四轮独立转向分布式驱动电动汽车单轮转向失效行驶稳定性控制 ...
0 前言新能源汽车已成为技术创新和产业升级的亮 点领域，可以从根本上减少能耗和环境污染。其 中分布式驱动电动汽车利用轮毂电机驱动或轮边 电机驱动以增强车辆的安全性、操纵稳定性和整车 能效。采用角模块架构的四 ...
以下为文章全文：(本站微信公共账号:cartech8)
汽车零部件采购、销售通信录 填写你的培训需求，我们帮你找 招募汽车专业培训老师
| 0 前言 新能源汽车已成为技术创新和产业升级的亮点领域，可以从根本上减少能耗和环境污染[1]。其中分布式驱动电动汽车利用轮毂电机驱动或轮边电机驱动以增强车辆的安全性、操纵稳定性和整车能效[2]。采用角模块架构的四轮独立转向分布式驱动电动汽车全线控底盘系统可以将驱动、制动、转向和悬架系统集于一体[3]，基于分布式驱动系统与底盘系统的协同控制显著提高了整车机动性、通过性和操纵稳定性。四轮独立转向分布式驱动电动汽车被认为是未来智能交通系统的一个重要组成部分[4]。 四轮独立转向分布式驱动电动汽车虽然具有诸多优点，但其角模块架构底盘系统高度集成[5]，轮边转向系统空间布置困难。目前，Protean Electric推出的 Protean 360+[6]和舍弗勒开发的 e-Corner[7]将转向执行机构放置在车轮上方，德国航空航天中心所设计的 RoboMobil[8]将转向执行机构放置在车轮内侧，同济大学设计的轮边转向系统[9]将转向执行机构偏置于车轮上方，这三种设计方案空间结构紧凑，但轮边系统过于复杂拥挤，使得电子元器件散热条件大大下降，当处于恶劣路况时更是加速了转向机构元器件的磨损和消耗[10]；另外，较大的簧下质量使得减振能力变差，对转向电机抗故障能力要求更高；同时，多套高度冗余的执行机构也增加了执行电机失效的概率。因此，四轮独立转向分布式驱动电动汽车出现单轮转向系统失效的可能性要远超过传统的前轮转向汽车。转向电机失效可以分为三种情况：电机卡转、部分失效以及完全失效[11]。由于本文所研究的工况为高速紧急工况，对转向电机冲击较大，三种失效情况中以完全失效出现的可能性最大、危害最大，本文主要针对转向电机完全失效开展容错控制的研究。 近些年来，有大量学者针对电动汽车转向失效的容错控制问题开展了研究。HAYAMA 等[12]建立备份机械转向系统以及备份转向电机，利用元器件的冗余备份完成容错控制，但成本较高且容易产生力矩冲击，影响执行机构的寿命。在没有冗余备份的情况下，HUANG 等[13]设计了一种基于 Delta 算子的主动容错模型预测控制 (Model predictivecontrol，MPC)，该方法对于转向电机卡死和部分失效都有良好的容错控制效果，但当转向电机完全失效时，容错控制效果有所减弱。此外，常规分布式驱动电动汽车具有前轮线控转向系统和四轮轮毂电机驱动系统[14]。利用其过驱动的特性，ITO 等[15]提出了 D*优化控制方法，实现转向与驱动系统的互补容错控制。罗禹贡等[16]提出了多输入多输出无模型自适应主动容错控制方法，利用四轮驱动电机产生横摆力矩进行补偿。张雷等[17]提出了基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法，在转向执行机构失效时保证了轨迹追踪和横摆稳定性问题。CHEN 等[18]在考虑转向电机故障的情况下，分析了车辆转向系统的机械传动机理，并在紧急情况下利用差动转向驱动车辆转向。通过以上研究可知，利用过驱动系统的冗余补偿对转向失效下的容错控制十分有效。 在常规分布式驱动电动汽车的基础上，基于角模块架构的四轮独立转向分布式驱动电动汽车执行机构高度冗余，使得转向失效下的容错控制效果有了进一步提升的可能性。LI 等[19]根据故障车轮的位置基于前/后轮转向对其他三个车轮转角进行重新调整，同时对四轮驱动执行机构进行分组控制，避免各个控制目标之间的强耦合效应，但这种控制方法减小了车辆原有的机动性，而且稳定性也有所降低。GUO 等[20]提出了一种针对四轮转向自动驾驶汽车的鲁棒 H 横向容错控制系统，但需要依靠精确的车辆模型。WANG 等[21]上层采用结构奇异值 控制器以解决模型不确定性问题，下层基于轮胎力优化分配完成主动容错，从一定程度上改善了控制效果。也有学者利用线性二次规划[22]和伪逆矩阵[23]完成失效后的控制重构，但复杂的控制算法在极限工况下，会出现求解器无解而导致车辆失控。 以上研究中大多数采用的参考模型依然是前轮转向线性二自由度汽车模型[19-21]，针对前后轮转向以及四轮转向，LAM 等[24]从车辆运动学的角度利用跟踪目标旋转中心来实现四轮转角分配。HANG 等[9]推导了高速下的阿克曼四轮转角关系。XU 等[25]利用阿克曼四轮转角关系，将一个轮作为转向主动轮，其余三个轮作为转向从动轮。宗长富等[26]考虑了通过横摆角速度反馈来分配前后轮转角，但未考虑斜行这一特殊转向方式。综上所述，针对四轮独立转向分布式驱动电动汽车转向失效的研究虽已出现，但尚未充分利用多线控执行机构的冗余特性，未考虑后轮转向对期望稳态值的影响，且研究所涉及的工况多为低速、低曲率的常规工况，未考虑轮胎侧偏极限问题，对于中高速紧急避障工况下的实时性和鲁棒性难以保证。 本文以四轮独立转向分布式驱动电动汽车作为研究对象，以附加后轮主动转向的单轨模型作为参考模型进行稳定性控制，根据轮胎侧偏状态选择最佳转向控制方式，根据轮边集成底盘系统结构特性搭建了轮边转向系统模型，基于执行机构高度冗余的特点提出了一种分层稳定性控制方法，其上层为车身运动控制器，在考虑转向失效冲击和横摆角误差累积的前提下，采用递归非奇异终端滑模控制(Recursive nonsingular terminalsliding mode control，RNTSMC)以提高鲁棒性和控制精度，并加入了两个自适应参数以提高在执行机构失效的情况下系统的鲁棒性和收敛速度；下层控制器基于最优轮胎力分配重构的控制方法解决中高速避障工况下车辆稳定性控制以及转向失效下容错控制问题。 1 车辆系统模型 1.1 车辆动力学模型 针对四轮独立转向分布式驱动电动汽车单轮转向失效工况下的行驶稳定性控制问题，主要研究内容为车辆纵横向的运动控制。为了提高控制算法的实时性，对模型进行相应简化，忽略了车辆在俯仰、侧倾以及垂直方向运动，对车辆纵向、侧向和横摆运动进行动力学建模，模型如图 1 所示。  