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横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真.pdf

横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真

麦田终结者
2012-03-01 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真pdf》,可适用于工程科技领域

收稿日期:基金项目:湖南省教育厅重点资助项目(A)湖南省自然科学基金项目(JJ)作者简介:吴义虎(�),男,湖南永州人,教授,工学博士,研究方向:汽车电子控制技术(Email:wcom)宋丹丹(�),女,黑龙江桦南人,硕士研究生,研究方向:汽车电子控制技术。文章编号:()横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真吴义虎,宋丹丹,欧林立,周丽,王翠(长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙�)��摘�要:提出一种基于横摆力矩和主动前轮转向相结合的车辆横向稳定性控制方法,以横摆角速度和侧偏角为控制目标,利用前馈补偿和模糊控制产生横摆力矩和附加的前轮转角,通过控制制动力的分配以及对转向角的修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和侧偏角很好地跟踪参考模型。对转向轮阶跃输入和正弦输入两种工况分别进行了仿真研究,采用横摆力矩和主动前轮转向相结合控制方法,车辆转向时的瞬态及稳态响应优于单独的横摆力矩控制,表明该方法能有效地控制车辆横摆角速度和侧偏角,提高车辆转向时的横向稳定性,同时能有效地减轻驾驶员操纵负担。关键词:车辆工程横摆力矩控制主动前轮转向横向稳定性模糊控制中图分类号:U������文献标识码:AASimulationofFuzzyControltoImproveVehicleYawStabilityCombinedYawMomentControlandActiveFrontSteeringWUYi�hu,SONGDan�dan,OULin�li,ZHOULi,WANGCui(SchoolofAutomobileandMechanicalEngineering,ChangshaUniversityofScienceTechnology,Changsha�,China)��Abstract:AfuzzycontrolmethodisproposedtoimprovevehicleyawstabilitybytheintegratedcontrolofyawmomentcontrolandactivefrontsteeringThecontrolstrategyusingfeedforwardandfeedbackcompensatorisproposed,whichproducesdirectyawmomentandfrontsteeringangletocontrolyawrateandsideslipangle,byactivelycontrollingthefrontsteeringangleandthedistributionofbrakingforces,theintegratedcontrolsystemmakestheperformanceoftheactualvehiclemodelfollowthatofanidealvehiclemodelAsimulationisperformedattwodifferentconditions,theresultsshowedthatthetransientandsteadyresponsebythepresentedmethodisbetterthanthatbyDYConly,andthepresentedmethodcaneffectivelycontroltheyawrateandsideslipanglesynchronously,achievegoodtransientandsteadyresponse,andatthesametimelightentheburdenofthedriverKeywords:vehicleengineeringYawmomentcontrolactivefrontsteeringyawstabilityfuzzycontrol�引�言汽车的横向稳定性是影响汽车高速安全行驶的一项重要性能,影响车辆横向动力学稳定性的因素众多,包括车辆的结构形式、参数、车辆初始运行状态、路面附着条件和前轮转角等,因此,车辆横向稳定性控制器的设计涉及复杂的非线性问题。