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    城市工況巡航控制方法及仿真分析

    2015-07-12 15:00:25李萍張寶玉
    汽車(chē)實(shí)用技術(shù) 2015年5期
    關(guān)鍵詞:節(jié)氣門(mén)液力開(kāi)度

    李萍,張寶玉

    (淮安信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車(chē)工程系,江蘇 淮安 223001)

    城市工況巡航控制方法及仿真分析

    李萍,張寶玉

    (淮安信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車(chē)工程系,江蘇 淮安 223001)

    為了提高汽車(chē)行駛的安全性和駕駛汽車(chē)的舒適性,提出基于城市工況的模糊巡航控制方法,依據(jù)巡航控制系統(tǒng)原理建立模糊控制器和汽車(chē)縱向系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,以理想安全距離與實(shí)際距離的差值、兩車(chē)速度差作為巡航控制系統(tǒng)的控制變量,在 Matlab/simulink平臺(tái)上建立模糊控制器模型、車(chē)輛縱向系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,最后以一種典型城市道路工況作為仿真工況。仿真結(jié)果表明:所建立的模型很好地實(shí)現(xiàn)了基于城市工況的安全行駛,具有較好的控制效果,驗(yàn)證了所建模型的有效性和正確性。

    城市工況;縱向系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型;模糊控制;仿真

    CLC NO.:U461.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2015)05-17-04

    隨著公路運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展和人們生活水平的不斷提高,擁有汽車(chē)的人越來(lái)越多,同時(shí)人們對(duì)汽車(chē)舒適性和汽車(chē)安全性的要求也越來(lái)越高,而智能巡航控制系統(tǒng)恰好可以滿足人們的這些需求,它在提高汽車(chē)安全性的同時(shí)滿足了人們對(duì)駕駛舒適性的要求。本文以城市行駛工況作為研究對(duì)象,即行駛車(chē)速低于40km/h的情況;把理想安全距離與實(shí)際相對(duì)距離的差值、前車(chē)車(chē)速與巡航車(chē)車(chē)速差值作為模糊控制器的輸入量,以節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小或者制動(dòng)踏板行程作為模糊控制器的輸出量;建立汽車(chē)縱向系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,最后借助MATLAB/ Simulink平臺(tái)搭建仿真模型并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。

    1、車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型

    本文所建立的車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型,采用功率是125kw、排量是1.6L的某型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī),并且是發(fā)動(dòng)機(jī)前置、前輪驅(qū)動(dòng)的方式。車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型的輸入是發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小或者制動(dòng)踏板行程,輸出是汽車(chē)的行駛速度。

    1.1 發(fā)動(dòng)機(jī)模型

    發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車(chē)的重要部件、為汽車(chē)提供動(dòng)力的裝置,在工作過(guò)程中把一種形式的能量轉(zhuǎn)化為機(jī)械能,而現(xiàn)在汽車(chē)用發(fā)動(dòng)機(jī)多是內(nèi)燃機(jī),即把燃料燃燒的化學(xué)能轉(zhuǎn)化為熱能,再把熱能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能,并且這種轉(zhuǎn)化過(guò)程發(fā)生在發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部[1]。

    發(fā)動(dòng)機(jī)工作在不穩(wěn)定狀態(tài)或者是過(guò)度狀態(tài)下,研究表明現(xiàn)在還不能精確表達(dá)這種不穩(wěn)定狀態(tài)下的發(fā)動(dòng)機(jī)模型,只能在穩(wěn)定狀態(tài)基礎(chǔ)上采用曲線擬合的方法,這種曲線可以模擬發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)工作特性。

    在穩(wěn)態(tài)工況下,發(fā)動(dòng)機(jī)的外特性、部分負(fù)荷特性曲線都是發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩Me關(guān)于發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速ne和發(fā)動(dòng)機(jī)節(jié)氣門(mén)開(kāi)度α的函數(shù)關(guān)系:

    式中:Me——發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩,Nm;

    ne——發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速,r/min;