图 1 车辆动力学模型 车辆动力学平衡方程可表示为  式中，m为整车质量；a.和a分别为车辆坐标系下车辆的纵向加速度和侧向加速度；v和v分别为车辆坐标系下车辆的纵向速度和侧向速度；β为车辆的质心侧偏角，在本文所研究的工况中，质心侧偏角|处于较小范围内，故  ωr为车辆横摆角速度；Iz为车辆绕z轴的转动惯量；b为前后轮轮距的一半；lf 和 lr分别为前、后轴距车辆质心的距离；ij=fl、fr、rl、rr分别代表车辆的左前轮、右前轮、左后轮和右后轮；F、F分别为各轮在轮胎坐标系下的轮胎纵向力和轮胎侧向力；F、F分别为F、F在车辆坐标系下分解合成得到的各轮纵向力和侧向力；为各车轮转角；C为空气阻力系数；A为迎风面积。 考虑在运动过程中由于纵向加速度和侧向加速度引起的车辆各轮垂直载荷转移，根据力矩平衡关系，可求得各轮垂直载荷F为[27]  式中，g 为重力加速度， g h 为车辆质心距地面的高度。 本文所研究工况为高速转弯等极限工况，采用“魔术公式”轮胎模型来计算轮胎力。该模型在车辆侧向加速度较大的工况下，仍可较好地拟合轮胎侧偏特性[28]。“魔术公式”的一般表达式为  式中，Y(x) 是轮胎的侧向力 Ftyij 或纵向力 Ftxij ；x为轮胎侧偏角ij 或轮胎滑动率λij ；B、C、D、E 是轮胎特性曲线中的拟合参数，分别为刚度因子、曲线形状因子、曲线峰值因子和曲线曲率因子，其计算方式可见文献[29]。 各轮的轮胎滑动率计算为  式中，uij 为各轮的轮心速度；wij为各轮的角速度；r为车轮的滚动半径。 各轮的轮心速度可以表示为  各轮的轮胎侧偏角可以表示为  1.2 轮边转向系统模型 本文所研究对象为四轮独立转向分布式驱动电动汽车，当单轮发生转向故障后的失效机理与常规转向系统有很大不同，需要对轮边转向系统建立数学模型来描述其动力学特性。所建转向系统驱动电机的动力学方程为  式中， m J 为电机转子的转动惯量；m 为电机转子转动的角度；Bm 为电机黏滞摩擦因数；Twm 为车轮作用在转向电机上的转矩；Tact 为转向电机输出的电磁转矩。 车轮转向动力学方程为  式中， Jw为车轮绕 z 轴转动惯量；δw为车轮转角；Bw为车轮黏滞摩擦因数；TF 为库仑摩擦力矩；Te 为回正力矩；Tmw 为转向电机传送给车轮的转矩。 k 为减速器的减速比，根据传动关系可得  根据式(8)、式(9)和式(10)，可得四轮独立转向分布式驱动电动汽车单个车轮的完整转向模型为  本文中当转向电机完全失效时转向机构失去对车轮的约束，该车轮相当于万向轮，电机的输出转矩为零，由库仑摩擦力矩TF 及回正力矩Te 决定其转角，此时转向失效车轮的转向模型为  库仑摩擦力矩TF 根据车轮转角的角加速度方向可以计算为  式中，Cs 为库仑摩擦常数。 文献[30]表明，当车辆高速行驶时，即使车轮转动较小的角度也可以产生较大的侧向力，回正力矩主要由侧向力产生。本文所研究的工况是高速下的急转弯工况并采用转向执行机构上置的 Protean360+角模块系统结构[31]，其主销内倾角、主销后倾角以及主销偏移距均为零，因此将主要考虑由轮胎侧向力引起的回正力矩  式中， mt 为轮胎机械拖距；p t 为轮胎气胎拖距。 在车轮转向过程中，气胎拖距随着轮胎侧偏角的增大而减小至零，常将其拟合为抛物线，但在实际中并不准确，本文采用文献[32]中所提到的简单力学模型  式中，αij为轮胎侧偏角；Cα为轮胎侧偏刚度；tp0为初始轮胎气胎拖距；αsij 为轮胎失去侧向抓地时的侧偏角，即轮胎极限侧偏角。  2 容错协同控制 为了解决四轮独立转向分布式驱动电动汽车各执行机构之间的强耦合作用，当转向系统执行机构驱动电机失效后通过控制分配其余正常执行机构实现控制重构，来保持车辆正常的行驶状态和方向，采用分层最优控制分配方法来实现稳定性控制，控制架构如图 2 所示。  图 2 容错控制架构 上层以附加后轮转角的单轨模型作为参考模型，根据轮胎侧偏状态确定是否使用稳态转向的转向方式，以斜向行驶作为备选转向方式，通过参数自适应的递归非奇异终端滑模控制实现车身运动控制，求出所需的合力和合力矩；下层以最小化轮胎负荷率作为优化目标对上层所求得的合力以及合力矩进行优化分配，当执行机构失效后，调整约束条件，并根据车辆状态确定执行机构的介入和退出，求解出单个轮胎所需的纵向力和侧向力，转化为各轮的驱动/制动力矩和车轮转角。 2.1 上层车身运动控制器设计 2.1.1 参考模型 通过控制纵向加速度来调节车辆纵向运动速度，期望的纵向速度可以表示为  在线性二自由度汽车模型的基础上，建立附加后轮转角的单轨模型，以表征车辆在小侧向加速度且轮胎处于线性侧偏特性下的操作响应，将其作为横向参考模型，如图 3 所示。  图 3 附加后轮转角的单轨模型 近似认为同车轴上的左右轮转角相同，将四轮转向转换为前后轮转向的单轨模型，单轨模型的动力学方程可以表示为  式中，Cf 、Cr 分别为前、后轮轮胎侧偏刚度，δf、δr 分别为单轨模型中的前、后轮转角。 前轮转角根据方向盘转角和车辆的转向传动比获得，即  式中， iSW 为转向传动比，本文中 iSW=16 。 在车辆后轮主动转向过程中，利用车辆侧向运动的反馈来补偿后轮转角，后轮转角根据两部分信息确定：一部分正比于前轮转角；另一部分与车辆侧向加速度有关，侧向加速度通过纵向车速和横摆角速度确定，故后轮转角的表达式为  式中，Gδ为前后轮转角之比；Gω为车辆侧向运动状态的反馈增益。 当车辆稳态行驶时，横摆角速度ωr 为定值，此时  代入式(18)，并结合式(20)可得车辆在稳态工况下的理想侧向速度和横摆角速度  式中， L=lf+lr 为前、后轴之间的距离。 通过式(17)和式(21)计算出来的理想纵向速度vxd、理想侧向速度 vyd和理想横摆角速度ωrd 即为附加后轮主动转向下，驾驶员所期望的行驶状态。 与传统前轮转向车辆相比，四轮独立转向分布式驱动电动汽车通过后轮转角的介入可对车辆的侧向力及横摆力矩产生附加增量，从而显著提高车辆的稳定性。针对附加后轮转角的单轨模型，本文分别考虑了两种稳态控制目标求解式(20)中的 Gδ 和Gω，使车辆具备稳态转向和两种转向方式。 