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    電動(dòng)車駕駛機(jī)器人控制器參數(shù)自學(xué)習(xí)方法研究

    2019-09-19 07:44:28
    測(cè)控技術(shù) 2019年7期
    關(guān)鍵詞:踏板開度電動(dòng)車

    (1.東南大學(xué) 儀器科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 210096;2.中國(guó)人民解放軍駐荊州南湖機(jī)械總廠軍事代表室,湖北 荊州 434007)

    隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展,電動(dòng)汽車已成為汽車行業(yè)未來(lái)的主要發(fā)展方向之一。在國(guó)內(nèi)外電動(dòng)汽車市場(chǎng)大力發(fā)展的過(guò)程中,用戶對(duì)電動(dòng)車的性能要求日漸提升,因此合理有效的電動(dòng)車測(cè)試方法也越來(lái)越受到各大電動(dòng)汽車廠家的重視。其中,轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)是電動(dòng)車整車試驗(yàn)的重要組成部分,新款電動(dòng)車在投放市場(chǎng)前,需在轉(zhuǎn)轂上進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性、續(xù)駛里程等多項(xiàng)測(cè)試。

    傳統(tǒng)的電動(dòng)車轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)需要由經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員來(lái)完成,這為電動(dòng)車轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)增加了大量的培訓(xùn)和人工成本,同時(shí),試驗(yàn)重復(fù)性也難以得到保證。

    然而現(xiàn)有的機(jī)械式駕駛機(jī)器人為了保證其在電動(dòng)車和傳統(tǒng)燃油汽車上的通用性,均具有較為復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu),這使得機(jī)器人在每次試驗(yàn)前均需進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的安裝、示教與車輛駕駛性能自學(xué)習(xí)。針對(duì)機(jī)械式駕駛機(jī)器人的控制問(wèn)題,以往大多采用模糊控制和神經(jīng)控制方法。但模糊系統(tǒng)的模糊控制規(guī)則非常難以獲取,模糊規(guī)則的獲取來(lái)源比較困難,并且缺乏有效的學(xué)習(xí)機(jī)制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)語(yǔ)言信息的處理比較欠缺,不能很好地利用專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)[1-2]。

    為了解決上述問(wèn)題,本文首先利用電動(dòng)車在結(jié)構(gòu)和控制方法上的獨(dú)特性,依托自行設(shè)計(jì)的電動(dòng)車轉(zhuǎn)轂駕駛機(jī)器人,采用電信號(hào)代替機(jī)械結(jié)構(gòu),避免了煩瑣的安裝與示教過(guò)程,完成對(duì)于車輛的精準(zhǔn)控制。其次,基于電動(dòng)車縱向動(dòng)力學(xué)模型,利用參數(shù)在線辨識(shí)方法,大幅縮短了機(jī)器人的在線學(xué)習(xí)時(shí)間。最后,通過(guò)控制器參數(shù)自整定和在線優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)對(duì)任意工況曲線的速度跟隨,提高了轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)效率,消除了人為因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的不利影響,對(duì)電動(dòng)車輛的研發(fā)和測(cè)試都有重要的實(shí)際意義。

    1 電動(dòng)車駕駛機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    所設(shè)計(jì)的電動(dòng)車轉(zhuǎn)轂駕駛機(jī)器人由人機(jī)交互界面和駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)兩個(gè)部分組成,駕駛機(jī)器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 駕駛機(jī)器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    駕駛機(jī)器人的人機(jī)交互界面采用網(wǎng)線與駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)通信,實(shí)現(xiàn)車輛參數(shù)導(dǎo)入和用戶自定義工況編輯;完成電動(dòng)車駕駛風(fēng)格的選擇以及駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)反饋的相關(guān)車輛信息的保存和下載;在線顯示車輛輸出速度對(duì)設(shè)定工況的跟隨效果。

    駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)分別通過(guò)網(wǎng)線、CAN總線與人機(jī)交互界面、電動(dòng)車控制器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)利用加速踏板、制動(dòng)和擋位模擬器分別實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)車加速踏板、制動(dòng)和擋位的協(xié)調(diào)控制,實(shí)現(xiàn)車輛輸出速度對(duì)用戶自定義工況的準(zhǔn)確跟隨;通過(guò)CAN總線采集相關(guān)的車輛信息并反饋到人機(jī)交互界面進(jìn)行保存和下載;采用電線直接相連的方式從底盤測(cè)功機(jī)控制系統(tǒng)獲取車輛實(shí)時(shí)速度,并反饋到人機(jī)交互界面進(jìn)行在線顯示。

