本發(fā)明屬于車輛動力學(xué)控制，涉及一種基于可變轉(zhuǎn)向特性的分布式驅(qū)動車輛底盤協(xié)同控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車工業(yè)的蓬勃發(fā)展和社會經(jīng)濟(jì)水平的持續(xù)提升，人們對汽車的需求已超越了基本的位移功能，車輛的個性化駕駛感受日益受到重視，而車輛底盤域的電控系統(tǒng)為滿足這種進(jìn)一步需求提供了可能性：主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(active?front?steering，afs)與直接橫擺力矩控制系統(tǒng)(direct?yaw?control，dyc)作為車輛動力學(xué)控制領(lǐng)域的主流技術(shù)，已被廣泛應(yīng)用于提升車輛的操控性和安全性：

2、afs旨在通過動態(tài)調(diào)整前輪轉(zhuǎn)角，以補(bǔ)償車輛的不足轉(zhuǎn)向或過度轉(zhuǎn)向趨勢。然而，afs的控制效能受制于輪胎的力學(xué)性能極限，尤其在低附著系數(shù)路面或極限駕駛工況下，輪胎側(cè)向力易飽和，導(dǎo)致afs控制失效。

3、dyc則通過分配車輪驅(qū)動力或制動力產(chǎn)生附加橫擺力矩，從而有效抑制車輛側(cè)滑，并提高軌跡跟蹤精度。然而，在采用集中式驅(qū)動架構(gòu)的車輛上，過度依賴制動干預(yù)的dyc策略可能引發(fā)縱向動力學(xué)振蕩，降低駕駛平順性。相比之下，分布式驅(qū)動系統(tǒng)(每個車輪由輪轂電機(jī)或輪邊電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動)能夠精準(zhǔn)解耦車輪驅(qū)動力，為dyc控制策略提供更高的自由度。

4、當(dāng)前，afs和dyc系統(tǒng)多被用于進(jìn)行車輛穩(wěn)定性控制，針對汽車個性化駕駛的控制策略較為欠缺。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供出一種基于可變轉(zhuǎn)向特性的底盤協(xié)同控制飛，通過目標(biāo)轉(zhuǎn)向特性生成參考車輛狀態(tài)，基于模型預(yù)測控制(model?predictive?control，mpc)的多目標(biāo)優(yōu)化框架，將afs轉(zhuǎn)角補(bǔ)償與dyc轉(zhuǎn)矩分配納入統(tǒng)一約束求解，并引入輪胎力利用率進(jìn)行車輪驅(qū)動/制動力分配，最終實現(xiàn)對于參考車輛狀態(tài)的跟蹤，令被控車輛展現(xiàn)目標(biāo)的轉(zhuǎn)向特性，以期實現(xiàn)個性化駕駛感受。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于可變轉(zhuǎn)向特性的分布式驅(qū)動車輛底盤協(xié)同控制方法，包括以下步驟：

4、s1：基于目標(biāo)轉(zhuǎn)向特性和二自由度兩輪車輛橫向動力學(xué)模型生成參考車輛狀態(tài)；

5、s2：基于mpc控制生成afs前輪轉(zhuǎn)向角和dyc附加橫擺力矩。

6、s3：基于輪胎利用率最小化和目標(biāo)附加橫擺力矩分配車輪驅(qū)動或制動轉(zhuǎn)矩。

7、進(jìn)一步，步驟s1所述基于目標(biāo)轉(zhuǎn)向特性，通過二自由度兩輪車輛橫向動力學(xué)模型生成參考車輛狀態(tài)，具體包括：

8、s11：根據(jù)牛頓第二定律，建立二自由度兩輪車輛橫向動力學(xué)模型的微分方程；

9、s12：在步驟s11中建立的微分方程上，將輪胎橫向力替換表達(dá)為側(cè)偏剛度和側(cè)偏角的乘積，并代入側(cè)偏角的計算式；

10、s13：在經(jīng)步驟s12修改后的微分方程中，令車輛橫向速度vu和車輛橫擺角速度r的導(dǎo)數(shù)為0，得到該二自由度模型的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)；

11、s14：將表征車輛轉(zhuǎn)向特性的轉(zhuǎn)向不足梯度k表達(dá)為前、后輪胎側(cè)偏剛度的函數(shù)，得到側(cè)偏剛度與轉(zhuǎn)向特性的顯式關(guān)系。