将式(18)进行拉普拉斯变换，并将式(20)代入可得到车辆质心侧偏角以及横摆角速度对前轮转角的响应，即   可选取的转向方式一(稳态转向)：使稳态转向时车辆的质心侧偏角β为零，即车辆行驶方向与车辆的航向保持一致，减小车辆的侧偏，保持车辆的稳定性，即常规稳态转向。令式(23)为零，即令式(23)分子中 s 项的系数以及常数项为零，可得  可选取的转向方式二(斜向行驶)：使稳态下的横摆角速度ωr =0，此时车身不再绕自身转动，而是通过斜向行驶的方式转向过弯，在有限的空间里，迅速斜行到指定位置。令稳态下的式(24)为零，可得  将式(26)代入式(21)可知，此时 Gω的取值对侧向运动的稳态值没有影响，斜向行驶时的稳态质心侧偏角 β≈δf。令 Gω=0使前后轮转角保持一致，即 δf=δr，以减小斜行过程中轮胎磨损现象。即  针对极限工况下转向失效问题，本文通过轮胎侧偏角来检查车辆是否达到操纵极限，进而对两种转向方式进行切换，保证车辆的行驶稳定性。当一侧车轮转向失效后，同轴的车轮往往需要产生较大的侧向力来补偿失效轮所需的侧向力，容易达到轮胎侧偏极限。斜向行驶的转向方式，通过四轮转角一致来分担车身所需侧向力，有效避免某个车轮达到侧偏极限的现象。图 4 为垂直载荷 2～6 kN，在干沥青路面和湿沥青路面条件，即路面附着系数 分别为 0.85、0.55，纯侧偏工况下的轮胎侧偏特性曲线。由图 4 可知，当 ,  时，侧向力呈线性增加，轮胎侧向力可控；当  时，侧向力增加变得缓慢，轮胎侧向力控制效果减弱；而当 |αij|≥αsij时，侧向力饱和，轮胎侧向力不可控，故应尽可能使轮胎侧偏角处于 , |-αlij,αlij|的线性区域内。对比图 4a、4b 可知，湿沥青低附路面上所产生的最大轮胎侧向力相较于干沥青高附路面显著降低，而本文所研究的为中高速紧急避障工况，需要较大的轮胎侧向力；且当单轮转向失效后，其余正常车轮需要产生更大的轮胎侧向力进行补偿，在低附路面上无法产生所需侧向力，将使轮胎达到侧偏极限，本文所设计的控制方法将不再适用，需要另开发出新型控制方法，本文重点研究高附路面中高速紧急避障工况下单轮转向失效的行驶稳定性问题。  图 4 轮胎侧偏特性模型 所制定的转向方式切换控制策略如下：当,  时，此时轮胎侧偏角都处于线性区域，前轮可以产生可控的侧向力，可以主要依靠前轮转向，式(20)将采用式(25)的比例参数，使用稳态转向的方式；若  ，表明存在轮胎侧偏角不处于线性区域，单纯依靠前轮转向无法达到需求侧向力，此时后轮转角逐渐增大，比例参数由式(25)向式(27)转化，以车辆横摆角速度以及侧向加速度不发生突变作为控制目标进行平稳转向，处于稳态转向到斜向行驶转向的过渡过程；若  ，则说明存在轮胎侧偏角处于饱和区域中，在转向过渡过程也无法满足需求侧向力，则必须使用完全斜向行驶来分担轮胎侧向力以减小轮胎侧偏角，采用式(27)的比例参数。 2.1.2 车身运动控制器构建 文献[33]的研究中发现，在跟踪期望横摆角速度的过程中跟踪误差会不断累积，有可能会导致车辆的航向角ψ偏差较大，进而影响车辆的循迹能力；同时，根据式(1)可知，ωr 的控制精度会影响 vx以及vy ，从而影响车辆的稳定性。因此，本文增加了对横摆角的跟踪控制，并且考虑到转向失效所带来的冲击，需要增加控制系统的抗干扰能力，采用RNTSMC 来设计横摆角速度控制器，增加控制精度和鲁棒性。 横摆角跟踪误差  横摆角速度跟踪误差  横摆角加速度跟踪误差  为了有效跟踪期望值，构造滑模面函数  式中， λ1、 λ2 为正奇数，且 1<λ1/ λ2<2，故当对滑模面函数 r s 求导  ，不存在负指数次项，避免了终端滑模的奇异现象。本文中λ1=19, λ2=11 。 其次，为了增加滑模变量的收敛速度，减小输出抖振[34]，设计递归积分终端滑模面为  式中，k和y为滑模面设计参数，其值均大于零。本文中k=12, y=13 。 为了保证转向电机失效后，控制系统仍然可以正常运转，本文引入了两个自适应参数[35] k1和 k2  本文中 ε =0.5，σ =20，β=2.08，ω1=0.8，ω2=10。 两个参数的设计思路如下：系统位于滑模面上时，有  ；当系统状态远离平衡点时，收敛时间主要由  决定[36]，此时随着 |er|的增大，由于 k1趋近于 0， k2趋近于 ， 2 1 k k ，所以控制系统有更快的收敛速度；而当系统状态接近平衡点时，收敛时间主要由r r 1 e ke 决定，此时随着 r e 的减小， 1 k 趋近于，k2>k1 ，所以控制系统有更快的收敛速度；而当系统状态接近平衡点时，收敛时间主要由  决定，此时随着 er 的减小，k1 趋近于  ,k2 趋近于  , 由于ω1<ω 2, k1>k2 ，保证了系统的收敛速度，同时抑制  sgn(er ) 项的抖振。 为了增强控制的鲁棒性，保证车辆执行器失效后的稳定性控制，采用指数趋近律设计切换控制器，结合式(1)和式(32)，设计上层横摆角速度 RNTSMC 为  运用 Lyapunov 函数证明所设计控制器的稳定性，可定义 Lyapunov 函数为  对式(35)求导，并将式(32)求导后代入，结合式(1)、式(30)和式(34)得  为了尽可能减少计算量，同时避免控制参数过多，在保证控制需求的前提下采用普通滑模(Slidingmode control，SMC)设计纵向速度和侧向速度控制器。纵向速度和侧向速度的跟踪误差分别为 ex、 ey，表示为  滑模面设计为  式中， cx、 cy 为满足 Hurwitz 条件的参数，均大于零。本文中cx=1, cy =20。 采用指数趋近律，即   控制输入中的符号函数sgn(x) 会给系统带来抖振，同时会影响系统稳态时的收敛精度，为了抑制这种影响，同时保证滑模控制强鲁棒性的特点，选择 sigmoid 函数[37]代替符号函数，即  式中， a>0 ，用来调节 sigmoid 函数的收敛速度。故车身运动控制器为  2.2 下层转矩、转角分配重构控制器设计 轮胎力会受到轮胎垂向载荷的限制，为了避免车辆在运动过程中某个轮胎出现严重负载的情况，影响车辆极限性能的发挥，本文以最小化轮胎负荷率作为优化目标，在保证上层轨迹跟踪精度的同时提高车辆的稳定性裕量。优化目标函数定义为  式中， Ftxdij 、 Ftydij 分别为优化分配的轮胎纵向力和侧向力；μ为路面附着系数；cij、 sij分别为轮胎纵向力和侧向力的分配权重系数，用以调整轮胎力在优化目标函数中所占的比重。 