目前,车辆横向稳定性的控制方法有逻辑门限控制、PID控制、滑模变结构控制和模糊控制等。由于控制系统的非线性,运用经典和现代控制理论设计横向稳定控制器显得十分复杂,而采用模糊控制的方法来研究,很大程度上解决了系统的非线性难题。通过轮胎纵向力主动分配侧偏力矩,实现车辆运动的直接横摆力矩控制(DirectYawMomentControl)被认为是最具发展前景的汽车底盘控第卷第期年月计�算�技�术�与�自�动�化ComputingTechnologyandAutomationVol�,No��Dec制,。直接横摆力矩控制,导致车辆横摆角速度的稳态值降低,即横摆角速度比参考模型的小,车辆作曲线运动时的曲率半径更大,使驾驶员必须多打方向盘,从而造成转向困难。主动前轮转向(ActiveFrontSteering)通过产生与前轮转角方向相同的附加转角,使得车辆曲线运动时曲率半径变小。因主动前轮转向能产生附加转向角来抵消直接横摆力矩控制的不足,故在直接横摆力矩控制的基础上,再辅助主动前轮转向,可在提高车辆的操纵稳定性的同时,,减轻驾驶员在转弯时操作负担。本文提出一种将横摆力矩控制和主动前轮转向(AFS)控制相结合的车辆横向稳定性模糊控制方法。利用前馈和模糊控制复合控制方法,以方向盘转角为前馈输入变量,车辆横摆角速度和侧偏角为反馈输入变量,设计了车辆横向稳定性控制系统。分别对前轮转向角阶跃输入工况和正弦输入工况进行了仿真分析,结果表明,采用横摆力矩和主动转向控制,能同时有效地控制车辆横摆角速度和侧偏角,实现了对车辆侧偏角和横摆角速度的多目标控制,提高了车辆的横向稳定性。�车辆转向动力学模型车辆转向运动整车动力学模型如图所示,该模型包括个自由度,分别为x、y方向的个平动自由度,绕z轴的横摆运动以及个车轮的转动。模型的动力学方程为:m(�uv�)=(FxFx)cos�f(FyFy)sin�fFxFxm(�vu�)=(FxFx)sin�f(FyFy)cos�fFyFyIz��=M(FyFy)�(FyFy)bJi�i=MdiFxiRMbi(i=,!,)()式中:m为整车质量Iz为汽车绕z轴的转动惯量V为汽车质心速度u是其在x轴上的速度分量v是其在y轴上的速度分量�为汽车横摆角速度�为汽车质心至前轴的距离b为汽车质心至后轴的距高L为汽车轴距i为相应轮胎的转动角速度Jwi为轮胎的转动惯量Mdi为差速器半轴上的输出扭矩R为轮胎的动力学半径Mbi为轮胎受到的制动力矩W为轮距M为附加控制的横摆力矩,且M=W(FxFxFxFx)质心处侧偏角!=�rct�nvu。图�汽车转向运动简化模型车辆轮胎模型采用Gim理论模型,它综合描述了轮胎的纵向力和侧向力。轮胎与路面间的纵向力为:Fx=CsSsln∀xFz(lnln),Ss<SscFx=∀sFz,Ss∀Ssc()轮胎与路面间的横向力为:Fy=C#S#ln∀yFz(lnln),S#<S�cFy=∀yFz,S#∀S#c()其中,Cs、C#为轮胎纵向、横向刚度,Ss、S#为纵向、横向滑移率,ln=Sn,Sn为接触区滚动滑动临界点,∀x、∀y为车轮纵、横向附着系数,Fz为轮胎垂直载荷,Ssc、S#c为滑移、侧偏临界点。前后轮侧偏角分别为#=##!��u�f∃�f#=##!�bu()从上述方程可以看到由于在车辆模型动力学方程中存在有三角函数项以及交叉项,车辆模型本身已经体现出很强的非线性特征,其中以轮胎非线性特征对车辆系统的影响最为显著,特别是在车辆高速、大转角的情况下,非线性表现得更为明显。�控制系统的设计由于前馈控制是针对系统的某种特定干扰而第卷第期吴义虎等:横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真进行的补偿,是在被控制量∃未变化前提前进行的∃超前补偿,而实际系统的干扰情况往往非常复杂,对所有干扰因素采用前馈控制是不可能的,因此本文采用前馈与反馈控制方法来设计车辆横向稳定性控制器。