    2 電動(dòng)車駕駛機(jī)器人控制方法設(shè)計(jì)

    所設(shè)計(jì)的電動(dòng)車駕駛機(jī)器人控制方法如圖2所示。

    圖2 電動(dòng)車駕駛機(jī)器人控制方法

    首先根據(jù)電動(dòng)車動(dòng)力學(xué)模型、傳動(dòng)模型和電機(jī)模型建立輸入為加速踏板開度、輸出為車輛速度的電動(dòng)車整車通用模型;其次,針對(duì)通用車輛模型中的未知參數(shù),采用非線性最小二乘法進(jìn)行車輛參數(shù)辨識(shí)得到具體的車輛模型;最后,選定合適的PID控制器參數(shù)初值,采取粒子群算法實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)在線自整定和以及參數(shù)優(yōu)化,將得到的PID控制器作用于車輛模型,保證了對(duì)給定車速的跟蹤控制精度[3],使得模型輸出的車輛速度準(zhǔn)確跟隨任意設(shè)定工況。

    2.1 電動(dòng)車控制模型

    所設(shè)計(jì)的電動(dòng)車轉(zhuǎn)轂駕駛機(jī)器人通過(guò)加速踏板開度實(shí)現(xiàn)對(duì)于車輛速度的控制,因此所建立的控制模型需體現(xiàn)加速踏板開度與車速之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,控制模型分為車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型、傳動(dòng)系統(tǒng)模型、電機(jī)模型3個(gè)部分[4]。

    根據(jù)車輛模型結(jié)構(gòu)建立車輛縱向動(dòng)力學(xué)模型[5],如式(1)所示。

    (1)

    式中,J為轉(zhuǎn)動(dòng)慣量(kg·m2);Te為作用在驅(qū)動(dòng)軸上的力矩(Nm);w為車輪角速度(rad/s);r為車輪半徑(m);Fx為地面提供的摩擦力(N)。

    設(shè)定電機(jī)期望力矩最終得到電機(jī)輸出力矩并作用于驅(qū)動(dòng)軸,分析電機(jī)系統(tǒng)力矩的輸入、輸出特性,建立如式(2)所示的電機(jī)模型[6]。

    (2)

    式中,τ為一階系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù)。

    電機(jī)的輸出力矩為Tl,經(jīng)減速器,作用于驅(qū)動(dòng)軸的上驅(qū)動(dòng)力矩為Te,電機(jī)的輸出力矩和驅(qū)動(dòng)力矩滿足:

    Te=R×Tl

    (3)

    式中,R為減速比。

    綜合式(1)~式(3)可得通用電動(dòng)車模型如式(4)和式(5)所示[7]。

    (4)

    (5)

    其中,

    式中,v為車輛速度(m/s);m為電動(dòng)車質(zhì)量(kg);Cx為車輛形狀特征的空氣阻力系數(shù);A為迎風(fēng)面積(m2);ρ為空氣密度(Ns2m-4);k為車輪半徑的倒數(shù)(m-1);Treq為電機(jī)期望扭矩;θ為轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)道路坡度(°);fR0、fR1、fR2為滾動(dòng)阻力系數(shù),均為常數(shù)。

    由試驗(yàn)采集數(shù)據(jù)可知電動(dòng)車加速踏板開度S和期望扭矩Treq之間的關(guān)系為

    S=q×Treq

    (6)

    式中,q為比例系數(shù)。

    將加速踏板開度和期望力矩之間的關(guān)系S=q×Treq代入到式(5)中,并且電動(dòng)車的輸出力矩對(duì)期望力矩的跟隨迅速,因此可以認(rèn)為式(5)中時(shí)間常數(shù)近似為零,期望力矩近似等于輸出力矩,因此由式(3)、式(6)所得加速踏板開度S和驅(qū)動(dòng)力矩Te之間的關(guān)系為

    (7)

    將式(7)帶入到式(4),由此可以得到本文電動(dòng)車通用車輛模型:

    (8)

    式(8)為輸入為加速踏板開度、輸出為電動(dòng)車車速的通用電動(dòng)車模型,用來(lái)模擬實(shí)際電動(dòng)車用轉(zhuǎn)轂駕駛機(jī)器人控制進(jìn)行轉(zhuǎn)轂試驗(yàn),實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)定工況的準(zhǔn)確跟隨。