一方面，所分配的轮胎力需要满足上层控制器所需的纵向力、侧向力以及横摆力矩；另一方面，也需要考虑轮毂电机的最大输出转矩和路面附着条件的限制。故约束条件如下  式中，Tij max 为轮毂电机的最大输出转矩。 当有执行机构发生失效时，需要重新设计式(43)中的约束条件以描述执行机构的失效情况，从而实现分配重构。本文不再考虑故障观测器的设计问题，假设当故障发生时，可以及时获取故障信息。引入失效因子 ξij，在本文中执行机构只有正常和失效两种状态，当转向电机发生失效时，认为转向电机完全失效，此时电机的输出力矩为零，车轮相当于万向轮，不再对该轮分配侧向力，故ξ=0，否则ξij=1。例如当左前轮转向电机发生失效时，约束条件中的拟分配的左前轮轮胎侧向力  四轮独立转向分布式驱动电动汽车的每个车轮上都装有轮毂电机以及转向电机，可以通过控制轮毂电机转矩和车轮转角来实现各个车轮所需提供的纵向力以及侧向力。 根据车轮力矩平衡，车轮的旋转平衡方程为  式中， ij J 为各车轮绕 y 轴转动惯量；  为各车轮的驱动力矩；fij为各车轮的滚动阻力系数。 轮毂电机实际输出转矩 Tmij 与目标输出转矩 之间的转矩传递函数可以表示为[29]  式中，ξ为与轮毂电机参数相关的阻尼比，通过试验拟合得到。 对于轮毂电机，不仅要考虑电机的动态响应，还需要考虑电机外特性曲线对于输出转矩的约束作用，如图 5 所示。  图 5 轮毂电机转速-转矩外特性曲线 结合式(42)、式(45)和式(46)，并在电机外特性曲线的约束作用下便可以求得四个车轮的轮毂电机输出转矩。 轮胎侧向力的实现则需要轮胎侧偏特性逆模型将其转换为期望车轮转角，而后通过控制转向电机跟踪车轮转角完成。基于反正切函数，轮胎侧偏特性逆模型[38]如下，即期望的轮胎侧偏角  结合式(42)、式(47)和式(7)求得四个车轮的期望车轮转角 δdij。 3 仿真验证 为了验证所设计控制方法对四轮独立转向分布式驱动电动汽车单轮转向失效行驶稳定性的控制效果，选择中高速下单移线换道工况进行离线仿真验证。以失效后无控制和普通滑模控制(SMC)作为对比方案，以体现所设计控制策略对于转向失效后保持车辆行驶稳定性的效果。在失效无控制方案中，四轮驱动力矩平均分配，前后轮转角成比例分配，并假设同车轴转角相等；SMC 控制方案中，横摆角速度控制器采用和纵向、侧向速度控制器相同的普通滑模控制方法；RNTSMC 控制为本文所设计的控制方案。 测试工况为车辆以 72 km/h 车速在路面附着系数为 0.85 的道路上做单移线换道，输入方向盘转角如图 6 所示。由于在车辆行驶过程中，转向失效可能发生在任意时刻，本文分别随机设置在 1.5 s 以及2 s 时左前轮转向电机发生完全失效，即转向电机转矩输出降为零，此时转向失效车轮相当于万向轮。1.5 s 时刻车辆刚驶离原先车道，而 2 s 时刻车辆刚开始驶入换道车道，车身将要回正，在这两个时刻若发生转向失效极易发生交通事故并将严重影响车辆的稳定性，以此来检验控制方案的有效性。  图 6 方向盘转角输入 本文所研究的车辆参数[39-40]如表 1 所示。 表 1 车辆参数  三种方案下 1.5 s 失效和 2 s 失效时车辆的状态如图 7～9 所示，7a、7b 和 9a、9b 表明，当单轮转向电机失效时，容错控制下的车辆仍然可以保持正常行驶下的期望轨迹和期望横摆角速度，而无控制的车辆则会在转向失效过后驶离期望轨迹，容易发生交通事故。从图 7c 和图 9c 中可以看出，由于RNTSMC 控制加入对横摆角速度积分项的跟踪，有效减少了横摆角的累积误差，相比于 SMC 控制，保证了轨迹精度和稳定性。其中，在 1.5 s 失效的情况下，RNTSMC 控制的最大横向位置偏差和最大横摆角偏差分别为 0.09 m 和 0.1°；SMC 控制的最大横向位置偏差为 0.6 m，且有远离期望轨迹的趋势，最大横摆角偏差为 0.55°。相比于普通 SMC 控制，RNTSMC 控制最大横向位置误差降低了 85.2%，最大横摆角误差降低了 81.8%。同样的，在 2 s 失效的情况下，RNTSMC 控制较 SMC 控制仍具有较高的控制精度。根据图 7d、7e 和图 9d、9e 可知，容错控制下车辆的侧向加速度和质心侧偏角仍处于较小的范围，可以保持较好的横向稳定性。同时图 7a～7e 和图 9a～9e 表明 RNTSMC 控制由于自适应参数的加入使其收敛速度更快、鲁棒性更强，可以较快且精准跟踪上期望值。图 8 为 1.5 s 失效时RNTSMC 控制下的仿真结果图。如图 8b 所示，当1.5 s 左前轮转向电机发生失效时，左前轮在回正力矩的作用下轮胎侧偏角趋近于零，此时在本文所设计的控制策略下，右前轮、左后轮分别通过增大轮胎侧偏角来保证车辆前轴和左侧所需的侧向力，保证车辆的横向稳定性。如图 8a 所示，在仿真过程中轮胎垂直载荷一直处于 2～6 kN，根据图 4 可知轮胎侧偏角一直处于线性区域，无须使用斜向行驶的方式来减小轮胎侧偏角，此时依靠稳态转向的方式即可完成转向。由图 8d 知，1.5 s 后，左前轮和左后轮通过增加驱动力矩来抵消车辆由于左前轮转向失效而产生的横摆力矩，保证车辆的横摆稳定性。同时，增加左前轮轮毂电机的驱动力矩可以减小车轮由于转向失效而来回摆动，最大限度降低由于转向失效而产生的恶劣影响。通过图 8e、8f 可知，由于误差|er| 一直处于较小的范围内，k1趋近于  ，k 趋近于  ，且一直保持 k1> k2，以保证系统的收敛速度，而当误差 |er| 有所增加的时候，k1 和 k2 通过动态调整以保证系统的稳定性，但 k2 以较快的增加速度以及较大的增长幅度使控制系统具有更快的收敛速度，快速达到平衡。    图 8 1.5 s 失效时 RNTSMC 控制仿真结果   图 9 2 s 失效时仿真控制结果对比 4 控制器在环仿真验证 设计了如图 10 所示的控制器在环仿真平台，进一步验证所设计控制方法的有效性和实时性。该平台由 PXI 计算机、dSPACE 计算机、PXI 实时机、dSPACE 控制器以及电源组成。在进行控制器在环试验时，将控制算法编译成 C 代码部署于 dSPACE控制器中，作为车辆控制器；将车辆模型和仿真工况编译到 PXI 实时机中，搭建实时仿真环境。