[发明专利]四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法

权利要求书

1.四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

分别将期望横摆角速度和实际横摆角速度的偏差、偏差变化率以及附加横摆力矩转换为模糊论域中的量化等级；

将所述偏差以及偏差变化率输入模糊控制模型，所述模糊控制模型中的偏差分为9个等级，偏差变化率分为7个等级，附加横摆力矩分为9个等级；

模糊控制模型输出附加横摆力矩；根据所述输出的附加横摆力矩，分别控制电动汽车的四个车轮转矩；

当车速小于60km/h时，使用RBF神经网络确定所述期望横摆角速度；当车速大于等于60km/h时，采用汽车线性二自由度模型确定所述期望横摆角速度；

所述RBF神经网络的输入为车速、方向盘转角和方向盘转角速度；

进行对训练数据的采集及模型训练，通过从每一类人中各选出三个具有典型代表的驾驶员，分别在驾驶模拟器上实验，在实验过程中需要不断调整驾驶模拟器车辆模型中转向传动系统的传动比，直到车辆运动状态符合驾驶员的喜好转向特性；从每一类人中各选出三个具有典型代表的驾驶员；在驾驶模拟器上采集实验数据，将每种类型采集到的数据合并然后进行归一化处理，从中选取一部分作为训练集，按照输入输出训练参考模型，另外一部分作为测试集，对模型的预测精度进行预测；参考模型的预测输出能够很好的跟随期望输出，参考模型精度都很快达到设定的偏差性能0.001。

2.如权利要求1所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，模糊模型控制规则为：

当横摆角速度偏差为正时，应为电动汽车施加一个正的横摆力矩以跟踪期望的横摆角速度；

当横摆角速度偏差为负时，应为电动车辆施加一个负的横摆力矩以跟踪期望的横摆角速度。

3.如权利要求1或2所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，横摆角速度偏差的论域为[-8,8]，偏差变化率的论域为[-20，20]，设定量化因子都为1；附加横摆力矩的论域为[-52，52]。

4.如权利要求2所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，通过各个车轮轮毂电机实现控制车轮转矩；

当模糊模型输出附加横摆力矩为零时，此时，车辆直线行驶，四轮驱动力相等；

当模糊模型输出附加横摆力矩大于零时，此时，车辆左转转向不足或右转向过度，增大右侧车轮驱动力矩，减小左侧车轮驱动力矩；

当模糊模型输出附加横摆力矩小于零时，此时，车辆右转转向不足或左转向过度，增大左侧车轮驱动力矩，减小右侧车轮驱动力矩。

5.如权利要求4所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，当模糊模型输出附加横摆力矩大于零时，使左侧车轮减小使右侧车轮增大

当模糊模型输出附加横摆力矩小于零时，使左侧车轮增大使右侧车轮减小

其中，ΔM为输出的附加横摆力矩，B为前后轴轴距。

6.如权利要求5所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，驾驶员分为谨慎型、一般型和激进型三种类型，依据所述驾驶员类型，对应三种驾驶员类型分别建立RBF神经网络，根据不同类型的驾驶员分别对应通过相应类型的RBF神经网络确定所述期望横摆角速度。

7.如权利要求6所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，采用模糊C均值聚类方法对驾驶员进行分类。

8.如权利要求1或2所述的四轮轮毂电机电动汽车智能转向控制方法，其特征在于，所述偏差分为9个等级，模糊集为{NVB，NB，NM，NS，0，PS，PM，PB，PVB}，所述偏差变化率分为7个等级，模糊集为{NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}，所述输出的附加横摆力矩分为9个等级，分别为{NVB，NB，NM，NS，0，PS，PM，PB，PVB}。