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    考慮前后信息的車輛跟隨自適應控制

    2011-03-14 06:48:12任殿波張繼業(yè)
    哈爾濱工業(yè)大學學報 2011年6期
    關(guān)鍵詞:控制參數(shù)估計值滑模

    任殿波,張 策,張繼業(yè)

    (1.哈爾濱工業(yè)大學(威海)汽車工程學院,264209山東威海,rdianbo@tom.com; 2.哈爾濱工業(yè)大學(威海)計算機科學與技術(shù)學院,264209山東威海; 3.西南交通大學牽引動力國家重點實驗室,610031成都)

    車輛跟隨理論是運用動力學方法,探究在無法超車的單一車道上車輛列隊行駛時,后車跟隨前車的行駛狀態(tài),并且借助于數(shù)學模型加以分析闡述的一種理論[1].關(guān)于自動化公路系統(tǒng)的車輛跟隨控制研究,已取得很多有價值的研究成果,如文獻[2-4]研究了基于PID(Proportional Integral Derivative)控制方法的車輛縱向跟隨控制;文獻[5]采用了優(yōu)化方法研究車輛跟隨控制;文獻[6]采用了模糊控制方法;文獻[7-9]采用李雅普諾夫函數(shù)方法,對車輛跟隨系統(tǒng)的穩(wěn)定性進行分析,設計車輛跟隨滑??刂埔?guī)律.上述文獻在研究中把車輛質(zhì)量、車輛行駛時受到的地面摩擦力以及空氣阻力系數(shù)等假定為已知常數(shù),而實際上,這些參數(shù)都具有不確定性,如乘客人數(shù)的變化以及載貨多少會使車輛的質(zhì)量發(fā)生改變,不同的路況往往具有不同的摩擦系數(shù),導致路面對車輛的摩擦阻力也不相同,空氣阻力系數(shù)也會受到空氣密度的變化影響.鑒于此,文獻[10-12]基于Lyapunov函數(shù)方法,對這些具有不確定性的車輛參數(shù)進行在線估計,設計了車輛跟隨系統(tǒng)滑模自適應控制規(guī)律.上述文獻研究中,都是采用“顧前”型的車輛跟隨系統(tǒng)模型,即控制系統(tǒng)的設計只考慮前方車輛的狀態(tài),而沒有考慮后方車輛的狀態(tài)信息.在自動化公路系統(tǒng)中,車輛列隊行駛,車輛間距較小,若車隊中某個車輛出現(xiàn)發(fā)動機故障,導致該車速度及加速能力低于期望值,容易與后面車輛發(fā)生碰撞;而當出現(xiàn)剎車故障時,車輛速度及加速度會大于期望值,容易與前面車輛發(fā)生追尾事故.所以,從交通安全和運行效率考慮,對車隊中每個車輛的控制系統(tǒng)設計應該同時考慮其前后雙方車輛的狀態(tài)信息.文獻[13]建立了考慮前后車速信息的車輛跟馳模型,沒有涉及控制系統(tǒng)的設計;文獻[14-15]兼顧前后車輛信息,對車輛跟隨控制問題進行了研究,但沒有考慮車輛參數(shù)的不確定性.

    本文基于Lyapunov函數(shù)方法,考慮車輛前后相鄰車輛的位置、速度信息,研究具有不確定參數(shù)的“顧前、顧后”型車輛縱向跟隨自適應控制,通過計算機仿真對取得的結(jié)果進行驗證.

    1 車輛動力學模型

    根據(jù)文獻[11],車輛縱向動力學模型可表示為

    式中:m表示車輛質(zhì)量;x表示縱向位移;R表示車輛總傳動比;reff表示輪胎有效半徑;Tnet為發(fā)動機凈扭矩,Tb表示作用在車輪上的剎車力矩;Rx表示滾動阻力;Je=Ie+It+IwR2+mR2為發(fā)動機有效轉(zhuǎn)動慣量,Ie、It和Iw分別表示發(fā)動機、傳動軸和輪胎的轉(zhuǎn)動慣量;cx表示空氣阻力系數(shù),θ為路面俯仰角,g表示重力加速度.

    假設不考慮路面俯仰,令M=Je,F(xiàn)=,,分別表示等效的車輛系統(tǒng)模型參數(shù),即等效質(zhì)量、滾動阻力和空氣阻力系數(shù);令 u =Rreff(Tnet-RTb),表示等效的控制輸入,即牽引制動作用力.則方程(1)可簡記為

    為便于控制系統(tǒng)的設計和分析,本文基于模型(2)進行研究.

    2 車輛跟隨控制律設計

    針對一列車隊,如圖1所示.假定領頭車輛位移x0、速度v0和加速度a0的信息依靠通信系統(tǒng)能傳遞給其后面的每一個被控制的車輛;第i-1個車輛的位移xi-1、速度vi-1和第i+1個車輛的位移xi+1、速度vi+1信息能傳遞給第i個車輛.