二者通过 CAN 总线进行通信，完成闭环控制。dSPACE计算机通过 ControlDesk 软件对 dSPACE 控制器发送控制命令；PXI 计算机通过 LabVIEW 实时测量PXI 实时机中车辆的状态信息。  图 10 控制器在环仿真平台 为了验证控制效果，采用与仿真一致的工况进行控制器在环验证。三种控制方案在 1.5 s 失效和 2 s 失效时的试验结果分别如图 11～13 所示，根据图 11a、11c 可知，在控制器在环试验中，当 1.5 s 时发生左前轮转向失效时，所设计的 RNTSMC 控制的最大横向位置偏差和最大横摆角偏差分别为 0.18 m 和 0.37°，即使存在CAN通信延迟以及控制器采样周期的限制，仍然具有较好的控制精度；SMC 控制的最大横向位置偏差为 1.5 m，且仍有继续远离期望轨迹的趋势，最大横摆角偏差为 2°，偏差较仿真结果均有大幅度增加；而失效无控制的方案，由于不具备控制的鲁棒性，单轮转向失效后无法对执行机构合理分配，最终在 5.4 s 时控制器无解，车辆将以该时刻的最终状态继续行驶，车辆不受控制。相比于普通 SMC 控制，RNTSMC 控制最大横向位置误差降低了 88.1%，最大横摆角降低了 81.5%。由图 13a、13c 可知，当 2 s发生转向失效时，在控制器在环验证中，RNTSMC 控制较 SMC 控制仍然可以使车辆保持正常的轨迹行驶，具有较高的控制精度。由图 11 和图 13b、13d、13e 可知，容错控制下的横摆角速度、侧向加速度、质心侧偏角仍可以保持在较小范围的稳定区域，具有良好的横向稳定性。由图 13 可见，所设计的 RNTSMC 控制方案，在转向失效车辆回正的过程中，车辆状态较 SMC控制方案抖振较小，并且可以较快回归稳态。图 12 为RNTSMC 控制下的试验结果图，由图 12a、12b 可知，轮胎侧偏角仍处于线性区域，可以通过稳态转向的方式完成转向。由图 12c、12d 可知，由于发生单轮转向失效以及 CAN 通信延迟的影响，会使车轮转角产生一定的抖动，但所设计的 RNTSMC 控制方法均能在一定时间内快速恢复稳定，保证车辆正常行驶。   图 11 1.5 s 失效时试验控制结果对比   图 12 1.5 s 失效时 RNTSMC 控制试验结果    图 13 2 s 失效时试验控制结果对比 5 结论 (1) 基于角模块架构的四轮独立转向分布式驱动电动汽车具有其他车型无法比拟的机动性和通过性，但全线控底盘系统执行器数量繁多、电子元器件布置拥挤，易于发生转向系统执行机构驱动电机失效等问题。若出现任意车轮的转向系统失效后不能及时对其他车轮转向执行机构进行合理控制，将会导致跑偏，严重影响车辆行驶稳定性，因此，有必要针对单轮转向失效工况采取一定的容错控制。 (2) 通过分析后轮转向对于车身稳定性的影响，设计了稳态转向和斜向行驶两种转向方式参考模型，从而有效保证轮胎侧偏角处于线性区间，提高了轮胎的稳定性裕量。基于四轮独立转向分布式驱动汽车执行机构高度冗余的结构优势，提出了轮胎力可分配重构的分层容错控制方法，其上层控制器通过参数自适应递归非奇异终端滑模控制器增加控制精度和鲁棒性，下层控制器以最小化轮胎负荷率作为优化目标实现车轮转角和驱动/制动力矩的重新分配。研究表明，所提出控制策略可以在单轮转向电机失效后，通过控制其余车轮转向执行机构实现控制重构，从而有效保持车辆的正常行驶状态和方向。 (3) 利用离线仿真和控制器在环仿真验证了所提出控制策略在中高速单移线换道单轮转向失效工况下的控制效果，证明了其具有及时可靠的行驶稳定性控制能力。本文所研究工况依靠提出的稳态转向的控制方式即可达到预期的容错控制效果，然而，对于极限转向出现过大轮胎侧偏角的工况下，则必须采用斜向行驶的控制方式来保证车辆的行驶稳定性，该方面的研究将是接下来重点开展的内容。 参 考 文 献 [1] 佘承其, 张照生, 刘鹏, 等. 大数据分析技术在新能源汽车行业的应用综述——基于新能源汽车运行大数据[J].机械工程学报, 2019, 55(20)：3-16.SHE Chengqi, ZHANG Zhaosheng, LIU Peng, et al.Overview of the application of big data analysistechnology in new energy vehicle industry：Based onoperating big data of new energy vehicle[J]. Journal ofMechanical Engineering, 2019, 55(20)：3-16. [2] 徐坤, 骆媛媛, 杨影, 等. 分布式电驱动车辆状态感知与控制研究综述[J]. 机械工程学报, 2019, 55(22)：60-79.XU Kun, LUO Yuanyuan, YANG Ying, et al. Review onstate perception and control for distributed drive electricvehicles[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2019,55(22)：60-79. [3] ZHANG Y, NI J, TIAN H, et al. Integrated robustdynamics control of all-wheel-independently-actuatedunmanned ground vehicle in diagonal steering[J].Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 164：108263. [4] NI J, HU J, XIANG C. Control-configured-vehicle designand implementation on an X-by-wire electric vehicle[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2018,67(5)：3755-3766.[5] 田萌健, 李伟锋, 孟德乐, 等. 