横向稳定性控制器设计总体方案如图所示,主要包括个部分:车辆参考模型、前馈补偿控制器、模糊反馈控制器。前馈补偿控制器的主要作用是补偿非零转向角引起的误差模糊反馈控制器的主要作用是使实际横摆角速度、侧偏角与参考模型输出的期望横摆角速度、侧偏角之间的偏差尽可能小,即车辆具有很好的跟踪性。图�车辆横向稳定性控制系统框图��用于控制器设计的车辆模型控制器的设计采用线性的两自由度模型,该模型考虑了车辆侧滑和横摆运动,满足车辆横向稳定性控制器设计的要求。模型动力学方程为mu(�!�)=FyFyIz��=Fy�FybM()前后轮胎的侧向力分别为Fy=k(!��u�f∃�f)Fy=k(!�bu)()式中:�f为前轮转角,∃�f为前轮转角的修正值建立模型的状态空间方程为:�x=AxBuE�fy=Cx()式中:x=!�u=∃�fMA=(kk)mu(�kbk)mu(�kbk)Iz(�kbk)IzuB=kmu�kIzIzE=kmu�kIzC=��参考模型在正常行驶工况下,一般以汽车稳态参数为理想值,即车辆侧偏角!尽量为零,横摆角速度�对前轮转向角的响应是一阶滞后环节,则车辆参考模型的传递函数为:�d(s)=ks�f(s)()其中k=u�m�buKS�L=Izuk�Lmbu建立参考模型状态空间方程�xd=AdxdEd�f()这里Ad=Ed=k。但是,在极限工况下,如低附着系数路面,若按照正常工况下的参考横摆角速度模型控制,由于路面附着力不足以产生期望的转向响应,即车辆横向加速度�y超过轮胎与路面的最大附着系数∀所决定的加速度,车辆将会发生侧滑甩出现象,导致危险发生。这时,最大的参考横摆角速度可由下式描述�dm�x=∀gu()则车辆的参考横摆角速度�d=min�d,�dm�x��稳定性判断首先,需要判断出车辆当前的运行状态,即是否失稳,是否需要启动车辆横向稳定性控制器,然后才可以在正确的时刻将控制系统输出的制动力施加相应的车轮上。即在车辆稳定时应减少对车辆的干预,而在车辆即将失去稳定性的危险时刻又要及时、准确的对车辆施加控制。通过车辆参考模型与实际模型的横摆角速度及侧偏角来判断车辆的稳定性,侧偏角控制采用相平面的方法(|B!B�!|),对横摆角速度的控制采用公差带的方法(|∃�|=|��d||C�d|),两者一起来判定汽车动力学稳定性,只要任何一个条件不满足则认为汽车将失去动力学稳定性,就要施加控制。经过大量不同条件的汽车动力学稳定性的相平面仿真分析,确定B=,B=,C=。��前馈补偿控制器前馈补偿控制器直接以前轮转角为前馈输计算技术与自动化年月入变量,这里,我们利用前馈补偿控制器补偿非零转向角引起的误差,则uf=B(AAd)xdB(EEd)�f()��模糊反馈控制器通过反复仿真模拟和参考有关文献,,,设计了模糊控制器。文中设计的模糊控制器的输入变量确定为:实际横摆角速度和实际侧偏角与参考车辆模型输出的参考横摆角速度和参考侧偏角之间的偏差以及偏差的变化率,即e=xxd,�e=�x�xd模糊控制器的输出变量为ufzb=∃�ffzbMfzb。模糊控制器采用在线计算模糊输出值,实现连续调节。模糊控制器的变量的论域及输入参变量和输出参变量的隶属函数如图所示。图�输入、输出变量的隶属函数模糊控制器的输入变量e、变量�e和输出变量ufzb的等级均是级每个变量所代表的语言值为:NB为负大NS为负小Z为零PS为正小PB为正大。当实际状态值远小于期望的车辆运行状态值时,即误差e为NB,如果此时误差的变化率�e也为NB,那么为了尽快消除误差,应对车辆施加一个正方向的较大的控制力矩,即此时控制量Mfzb取正大PB,这些控制规则与人的控制过程相似,同理,其它状态时的控制规则见表。本文采用横摆力矩和主动前轮转向结合的控制方法,使得车辆响应尽可能地跟踪驾驶员转向意图。因此必须要建立使控制输入、控制输出协调工作的模糊逻辑,否则逻辑上的冲突会使控制效果变差。解决的办法是建立一个协调控制器来协调横摆力矩和主动前轮转向控制。具体来说就是用横摆力矩值乘上一比例系数作为模糊协调控制器的输入。控制规则见表。表�Mfzb的模糊规则表PBPSZONSNB�ePBPSZONSNBNBNBNBNSNSNBNBNSNSNSNBNSZOZOPSNSPSPSPBPBZOPSPBPBPB�仿真为证明本文所设计控制器的有效性,分别基于两种操纵工况进行了仿真研究:()转向盘阶跃输入工况()转向盘正弦输入工况。