本發(fā)明涉及一種電動汽車航向控制方法，特別是涉及一種四輪獨立驅(qū)動電動汽車的航向跟蹤控制方法。

背景技術(shù)：
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汽車的智能化控制具有重要的軍事及民用意義。能幫助乃至可以取代駕駛員的無人駕駛控制是汽車智能化控制的核心技術(shù)之一，已經(jīng)引起了各國政府及學(xué)者們的廣泛關(guān)注。在無人駕駛汽車的應(yīng)用中，對航向的控制尤為重要，它不僅是汽車跟蹤參考軌跡的重要保證，同時也在保證汽車穩(wěn)定性和安全性方面發(fā)揮著重要作用。

專利號為201410781886.8的專利《一種四輪獨立驅(qū)動電動汽車的橫擺角速度控制方法》描述了對橫擺角速度進(jìn)行控制的一種方法，但是，單獨對橫擺角速度進(jìn)行控制，不能達(dá)到跟蹤航向角的目的，還需進(jìn)一步控制。四輪獨立驅(qū)動電動汽車由于四個驅(qū)動輪可以單獨控制，所以可以通過直接橫擺力矩控制來改變車輛側(cè)向動態(tài)性能，也就是通過附加橫擺力矩來控制電動汽車行駛過程中的航向角。傳統(tǒng)控制方法中常引進(jìn)PID控制器、模糊控制器、自適應(yīng)控制器等。PID控制算法簡單、參數(shù)少、可靠性高，但是PID控制器對負(fù)載變化的自適應(yīng)能力弱、抗干擾能力差；模糊控制和自適應(yīng)控制也有實時性較弱和結(jié)構(gòu)復(fù)雜、控制結(jié)果不理想等缺點。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
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本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種容易實施、抗干擾能力強(qiáng)且自動控制的四輪獨立驅(qū)動電動汽車的航向跟蹤控制方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：

一種四輪獨立驅(qū)動電動汽車的航向跟蹤控制方法，包括以下步驟：

a、首先設(shè)計橫擺角速度中間值自抗擾控制器ADRC1，再將需要跟蹤的汽車航向角設(shè)定值ψ_ref和汽車航向角實時值ψ作為該橫擺角速度中間值自抗擾控制器ADRC1的輸入，計算出橫擺角速度中間值ω_rd；

b、然后設(shè)計附加橫擺力矩自抗擾控制器ADRC2，將步驟a所得橫擺角速度中間值ω_rd作為橫擺角速度期望值和汽車橫擺角速度實時值ω_r作為該附加橫擺力矩自抗擾控制器ADRC2的輸入，計算出附加橫擺力矩ΔM；

c、根據(jù)步驟b中附加橫擺力矩值ΔM對各個車輪轉(zhuǎn)矩進(jìn)行分配，再將分配的各個車輪的指令轉(zhuǎn)矩輸入給對應(yīng)車輪的四個電機(jī)，從而控制電動汽車的橫擺側(cè)向運動，使汽車航向角跟蹤設(shè)定值。

進(jìn)一步地：步驟a中橫擺角速度中間值自抗擾控制器的數(shù)學(xué)模型如下：

在數(shù)學(xué)模型中：

a)利用跟蹤微分器得到設(shè)定航向角的跟蹤信號ψ_ref，其中，x₁是設(shè)定航向角ψ_ref的跟蹤值；ε₀是跟蹤誤差，R₁為跟蹤速度因子；

h₀為濾波因子；

b)利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器得到汽車航向角實時值ψ的估計值Z₁和電動汽車受到的不確定擾動f估計值Z₂；

在擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的模型中，b₀是補(bǔ)償因子；h₁為濾波因子。當(dāng)h₁給定時，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的參數(shù)β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式確定：