    第i輛車與第i-1輛車之間的車間距誤差定義為

    式中:Li表示第i輛車與第i-1輛車之間期望的固定間距,n表示跟隨車輛的個數(shù).對車輛跟隨進行控制的目的是使εi(t)漸近趨于0.

    圖1 一個考慮前后信息的車輛編隊模型

    采用滑模變結(jié)構(gòu)控制方法.定義切換函數(shù)

    式中q1、q2、q3和q4是待定參數(shù).

    假設車輛模型參數(shù)Fi、Mi、ci未知,但是慢變的,其估計值分別記為^Fi、^Mi和^ci.為了使˙Si=0,取等效控制

    為了使系統(tǒng)狀態(tài)滿足滑動模態(tài)的可達條件,取非線性控制

    其中λ>0,是可選的控制參數(shù).控制律采用如下形式

    參數(shù)自適應律設計為

    式中:α、β、γ為自適應速率修正因子,均為正;

    3 車輛跟隨系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

    首先分析滑模的可達性.根據(jù)式(4),得

    其中

    把式(7)代入式(9),考慮式(5)和(6),得

    取Lyapunov函數(shù)

    對上式求導,聯(lián)系式(8)、(10)得

    下面考慮系統(tǒng)滑模運動的穩(wěn)定性.在滑動模態(tài),Si=0,i=1,2,…n.再聯(lián)系式(3)、(4),得

    定義ε0=0,εn+1=0,并取

    由式(12)得

    令ε=[ε1,ε2,…,εn]Τ,式(14)可寫為

    其中

    由線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性理論[17],假若A為M-矩陣,則式(15)為漸近穩(wěn)定的.

    如果l1、l2、l3滿足條件

    則A的主對角線上元素為正,非主對角線上元素為負;取單位正向量e=[1,1,…,1]Τ,若l1、l2、l3同時滿足

    則有Ae>0,根據(jù)M-矩陣知識,可判定A為一非奇異M-矩陣.由式(16)、(17),再聯(lián)系式(13),可得到,只要參數(shù)q1、q2、q3和q4滿足下面條件

    則當t→∞時,εi→0,i=1,2,…,n,即系統(tǒng)滑模運動漸近穩(wěn)定.

    4 仿真實驗

    假設車輛模型參數(shù)Mi、ci、Fi是不知道的,仿真實驗中假定Mi=1 000 kg,ci=0.5 N·s2/m2,F(xiàn)i=200 N,i=1,2,3,4.控制律采用式(7),其各分量由式(5)、(6)給出;參數(shù)自適應規(guī)律采用式(8);控制參數(shù)及自適應速率修正因子取值見表1.根據(jù)式(18)可看出,控制參數(shù)q1、q2、q3和q4取值滿足車輛跟隨系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件.

    表1 車輛跟隨控制參數(shù)

    期望車間距Li=12 m,i=1,2,3,4;初始車間距誤差ε1=2 m,ε2=1.5 m,ε3=1 m,ε4= 0.5 m;初始速度v0=25 m/s,v1=24.5 m/s,v2= 24 m/s,v3=23.5 m/s,v4=23 m/s;初始位移x0= 100 m,x1=90 m,x2=79.5 m,x3=68.5 m,x4= 57 m;領頭車輛加速度歷時如下

    仿真結(jié)果見圖2~4.圖2~3顯示,4個跟隨車輛的速度能夠很快逼近領頭車輛的速度,切換函數(shù)和車間距誤差漸近穩(wěn)定,且具有快的收斂速度,其中虛線表示的是領頭車輛,實線表示跟隨車輛.圖4反映了對未知參數(shù)的估計情況,圖中虛線表示參數(shù)的真實值,實線表示對參數(shù)的估計值.參數(shù)估計值的調(diào)節(jié)受跟蹤誤差的收斂性影響,跟蹤誤差趨于0時,參數(shù)估計值趨于穩(wěn)定值,系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性并不需要模型參數(shù)的估計值收斂到其真實值[16],可以看出,對M的估計,4個跟隨車輛質(zhì)量的估計值并沒有收斂到實際值1 000 kg.

    圖2 車輛狀態(tài)及車間距誤差

    圖3 切換函數(shù)與控制輸入

    圖4 參數(shù)估計

    5 結(jié)論

    1)對考慮前后車輛信息的自動化公路系統(tǒng)車輛跟隨控制問題進行研究,設計了具有不確定參數(shù)的車輛跟隨變結(jié)構(gòu)控制規(guī)律和不確定參數(shù)自適應規(guī)律.

    2)基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,應用M-矩陣知識,對滑模的可達性和滑模運動的穩(wěn)定性進行了分析,得到了系統(tǒng)漸近穩(wěn)定的充分條件.在控制參數(shù)滿足該條件的情況下,設計的控制規(guī)律和參數(shù)估計式能保證滑模漸近可達,車間距誤差漸近穩(wěn)定.

    3)通過一個5車輛編隊,對文中結(jié)果進行了驗證.由于控制參數(shù)有較大的收斂域,實踐上便于應用.

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