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基于非線性擾動(dòng)觀測(cè)的商用車(chē)ESC自適應(yīng)滑?？刂蒲芯?/h1>
2021-09-15 01:15:30· 來(lái)源：汽車(chē)制動(dòng)之家
3 硬件在環(huán)試驗(yàn)驗(yàn)證
為驗(yàn)證算法的有效性，搭建如圖3所示電控氣壓制動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)型硬件在環(huán)（hardware in loop，HIL）試驗(yàn)臺(tái)。HIL試驗(yàn)臺(tái)具體方案如圖5所示，圖6為HIL試驗(yàn)臺(tái)實(shí)物圖。HIL試驗(yàn)臺(tái)由氣壓制動(dòng)部分、實(shí)時(shí)系統(tǒng)和電控部分組成。氣壓制動(dòng)部分主要有：雙通道軸調(diào)節(jié)器、制動(dòng)踏板總成、制動(dòng)氣室、干燥器、空氣壓縮機(jī)及氣壓管路。實(shí)時(shí)系統(tǒng)部分包括：dSPACE Simulator系統(tǒng)和上位機(jī)。電控部分包括：壓力傳感器、驅(qū)動(dòng)板和供電電源。在上位機(jī)中的MATLAB中分別搭建上層NDOB-ADSMC控制策略、底層單神經(jīng)元PID控制策略模型，在TruckSim中搭建高精度整車(chē)模型并選擇試驗(yàn)工況。為對(duì)比NDOB-ADSMC的有效性和控制精度，同時(shí)在相同條件下，在MATLAB中搭建傳統(tǒng)SMC控制策略模型。在MATLAB中對(duì)控制策略模型進(jìn)行編譯，將生成的sdf文件下載到dSPACE Simulator中即可進(jìn)行試驗(yàn)。本文中分別選擇在不同車(chē)速和不同路面附著系數(shù)下的兩種雙移線工況對(duì)算法進(jìn)行電控氣壓制動(dòng)系統(tǒng)硬件在環(huán)試驗(yàn)驗(yàn)證，硬件在環(huán)試驗(yàn)中的車(chē)輛參數(shù)如表2所示。
圖5 HIL試驗(yàn)臺(tái)方案圖
圖6 電控氣壓硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)
表2 車(chē)輛參數(shù)
3.1 高速附著路面雙移線車(chē)速
在TruckSim中選擇雙移線工況，設(shè)置車(chē)速為108 km／h，路面附著系數(shù)為0.6，圖7～圖9為試驗(yàn)相關(guān)曲線。
圖7 橫擺角速度
圖8 質(zhì)心側(cè)偏角
圖9 質(zhì)心側(cè)偏角相平面圖
由圖7和圖8可知，車(chē)輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角都能跟隨理想橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角，但在NDOBADSMC算法控制下，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角跟隨過(guò)程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車(chē)輛沒(méi)有ESC控制時(shí)，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角幅值隨著車(chē)輛的行駛過(guò)程不斷變大，車(chē)輛在經(jīng)過(guò)雙移線路段末端附近的時(shí)候，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角完全發(fā)散，此時(shí)車(chē)輛處于失穩(wěn)狀態(tài)。結(jié)合圖9相平面圖可知，沒(méi)有ESC控制的時(shí)候，質(zhì)心側(cè)偏角相平面曲線始終無(wú)法收斂到穩(wěn)定值。
3.2 低附著雙移線工況
在TruckSim中選擇雙移線工況，設(shè)置車(chē)速為72 km／h，路面附著系數(shù)為0.3，圖10～圖12為試驗(yàn)相關(guān)曲線。
圖10 橫擺角速度
圖11 質(zhì)心側(cè)偏角
由圖10和圖11可知，車(chē)輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角都能跟隨理想的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角，但是在NDOB-ADSMC算法控制下的，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的跟隨過(guò)程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車(chē)輛沒(méi)有ESC控制時(shí)，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角幅值隨著車(chē)輛的行駛過(guò)程不斷變大，車(chē)輛在行駛雙移線路段大約一半的時(shí)候，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角完全發(fā)散，此時(shí)車(chē)輛處于完全失穩(wěn)狀態(tài)。結(jié)合圖12質(zhì)心相平面圖也可知，沒(méi)有ESC控制的時(shí)候，質(zhì)心側(cè)偏角相平面曲線始終無(wú)法收斂到穩(wěn)定值。
