基于模糊控制的智能車輛縱向加速度跟蹤控制器設計

朱增輝，徐友春，馬育林，李建市，李永樂

(1.軍事交通學院 研究生管理大隊，天津300161;2.軍事交通學院 軍用車輛系，天津300161)

縱向控制是智能車輛技術的重要組成部分，是智能車輛實現自主駕駛最基礎、也是最關鍵的技術之一［1］。目前，常用的智能車輛縱向控制決策變量有車間距離、車輛速度和加速度3 種。其中，加速度相對于其他兩項對車輛狀態(tài)變化的反饋要快得多，因此，本文選取加速度作為控制目標，實現期望加速度的跟蹤控制［2］。

1 實車實驗平臺簡介

智能車輛縱向控制系統(tǒng)包括油門控制、制動控制和換擋控制3 個部分。

1.1 油門控制

油門控制器的接口為5 個TTL 電平的I/O 口，分別定義為ACC_INC(加油)、ACC_DEC(減油)和BM1、BM2、BM3。其中，BM1、BM2、BM3 端口用來控制單次加、減油動作。執(zhí)行器實施油門控制時，離合器結合，直流電動機通過減速器和離合器帶動油門拉線運動;需要解除油門控制時，電磁離合器斷電分離，油門拉線回歸零位。

1.2 制動控制

制動控制器由DMC 三軸運動控制卡、驅動器、三相步進電動機以及電磁離合器構成。運動控制卡為PCI 接口，將其安裝在工控機的相應插槽內，調用運營商提供的運動控制函數，通過外部接口卡將控制信號傳送至驅動器，驅動器進一步驅動電動機。當電磁離合器通電結合時，電動機轉動，同時拉動與制動踏板相連的鋼絲拉繩，達到制動效果。

1.3 換擋控制

換擋操作采用的是直線運動的直流電動機推桿，通過電動機的伸縮運動拉動換擋桿。同時，單片機系統(tǒng)不斷檢測擋位信號，當達到目標擋位時立即停止電動機運動，完成換擋動作。直流電動機的雙向運動通過兩個繼電器的開關狀態(tài)切換來完成。

2 縱向加速度跟蹤控制器設計

2.1 發(fā)動機系統(tǒng)模糊控制器設計與實現

通常情況下，考慮車輛乘坐舒適性的需要，駕駛員通常將車輛縱向加速度限制在-2 ～1 m/s2的范圍內［3］，目標加速度一般不大于1 m/s2，因此，對發(fā)動機系統(tǒng)的控制采用經典的模糊控制器。

2.1.1 輸入輸出語言變量的選取

發(fā)動機系統(tǒng)模糊控制器以上位機決策的目標加速度與車輛當前的加速度的差值e和差值的變化率ec為輸入變量，以油門踏板行程增量u作為控制器的輸出。

2.1.2 輸入輸出語言變量論域與隸屬度函數的選取

由于車輛在加速過程中，加速度一般不大于1.5 m/s2，因此取偏差e的基本論域為［-1.5，1.5］，模糊輸入量E的論域為{-1.5，-1.0，-0.5，0.0，0.5，1.0，1.5};取偏差變化率ec的基本論域為［-3.0，3.0］，模糊輸入量EC的論域為{-3. 0，-2. 0，-1.0，0.0，1.0，2.0，3.0};取輸出控制量u的基本論域為［-3，3］，模糊輸出量U的論域為{-3，-2，-1，0，1，2，3}。因此，輸入量e和ec的量化因子Ke、Kec以及輸出量的比例因子Ku均為1。e、ec和u的語言變量E、EC和U選取7 個語言值{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，分別對應負大、負中、負小、零、正小、正中、正大。語言變量E、EC和U的隸屬度函數均采用三角形函數(如圖1、2 所示)。