    2.2 模型參數(shù)在線辨識(shí)

    為了使得電動(dòng)車通用模型和實(shí)際車輛進(jìn)行匹配,要對(duì)電動(dòng)車進(jìn)行在線參數(shù)辨識(shí),式(8)中轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)道路坡度θ、滾動(dòng)阻力系數(shù)fR0、fR1、fR2分別通過(guò)轉(zhuǎn)轂按照試驗(yàn)要求進(jìn)行設(shè)定;電動(dòng)車質(zhì)量m、電動(dòng)車車速v、電動(dòng)車加速踏板開度和期望力矩Treq是通過(guò)測(cè)量得到的;比例系數(shù)p是通過(guò)計(jì)算得到。因此本文針對(duì)式(8)中的未知參數(shù)b、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J、車輪半徑r,采用非線性最小二乘法實(shí)現(xiàn)車輛參數(shù)的在線辨識(shí),已知模型參數(shù)取自一款實(shí)際的電動(dòng)汽車,如表1所示。

    表1 電動(dòng)車模型參數(shù)

    非線性最小二乘法是系統(tǒng)辨識(shí)中最基本的方法[8],它具有系統(tǒng)先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)知識(shí)少、算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量少、收斂性好等特點(diǎn)。非線性最小二乘法一般可描述為

    (9)

    式中,r(x)=(r1(x),r2(x),…,rm(x)),ri:Rn→R,i=1,2,…,m(m≥n)。

    采用高斯-牛頓法即用泰勒級(jí)數(shù)展開的線性項(xiàng)來(lái)近似構(gòu)建的非線性模型,然后用線性最小二乘法估計(jì)參數(shù),再通過(guò)迭代法得到滿足方程(9)的一個(gè)解。

    設(shè)非線性模型為F(Zi,x),x=[x1,x2,x3]T表示非線性模型中的估計(jì)參數(shù),使得x1=b,x2=J,x3=r,z=[z1,z2,…,zP]T表示自變量S,v表示因變量,Zi,Vi為觀測(cè)值,i=1,2,…,m,如式(10)所示。

    ri=vi-F(zi,x),i=1,2,…,m(m≥n)

    (10)

    (11)

    2.3 控制器PID自整定

    PID控制器可以通過(guò)調(diào)整Kp、Ki和Kd三個(gè)參數(shù)使系統(tǒng)的控制性能達(dá)到預(yù)定的要求。因此在PID控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程中,對(duì)控制參數(shù)的有效整定是關(guān)鍵。手工整定法建立在經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,在參數(shù)空間較大的時(shí)往往難以找到較優(yōu)的結(jié)果;而其他參數(shù)整定方法也常因?qū)ο竽P偷牟淮_定而難以得到參數(shù)的全局最優(yōu)解。

    采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[9]進(jìn)行PID參數(shù)自整定,該算法概念簡(jiǎn)明、實(shí)現(xiàn)方便、收斂速度快、參數(shù)設(shè)置少,是一種高效的搜索算法[10],在工業(yè)和工程中的優(yōu)化中得到廣泛地應(yīng)用[11-12]。

    粒子群中每個(gè)粒子表示D維空間的一個(gè)解,則第i個(gè)粒子的狀態(tài)Xi=(xi1,xi2,…,xiD),它經(jīng)歷過(guò)的最好位置記作Pi=(pi1,pi2,…,piD)記作pbest,每個(gè)粒子的速度向量V=(vi1,vi2,…,viD)。群體經(jīng)歷過(guò)的最優(yōu)狀態(tài)記作gbest,對(duì)每一代來(lái)說(shuō)它的第d維(1≤d≤D)根據(jù)如下方程進(jìn)行變化:

    (12)

    粒子i經(jīng)過(guò)飛行將出現(xiàn)一個(gè)新的位置,新位置的計(jì)算公式為

    (13)

    粒子群算法中PID參數(shù)的搜索空間的確定采取與文獻(xiàn)[13]相同的確定方式,即以ZN法獲得的結(jié)果Kp、Ki、Kd為中心向左右拓展而形成的搜索空間。粒子在飛行過(guò)程中每個(gè)粒子將分別依據(jù)單子粒子的飛行經(jīng)驗(yàn)和群體的飛行經(jīng)驗(yàn)對(duì)飛行速度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整[14],然后以一定的速度向目標(biāo)逼近直至找到最優(yōu)目標(biāo),即PID控制器的最優(yōu)參數(shù)。基于粒子群算法的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 基于粒子群參數(shù)優(yōu)化的PID控制器