圖12 質(zhì)心側(cè)偏角相平面圖
4 結(jié)論
本文中針對(duì)商用車(chē)ESC控制中實(shí)際車(chē)輛存在各種擾動(dòng)、難以建立精確車(chē)輛模型、傳統(tǒng)滑?？刂浦卸墩翊蟮葐?wèn)題，提出了NDOB-ADSMC算法。首先，利用NDOB對(duì)非線性擾動(dòng)進(jìn)行觀測(cè)，對(duì)NDOB進(jìn)行Lyapunov穩(wěn)定性證明，結(jié)果表明了NDOB在有限時(shí)間內(nèi)的漸進(jìn)穩(wěn)定性，且能有效減小滑?？刂频亩墩瘢蝗缓?，為更進(jìn)一步優(yōu)化滑?？刂破鞯男Ч?，簡(jiǎn)化參數(shù)調(diào)節(jié)過(guò)程，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)滑?？刂破鞯年P(guān)鍵參數(shù)k進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)；最后，在硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)上對(duì)控制算法進(jìn)行驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果表明，NDOB-ADSMC算法與傳統(tǒng)的SMC算法相比，NDOB-ADSMC算法與試驗(yàn)的理想值有更好的一致性，具有更高的精度和抗干擾性，NDOB-ADSMC算法和SMC算法都能滿足商用車(chē)ESC控制的需求，但NDOB-ADSMC算法的控制效果更好一些。為進(jìn)一步優(yōu)化算法在工程中的實(shí)際應(yīng)用效果，后續(xù)應(yīng)該在硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)和實(shí)車(chē)上進(jìn)行多種工況試驗(yàn)。
作者：石求軍，李 靜，劉 鵬；吉林大學(xué)，汽車(chē)仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室
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2021-09-15 01:15:30· 來(lái)源：汽車(chē)制動(dòng)之家
3 硬件在環(huán)試驗(yàn)驗(yàn)證
為驗(yàn)證算法的有效性，搭建如圖3所示電控氣壓制動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)型硬件在環(huán)（hardware in loop，HIL）試驗(yàn)臺(tái)。HIL試驗(yàn)臺(tái)具體方案如圖5所示，圖6為HIL試驗(yàn)臺(tái)實(shí)物圖。HIL試驗(yàn)臺(tái)由氣壓制動(dòng)部分、實(shí)時(shí)系統(tǒng)和電控部分組成。氣壓制動(dòng)部分主要有：雙通道軸調(diào)節(jié)器、制動(dòng)踏板總成、制動(dòng)氣室、干燥器、空氣壓縮機(jī)及氣壓管路。實(shí)時(shí)系統(tǒng)部分包括：dSPACE Simulator系統(tǒng)和上位機(jī)。電控部分包括：壓力傳感器、驅(qū)動(dòng)板和供電電源。在上位機(jī)中的MATLAB中分別搭建上層NDOB-ADSMC控制策略、底層單神經(jīng)元PID控制策略模型，在TruckSim中搭建高精度整車(chē)模型并選擇試驗(yàn)工況。為對(duì)比NDOB-ADSMC的有效性和控制精度，同時(shí)在相同條件下，在MATLAB中搭建傳統(tǒng)SMC控制策略模型。在MATLAB中對(duì)控制策略模型進(jìn)行編譯，將生成的sdf文件下載到dSPACE Simulator中即可進(jìn)行試驗(yàn)。本文中分別選擇在不同車(chē)速和不同路面附著系數(shù)下的兩種雙移線工況對(duì)算法進(jìn)行電控氣壓制動(dòng)系統(tǒng)硬件在環(huán)試驗(yàn)驗(yàn)證，硬件在環(huán)試驗(yàn)中的車(chē)輛參數(shù)如表2所示。
圖5 HIL試驗(yàn)臺(tái)方案圖
圖6 電控氣壓硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)
表2 車(chē)輛參數(shù)
3.1 高速附著路面雙移線車(chē)速
在TruckSim中選擇雙移線工況，設(shè)置車(chē)速為108 km／h，路面附著系數(shù)為0.6，圖7～圖9為試驗(yàn)相關(guān)曲線。