面向机动性与操纵稳定性的轮边集成底盘系统设计[J]. 机械工程学报, 2019,55(22)：11-20.TIAN Mengjian, LI Weifeng, MENG Dele, et al. Designof integrated corner module simultaneously meeting the requirements of mobility and handling stability[J]. Journalof Mechanical Engineering, 2019, 55(22)：11-20.[6] LI J, LIU J, SUN C, et al. Review：Research progress forelectric vehicle hub motor driving rechnology[J]. Journalof Harbin Institute of Technology(New Series), 2020,27(3)：74-91. [7] KRAUS M, HARKORT C, WUEBBOLT- GORBATENKOB, et al. Fusion of drive and chassis for a people mover[J].ATZ Worldwide, 2018, 120(7-8)：46-51. [8] BÜNTE T, HO L M, SATZGER C, et al. Central vehicledynamics control of the robotic research platformroboMobil[J]. ATZelektronik Worldwide, 2014, 9(3)：58-64. [9] HANG P, CHEN X. Integrated chassis control algorithmdesign for path tracking based on four-wheel steering anddirect yaw-moment control[J]. Proceedings of theInstitution of Mechanical Engineers Part I-Journal ofSystems and Control Engineering, 2019, 233(6)：625-641.[10] 陈俐, 李雄, 程小宣, 等. 汽车线控转向系统研究进展综述[J]. 汽车技术, 2018(4)：23-34.CHEN Li, LI Xiong, CHENG Xiaoxuan, et al. Review onresearch progress of automobile steer-by-wire system[J].Automotive Technology, 2018(4)：23-34. [11] 赵万忠, 张寒, 邹松春, 等. 线控转向系统控制技术综述[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(1)：18-34.ZHAO Wanzhong, ZHANG Han, ZOU Songchun, et al.Overview of vehicle steer-by-wire system controltechnologies[J]. Journal of Automotive Safety and EnergyConservation, 2021, 12(1)：18-34. [12] HAYAMA R, HIGASHI M, KAWAHARA S, et al.Fault-tolerant automobile steering based on diversity ofsteer-by-wire, braking and acceleration[J]. ReliabilityEngineering & System Safety, 2010, 95(1)：10-17. [13] HUANG C, NAGHDY F, DU H. Delta operator-basedfault estimation and fault-tolerant model predictive controlfor seer-by-wire systems[J]. IEEE Transactions onControl Systems Technology, 2018, 26(5)：1810-1817. [14] 张利鹏, 王胜, 袁心茂. 分布式驱动智能汽车对开坡道起步双重转向控制[J]. 机械工程学报, 2019, 55(20)：205-213.ZHANG Lipeng, WANG Sheng, YUAN Xinmao. Dualsteering control of distributed drive intelligent vehiclestart on split-slope road[J]. Journal of MechanicalEngineering, 2019, 55(20)：205-213. [15] ITO A, HAYAKAWA Y. Design of fault tolerant controlsystem for electric vehicles with steer-by-wire andin-wheel motors[J]. IFAC Proceedings Volumes, 2013,46(21)：556-561.[16] 罗禹贡, 陈锐, 胡云. 分布式电驱动车辆线控转向系统MFAC 主动容错控制[J]. 机械工程学报, 2019, 55(22)：131-139.LUO Yugong, CHEN Rui, HU Yun. Active fault-tolerantcontrol based on MFAC or 4WID EV with steering bywire system[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2019,55(22)：131-139.[17] 张雷, 王子浩, 孙逢春, 等. 四轮轮毂电机驱动智能电动汽车转向失效容错控制研究[J]. 