    α——節(jié)氣門(mén)開(kāi)度,%。

    由發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[2-4]可得到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩特性函數(shù),在仿真軟件 MATLAB/Simulink平臺(tái)上,我們可以方便快捷的用Look-up Table模塊來(lái)表示三者之間的關(guān)系,如圖1所示:

    發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)扭矩特性是在發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和節(jié)氣門(mén)開(kāi)度穩(wěn)定在某一固定值時(shí)測(cè)得的,因此將發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)扭矩輸出特性近似描述為一階線性模型,表示如下所示[3]:

    式中: Med為發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)輸出扭矩,Nm;

    Te為發(fā)動(dòng)機(jī)滯后響應(yīng)時(shí)間,s,取Te為0.3s[2]。

    根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)到液力變矩器的力矩傳遞關(guān)系,可以得到發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與發(fā)動(dòng)機(jī)輸出力矩之間的關(guān)系,其關(guān)系式如下所示:

    式中:Ie為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)部件和液力變矩器的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,kgm2;

    ωe為發(fā)動(dòng)機(jī)角速度,rad/s;

    Mp為液力變矩器泵輪扭矩,Nm。

    1.2 液力變矩器模型

    液力變距器輸入轉(zhuǎn)矩Mp的大小取決于液力變矩器泵輪轉(zhuǎn)速ωp、液力變矩器的容量系數(shù)Ktc和液力變矩器輸出、輸入軸轉(zhuǎn)速比[5],即:

    液力變矩器的渦輪輸出轉(zhuǎn)矩Mt與泵輪輸入轉(zhuǎn)矩Mp比值稱(chēng)為扭矩特性,即:

    1.3 自動(dòng)變速器模型

    采用四檔自動(dòng)變速器,四個(gè)檔位的傳動(dòng)比分別為2.71、1.44、1、0.74。在仿真過(guò)程中,用有限元狀態(tài)機(jī)理論來(lái)描述自動(dòng)變速器的檔位切換動(dòng)作[6],并利用MATLAB中的State flow模塊建立自動(dòng)變速器邏輯切換模型。自動(dòng)變速器檔位切換與節(jié)氣門(mén)開(kāi)度和汽車(chē)行駛速度有關(guān),其升檔切換邏輯和降檔切換邏輯如圖2所示:

    1.4 車(chē)輛傳動(dòng)、行駛系及整車(chē)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模型

    車(chē)輛的傳動(dòng)、行駛系及整車(chē)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)是指動(dòng)力從變速器到車(chē)輛運(yùn)動(dòng)的傳遞路線,由于只考慮車(chē)輛的縱向運(yùn)動(dòng),不涉及汽車(chē)在行駛過(guò)程中的橫擺、側(cè)傾、橫向滑動(dòng)和垂直運(yùn)動(dòng)[1],在建模過(guò)程中做如下假設(shè):各傳動(dòng)部件是剛性的;附著力足夠大,不考慮輪胎滑移;車(chē)輛在平直公路上行駛,沒(méi)有爬坡阻力。

    在圖3中,F(xiàn)w表示空氣阻力,v是車(chē)輛行駛速度,G表示重力,Mbf、Mbr分別表示前后車(chē)輪制動(dòng)力矩,Ms表示車(chē)輪驅(qū)動(dòng)力,Wf、Wr分別表示前后車(chē)輪的垂直載荷,F(xiàn)f、Fr分別表示作用于前后輪的切向力。

    前后輪運(yùn)動(dòng)方程為:

    聯(lián)立式(2)~(11),可得到車(chē)輛傳動(dòng)、行駛系及整車(chē)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模型,其表達(dá)式如下所示:

    式中: If為前輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,kg/m2;

    Ir為后輪轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,kg/m2;

    ωW為車(chē)輪轉(zhuǎn)速,r/min;

    r為車(chē)輪滾動(dòng)半徑,m;

    Lf為前軸到重心的距離,m;

    Lr為后軸到重心的距離,m;

    L為軸距,m;

    f為滾動(dòng)阻力系數(shù);

    m為整車(chē)質(zhì)量,kg;