c)在誤差非線性組合中，利用誤差信號非線性組合，得到誤差反饋控制量；

其中，e₁為誤差信號，u₀為誤差反饋控制量，h₂為濾波因子，決定跟蹤橫擺角速度偏差期望值的跟蹤精度；

d)利用估計值Z₂對誤差反饋控制量u₀進(jìn)行補(bǔ)償，得到橫擺角速度中間值ω_rd。

進(jìn)一步地：步驟b中附加橫擺力矩自抗擾控制器ADRC2的數(shù)學(xué)模型如下：

在數(shù)學(xué)模型中：

a)利用跟蹤微分器得到期望橫擺角速度ω_rd的跟蹤信號和此跟蹤信號的微分，其中，x'₁是對期望橫擺角速度ω_rd的跟蹤,x₂為x'₁的微分，h₁為積分步長，r₀為決定跟蹤速度的速度因子，fhan(x'₁-ω_rd，x₂，r₀，h₁)是最速控制綜合函數(shù),該函數(shù)主要用于讓x'₁在加速度r₀的限制下，“最快地”且“無顫振地”跟蹤ω_rd；

b)利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器得到橫擺角速度ω_r的估計值Z'₁和橫擺角速度偏差微分的估計值Z'₂，以及電動汽車受到的不確定擾動估計值Z'₃；

在擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的模型中，b'₀是補(bǔ)償因子；當(dāng)積分步長h給定時，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的參數(shù)β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式確定：

c)在誤差非線性組合中，利用誤差信號和微分信號非線性組合，得到誤差反饋控制量；其中，e'₁為誤差信號，e'₂為微分誤差信號，u'₀為誤差反饋控制量，h₀決定跟蹤橫擺角速度偏差期望值的跟蹤精度；c為阻尼因子；r為誤差反饋控制量增益；

d)利用估計值Z'₃對誤差反饋控制量u'₀進(jìn)行補(bǔ)償，得到附加橫擺力矩值ΔM。

進(jìn)一步地：步驟c中采用的轉(zhuǎn)矩分配算法如下：

其中，T'＝Kθ_C表示每個車輪的期望驅(qū)動轉(zhuǎn)矩，K是電動汽車加速踏板深度，θ_C是反映加速踏板和期望驅(qū)動轉(zhuǎn)矩之間對應(yīng)關(guān)系的常數(shù)，和分別表示左前、右前、左后、右后四個車輪的指令轉(zhuǎn)矩。

本發(fā)明的有益效果是：

1、本發(fā)明能夠很好地抑制各種擾動的影響，使汽車航向角快速、準(zhǔn)確地跟蹤設(shè)定值，是一種較好的汽車航向角跟蹤控制策略。

2、本發(fā)明中采用跟蹤微分器安排過渡過程，與傳統(tǒng)PID控制相比，給出了合理的控制信號，解決了響應(yīng)速度與超調(diào)性之間的矛盾。

3、本發(fā)明采用直接觀測未知擾動、處理擾動的方式來抑制擾動對系統(tǒng)的影響，有效減少了控制系統(tǒng)的復(fù)雜程度。

4、本發(fā)明設(shè)計的控制器利用“觀測+補(bǔ)償”的方法來處理系統(tǒng)中非線性和不確定性，同時配合非線性的反饋方式，從而提高了控制器的動態(tài)性能。

5、本發(fā)明對算法精確模型依賴程度較低,抗干擾能力強(qiáng)，適合于動態(tài)特性復(fù)雜,且存在各種不確定性的非線性系統(tǒng)，易于推廣實施，具有良好的經(jīng)濟(jì)效益。

附圖說明：

圖1是四輪獨立驅(qū)動電動汽車航向跟蹤控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；

圖2是跟蹤能力測試時航向角仿真結(jié)果對比圖；

圖3是抗擾能力測試時前輪轉(zhuǎn)角擾動的設(shè)置圖；

圖4是抗擾能力測試時航向角受到擾動后的結(jié)果圖；

圖5是抗擾能力測試時航向角控制結(jié)果對比圖。

具體實施方式：

實施例：參見圖1-圖5。

圖1是本發(fā)明四輪獨立驅(qū)動電動汽車航向跟蹤控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；