机械工程学报, 2021,57(20)：141-152.ZHANG Lei, WANG Zihao, SUN Fengchun, et al. Faulttolerant control for intelligent four-wheel-independentlyactuated electric vehicles under complete steer-by-wiresystem failure[J]. Journal of Mechanical Engineering,2021, 57(20)：141-152.[18] CHEN T, CAI Y, CHEN L, et al. Trajectory trackingcontrol of steer-by-wire autonomous ground vehicleconsidering the complete failure of vehicle steeringmotor[J]. Simulation Modelling Practice and Theory,2021, 109：102235. [19] LI B, DU H, LI W. Fault-tolerant control of electricvehicles with in-wheel motors using actuator-groupingsliding mode controllers[J]. Mechanical Systems andSignal Processing, 2016, 72-73：462-485.[20] GUO J, LUO Y, LI K. Robust H∞ fault-tolerant lateralcontrol of four-wheel-steering autonomous vehicles[J].International Journal of Automotive Technology, 2020,21(4)：993-1000.[21] WANG C, HENG B, ZHAO W. Yaw and lateral stabilitycontrol for four-wheel-independent steering andfour-wheel-independent driving electric vehicle[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Part D ：Journal of Automobile Engineering, 2020,234(2-3)：409-422.[22] ZHANG Y, ZHENG H, ZHANG J, et al. A fault-tolerantcontrol method for 4WIS/4WID electric vehicles based onreconfigurable control allocation[C]//WCX WorldCongress Experience. 2018：2018-01-0560.[23] LIU Y, ZONG C, ZHANG D, et al. Fault-tolerant controlapproach based on constraint control allocation for4WIS/4WID vehicles[J]. Proceedings of the Institution ofMechanical Engineers, Part D：Journal of AutomobileEngineering, 2021, 235(8)：2281-2295.[24] LAM T L, QIAN H, XU Y. Omnidirectional steeringinterface and control for a four-wheel independent steering vehicle[J]. IEEE/ASME Transactions onMechatronics, 2010, 15(3)：329-338.[25] XU F, LIU X, CHEN W, et al. Dynamic switch control ofsteering modes for four wheel independent steering rescuevehicle[J]. IEEE Access, 2019(7)：135595-135605.[26] 宗长富, 孙浩, 陈国迎. 分布式独立转向车辆的转角分配方法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2017,45(2)：16-22.ZONG Changfu, SUN Hao, CHEN Guoying. Angleallocation method for distributed independent steeringvehicles[J]. Journal of South China University ofTechnology (Natural Science Edition), 2017, 45(2)：16-22.[27] 何铮斌. 转向工况下四轮驱动汽车扭矩分配控制研究[D].重庆：重庆大学, 2012.HE Zhengbin. Research on torque distribution control forfour wheel drive vehicle under steering condition[D].Chongqing：Chongqing University, 2012.[28] 刘瑞, 朱西产, 李霖. 紧急变道工况鲁棒性车辆轨迹跟踪策略[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2017, 45(11)：1659-1663.LIU Rui, ZHU Xichan, LI Lin. Robust trajectoryfollowing strategy during emergency lane-changecondition[J]. Journal of Tongji University (NaturalScience Edition), 2017, 45(11)：1659-1663.