仿真车辆基本参数如下:m=kg,�=m,b=m,W=m,Iz=kgm,J=kgm,R=m。表�∃�ffzb的模糊规则表Mfzb输入∃�ffzb输出PBNBPSNSZOZONSPSNBPB本文设定控制力矩施加于前外轮。图和图分别描述了前轮转向角阶跃输入与正弦输入随时间变化的过程。当车辆初始速度为kmh时,前轮转向角在s时阶跃输入,路面附着系数峰值为,比较车辆无控制、仅仅直接横摆力矩控制、主动前轮转向和横摆力矩联合控制的响应,如图所示。没有控制器的车辆横摆角速度大幅度地波动采用DYC的车辆侧偏角减小了,但是横摆角速度稳态值下降了通过施加横摆力矩和主动前轮转向结合的控制,车辆可以保证稳态侧偏角很小的同时很好的跟踪了原有的横摆角速度,并且瞬态响应也有很好的改善。图为阶跃输入工况施加于车辆的控制输入。图(a)所示为DYC和AFSDYC施加于车辆的控制力矩对比关系。图(b)为AFSDYC中施加于车辆的附加前轮转角。由于附加的前轮转角方向于驾驶员转角的方向相同,因此,AFSDYC可以减轻驾驶员的负担,换句话说,车辆更易操纵和控制。第卷第期吴义虎等:横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真图�前轮转向角阶跃输入图�前轮转向角正弦输入图�车辆阶跃输入工况动态响应图�阶跃输入工况施加于车辆的控制输入��当车辆初始速度为kmh时,前轮转向角在s时正弦输入,比较车辆无控制、仅仅直接横摆力矩控制、主动前轮转向和横摆力矩联合控制的响应,路面附着系数峰值为,如图所示。此工况模拟实际中的移线行驶,与单独直接横摆力矩控制(DYC)的车辆相比,施加横摆力矩和主动前轮转向结合控制的车辆仍可以准确的跟踪期望的横摆角速度,车辆响应速度更快,最终的控制效果也更好。而没有控制的车辆无法实现移线操纵,车辆失控。图为正弦输入工况施加于车辆的控制输入。图(a)所示为DYC和AFSDYC施加于车辆的控制力矩对比关系。图(b)为AFSDYC中施加于车辆的附加前轮转角。图为两种工况控制后车辆车速变化曲线。施加控制后的车辆车速减小不是很大,说明施加控制车辆可以以较大速度安全完成预期轨迹。计算技术与自动化年月图�车辆正弦输入工况动态响应图�正弦输入工况施加于车辆的控制输入图�控制后车辆车速变化曲线�结�论车辆横向稳定性不仅与结构参数、行驶速度、方向盘转角等有关,而且还受到路面附着系数、侧风等很多不确定性因素的影响,横向稳定控制变得十分复杂。针对直接横摆力矩控制在高速时车辆横摆角速度的稳态值降低,直接横摆力矩控制造成转向困难这一问题,提出了一种将横摆力矩控制和主动前轮转向控制相结合的车辆横向稳定性模糊控制方法。通过对转向角的修正以及控制制动力的分配,使实际车辆很好的跟踪参考模型。分别对前轮转向角阶跃输入工况和正弦输入工况进行了仿真分析,得到如下结论:)采用横摆力矩控制和主动前轮转向控制相结合的车辆横向稳定性控制,能有效的控制车辆横摆角速度和侧偏角,同时由于采用模糊控制,增强了控制系统的鲁棒性。而且,即使较大的前轮转第卷第期吴义虎等:横摆力矩和主动前轮转向结合的车辆横向稳定性模糊控制仿真角,车辆输出仍然能较精确的跟踪参考车辆的期望输出。)与单独的直接横摆力矩控制相比,横摆力矩和主动前轮转向组合控制在有效地减少车辆质心侧偏角的同时,使车辆横摆角速度精确的跟踪期望的横摆角速度,能提高车辆主动安全性,减轻驾驶员的操纵负担。参考文献�HETseng,DMadau,BAshrafi,TBrown,DReckeiTech�nicalChallengesintheDevelopmentofVehicleStabilityControlSys�temProceedingsoftheDEEInternationalConferenceonCantmlApplicationsKohalaCoastIslandofHawai∋i,Hawsi∋iJUSAAu�gust,�MasatoAbe,YoshioKano,KazuasaSuzuki,YasujiShibahata,Yoshi�miFurukawaSideslipcontroltostabilizevehiclelateralmotionbydi�rectyawmomentJJSAEReview()�MotokiShino,MasaoNagaiYawmomentcontrolofelectricvehicleforimprovinghandlingandstabilityJJSAEReview,,�祁永宁,陈南,李普四轮转向车辆的直接横摆力矩控制J东南大学学报:自然科学版,,()�余卓平,赵治国,陈慧主动前轮转向对车辆操纵稳定性能的影响J中国机械工程,,()�晏蔚光,毋茂盛等一种基于横摆力矩和主动前轮转向控制的制动稳定性控制方法J北京科技大学学报,,()�郭孔辉汽车操纵动力学M吉林:吉林科学技术出版社,�GimGandNikraveshPEAnAnalyticalStudyofPneumaticTypesforVehicleDynamicSimulationsPart:ComprehensiveSlipsJIn�ternationalJournalofVehicleDesign:()�KenKoibuchi,MasakiYamamoto,YoshikiFukada,etalVehiclesta�bilitycontrolinlimitcorneringbyactivebrakeJSAE,,:HattoriYoptimumvehicledynamicscontrolbasedontiredrivingandbrakingforcesRDReviewofToyotaCRDL,,():KihongPark,SeungJinHeo,InhobaekControllerdesignforim�provinglateralvehicledynamicstabilityJJSAEPaper,,:MasaoNagai,MotokiShino,FengGaoStudyonintegratedcontrolofactivefrontsteerangleanddirectyawmomentJJSAEReview()Katsuyama,E,Fukushima,NImprovementofTurningbehaviorUsingYawMomentFeedbackControlStrategyJJSAEPaper,:HattoriY,Koibuchik,YokoyamaTForceandMomentControlwithNonlinearOptimumDistributionforVehicleDynamicsJAVEC():张国良,曾静,等模糊控制及其MATLAB应用M西安:西安交通大学出版社,冯金芝,等基于混合仿真技术的车辆横向稳定性J汽车工程,()P(上接第页)图�日照强度突变时的实验结果图�结�论将补偿神经网络理论用于光伏电池最大功率点的控制,具有收敛速度快的特点,在外界环境剧烈变化的情况下能够快速的跟踪光伏电池的最大功率点,并且能够克服最大功率点附近的功率震荡现象,由于模糊控制本身具有鲁棒性,因此在系统参数发生变化时,仍具有较好的控制效果。参考文献�赵争鸣,刘建政,孙晓瑛太阳能光伏发电及其应用M北京:科学出版社,�陆文乐,袁庆丰,孙忠峰,李桂琴模糊神经网络在电火花线切割加工中的应用J机械设计与制造,�HohmDP,RoppMEComparativestudyofmaximumpowerpointtrackingalgorithmsusinganexperimental,programmable,maximumpowerpointtrackingtestbedJIEEEthPhoto�voltaicSpecialistsConference,Anchorage,:�王松一种基于神经网络的光伏电源最大功率控制系统J电工技术学报,�闻新,周露,李翔,张宝伟matlab神经网络仿真及应用M北京:科学出版社,�SimilesMG,FranceschettiNN,FriedhoferMFuzzylogicbasedphotovoltaicpeakpowertrackingcontrolJProcIEEEConfInternationalSymposiumonIndustriaElectronics,Preto�ria,:�吴晓莉,林哲辉,等MATLAB辅助模糊系统设计M西安:西安电子科技大学出版社,�李晓忠模糊神经网络M贵阳:贵州科技出版社,�王仕同模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计M上海:上海科学技术文献出版社,计算技术与自动化年月

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