    Cd為風(fēng)阻系數(shù),kg/m2;

    A為等效迎風(fēng)面積,m2。

    2、模糊控制模型

    由于整個(gè)車(chē)輛是復(fù)雜的、非線性的系統(tǒng),同時(shí)車(chē)輛在行駛過(guò)程中還受到環(huán)境、路況等諸多不確定因素影響,整個(gè)過(guò)程是很復(fù)雜的,因此精確模型的建立很難實(shí)現(xiàn),即使能夠建立精確的模型,系統(tǒng)響應(yīng)也會(huì)存在滯后性;而模糊控制方法不需要具體數(shù)學(xué)模型,而且控制響應(yīng)迅速;以人們的駕駛習(xí)慣和思維方式建立控制規(guī)則,借助于模糊控制理論對(duì)其建立模型[7]。

    在設(shè)計(jì)模糊控制器過(guò)程中,以?xún)绍?chē)?yán)硐氚踩嚯x與實(shí)際相對(duì)距離差值(即距離偏差)和前車(chē)車(chē)速與巡航車(chē)車(chē)速差(即車(chē)速偏差)作為模糊控制器的輸入變量,以節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小或制動(dòng)踏板行程(在某一固定時(shí)刻,輸出量只能是節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小或制動(dòng)踏板行程,以下統(tǒng)稱(chēng)為踏板量)作為模糊控制器的輸出變量。

    2.1 模糊語(yǔ)言變量選取及模糊化

    結(jié)合汽車(chē)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中速度、距離的變化情況以及汽車(chē)在行駛過(guò)程中節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小或制動(dòng)踏板行程隨時(shí)間的變化情況,取距離偏差 Δd的區(qū)間為[-35,35],車(chē)速偏差 Δv的區(qū)間為[-13,13],踏板u的區(qū)間為[-100,100];分別對(duì)它們?nèi)∪缦履:Z(yǔ)言變量:

    Δd:{NL,NM,ZE,PM,PL}

    Δv:{NL,NM,ZE,PM,PL}

    u:{NL,NM,ZE,PM,PL}

    2.2 模糊規(guī)則庫(kù)建立

    依據(jù)人們的駕駛習(xí)慣和對(duì)危險(xiǎn)情況的處理方式建立模糊規(guī)則。若距離偏差是負(fù)大,速度偏差也是負(fù)大,這種情況可以描述為實(shí)際相對(duì)距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于安全距離,兩車(chē)相距很遠(yuǎn),而且巡航車(chē)速遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前車(chē)車(chē)速,為了減小兩車(chē)之間的間距,巡航車(chē)輛可以保持原來(lái)車(chē)速行駛,若是保守起見(jiàn)可以稍微降低巡航車(chē)速,以此推理其他控制規(guī)則,最后建立25條模糊規(guī)則,如表1所示:

    表1 模糊控制規(guī)則表Tab1.The Table of Fuzzy Control

    2.3 解模糊化

    模糊控制器輸出量是一個(gè)模糊子集,而被控對(duì)象只能接受精確控制量,因此需要將模糊控制量轉(zhuǎn)化為精確控制量,這一過(guò)程就是解模糊化。解模糊的方法有最大值、中心平均值和重心[8],在仿真研究過(guò)程中采用重心法,計(jì)算公式如下式所示:

    3、城市工況模型

    由于城市道路是個(gè)復(fù)雜多變的行駛環(huán)境,車(chē)流量大、行人多、交通信號(hào)變化頻繁,這就要求城市道路巡航系統(tǒng)能識(shí)別這些復(fù)雜多變的交通信號(hào),并且反應(yīng)足夠迅速、敏捷。為了驗(yàn)證建立的模型是有效的、正確的,現(xiàn)設(shè)定如下仿真工況:

    巡航車(chē)輛以 Vh=30km/h的車(chē)速行駛,在巡航車(chē)輛前方20m處有一行駛車(chē)輛,行駛速度是Vp=25km/h,行駛30s后,突然以 1.55m/s2的加速度加速到 35km/h,以該車(chē)速行駛到65s時(shí),又以2m/s2的減速度減速到20km/h并以該車(chē)速行駛。其仿真結(jié)果如圖4所示:

    從圖4所示仿真結(jié)果可知,在開(kāi)始時(shí)刻兩車(chē)之間的間距近似等于理想安全距離,但是巡航車(chē)輛車(chē)速大于前面行駛車(chē)輛車(chē)速,城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車(chē)輛減速行駛,以便消除兩車(chē)之間的安全隱患,當(dāng)巡航車(chē)輛車(chē)速降低到小于前面行駛車(chē)輛車(chē)速時(shí),城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車(chē)輛加速,巡航控制系統(tǒng)如此進(jìn)行反復(fù)調(diào)節(jié),并且把兩車(chē)之間的間距控制在理想安全距離范圍內(nèi);當(dāng)前面車(chē)輛突然加速時(shí),城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車(chē)輛加速行駛,通過(guò)改變節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小調(diào)節(jié)加速度大小,使巡航車(chē)輛按相同的速度跟隨前面車(chē)輛行駛,同時(shí)把兩車(chē)之間的間距控制在理想安全距離范圍內(nèi);當(dāng)前面行駛車(chē)輛減速行駛時(shí),城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車(chē)輛減速,并且在巡航車(chē)輛車(chē)速穩(wěn)定后兩車(chē)之間的間距為理想安全距離。

    4、結(jié)論

    本文對(duì)城市工況巡航控制系統(tǒng)進(jìn)行研究,分別建立了車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型、模糊控制器模型和典型的城市工況模型;最后借助 MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)對(duì)所建模型進(jìn)行仿真,從仿真結(jié)果來(lái)看,巡航車(chē)輛車(chē)速與前面行駛車(chē)輛車(chē)速差為-2.85~3.2km/h,而當(dāng)車(chē)速穩(wěn)定時(shí)這個(gè)值僅為-0.3~0.15km/h;兩車(chē)之間的間距與理想安全距離差值在-3.8 ~4m之間,當(dāng)車(chē)速穩(wěn)定后這個(gè)值僅為-0.25~0.75m之間;車(chē)速穩(wěn)定時(shí)制動(dòng)踏板行程保持在 0-80mm;節(jié)氣門(mén)開(kāi)度大小保持在0~0.3之間;巡航車(chē)輛加速度保持在-1.95~2.55m/s2;從以上分析結(jié)果驗(yàn)證了本文所建模型的正確性和有效性,可以很好的實(shí)現(xiàn)城市工況巡航控制。

    [1] 劉洪瑋.汽車(chē)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的研究[D].東華大學(xué),2010.

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    [8] 田雷.汽車(chē)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的模糊自校正控制算法研究[D].吉林大學(xué),2006.

    Cruise Control Method and Simulation under Urban Conditions

    Li Ping, Zhang Baoyu
    (Automotive Engineering Huai’an College of Information Technology, Jiangsu Huai’an 223001)

    In order to improve the comfortable and safety of cars, Now put the cruise control method based on urban conditions, With theory of cruise control system built the fuzzy controller and the vehicle longitudinal system dynamics model, Then use the difference between the ideal safe distance and the actual as well as difference between the two vehicles speed as the controls variable of cruise control system, With the help of MATLAB/Simulink, we establish the model of fuzzy controller and longitudinal dynamics system of vehicle model. Finally, we establish a typical city road condition as simulation conditions, The results of simulation show that: the model we established in this paper achieve a good safe driving under urban conditions, also achieve the better control effect, At the same time validity and correctness of the model.

    urban conditions; modeling of longitudinal dynamics system; fuzzy control; simulation

    U461.1

    B

    1671-7988(2015)05-17-04

    李萍,就職于淮安信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院。

    淮安市汽車(chē)技術(shù)公共服務(wù)平臺(tái),項(xiàng)目編號(hào):HAP201411。

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