圖7 橫擺角速度
圖8 質(zhì)心側(cè)偏角
圖9 質(zhì)心側(cè)偏角相平面圖
由圖7和圖8可知，車(chē)輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角都能跟隨理想橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角，但在NDOBADSMC算法控制下，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角跟隨過(guò)程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車(chē)輛沒(méi)有ESC控制時(shí)，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角幅值隨著車(chē)輛的行駛過(guò)程不斷變大，車(chē)輛在經(jīng)過(guò)雙移線路段末端附近的時(shí)候，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角完全發(fā)散，此時(shí)車(chē)輛處于失穩(wěn)狀態(tài)。結(jié)合圖9相平面圖可知，沒(méi)有ESC控制的時(shí)候，質(zhì)心側(cè)偏角相平面曲線始終無(wú)法收斂到穩(wěn)定值。
3.2 低附著雙移線工況
在TruckSim中選擇雙移線工況，設(shè)置車(chē)速為72 km／h，路面附著系數(shù)為0.3，圖10～圖12為試驗(yàn)相關(guān)曲線。
圖10 橫擺角速度
圖11 質(zhì)心側(cè)偏角
由圖10和圖11可知，車(chē)輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角都能跟隨理想的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角，但是在NDOB-ADSMC算法控制下的，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的跟隨過(guò)程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車(chē)輛沒(méi)有ESC控制時(shí)，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角幅值隨著車(chē)輛的行駛過(guò)程不斷變大，車(chē)輛在行駛雙移線路段大約一半的時(shí)候，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角完全發(fā)散，此時(shí)車(chē)輛處于完全失穩(wěn)狀態(tài)。結(jié)合圖12質(zhì)心相平面圖也可知，沒(méi)有ESC控制的時(shí)候，質(zhì)心側(cè)偏角相平面曲線始終無(wú)法收斂到穩(wěn)定值。
圖12 質(zhì)心側(cè)偏角相平面圖
4 結(jié)論
本文中針對(duì)商用車(chē)ESC控制中實(shí)際車(chē)輛存在各種擾動(dòng)、難以建立精確車(chē)輛模型、傳統(tǒng)滑?？刂浦卸墩翊蟮葐?wèn)題，提出了NDOB-ADSMC算法。首先，利用NDOB對(duì)非線性擾動(dòng)進(jìn)行觀測(cè)，對(duì)NDOB進(jìn)行Lyapunov穩(wěn)定性證明，結(jié)果表明了NDOB在有限時(shí)間內(nèi)的漸進(jìn)穩(wěn)定性，且能有效減小滑?？刂频亩墩瘢蝗缓?，為更進(jìn)一步優(yōu)化滑?？刂破鞯男Ч?，簡(jiǎn)化參數(shù)調(diào)節(jié)過(guò)程，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)滑?？刂破鞯年P(guān)鍵參數(shù)k進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)；最后，在硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)上對(duì)控制算法進(jìn)行驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果表明，NDOB-ADSMC算法與傳統(tǒng)的SMC算法相比，NDOB-ADSMC算法與試驗(yàn)的理想值有更好的一致性，具有更高的精度和抗干擾性，NDOB-ADSMC算法和SMC算法都能滿足商用車(chē)ESC控制的需求，但NDOB-ADSMC算法的控制效果更好一些。為進(jìn)一步優(yōu)化算法在工程中的實(shí)際應(yīng)用效果，后續(xù)應(yīng)該在硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)和實(shí)車(chē)上進(jìn)行多種工況試驗(yàn)。
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