    采用能反映系統(tǒng)調(diào)節(jié)品質(zhì)的ITAE作為目標(biāo)函數(shù)。由于PID參數(shù)尋優(yōu)是求目標(biāo)函數(shù)的極小值問(wèn)題,因而要對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改造,將極小值問(wèn)題轉(zhuǎn)換為極大值問(wèn)題,則適應(yīng)度函數(shù)取為

    (14)

    式中,e(t)為絕對(duì)誤差。

    PSO的各個(gè)參數(shù)為微粒數(shù)m=20,最大迭代數(shù)Gmax=40,φ1=2,φ2=3。

    PSO算法用于PID參數(shù)自整定的算法流程如下:

    ① 設(shè)定粒子群算法所需要的初始條件,如微粒數(shù)、最大迭代次數(shù)和PID參數(shù)的搜索空間范圍等;

    ② 隨機(jī)產(chǎn)生粒子的初始位置和初始速度;

    ③ 分別計(jì)算每一個(gè)粒子所代表的性能指標(biāo)ITAE函數(shù)值;

    ④ 判斷系統(tǒng)是否穩(wěn)定,進(jìn)而得到粒子本身的最佳解和全部粒子的最佳解,更新粒子的位置和速度。

    直到所設(shè)定的回路結(jié)束,便可得到一組最佳的PID參數(shù)。

    3 試驗(yàn)結(jié)果分析

    3.1 試驗(yàn)系統(tǒng)構(gòu)建

    為評(píng)估本文所提方法的性能,選擇試驗(yàn)場(chǎng)四驅(qū)底盤測(cè)功機(jī)和轉(zhuǎn)轂駕駛機(jī)器人進(jìn)行試驗(yàn),如圖4所示。

    圖4 試驗(yàn)場(chǎng)地四驅(qū)底盤測(cè)功機(jī)

    試驗(yàn)用到四驅(qū)底盤測(cè)功機(jī)、人機(jī)交互界面和駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)。底盤測(cè)功機(jī)控制系統(tǒng)模擬行駛路面載荷對(duì)汽車施加的各種阻力對(duì)車速控制帶來(lái)的干擾;人機(jī)交互界面的安裝設(shè)備為華碩5800電腦;駕駛機(jī)器人控制系統(tǒng)為倍福工業(yè)控制器CX1010系列;控制車輛試驗(yàn)型電動(dòng)車。

    3.2 車輛模型辨識(shí)試驗(yàn)

    根據(jù)式(8)提出的車輛模型,以及利用非線性最小二乘法辨識(shí)得到的車輛參數(shù),如表2所示。

    表2 非線性最小二乘法辨識(shí)參數(shù)

    以100%加速踏板開度作為核對(duì)數(shù)據(jù)集,將訓(xùn)練后得到的模型輸出速度和實(shí)車采集的車輛速度做對(duì)比,驗(yàn)證模型參數(shù)辨識(shí)的正確性。訓(xùn)練后的電動(dòng)車模型如圖5所示。

    所建立的電動(dòng)車模型對(duì)新的數(shù)據(jù)有較好的泛化性,車輛模型和實(shí)際電動(dòng)汽車的時(shí)間-車速關(guān)系曲線誤差控制在1%的范圍內(nèi),滿足轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)的要求。

    3.3 PID參數(shù)整定試驗(yàn)

    根據(jù)車輛模型(式(8)),輸入為加速踏板開度,輸出為車輛速度,依托現(xiàn)有的車輛模型采用粒子群算法實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)在線自整定,通過(guò)PSO算法計(jì)算得到最優(yōu)的PID參數(shù)。求得的PID參數(shù)如圖6所示。

    圖6 適應(yīng)度函數(shù)值和PID參數(shù)變化效果圖

    在PSO算法的計(jì)算優(yōu)化過(guò)程中,隨著迭代次數(shù)的增加,適應(yīng)度函數(shù)值不斷減小,最終趨于一個(gè)較小的穩(wěn)定值,即得到PID控制器的最優(yōu)參數(shù)。

    根據(jù)手動(dòng)整定PID參數(shù)的方法,求出的一組PID參數(shù)為Kp=556,Ki=0,Kd=165。

    利用這兩種方法整定出來(lái)的PID參數(shù)分別對(duì)電動(dòng)車車速進(jìn)行PID控制,驗(yàn)證跟隨效果。

    3.4 續(xù)駛里程試驗(yàn)