12、進(jìn)一步，步驟s11所述微分方程為：

13、

14、其中，m為車輛質(zhì)量，iz為車輛質(zhì)量，lf為車輛前軸到質(zhì)心的距離，lr為車輛后軸到質(zhì)心的距離，vx為車輛縱向速度，vy為車輛橫向速度，r為車輛橫擺角速度，δf為車輛前輪轉(zhuǎn)角，fyi(i＝f,r)為前后輪胎橫向力；

15、步驟s12中將輪胎橫向力寫作側(cè)偏剛度cα與側(cè)偏角α的乘積，有：

16、

17、側(cè)偏角α的計算式為：

18、

19、改寫原始微分方程為：

20、

21、步驟s13所述二自由度模型的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)為：

22、

23、進(jìn)一步，步驟s2所述基于mpc控制生成afs前輪轉(zhuǎn)向角和dyc附加橫擺力矩，具體包括以下步驟：

24、s21：根據(jù)二自由度四輪車輛動力學(xué)模型的微分方程，建立被控對象狀態(tài)空間；

25、s22：基于系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)量和未來控制輸入量，預(yù)測系統(tǒng)的狀態(tài)量與輸出量；

26、s23：最小化跟蹤誤差和控制輸入的加權(quán)二次型代價函數(shù)，并將其展開為矩陣形式；

27、s24：定義輸入、輸出或狀態(tài)量的約束條件，并將其顯式嵌入優(yōu)化問題；

28、s25：通過二次規(guī)劃方法求解優(yōu)化問題，得到控制輸入序列；

29、s26：應(yīng)用控制輸入后系統(tǒng)推進(jìn)至下一時刻，滾動時間域后回到步驟s21，重新執(zhí)行s21-s25。

30、進(jìn)一步，步驟s21所述被控對象狀態(tài)空間建立如下：

31、根據(jù)二自由度四輪車輛橫向動力學(xué)模型，假設(shè)橫向速度vy和橫擺角速度r可知，建立如下狀態(tài)空間：

32、

33、其中狀態(tài)向量x＝[vy,r]t，控制輸入向量u＝[δafs,mdyc]，輸出向量y＝[vy,r]t，a為系統(tǒng)矩陣，b為控制矩陣，c為輸出矩陣。各矩陣表達(dá)式如下：

34、

35、其中

36、

37、

38、進(jìn)一步，步驟s22中基于系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)x(k)和未來控制序列u＝[u(k|k),u(k+1|k),…,u(k+nc-1|k)]，預(yù)測系統(tǒng)未來np步的狀態(tài)和輸出：

39、

40、y(k+i|k)＝cx(k+i|k),(i＝1,2,…,np)

41、其中np為預(yù)測時域，nc為控制時域(nc≤np)；

42、步驟s23中最小化跟蹤誤差和控制輸入的加權(quán)二次型代價函數(shù)為：

43、

44、展開為矩陣形式：

45、j＝y(tǒng)tqy+utru

46、其中y＝[y(k+i|k),…,y(k+np|k)]t為預(yù)測輸出序列，和為權(quán)重矩陣，r(k+i)為來自于車輛二自由度橫向動力學(xué)模型的參考(vy,r)軌跡。

47、進(jìn)一步，步驟s24中定義約束條件為：

48、將輸入、輸出或狀態(tài)約束顯式嵌入優(yōu)化問題：

49、輸入約束由執(zhí)行器限制確定：

50、umin≤u(k+i|k)≤umax,(i＝0,1,…,nc-1)

51、輸出或狀態(tài)約束：

52、ymin≤y(k+i|k)≤ymax,(i＝1,2,…,np)

53、步驟s25中所述求解優(yōu)化問題，得到控制輸入，包括：

54、將預(yù)測模型代入目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)造以u為優(yōu)化變量的二次規(guī)劃問題：

55、

56、其中，控制輸入對目標(biāo)函數(shù)的二階敏感度矩陣h和參考向量與當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測的偏差量對目標(biāo)函數(shù)的線性驅(qū)動向量f由系統(tǒng)模型和權(quán)重矩陣生成，約束矩陣g和約束向量h由約束條件構(gòu)造，具體如下：

