[发明专利]一种考虑轮胎纵滑力学特性的汽车纵向速度跟踪控制系统的控制方法

说明书

本发明公开了一种考虑轮胎纵滑力学特性的汽车纵向速度跟踪控制系统的控制方法，包括以下步骤：1、准确获取轮胎非线性纵滑力学特性试验数据，完成轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识；2、构建包括前述轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识模型在内的汽车纵向动力学系统正向数学模型；3、设计汽车纵向速度分层式跟踪控制策略，上位控制器输出为汽车期望纵向加速度，下位控制器输出为实际控制加速度；4、将设计好的系统控制律刷写至车载控制单元，所述车载控制单元根据传感器输入信号计算出实际控制的发动机节气门开度和制动系统制动压力。本发明能够在充分考虑轮胎非线性纵滑力学特性的基础上，对汽车纵向速度进行有效的跟踪控制，控制精度高、实时性好。

技术领域

本发明涉及一种考虑轮胎纵滑力学特性的汽车纵向速度跟踪控制方法，特指是在完成轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识的基础上，构建汽车纵向动力学正向模型和逆向模型，进而进行汽车纵向速度跟踪控制系统设计，属于车辆系统动力学模拟及其控制技术领域。

背景技术

作为智能交通系统的重要组成部分，智能汽车可在不同道路环境下实现自主驾驶，代表了汽车未来发展的重要方向。速度跟踪控制是智能汽车领域中的关键技术之一。然而，在特殊行驶工况下如何保证智能汽车速度跟踪控制性能仍存在较大的挑战，当车辆处于湿滑路面或急加速/急减速行驶工况下，轮胎纵滑力学特性表现出高度的非线性，因此，考虑轮胎非线性纵滑力学特性的速度跟踪控制研究对于提高智能汽车行驶安全和运动控制性能具有重要意义。

以往智能汽车速度跟踪控制研究中，轮胎非线性纵滑特性往往被忽略，近似认为轮胎纵向力与其影响因素之间呈线性关系，但这种处理方式并不符合客观事实，从而导致智能汽车速度跟踪控制性能不佳。即使部分研究考虑了轮胎非线性纵滑力学特性，但由于所采用的轮胎模型形式复杂，导致其控制策略设计难度大、实时性较差，难以满足智能汽车速度跟踪在湿滑路面或急加速/急减速等行驶工况下，采样间隔短、动态变化快等要求，因此，难以满足实际工程需要。

目前轮胎力学特性模型主要可分为半经验模型、经验模型和物理模型等三类，这些模型大都能以较高的精度反应轮胎实际力学特性，但是这些模型结构复杂、需要拟合的参数较多，不利于车辆纵向动力学控制策略设计。在实际工业过程中，许多被控对象的物理特性都呈现出复杂动态特征，因而这类对象很难通过解析手段获取的机理模型进行准确描述。分段仿射系统的提出为该类问题的解决提供了可能，根据实际控制经验，绝大多数非线性系统在某一局部工作点附近的动态特性均可表示为一个稳定的仿射系统。与此同时，结合模型先验信息进行系统辨识已成为获取系统等价解析模型的有效手段。据此，本发明采用基于数据驱动的多输入多输出分段仿射辨识方法进行轮胎纵滑特性的有效辨识，通过将系统在各局部工作点处进行离散分解，然后运用线性仿射方法描述系统各个局部特征，从而实现系统完整动态特性的有效逼近。在此基础上，构建汽车纵向动力学正向模型和逆向模型，而后完成汽车纵向速度跟踪控制系统设计，以期进一步提升智能汽车纵向运动控制性能。

发明内容

本发明的目的在于提出考虑轮胎纵滑力学特性的汽车纵向速度跟踪控制方法，以进一步提升特殊行驶工况下智能汽车速度跟踪控制性能。

为达成上述目的，本发明所采用的技术方案为：

步骤1，进行轮胎纵滑力学特性试验，准确获取反映轮胎非线性纵滑力学特性的试验数据，完成轮胎纵滑力学特性的分段仿射辨识；所述轮胎纵滑力学特性辨识模型的输入为轮胎纵向滑移率和轮胎垂向载荷，输出为轮胎纵向力；所述轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识主要包括试验数据聚类、仿射子模型参数估计以及分界面系数矩阵求解等三个环节；所述三个环节分别采用改进的模糊C均值算法、加权最小二乘算法以及支持向量机算法进行实现；完成所述辨识环节后，将轮胎纵滑特性分段仿射辨识模型的仿真输出数据与实际试验数据进行对比，确保轮胎纵滑力学特性辨识模型的精度满足系统控制设计要求；

步骤2，构建包括前述轮胎纵滑力学特性分段仿射辨识模型在内的汽车纵向动力学系统正向数学模型，包括发动机模型、液力变矩器模型、自动变速器换挡模型、制动系统模型、车轮动力学模型、滑移率计算模型以及车身纵向受力分析模型等；