在本實施例中，如圖1所示，控制算法采用雙層控制結(jié)構(gòu)，其上層為直接橫擺力矩制定層，下層為轉(zhuǎn)矩分配層。在直接橫擺力矩制定層，從四輪獨立驅(qū)動電動汽車車輛模型獲取車輛參數(shù)汽車航向角實時值ψ、汽車橫擺角速度實時值ω_r；將需要跟蹤的汽車航向角設(shè)定值ψ_ref和汽車航向角實時值ψ作為設(shè)計的自抗擾控制器ADRC1的輸入，計算出橫擺角速度中間值ω_rd。將橫擺角速度中間值ω_rd作為橫擺角速度期望值與汽車橫擺角速度實時值ω_r作為設(shè)計的自抗擾控制器 ADRC2的輸入，計算出附加橫擺力矩ΔM。在轉(zhuǎn)矩分配層，將直接橫擺力矩制定層計算的附加橫擺力矩ΔM通過轉(zhuǎn)矩分配算法進(jìn)行分配，給汽車四個電機(jī)輸入分配的指令轉(zhuǎn)矩T_ij'(ij＝fl、f、r、rl rr)，從而控制電動汽車的橫擺側(cè)向運動，使汽車航向角跟蹤設(shè)定值。

下面對控制系統(tǒng)控制汽車航向角的具體方法進(jìn)行詳細(xì)說明，如下：

一種四輪獨立驅(qū)動電動汽車的航向跟蹤控制方法，包括以下步驟：

(1)設(shè)計橫擺角速度中間值自抗擾控制器ADRC1，得到橫擺角速度中間值ω_rd。

將需要跟蹤的汽車航向角設(shè)定值ψ_ref和汽車航向角實時值ψ作為設(shè)計的橫擺角速度中間值自抗擾控制器ADRC1的輸入，計算出中間值ω_rd。根據(jù)自抗擾控制原理，設(shè)計橫擺角速度中間值自抗擾控制器，其數(shù)學(xué)模型如下：

在數(shù)學(xué)模型中：

a)利用跟蹤微分器得到設(shè)定航向角的跟蹤信號ψ_ref，其中，x₁是設(shè)定航向角ψ_ref的跟蹤值；ε₀是跟蹤誤差，R₁為跟蹤速度因子；

h₀為濾波因子。

b)利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器得到汽車航向角實時值ψ的估計值Z₁和電動汽車受到的不確定擾動f估計值Z₂；

在擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的模型中，b₀是補(bǔ)償因子；h₁為濾波因子。當(dāng)h₁給定時，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的參數(shù)β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式確定：

c)在誤差非線性組合中，利用誤差信號非線性組合，得到誤差反饋控制量；

其中，e₁為誤差信號，u₀為誤差反饋控制量，h₂為濾波因子，決定跟蹤橫擺角速度偏差期望值的跟蹤精度；

d)利用估計值Z₂對誤差反饋控制量u₀進(jìn)行補(bǔ)償，得到橫擺角速度中間值ω_rd；

(2)設(shè)計附加橫擺力矩自抗擾控制器ADRC2，得到附加橫擺力矩ΔM。

將步驟(1)所得橫擺角速度中間值ω_rd作為橫擺角速度期望值和汽車橫擺角速度實時值ω_r作為設(shè)計的自抗擾控制器ADRC2的輸入，計算出附加橫擺力矩ΔM。根據(jù)自抗擾控制原理，設(shè)計的附加橫擺力矩自抗擾控制器ADRC2，其數(shù)學(xué)模型如下：

在數(shù)學(xué)模型中：

a)利用跟蹤微分器得到期望橫擺角速度ω_rd的跟蹤信號和此跟蹤信號的微分，其中，x'₁是對期望橫擺角速度ω_rd的跟蹤,x₂為x'₁的微分，h₁為積分步長，r₀為決定跟蹤速度的速度因子，fhan(x'₁-ω_rd，x₂，r₀，h₁)是最速控制綜合函數(shù),該函數(shù)主要用于讓x'₁在加速度r₀的限制下，“最快地”且“無顫振地”跟蹤ω_rd；

b)利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器得到橫擺角速度ω_r的估計值Z'₁和橫擺角速度偏差微分的估計值Z'₂，以及電動汽車受到的不確定擾動估計值Z'₃；

在擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的模型中，b'₀是補(bǔ)償因子；當(dāng)積分步長h給定時，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的參數(shù)β₀₁β₀₂β₀₃按下列公式確定：

c)在誤差非線性組合中，利用誤差信號和微分信號非線性組合，得到誤差反饋控制量；其中，e'₁為誤差信號，e'₂為微分誤差信號，u'₀為誤差反饋控制量，h₀決定跟蹤橫擺角速度偏差期望值的跟蹤精度；c為阻尼因子；r為誤差反饋控制量增益；

d)利用估計值Z'₃對誤差反饋控制量u'₀進(jìn)行補(bǔ)償，得到附加橫擺力矩值ΔM；

(3)根據(jù)附加橫擺力矩值ΔM在車輪間進(jìn)行力矩分配

采用如下轉(zhuǎn)矩分配算法：

其中，T'＝Kθ_C表示每個車輪的期望驅(qū)動轉(zhuǎn)矩，K是電動汽車加速踏板深度，θ_C是反映加速踏板和期望驅(qū)動轉(zhuǎn)矩之間對應(yīng)關(guān)系的常數(shù)，和分別表示左前、右前、左后、右后四個車輪的指令轉(zhuǎn)矩；

再將分配的4個車輪的指令轉(zhuǎn)矩輸入給對應(yīng)車輪的四個電機(jī)，從而控制電動汽車的橫擺側(cè)向運動，使汽車航向角跟蹤設(shè)定值。

實例

總質(zhì)量m＝1650kg，軸距L＝3.05m，質(zhì)心到前軸的距離a＝1.40m，質(zhì)心到后軸的距離b＝1.65m，前輪側(cè)偏剛度C_af＝-40500，后輪側(cè)偏剛度C_ar＝-40500的四驅(qū)電動車，當(dāng)驗證車速為70km/h時，驗證本發(fā)明設(shè)計的航向跟蹤控制器的跟蹤特性和抗擾特性。

圖2是跟蹤能力測試時航向角仿真結(jié)果對比圖；

在本實施例中，如圖2所示，實線代表需要跟蹤的設(shè)定曲線，設(shè)定為一個正弦信號，虛線是采用本發(fā)明設(shè)計的航向跟蹤控制算法后，航向角的實時跟蹤效果，可以看出，這兩個曲線的差距很小，只有0.01～0.2deg的差距，基本重合。這表明，采用本發(fā)明設(shè)計的航向跟蹤控制算法能夠改變汽車的轉(zhuǎn)向，使汽車航向角跟蹤設(shè)定值。

圖3是抗擾能力測試時前輪轉(zhuǎn)角擾動的設(shè)置圖；

在本實施例中，如圖3所示，前輪轉(zhuǎn)角擾動初始值設(shè)為0deg，在1s時加入幅度為3deg的階躍信號，在3s時加入幅度為0.2deg的驟變擾動，并在5.5s、8s時加入與前面對應(yīng)的反擾動，以此干擾信號，測試本發(fā)明設(shè)計控制系 統(tǒng)的抗擾能力。

圖4是抗擾能力測試時航向角受到擾動后的結(jié)果圖；

在本實施例中，如圖4所示，為受到圖3所示前輪轉(zhuǎn)角干擾信號后，汽車航向角的仿真曲線圖，可以看出，航向偏在1s后偏離了0值，在不同的干擾處均有體現(xiàn)，例如：在1s的階躍干擾后達(dá)到了0.17deg，在驟變干擾后也有波動。

圖5是抗擾能力測試時航向角控制結(jié)果對比圖。

在本實施例中，如圖5所示，以0為設(shè)定值，虛線代表加入PID控制算法后的控制結(jié)果，可以看出，與圖4相比，航向角已經(jīng)可以被控制在0值附近，表明PID控制器能夠使系統(tǒng)輸出跟蹤期望值0，但與實線代表的本發(fā)明設(shè)計的基于自抗擾理論的控制器相比，本發(fā)明設(shè)計的控制器具有干擾后波動小(自抗擾航向角波動范圍[-0.01～0.01deg]，而PID航向角波動范圍[-0.04～0.05deg])、恢復(fù)控制效果時間短(第一個階躍干擾后自抗擾控制器1.7s恢復(fù)，而PID控制器3.0s恢復(fù))的優(yōu)勢。

由此可以看出，本發(fā)明所設(shè)計的控制系統(tǒng)能夠很好地抑制各種擾動的影響，使汽車航向角快速、準(zhǔn)確地跟蹤設(shè)定值，是一種較好的汽車航向角跟蹤控制策略。

盡管上面對本發(fā)明說明性的具體實施方式進(jìn)行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于具體實施方式的范圍，對本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。