57、hessian矩陣h和線性項向量f：

58、

59、其中，為下三角矩陣，元素為(當(dāng)i≥j)；

60、約束矩陣g和約束向量h：

61、

62、其中，gu、gδu和gy分別為控制量、控制量變化率和輸出量約束矩陣，hu、hδu、hy分別為控制量、控制量變化率和輸出量約束向量：

63、

64、其中，為mnc×mnc的單位矩陣；表示kronecker積，是長度為nc的全1向量；umax＝[u1,max,..,um,max]y，同理umin；

65、

66、其中，d為nc-1×nc的差分矩陣；

67、

68、進(jìn)一步，步驟s3所述基于輪胎利用率最小化和目標(biāo)附加橫擺力矩分配車輪驅(qū)動或制動轉(zhuǎn)矩，具體包括以下步驟：

69、s31：引入輪胎利用率，并將其改寫為由車輪轉(zhuǎn)矩表達(dá)，同時引入考慮載荷轉(zhuǎn)移的輪胎垂向力；

70、s32：確定優(yōu)化變量為車輪轉(zhuǎn)矩，并構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)為輪胎利用率的平方和；

71、s33：由總驅(qū)動需求和在步驟s25中計算得到的附加橫擺力矩定義約束條件；

72、s34：通過二次規(guī)劃方法求解優(yōu)化問題，得到最優(yōu)車輪轉(zhuǎn)矩。

73、進(jìn)一步，步驟s31中，引入輪胎利用率的定義為：

74、

75、其中fx為輪胎縱向力，fy為輪胎橫向力，fz為輪胎垂向力，μ為路面附著系數(shù)。該變量表征了輪胎當(dāng)前摩擦力的利用情況：輪胎利用率越接近于1，表明輪胎越接近摩擦極限，即將處于打滑狀態(tài)。

76、將上式改寫為由車輪轉(zhuǎn)矩表達(dá)的計算式：

77、

78、其中ti為車輪轉(zhuǎn)矩，r為車輪有效滾動半徑。

79、考慮載荷轉(zhuǎn)移的輪胎垂向載荷表達(dá)式為：

80、

81、其中g(shù)為重力加速度，ls為二分之一輪距，hg為車輛質(zhì)心高度，ax為車輛縱向加速度，ay為車輛橫向加速度。

82、進(jìn)一步，步驟s32中，定義目標(biāo)函數(shù)：

83、令優(yōu)化變量為附加轉(zhuǎn)矩t：

84、t＝[tfl,tfr,trl,trr]t

85、其中下標(biāo)fl，fr，rl，rr分別表示左前、右前、左后、右后車輪；

86、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)為輪胎利用率的平方和：

87、

88、步驟s33中定義約束條件包括：

89、總驅(qū)動需求約束為：

90、tfl+tfr+trl+trr＝ttotal

91、其中總需求驅(qū)動力矩ttotal由駕駛員需求確定；

92、附加橫擺力矩約束為：

93、mdyc＝mfl+mfr+mrl+mrr

94、其中mfl，mfr，mrl，mrr分別為每個車輪繞質(zhì)心產(chǎn)生的力矩，其表達(dá)式分別為：

95、

96、步驟s34中所述求解優(yōu)化問題，實時計算得到最優(yōu)車輪轉(zhuǎn)矩：

97、將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)qp問題形式：

98、

99、其中，約束矩陣g和約束向量h由約束條件構(gòu)造。

100、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果如下：

101、1)本發(fā)明設(shè)計了一種二自由度兩輪車輛橫向動力學(xué)參考模型，通過調(diào)節(jié)其前/后輪胎的虛擬側(cè)偏剛度，可以在不改變硬件特性的前提下調(diào)整被控車輛的轉(zhuǎn)向特性；

102、2)本發(fā)明設(shè)計了一種基于mpc控制的afs轉(zhuǎn)角和dyc附加橫擺力矩的生成方法，有利于設(shè)置約束、提高控制精度；

103、3)本發(fā)明設(shè)計了一種考慮載荷轉(zhuǎn)移和輪胎利用率最小化的車輪轉(zhuǎn)矩分配方法，通過最小化輪胎利用率而提高車輛橫向穩(wěn)定性。

104、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對下文的考察研究對本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實踐中得到教導(dǎo)。本發(fā)明的目標(biāo)和其他優(yōu)點(diǎn)可以通過下面的說明書來實現(xiàn)和獲得。