基于模糊PID的車輛橫向穩(wěn)定系統(tǒng)研究

李然然

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基于模糊PID的車輛橫向穩(wěn)定系統(tǒng)研究

李然然

（長安大學(xué)，陜西 西安 710064）

通過分層控制思路搭建上層與下層控制器，設(shè)計(jì)基于橫擺力矩控制的車輪橫向穩(wěn)定性控制算法。上層控制器以期望的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角為目標(biāo)，采用模糊PID算法得到維持汽車穩(wěn)定需要的橫擺力矩，下層控制器根據(jù)需要的橫擺力矩對單側(cè)輪胎制動，從而增加乘用車極限工況下的穩(wěn)定性。最后，搭建Matlab及Simulink仿真平臺，利用CarSim軟件對橫向穩(wěn)定策略進(jìn)行驗(yàn)證，并選擇典型試驗(yàn)工況仿真確定該策略能顯著改善車輛的橫向穩(wěn)定性。

橫向穩(wěn)定控制；橫擺角速度；質(zhì)心側(cè)偏角；聯(lián)合仿真

前言

乘用車橫向穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESC）是在防抱死制動系統(tǒng)（ABS）和牽引力控制系統(tǒng)（TCS）的基礎(chǔ)上擴(kuò)展開發(fā)出的一種新型的主動安全技術(shù)。它通過主動干預(yù)橫擺力矩的方式來提高極限工況下車輛的穩(wěn)定性[1]。目前，國內(nèi)乘用車裝載的ESC主要由外國公司提供，而國內(nèi)對該技術(shù)的研究相對滯后。橫向穩(wěn)定控制常用的控制有邏輯門、PID控制和模糊控制[2]，本文采用模糊PID控制理論，利用Carsim軟件對整車模型進(jìn)行車輛動力學(xué)仿真，驗(yàn)證了該控制方法能夠在較為惡劣的道路條件下對維持車輛橫向穩(wěn)定起到一定良好效果。

1 系統(tǒng)模型

1.1 參考模型-線性二自由度模型

在車輛基本的轉(zhuǎn)向操作模型中，線性二自由度車輛模型是最常見的，也是目前研究中采用最多的車輛參考模型。將方向盤與輪速傳感器得到的相關(guān)參數(shù)輸入到車輛參考模型中，就可以了解駕駛意圖[3]。采用簡化的線性二自由度模型來研究汽車的橫向和橫擺兩個(gè)自由度，能夠得到理想的汽車質(zhì)心側(cè)偏角和橫擺角速度[4]。由線性二自由度車輛模型可知，汽車受到的外力與力矩為：

由式（1）可得二自由度汽車運(yùn)動微分方程為：

式中：δ為前輪轉(zhuǎn)角；u、v分別為車輛質(zhì)心處的縱向、橫向速度；k1、k2分別為前、后輪胎側(cè)偏剛度；r為汽車橫擺角速度；為汽車質(zhì)心側(cè)偏角。

1.2 建立CarSim整車模型

CarSim是一種面向參數(shù)化的車輛動力學(xué)仿真軟件，該軟件將整車分為若干子系統(tǒng)，通過選取各部件性能的參數(shù)或曲線完成軟件建模，能夠最大限度的減小了的實(shí)體建模中度的誤差，使實(shí)際的車輛特性與車輛模型更加匹配。選用該仿真軟件中的某乘用車模型，該車的主要數(shù)據(jù)，如表1所示，其余參數(shù)采用默認(rèn)設(shè)置。

表1 試驗(yàn)車主要參數(shù)

2 乘用車穩(wěn)定性控制算法

本文采用分層控制，系統(tǒng)分成上層與下層控制器：上層控制器根據(jù)CarSim輸出的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角與理想橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的值，然后采用模糊PID算法得出車輛穩(wěn)定所需要的橫擺力矩；下層控制器根據(jù)△選擇對應(yīng)的車輪進(jìn)行制動分配。通過車輛的轉(zhuǎn)向特性和地面附著系數(shù)，提出單側(cè)控制方式進(jìn)行制動力矩分配，系統(tǒng)介入時(shí)刻根據(jù)橫擺角速度偏差△與閥值T關(guān)系判斷，使控制及時(shí)有效。該分層控制的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 控制器控制框圖

