[发明专利]一种分布式电动汽车横向稳定性自适应控制系统及方法

说明书

一种分布式电动汽车横向稳定性自适应控制系统及方法，涉及电动汽车底盘控制。系统设有优化控制层、横摆力矩优化分配模块、车辆状态测量估算模块、理想横摆角速度与质心侧偏角计算模块、方向盘转角传感器和车速传感器；所述优化控制层利用遗传算法对模糊滑模自适应控制器进行优化，得出期望附加横摆力矩，再由横摆力矩优化分配模块将附加横摆力矩分配到轮毂电机控制器中，电机控制器发送指令信息到各轮毂电机中产生电机驱/制动力得到所需的横摆力矩。采用遗传算法优化自适应参数，系统控制律不依赖于系统模型，对非线性系统具有很强的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及电动汽车底盘控制，尤其是涉及一种分布式电动汽车横向稳定性自适应控制系统及方法。

背景技术

迫于能源与环保的双重压力，汽车的节能和环保性能逐渐成为关注的重点，分布式电动汽车以其独特的动力系统和传动机构成为国内外高校和研究机构研究的热点问题。分布式电动汽车作为一种新兴的运载工具，在很多方面亟待突破，当分布式电动车高速过弯和变道时或是在地面附着条件恶劣的环境下转向行驶时，由于运动学模型参数的变化不能保证车辆此时仍处于稳定状态，必须通过运动学控制协调各轮的转矩以避免车辆出现侧滑、急转和侧翻等失稳的危险工况，在文献[1](刘树伟,李刚,郑利民.基于LQR的汽车横摆力矩控制研究[J].汽车实用技术,2013,(12):56-60)、文献[2](李少坤.基于转矩分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制研究[D].吉林大学,2016.)和文献[3](张利鹏,李亮,祁炳楠,等.双电机分布式驱动汽车高速稳定性机电耦合控制[J].机械工程学报,2015,51(16):29-40.)分别使用不同方法对分布式电动汽车横向稳定性进行控制，在所提出的方法中对系统的模型参数依赖过大，而极限工况下车辆系统是一个高度非线性参数时变且不确定的系统，控制效果都不是很理想。

发明内容

本发明的目的在于为了克服现有技术上的不足，提供一种分布式电动汽车横向稳定性自适应控制系统及方法。

所述分布式电动汽车横向稳定性自适应控制系统设有优化控制层、横摆力矩优化分配模块、车辆状态测量估算模块、理想横摆角速度与质心侧偏角计算模块、方向盘转角传感器和车速传感器；所述优化控制层利用遗传算法对模糊滑模自适应控制器进行优化，得出期望附加横摆力矩，再由横摆力矩优化分配模块将附加横摆力矩分配到轮毂电机控制器中，电机控制器发送指令信息到各轮毂电机中产生电机驱/制动力得到所需的横摆力矩。

各个模块的信息传递通过CAN总线，实施步骤如下：

1)车速传感器及方向盘转角传感器测得车辆纵向行驶速度和方向盘转角，进入理想横摆角速度和质心侧偏角计算模块中，得到理想横摆角速度和质心侧偏角；

2)车辆状态测量估算模块通过实时观测车辆状态，输出车辆横摆角速度、质心侧偏角和各轮的侧向力，所述车辆横摆角速度通过横摆角速度传感器测得，质心侧偏角通过车速传感器测得纵向车速及横向车速并估算得到，估算公式如式(3)，各轮的侧向力通过安装在轮胎上的多传感器测量中心(MSHub)获得；

3)引入遗传算化控制模块得到的期望附加横摆力矩，进入横摆力矩优化分配，以轮胎利用率为优化目标兼顾轮胎力分配横摆力矩，在优化控制层本发明提出一种基于遗传优化模糊滑模变结构控制的算法，实现对分布式电动车辆的附加横摆力矩的控制。针对分布式电动车辆高度非线性、参数不确定及时变的特性，模糊滑模控制结合模糊控制和滑模变结构控制两者优点，利用滑模变结构控制应对外界不确定性因素，提高车辆在极限条件下的稳定性，同时利用模糊控制柔化控制信号，减小或消除滑模变结构控制中出现的高频抖振，并且利用遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数参数及模糊规则自适应寻求到最优的规则和隶属度。在横摆力矩优化分配模块利用最小二乘法以轮胎利用率最小为目标函数优化分配各轮的纵向力并由此得到轮毂电机的驱/制动力矩，最终实现将横摆力矩分配到各轮。

所述分布式电动汽车横向稳定性自适应控制方法，包括以下步骤：

1)确定期望横摆角速度与质心偏向角；