    在預(yù)設(shè)工況下分別使用人員和駕駛機(jī)器人完成車輛操作進(jìn)行續(xù)駛里程試驗(yàn)。駕駛機(jī)器人駕駛車輛進(jìn)行試驗(yàn)采用兩種不同的PID參數(shù)整定方法,即PSO整定方法(方法1)和手動(dòng)整定方法(方法2),跟隨效果如圖7所示。

    圖7 人工駕駛和駕駛機(jī)器人試驗(yàn)效果對(duì)比圖

    人工駕駛電動(dòng)車進(jìn)行車輛試驗(yàn),車速波動(dòng)較大,且穩(wěn)定性較弱;基于方法2的車速控制效果使得車速跟蹤誤差在±2 km/h 范圍內(nèi),但在加速和勻速段最大誤差較大,精度不夠高;基于方法1的控制,抗干擾能力強(qiáng),能夠及時(shí)抑制干擾引起的車速變化,保證駕駛機(jī)器人系統(tǒng)的車速跟蹤控制精度;與人工駕駛相比,PID控制均具有突出的優(yōu)越性。而基于方法1即粒子群算法的PID整定方法的跟蹤效果更好,精度更高。

    選擇NEDC工況中四次城市循環(huán)的第一次加減速工況作為對(duì)象對(duì)比駕駛機(jī)器人方法1和方法2以及人工駕駛的加速踏板控制平滑性,對(duì)比結(jié)果如圖8所示。

    人工駕駛的加速踏板開度毛刺較多,平滑性差;基于方法2的加速踏板開度相比于人工駕駛有很大的改善,但是在勻速段,加速踏板開度仍有明顯振蕩;基于方法1的加速踏板開度控制平穩(wěn),平滑性明顯優(yōu)于人工駕駛和方法2。

    從表3中可以看出,人工駕駛的出錯(cuò)次數(shù)為3,方法1與方法2出錯(cuò)次數(shù)為0,方法1的平均誤差與最大誤差都比方法2低,誤差最小,證明了方法1的有效性與優(yōu)越性。

    圖8 駕駛機(jī)器人駕駛與人工駕駛加速踏板開度圖

    表3 駕駛機(jī)器人與人工駕駛速度跟隨效果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    選擇NEDC工況中的第一次城市循環(huán)作為對(duì)象對(duì)比駕駛機(jī)器人駕駛方法1和方法2以及人工駕駛加速踏板控制重復(fù)性。以循環(huán)1的加速踏板開度作為對(duì)比數(shù)據(jù),分別以循環(huán)2、循環(huán)3、循環(huán)4的加速踏板開度和循環(huán)1的加速踏板開度做方差,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表4所示。

    由數(shù)據(jù)可知人工駕駛的加速踏板開度方差的平均值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于基于方法1和方法2加速踏板開度方差的平均值,隨著循環(huán)次數(shù)的增加,人工駕駛的加速踏板開度方差明顯增加,而基于方法1和方法2的加速踏板開度方差基本保持一個(gè)較小值穩(wěn)定;對(duì)于方法2,隨著循環(huán)次數(shù)的增加,加速踏板開度方差增長(zhǎng)較多,即隨著試驗(yàn)次數(shù)的增多,控制效果逐漸變差;而對(duì)于方法1,隨著循環(huán)次數(shù)的增加,加速踏板開度增長(zhǎng)不明顯;所以,基于方法1的駕駛機(jī)器人駕駛的重復(fù)性大大優(yōu)于人工駕駛和基于方法2的駕駛機(jī)器人駕駛。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    基于通用電動(dòng)車模型提出了一種非線性最小二乘法,完成車輛參數(shù)的在線辨識(shí),得到具體的電動(dòng)車模型。針對(duì)具體的電動(dòng)車模型提出了一種PID控制方法,設(shè)計(jì)粒子群算法實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)自整定和參數(shù)優(yōu)化。駕駛機(jī)器人的PID控制方法實(shí)現(xiàn)了加速踏板開度的平滑控制以及對(duì)設(shè)定工況的準(zhǔn)確跟蹤,使得轉(zhuǎn)轂試驗(yàn)的可重復(fù)性高。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的理論和方法的有效性和可行性。

    駕駛機(jī)器人完全能夠代替人類駕駛員完成各種高重復(fù)性和長(zhǎng)時(shí)間的汽車試驗(yàn),適用于電動(dòng)車的續(xù)駛里程試驗(yàn)。

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