2.1 上層控制器

質(zhì)心側(cè)偏角超過極限值時(shí)，會導(dǎo)致車輛出現(xiàn)失去穩(wěn)定的情況；而橫擺角速度過大時(shí)，會導(dǎo)致汽車出現(xiàn)甩尾的情況。因此，當(dāng)橫擺角速度過大而質(zhì)心側(cè)偏角較小時(shí)，PID模糊算法應(yīng)以控制汽車橫擺角速度為主要目標(biāo)；當(dāng)質(zhì)心側(cè)偏角較大而橫擺角速度較小時(shí)，PID模糊算法應(yīng)以控制質(zhì)心側(cè)偏角為主要目標(biāo)。根據(jù)式（3）、（4），在Simulink中搭建二自由度模型，得到理想的橫擺角速度與質(zhì)心側(cè)偏角，與CarSim輸出值比較，得到w、β、β、w，均采用PID模糊控制。模糊PID結(jié)構(gòu)圖如圖（2）所示，模糊PID控制根據(jù)輸入的E與EC，對p、K、K進(jìn)行調(diào)節(jié)，滿足ESC的控制要求。模糊PID控制的語言變量模糊集設(shè)置為［NB（負(fù)大），NM（負(fù)中），NS（負(fù)?。?，Z（零），PS（正?。琍M（正中），PB（正大）］；基于橫擺角速度的模糊PID控制算法的輸入信號分別為E、EC，其中E的論域?yàn)椋?0.15,0.15］EC論域［-1,1］；基于質(zhì)心側(cè)偏角PID控制算法的輸入信號分別為E、EC，其中E的論域?yàn)椋?5°，5°］，EC的論域?yàn)椋?1,1］；PID控制規(guī)律為：

式中：Kp、Ki、Kd為比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)；e（t）和ec（t）為誤差和誤差變化率；u（t）是輸出量。

根據(jù)式（5）可得△M和△M；對二者產(chǎn)生的

附加橫擺力矩進(jìn)行耦合：

式中，ε為分配系數(shù)，且滿足

根據(jù)式（7）搭建SIMULINK仿真模型。

2.2 下層控制器

下層控制器的主要目的是實(shí)現(xiàn)得到的橫擺力矩△，通過判斷車輛的轉(zhuǎn)向特性，將△合理分配給對應(yīng)的車輪，提高車輛的操作穩(wěn)定性。轉(zhuǎn)向特性是根據(jù)前輪轉(zhuǎn)角及橫擺角速度判斷的，如表2所示。表2中，T是為防止頻繁操作。

判斷汽車的轉(zhuǎn)向特性，并把△合理分配給對應(yīng)車輪。制動車輪采用業(yè)內(nèi)認(rèn)可的單側(cè)車輪制動，出現(xiàn)不足轉(zhuǎn)向，優(yōu)先制動內(nèi)側(cè)輪，出現(xiàn)過度轉(zhuǎn)向，優(yōu)先制動外側(cè)輪。

表2 車輛轉(zhuǎn)向特性判斷

左側(cè)車輪控制需滿足：

右側(cè)輪控制，需滿足：

3 仿真結(jié)果分析

在CarSim與Matlab環(huán)境下進(jìn)行聯(lián)合仿真，仿真工況為在低附的路面上，汽車連續(xù)急轉(zhuǎn)彎。分別對單側(cè)車輪制動以及未干涉的汽車進(jìn)行仿真。

圖3 橫擺角速度

設(shè)置仿真工況參數(shù)如下：車速為120km/ h，路面附著系數(shù)為0.3，轉(zhuǎn)向角輸入幅值為120°正弦信號。圖3、圖4所示為單側(cè)車輪制動介入和無介入情況下橫擺角速度與質(zhì)心側(cè)偏角對比。由圖3、圖4可知，本文采用的控制器較好的提高車輛極限工況的橫向穩(wěn)定性。

圖4 質(zhì)心側(cè)偏角

4 結(jié)論

本文提出的汽車橫向穩(wěn)定性模糊PID控制法，采用分層控制思路搭建上層與下層控制器，通過CarSim與Simulink的仿真驗(yàn)證了算法的合理性，本文的單側(cè)車輪控制算法對維持車輛在低附路面行駛的橫向穩(wěn)定性起到了一定的效果。

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Joint Simulation of Lateral Stability Control for Vehicle

Li Ranran

( Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )

Based on the layered control idea,the upper and lower controllers are built. lateral stability control algorithm based on yaw moment control is designed. The upper controller takes the desired yaw rate and sideslip angle as the target, using fuzzy PID algorithm to get the required yaw moment for vehicle stability.The lower controller brakes the single-sided tire according to the required yaw moment, thereby increasing stability of the passenger car under extreme conditions. Finally, the Matlab/Simulink simulation platform is built. The lateral stability strategy is verified based on CarSim software, and the typical test conditions are selected to determine that the strategy can significantly improve the lateral stability of the vehicle.

Lateral stability control; yaw rate; sideslips angle; joint simulation

A

1671-7988(2019)03-107-03

U462

A

1671-7988(2019)03-107-03

U462

李然然，就讀于長安大學(xué)，碩士在讀，研究方向：智能駕駛與主動安全。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.03.033