圖1 輸入偏差E 的隸屬度函數

圖2 輸入偏差變化率EC 與輸出控制量U 的隸屬度函數

2.1.3 模糊推理規(guī)則的設計

歸納分析輸出控制量在各個階段相對于不同的偏差和偏差變化率的規(guī)則，建立模糊推理規(guī)則(見表1)。

表1 模糊推理規(guī)則

2.1.4 系統(tǒng)輸出量模糊規(guī)則與反模糊化

根據輸出控制量U的隸屬度函數(圖2)和模糊推理規(guī)則(表1)，建立u的模糊規(guī)則(見表2)。

表2 系統(tǒng)輸出量u 模糊規(guī)則

模糊控制器輸出量的反模糊化方法有最大隸屬度法、重心法、面積平分法等，本文采用重心法。輸出量u的計算公式為

式中:uij為u在模糊規(guī)則表中第i行、第j列輸出量的值;μECi和μEj分別為輸入量ec和e對應于ECi、Ej的隸屬度值。

油門執(zhí)行機構的輸出控制量為整數，因此進行取整運算得到最終的輸出控制量，即u=［u］。由此，得到油門執(zhí)行機構的控制量u通過車輛加速度傳感器反饋的信息，依此過程不斷對油門執(zhí)行機構進行控制調整，控制車輛達到上位機決策的期望加速度。

2.2 制動系統(tǒng)變論域模糊控制器設計與實現

車輛在制動減速的過程中，制動減速度可能會有較大的變化，為了能夠快速而又準確地對車輛制動減速度進行控制，制動系統(tǒng)控制器采用基于模糊推理的變論域模糊控制方法。

2.2.1 輸入輸出語言變量的選取

制動系統(tǒng)模糊控制器以上位機決策的期望加速度與車輛當前的實際加速度的差值e和差值的變化率ec為輸入變量，以制動踏板行程增量u作為控制器的輸出。

2.2.2 輸入輸出語言變量論域與隸屬度函數的選取

由于車輛在制動減速過程中，最大制動減速度約為-7 m/s2，因此取偏差e的基本論域為［-7.0，7.0］，模糊輸入量E的論域為{-7.0，-4.0，-2.0，0.0，2.0，4.0，7.0};取偏差變化率ec的基本論域為［-7.0，7.0］，模糊輸入量EC的論域為{-7.0，-4.0，-2.0，0.0，2.0，4.0，7.0};取輸出控制量u的基本論域為［-400，400］，模糊輸出量U的論域為{-400，-230，-115，0. 0，115，230，400}。因此，輸入量e和ec的量化因子Ke、Kec以及輸出量u的比例因子Ku均為1。e、ec和u的語言變量E、EC和U選取7 個語言值{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，分別對應負大、負中、負小、零、正小、正中、正大。語言變量E、EC和U的隸屬度函數均采用三角形函數(如圖3、4 所示)。

圖3 輸入偏差E 和偏差變化率EC 的隸屬度函數

圖4 輸出控制量U 的隸屬度函數

2.2.3 模糊推理規(guī)則的設計

(1)伸縮因子模糊控制器［4-5］。模糊控制器的輸入誤差e和誤差變化率ec論域伸縮因子的模糊劃分為B、M、S、Z，對應峰值點為1、0. 75、0. 5和0.25，隸屬函數采用三角形函數(如圖5 所示)。輸出論域的模糊劃分為B、M、S、Z，對應峰值點為1、0.833 3、0.666 7、0.5，隸屬函數采用三角形函數(如圖6 所示)。

圖5 誤差和誤差變化率伸縮因子的隸屬度函數

圖6 控制器輸出量伸縮因子的隸屬度函數

(2)系統(tǒng)模糊控制器。制動系統(tǒng)控制車輛加速度的響應過程與發(fā)動機系統(tǒng)控制車輛加速度的響應過程類似，其模糊推理規(guī)則見表1。

2.2.4 模糊規(guī)則表與反模糊化

(1)伸縮因子模糊控制器。根據模糊推理規(guī)則(表1)和隸屬度函數圖(圖5、6)，可以得到α1、α2、β 的模糊規(guī)則(表3—5)。

表3 伸縮因子α1 的模糊規(guī)則

表4 伸縮因子α2 的模糊規(guī)則

表5 伸縮因子β 的模糊規(guī)則

伸縮因子α1、α2、β 的反模糊化過程采用重心法，其計算公式如下:

式中:α1ij、α2ij、βij分別為α1、α2、β 在相應的模糊規(guī)則表中第i行、第j列的輸出量的值;μECi和μEj分別為ec、e對應于ECi、Ej的隸屬度值。

伸縮因子模糊控制器得到伸縮因子α1、α2、β的清晰化量后，將系統(tǒng)模糊控制器輸入變量E和EC的論域調整為α1E、α2EC，輸出變量U的論域調整為βU。

(2)系統(tǒng)模糊控制器。根據系統(tǒng)輸出量的模糊推理規(guī)則(表1)和輸出量U的隸屬度函數(圖4)，以及伸縮因子模糊控制器計算得到的輸出量U的伸縮因子β，得到系統(tǒng)模糊控制器輸出量u的模糊規(guī)則(見表6)。

表6 系統(tǒng)輸出量u 模糊規(guī)則

輸出量u的反模糊化采用重心法，其計算公式為

式中:uij為u在模糊規(guī)則表中第i行、第j列的輸出量的值;μECi和μEj分別為輸入量ec和e對應于ECi、Ej的隸屬度值。

制動系統(tǒng)執(zhí)行機構的輸出控制量步進電動機運動的步數為整數，因此進行取整運算得到最終的輸出控制量，即u=［u］。

3 實驗與分析

設計實驗測試算法對各種不同期望加速度的跟蹤效果。車輛以5 km/h 左右的速度行駛，設定車輛的目標加速度為1. 0 m/s2，當車速達到80 km/h 時，保持2.5 s 后，設定車輛的目標加速度為-0.5 m/s2，車速減至50 km/h 時，設定車輛目標減速度為-1.5 m/s2，車速減至30 km/h 時，設定車輛目標減速度為-3.0 m/s2，直至停車，設定目標加速度為0 。程序控制周期和數據采集周期均設置為100 ms，記錄整個過程中車輛的加速度和速度以及油門踏板和制動踏板的行程變化情況。

實驗中記錄的車輛加速度和速度變化情況如圖7 所示，油門控制與制動控制曲線如圖8 所示。

圖7 車輛速度和加速度變化曲線

圖8 油門控制與制動控制曲線

由圖7、8 可知，速度在上升過程中加速度基本穩(wěn)定在目標加速度1.0 m/s2。在此過程中，通過對油門的控制來實現對加速度的跟蹤，車輛在80 km/h 定速巡航階段，對油門的控制有小幅波動，當設定加速度為-0.5 m/s2時，油門控制解除，此時油門的踏板位置為0。當車速減至60 km/h 左右時，發(fā)動機倒拖無法提供足夠的阻力矩使車輛的加速度達到-0.5 m/s2，此時，制動系統(tǒng)開始工作。從圖中制動控制曲線可以看出，隨著目標加速度的增大，為了提供足夠大的制動力，制動踏板位置在不斷增大。

4 結 語

由于汽車發(fā)動機大滯后、時變、非線性的復雜特點，本文選用對非線性系統(tǒng)具有很強的適應性的模糊控制作為車輛縱向加速度控制算法。根據車輛在加速和減速過程中的特點，分別設計了節(jié)氣門執(zhí)行機構模糊控制器和基于模糊推理的制動系統(tǒng)變論域模糊控制器。實車實驗表明，本文設計的基于模糊控制器的縱向加速度跟蹤控制器能夠滿足車輛對不同加速度進行跟蹤控制的要求。

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［3］ 李洪興.非線性系統(tǒng)的變論域穩(wěn)定自適應模糊控制器［J］.中國科學:E 輯，2004，32(2):211-223.

［4］ 高振海，朱永強，田雷. 汽車自適應巡航系統(tǒng)的模糊自校正控制算法［C］//中國汽車工程學會汽車電子技術分會第七屆(2006)年會暨學術研討會論文集，2006:29-33.

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