[发明专利]一种车辆横摆稳定预测控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种车辆横摆稳定预测控制方法及系统。该方法包括：确定车辆的期望质心侧偏角，并根据车辆反馈的纵向车速及前轮转角确定车辆的期望横摆角速度；根据车辆反馈的纵向车速、期望横摆角速度和期望质心侧偏角，结合车辆动力学模型及轮胎魔术公式构建状态更新方程，考虑质心侧偏角和横摆角速度的安全性约束及外加横摆力矩驱动约束，以车辆状态跟随误差二范数最小化为优化目标，构建NMPC优化控制问题；采用改进的C/GMRES算法对NMPC优化控制问题进行求解，得到外加横摆力矩最优解；将外加横摆力矩最优解输入轮毂电机力矩分配模块作为输出力矩参考。本发明计算效率高，解决了传统NMPC控制器初始解获取难、初始解最优性难以保证的问题。

技术领域

本发明涉及处理控制技术领域，特别是涉及一种车辆横摆稳定预测控制方法及系统。

背景技术

车辆的操纵稳定性是决定极限工况下车辆安全性能的主要因素，是车辆动力学控制的核心内容。与传统燃油车辆及集中式驱动电动车不同，分布式电驱动车辆由安装在每个车轮中独立控制的轮毂电机驱动，具有良好的控制灵活性，是高性能车辆操纵稳定性控制的有利载体。直接横摆力矩控制(Direct Yaw Moment Control,DYC)是分布式电驱动车辆稳定性控制的重要命题，该方法通过合理设置各轮毂电机输出力矩，产生绕车辆横摆方向的外加力矩以调节车辆运动行为，提升车辆横向稳定性。

非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC)是实现DYC的有效方法。NMPC以“滚动优化”的形式运行，基于模型状态更新方程对未来时域状态轨迹进行优化并获得最优控制命令，可实现良好的瞬态响应与控制效果。此外，该方法可以显式表征控制系统约束，具有设计简便的特点，因而十分适用于分布式电驱动车辆DYC。然而，现有应用于DYC的NMPC控制器仍存在以下不足：

轮胎非线性特性是DYC中模型建立不可忽略的部分，当考虑强非线性控制导向模型时，现有的NMPC优化算法计算负担大，难以实现实车实时计算需求。此外，NMPC中算法初始解的好坏直接决定着优化的收敛性及控制器表现，如何快速确定最优初始解也是当前亟需解决的一大难题。

因此，有必要设计一种针对分布式电驱动车辆DYC的NMPC控制器，在考虑模型强非线性的基础上保证优化算法计算效率。

发明内容

本发明的目的是提供一种车辆横摆稳定预测控制方法及系统，具有实时性强、效率高的特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种车辆横摆稳定预测控制方法，包括：

确定车辆的期望质心侧偏角，并根据车辆反馈的纵向车速及前轮转角确定车辆的期望横摆角速度；

根据车辆反馈的纵向车速、所述期望横摆角速度和所述期望质心侧偏角，结合车辆动力学模型及轮胎魔术公式构建状态更新方程，考虑质心侧偏角和横摆角速度的安全性约束及外加横摆力矩驱动约束，以车辆状态跟随误差二范数最小化为优化目标，构建NMPC优化控制问题；

采用C/GMRES算法对所述NMPC优化控制问题进行求解，得到外加横摆力矩最优解；

将所述外加横摆力矩最优解输入轮毂电机力矩分配模块作为输出力矩参考。

可选的，所述C/GMRES算法为改进的C/GMRES算法，所述采用C/GMRES算法对所述NMPC优化控制问题进行求解，包括：

采用外加惩罚法将所述NMPC优化控制问题中的不等式约束等效变换为目标方程代价。

可选的，所述采用C/GMRES算法对所述NMPC优化控制问题进行求解，包括：

基于所述NMPC优化控制问题构建哈密尔顿方程；

计算预测时域内状态量更新及协状态量；