[发明专利]基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法

说明书

基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，其特征在于，该方法包括参考模型、轮胎数据处理器、MPC控制器、CarSim汽车模型；参考模型用于确定期望的汽车横摆角速度；轮胎数据处理器用于确定轮胎的侧偏角、侧向力和侧向力梯度；CarSim汽车模型用于输出汽车的实际运动状态信息，包括汽车纵向速度、横摆角速度、质心侧偏角和路面附着系数；MPC控制器根据期望的汽车横摆角速度和汽车的实际运动状态信息，优化求解出汽车的前轮附加转角，输出给CarSim汽车模型，控制汽车实现横摆稳定性控制。

技术领域：

本发明涉及汽车横摆稳定性控制领域，特别是关于基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法。

背景技术：

随着人们对汽车行驶安全性越来越重视，汽车主动安全系统得到快速发展，其中主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)技术作为一种有效的横摆稳定性控制系统被广泛应用。目前，AFS所采用的控制方法主要有PID控制、滑模变结构控制和模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)等，其中模型预测控制能较好地处理多目标任务以及系统约束，在汽车稳定性控制领域得到了广泛的应用。

根据采用的预测模型以及优化方法的不同，MPC可分为线性MPC和非线性MPC。线性MPC凭借其计算负担少，计算速度快而得到广泛使用，然而线性MPC不能表征非线性区域的轮胎侧偏特性，而能表征汽车非线性动力学特性的非线性MPC计算负担太重，实时性差，很难应用于实际。因此很多学者开始对轮胎侧向力进行线性化处理，提出线性时变的MPC控制方法。论文[陈杰,李亮,宋健.基于LTV-MPC的汽车稳定性控制研究[J].汽车工程，2016，38(3):308-316.]采用线性时变的MPC方法实现了汽车稳定性控制，同时兼顾了系统的非线性特性和计算负担。但是，论文中对轮胎侧向力线性化处理的方法过于简单，无法表征轮胎侧向力的实际变化，在极限工况下控制器的控制效果不理想；此外，该论文采用的预测模型在预测时域里保持不变，在滚动预测过程中不能代表汽车实际的变化趋势。论文[Choi M,Choi S B.MPC for vehicle lateral stability via differential braking andactive front steering considering practical aspects[J].Proceedings of theInstitution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering,2016,230(4).]基于线性化的轮胎模型给出了轮胎侧向力达到饱和时的控制策略，实现了在极限工况下的汽车稳定性控制。但是该论文设计的预测模型在预测时域里同样保持不变，极限工况下预测模型在滚动预测过程中不能准确代表汽车的实际运动，从而导致控制器控制效果变差。

发明内容：

为了解决现有的线性时变MPC方法在滚动预测过程中预测模型不能体现汽车的非线性动力学特性，导致极限工况下AFS系统控制效果差的问题。本发明提供基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，采用线性时变的方法将非线性预测控制问题转换成线性预测控制问题，并在滚动预测过程中根据轮胎侧向力的变化趋势自动调节预测模型，在减小系统的计算负担的同时能够准确表征汽车的非线性动力学特性，保证极限工况下AFS控制器的稳定性，实现汽车的稳定性控制。

本发明解决技术问题所采取的技术方案如下：

基于模型预测控制的汽车主动前轮转向自适应调节方法，其特征在于，该方法包括参考模型、轮胎数据处理器、MPC控制器、CarSim汽车模型；参考模型用于确定期望的汽车横摆角速度；轮胎数据处理器用于确定轮胎的侧偏角、侧向力和侧向力梯度；CarSim汽车模型用于输出汽车的实际运动状态信息，包括汽车纵向速度、横摆角速度、质心侧偏角和路面附着系数；MPC控制器根据期望的汽车横摆角速度和汽车的实际运动状态信息，优化求解出汽车的前轮附加转角，输出给CarSim汽车模型，控制汽车实现横摆稳定性控制；

该方法包括以下步骤：