基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法技术

基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，其特征在于，该方法包括参考模型、轮胎数据处理器、MPC控制器、CarSim汽车模型；参考模型用于确定期望的汽车横摆角速度；轮胎数据处理器用于确定轮胎的侧偏角、侧向力和侧向力梯度；CarSim汽车模型用于输出汽车的实际运动状态信息，包括汽车纵向速度、横摆角速度、质心侧偏角和路面附着系数；MPC控制器根据期望的汽车横摆角速度和汽车的实际运动状态信息，优化求解出汽车的前轮附加转角，输出给CarSim汽车模型，控制汽车实现横摆稳定性控制。

【技术实现步骤摘要】
基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法
：本专利技术涉及汽车横摆稳定性控制领域，特别是关于基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法。
技术介绍
：随着人们对汽车行驶安全性越来越重视，汽车主动安全系统得到快速发展，其中主动前轮转向(ActiveFrontSteering,AFS)技术作为一种有效的横摆稳定性控制系统被广泛应用。目前，AFS所采用的控制方法主要有PID控制、滑模变结构控制和模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)等，其中模型预测控制能较好地处理多目标任务以及系统约束，在汽车稳定性控制领域得到了广泛的应用。根据采用的预测模型以及优化方法的不同，MPC可分为线性MPC和非线性MPC。线性MPC凭借其计算负担少，计算速度快而得到广泛使用，然而线性MPC不能表征非线性区域的轮胎侧偏特性，而能表征汽车非线性动力学特性的非线性MPC计算负担太重，实时性差，很难应用于实际。因此很多学者开始对轮胎侧向力进行线性化处理，提出线性时变的MPC控制方法。论文[陈杰,李亮,宋健.基于LTV-MPC的汽车稳定性控制研究[J].汽车工程，2016，38(3):308-316.]采用线性时变的MPC方法实现了汽车稳定性控制，同时兼顾了系统的非线性特性和计算负担。但是，论文中对轮胎侧向力线性化处理的方法过于简单，无法表征轮胎侧向力的实际变化，在极限工况下控制器的控制效果不理想；此外，该论文采用的预测模型在预测时域里保持不变，在滚动预测过程中不能代表汽车实际的变化趋势。论文[ChoiM,ChoiSB.MPCforvehiclelateralstabilityviadifferentialbrakingandactivefrontsteeringconsideringpracticalaspects[J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineersPartDJournalofAutomobileEngineering,2016,230(4).]基于线性化的轮胎模型给出了轮胎侧向力达到饱和时的控制策略，实现了在极限工况下的汽车稳定性控制。但是该论文设计的预测模型在预测时域里同样保持不变，极限工况下预测模型在滚动预测过程中不能准确代表汽车的实际运动，从而导致控制器控制效果变差。
技术实现思路
：为了解决现有的线性时变MPC方法在滚动预测过程中预测模型不能体现汽车的非线性动力学特性，导致极限工况下AFS系统控制效果差的问题。本专利技术提供基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，采用线性时变的方法将非线性预测控制问题转换成线性预测控制问题，并在滚动预测过程中根据轮胎侧向力的变化趋势自动调节预测模型，在减小系统的计算负担的同时能够准确表征汽车的非线性动力学特性，保证极限工况下AFS控制器的稳定性，实现汽车的稳定性控制。