+b)u；L为前后轴轴距；u为汽车速度；Ks为预设的横摆角速度调整参数；kf、kr分别为前后轮侧偏刚度；a为质心到前轴轴距；b为质心到后轴轴距；m为整车质量。4.根据权利要求书3所述的差速转向系统的自适应神经网络容错控制方法，其特征在于，步骤2)中所述的差速转向系统的状态空间模型为：

【专利技术属性】
技术研发人员：赵万忠，杨遵四，张寒，陈功，章雨祺，李艳，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32