[发明专利]基于MFAC的分布式电驱动车辆系统主动容错控制方法

说明书

本发明公开一种基于MFAC的分布式电驱动车辆系统主动容错控制方法，针对分布式电驱动车辆驱动系统发生失效后，利用紧格式模型自适应控制方法进行自校正控制，包括如下步骤：(1)界定失效模式，(2)建立车辆动力学模型，确定系统输入输出，(3)建立紧格式数据模型：Δy(k+1)＝Φ_c(k)Δu(k)；(4)根据建立的紧格式数据模型确定控制方案。本方法不依赖于系统模型，仅需要系统输入输出数据，避免了建模难并且不精确问题，并且无模型自适应控制方法简单、计算负担小、易于实现且鲁棒性较强。

技术领域

本发明涉及一种车辆驱动系统主动容错控制方法，特别是涉及一种针对MIMO系统利用MFAC控制理论的主动容错控制方法。

背景技术

MFAC(model free adaptive control)是一种无模型自适应控制方法。近年来无模型自适应控制方法得到了广泛应用，例如无模型自适应控制应用于无人机姿态校正中，北京航空航天大学研究者们将无模型自适应控制方法运用于具有非线性、大时滞、强耦合特征的四旋翼飞行仿真器中，在飞行器飞行过程中对姿态进行调整(期刊：学位论文；著者：邓健；文章题目：基于无模型自适应控制方法的四旋翼飞行器姿态调整)。

还有学者将无模型自适应控制方法与神经网络控制相结合，利用神经网络实时在线调节控制器参数，并将其应用于三容立体水箱实验中(期刊：控制理论与应用；著者：曹荣敏，周彗兴，侯忠生；出版年月：2012年；文章题目：数据驱动的无模型自适应直线伺服系统精密控制和实现；页码：310-316)(期刊：IEEE Transactions on Neural Networks andLearning Systems；著者：YuanmingZhu,ZhongshengHou；出版年月：2014年；文章题目：Data-driven MFAC for a class of discrete-time nonlinearsystems with RBFNN；页码：1013-1020)。

北京航空航天大学的研究者们将无模型自适应控制应用于无人驾驶汽车横向控制上，将无人驾驶汽车循迹跟踪控制问题转化为预瞄偏差角跟踪问题，设计无模型自适应控制算法(期刊：自动化学报；著者：田涛涛，侯忠生，刘世达，邓志东；出版年月：2017年；文章题目：基于无模型自适应控制的无人驾驶横向控制问题)，其中结构最简单的CFDL-MFAC方案也已经在很多实际系统中得到了成功的应用，如化工过程、直线电机控制、注模过程、PH控制等。

车辆的MIMO(multiple-input-multiple-output)系统是一种多输入量和多输出量控制系统，而现在的MFAC多只用于SISO(单输入单输出)系统中，应用于车辆系统的更少。

分布式电驱动车辆采用轮毂电机直接驱动车辆，为汽车底盘设计、动力学控制和车辆布置开创了新的空间，其多驱动轮配置给稳定性控制带来优势的同时，也对容错控制提出挑战。分布式电驱动车辆多执行器容错控制是在单个甚至多个轮毂电机部分失效或者全部失效时，利用冗余的动力和转向配置仍可以保证车辆按照驾驶员期望行驶的控制方法，在进行主动容错控制同时由于车辆具有强耦合、非线性、数学模型复杂等特点，使得对分布式电驱动车辆的动力学分析建模和控制器设计都较为困难。在建模过程中，无建模动态和其他不确定性总是不可避免的。所以寻求一种不依赖于系统模型，仅利用系统I/O数据的控制方法进行控制是有必要的。

所以可以考虑将MFAC控制方法应用到分布式电驱动车辆的MIMO系统中。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明旨在针对分布式电驱动车辆，提供一种基于MFAC的分布式电动车辆驱动系统主动容错控制方法，它是一种简单、计算量小、鲁棒性强，且不需要精确建模的主动容错控制方法，适用于MIMO多输入多输出控制，应用于当MIMO系统发生失效以后，该方法依然能对车辆发出控制。

本发明解决以上技术问题所采用的技术方案如下：