本专利技术解决技术问题所采取的技术方案如下：基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，其特征在于，该方法包括参考模型、轮胎数据处理器、MPC控制器、CarSim汽车模型；参考模型用于确定期望的汽车横摆角速度；轮胎数据处理器用于确定轮胎的侧偏角、侧向力和侧向力梯度；CarSim汽车模型用于输出汽车的实际运动状态信息，包括汽车纵向速度、横摆角速度、质心侧偏角和路面附着系数；MPC控制器根据期望的汽车横摆角速度和汽车的实际运动状态信息，优化求解出汽车的前轮附加转角，输出给CarSim汽车模型，控制汽车实现横摆稳定性控制；该方法包括以下步骤：步骤1、建立参考模型，确定期望的汽车横摆角速度，其过程包括如下子步骤：步骤1.1、采用线性二自由度汽车模型作为参考模型，其运动微分方程表达式如下：其中：β是汽车质心侧偏角；γ是汽车横摆角速度；Iz是绕汽车质心铅垂轴的横摆转动惯量；Ux是汽车纵向速度；lf和lr分别是汽车质心至前、后轴的距离；Cf和Cr分别是汽车前、后轮轮胎的侧偏刚度；δf,dri是驾驶员转向输入产生的前轮转角；步骤1.2、将线性二自由度汽车模型的运动微分方程转换成传递函数，形式如下式：为了达到理想的闭环效果，基于公式(2)得到期望的汽车横摆角速度：其中：γref是期望的汽车横摆角速度；wn是系统的固有频率；ξ是系统阻尼；Gω(s)是传递函数增益；wd＝k1wn,ξd＝k2ξ,Gkω(s)＝k3Gω(s)；k1、k2、k3是改善系统相位延迟和响应速度的参数；步骤2、设计轮胎数据处理器，其过程包括如下子步骤：步骤2.1、设计轮胎侧偏角计算模块，前、后轮轮胎侧偏角通过下式计算获得：其中：αf和αr分别是汽车前、后轮轮胎的侧偏角；δf是汽车的前轮转角；步骤2.2、设计轮胎侧向力和轮胎侧向力梯度计算模块，为了获得轮胎的非线性特性，基于Pacejka轮胎模型，获取不同路面附着系数下的轮胎侧向力与轮胎侧偏角的关系曲线，得到轮胎侧偏特性三维图；获取不同路面附着系数下的轮胎侧向力对轮胎侧偏角导数的关系曲线，得到轮胎侧向力梯度三维图；轮胎数据处理器将当前时刻实际的轮胎侧偏角和路面附着系数分别输入到轮胎侧偏特性三维图和轮胎侧向力梯度三维图中，通过线性插值法分别获得当前时刻的轮胎侧向力和轮胎侧向力梯度，并输出给MPC控制器；在每个控制周期轮胎数据处理器更新一次轮胎侧向力和轮胎侧向力梯度值；其中：Pacejka轮胎模型如下：Fy,j＝μDsin(Catan(Bαj-E(Bαj-αjtan(Bαj))))其中：j＝f，r，表示前轮和后轮；Fy,j是轮胎侧向力，αj是轮胎侧偏角；B，C，D和E取决于车轮垂直载荷Fz；a0＝1.75；a1＝0；a2＝1000；a3＝1289；a4＝7.11；a5＝0.0053；a6＝0.1925；步骤3、设计MPC控制器，其过程包括如下子步骤：步骤3.1、建立预测模型，其过程包括如下子步骤：步骤3.1.1、线性化轮胎模型，其表达式如下：其中：是在当前侧偏角的轮胎侧向力梯度值；是轮胎的残余侧向力，通过如下公式计算：其中：是基于轮胎侧偏特性三维图，通过线性插值法获得的轮胎侧向力；是基于轮胎侧偏刚度特性三维图，通过线性插值法获得的轮胎侧向力梯度；是当前时刻实际的轮胎侧偏角；基于公式(5)，在滚动预测过程中，设计轮胎侧向力表达式如下：其中：其中：P是预测时域；上标“k+i|k”表示在当前时刻k预测的将来第i时刻；ρk+i|k和ξk+i|k是调节和变化的权重因子；步骤3.1.2、建立预测模型，预测模型的运动微分方程表达式为：将公式(7)带入公式(9)，得到在滚动预测过程中的预测模型为：步骤3.1.3、建立预测方程，用于预测系统未来输出，将公式(10)写成状态空间方程，用于设计预测方程，具体如下:其中：x＝γ；u＝δf；为了实现汽车横摆角速度的跟踪控制，将连续时间系统的预测模型转换成离散时间系统的增量式模型：其中：取样时间k＝int(t/Ts)，t是仿真时间，Ts是仿真步长；步骤3.2、设计优化目标及约束条件，其过程包括如下子步骤：步骤3.2.1、用期望的汽车横摆角速度和实际的汽车横摆角速度误差的二范数作为横摆角速度跟踪性能指标，体现汽车的轨迹跟踪特性，其