[29] ZHANG L, LI L, LIN C, et al. Coaxial-coupling tractioncontrol for a four-wheel-independent-drive electricvehicle on a complex road[J]. Proceedings of theInstitution of Mechanical Engineers, Part D：Journal ofAutomobile Engineering, 2014, 228(12)：1398-1414.[30] LI B, DU H, LI W, et al. Side-slip angle estimation basedlateral dynamics control for omni-directional vehicleswith optimal steering angle and traction/brake torquedistribution[J]. Mechatronics, 2015, 30：348-362.[31] HANG P, CHEN X. Towards autonomous driving：Review and perspectives on configuration and control offour- wheel independent drive/steering electric vehicles[J].Actuators, 2021, 10(8)：184.[32] HSU Y H J, LAWS S, GADDA C D, et al. A method toestimate the friction coefficient and tire slip angle usingsteering torque[C]//Dynamic Systems and Control, PartsA and B. Chicago, Illinois, USA：ASMEDC, 2006：515-524.[33] WANG J, LONGORIA R G. Coordinated and reconfigurablevehicle dynamics control[J]. IEEE Transactions on ControlSystems Technology, 2009, 17(3)：723-732.[34] 徐驰, 赵希梅. 永磁直线同步电动机智能递归非奇异终端滑模控制 [J]. 控制理论与应用 , 2022, 39(7) ：1242-1250.XU Chi, ZHAO Ximei. Intelligent recursive nonsingularterminal sliding mode control of permanent magnet linearsynchronous motor[J]. Control Theory & Applications,2022, 39(7)：1242-1250.[35] ZHANG X, SUN L, ZHAO K, et al. Nonlinear speedcontrol for PMSM system using sliding-mode control anddisturbance compensation techniques[J]. IEEETransactions on Power Electronics, 2013, 28(3) ：1358-1365.[36] 张袅娜. 终端滑模控制理论及应用[M]. 北京：科学出版社, 2011.ZHANG Niaona. Theory and application of terminalsliding mode control[M]. Beijing：Science Press, 2011.[37] KIM H, SON J, LEE J. A high-speed sliding-modeobserver for the sensorless speed control of a PMSM[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(9)：4069-4077.[38] 宋攀. 全线控四轮独立转向/驱动/制动电动汽车动力学集成控制研究[D]. 长春：吉林大学, 2015.SONG Pan. Research on vehicle dynamic integratedcontrol for a fully drive-by-wire vehicle withfour-wheel-distributed steering and four-wheel-distributedtraction/braking systems[D]. Changchun：Jilin University,2015.[39] 焦广宽. 四轮独立驱动/转向电动汽车纵横向力协同与容错控制研究[D]. 重庆：重庆大学, 2018.JIAO Guangkuan. Study on longitudinal and lateral forcecoordinated control of four wheel independent driving /steering electric vehicle[D]. Chongqing ：ChongqingUniversity, 2018.[40] 陈辛波, 罗杰, 杭鹏, 等. 某新型线控转向系统的自适应模糊滑模控制[J]. 汽车工程, 2018, 40(5)：568-574.CHEN Xinbo, LUO Jie, HANG Peng, et al. Adaptivefuzzy sliding mode control for a novel steering-by-wiresystem[J]. Automotive Engineering, 2018, 40(5)：568-574. |
文章网友提供，仅供学习参考，版权为原作者所有，如侵犯到
你的权益请联系542334618@126.com，我们会及时处理。
会员评价：
共0条 发表评论