[发明专利]一种免疫算法的电动汽车防抱死系统控制器优化设计方法

摘要

本发明公开了一种免疫算法的电动汽车防抱死系统控制器优化设计方法。包括如下步骤：1）确定抗原为电动汽车各车轮角速度误差值；2）确定抗体基因由PID控制器的三个参数组成，即抗体，编码方式为DNA碱基编码方式，并且采用抗原抗体混合编码的方式，抗原以实数编码的形式连接在抗体的末尾；3）使用多样性评价免疫算法对于电动汽车防抱死系统的PID控制器参数进行整定；4）将整定得到的PID控制器参数用于电动汽车的防抱死系统控制中。本发明方法设计的优化PID控制器对于异常情况响应迅速，且算法参数确定方便，适合于电动汽车防抱死系统控制。

主权项

一种免疫算法的电动汽车防抱死系统控制器优化设计方法，其特征在于包括如下步骤：1)确定抗原；抗原为优化问题的目标函数，引入主种群和后备种群的概念，主种群的目标函数为确保电动汽车各车轮角速度误差尽可能的接近0，后备种群的目标是保证主种群的多样性，主种群优化目标J及适应度函数f定义如(1)式所示： J = ∫ 0 ∞ ( W 1 | e ( t ) | + W 2 u 2 ( t ) ) dt + W 3 t u ey ( t ) > 0 ∫ 0 ∞ ( W 1 | e ( t ) | + W 2 u 2 ( t ) + W 4 | ey ( t ) | ) dt + W 3 t u ey ( t ) < 0 - - - ( 1 ) f = 1 J 式(1)中W1，W2，W3，W4为权重因子，tu为上升时间，ey(t)＝y(t)‑y(t‑1)，此处为避免超调，采用了罚因子，一旦产生超调，将超调量作为优化目标中的一项；后备种群的多样性函数g定义如下式(2)所示： g = ω 1 dis 1 ( j ) Len + ω 2 dis 2 ( j ) Len - - - ( 2 ) 式(2)中dis1(j)表示第j个个体的群内距离，即为后备种群中第j个个体与后备种群中其它个体之间的欧氏距离平均值，dis2(j)表示第j个个体的群间距离，即为后备种群中第j个个体与主种群中最优解与平均解中点的欧氏距离，Len为抗体各维输入变量的取值范围之和，ω1，ω2分别为群内距离与群间距离的权重系数，且ω1+ω2＝1；2)确定抗体基因的组成及编码方式；抗体由电动汽车的防抱死控制系统模型PID控制器的三个增益组成，即抗体M(i)＝(KP，KI，KD)，编码方式确定为DNA碱基编码方式，在计算机中以0代表腺嘌呤A，1代表鸟嘌呤G，2代表胞嘧啶C，3代表胸腺嘧啶T，确定每一个变量的编码长度L＝4，变量的取值范围均为[0，1]，同时采用统一混合编码方式，抗体与抗原编码在同一染色体中，抗原以实数编码的形式编码连接在抗体的末尾；3)使用多样性评价免疫算法对于电动汽车防抱死系统的PID控制器参数进行整定；4)将得到的PID控制器参数KP，KI，KD应用于电动汽车的防抱死控制系统 的控制模型中，计算得到前左车轮需要输入的扭矩uf1。