表达式如下：其中：γref是期望的汽车横摆角速度；γ是实际的汽车横本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，其特征在于，该方法包括参考模型、轮胎数据处理器、MPC控制器、CarSim汽车模型；参考模型用于确定期望的汽车横摆角速度；轮胎数据处理器用于确定轮胎的侧偏角、侧向力和侧向力梯度；CarSim汽车模型用于输出汽车的实际运动状态信息，包括汽车纵向速度、横摆角速度、质心侧偏角和路面附着系数；MPC控制器根据期望的汽车横摆角速度和汽车的实际运动状态信息，优化求解出汽车的前轮附加转角，输出给CarSim汽车模型，控制汽车实现横摆稳定性控制；该方法包括以下步骤：步骤1、建立参考模型，确定期望的汽车横摆角速度，其过程包括如下子步骤：步骤1.1、采用线性二自由度汽车模型作为参考模型，其运动微分方程表达式如下：

【技术特征摘要】
1.基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，其特征在于，该方法包括参考模型、轮胎数据处理器、MPC控制器、CarSim汽车模型；参考模型用于确定期望的汽车横摆角速度；轮胎数据处理器用于确定轮胎的侧偏角、侧向力和侧向力梯度；CarSim汽车模型用于输出汽车的实际运动状态信息，包括汽车纵向速度、横摆角速度、质心侧偏角和路面附着系数；MPC控制器根据期望的汽车横摆角速度和汽车的实际运动状态信息，优化求解出汽车的前轮附加转角，输出给CarSim汽车模型，控制汽车实现横摆稳定性控制；该方法包括以下步骤：步骤1、建立参考模型，确定期望的汽车横摆角速度，其过程包括如下子步骤：步骤1.1、采用线性二自由度汽车模型作为参考模型，其运动微分方程表达式如下：其中：β是汽车质心侧偏角；γ是汽车横摆角速度；Iz是绕汽车质心铅垂轴的横摆转动惯量；Ux是汽车纵向速度；lf和lr分别是汽车质心至前、后轴的距离；Cf和Cr分别是汽车前、后轮轮胎的侧偏刚度；δf,dri是驾驶员转向输入产生的前轮转角；步骤1.2、将线性二自由度汽车模型的运动微分方程转换成传递函数，形式如下式：为了达到理想的闭环效果，基于公式(2)得到期望的汽车横摆角速度：其中：γref是期望的汽车横摆角速度；wn是系统的固有频率；ξ是系统阻尼；Gω(s)是传递函数增益；wd＝k1wn,ξd＝k2ξ,Gkω(s)＝k3Gω(s)；k1、k2、k3是改善系统相位延迟和响应速度的参数；步骤2、设计轮胎数据处理器，其过程包括如下子步骤：步骤2.1、设计轮胎侧偏角计算模块，前、后轮轮胎侧偏角通过下式计算获得：其中：αf和αr分别是汽车前、后轮轮胎的侧偏角；δf是汽车的前轮转角；步骤2.2、设计轮胎侧向力和轮胎侧向力梯度计算模块，为了获得轮胎的非线性特性，基于Pacejka轮胎模型，获取不同路面附着系数下的轮胎侧向力与轮胎侧偏角的关系曲线，得到轮胎侧偏特性三维图；获取不同路面附着系数下的轮胎侧向力对轮胎侧偏角导数的关系曲线，得到轮胎侧向力梯度三维图；轮胎数据处理器将当前时刻实际的轮胎侧偏角和路面附着系数分别输入到轮胎侧偏特性三维图和轮胎侧向力梯度三维图中，通过线性插值法分别获得当前时刻的轮胎侧向力和轮胎侧向力梯度，并输出给MPC控制器；在每个控制周期轮胎数据处理器更新一次轮胎侧向力和轮胎侧向力梯度值；其中：Pacejka轮胎模型如下：Fy,j＝μDsin(Catan(Bαj-E(Bαj-αjtan(Bαj))))其中：j＝f，r，表示前轮和后轮；Fy,j是轮胎侧向力，αj是轮胎侧偏角；B，C，D和E取决于车轮垂直载荷Fz；a0＝1.75；a1＝0；a2＝1000；a3＝1289；a4＝7.11；a5＝0.0053；a6＝0.1925；步骤3、设计MPC控制器，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：李绍松，王国栋，张邦成，于志新，崔高健，卢晓辉，高嵩，韩玲，李政，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22