李勝琴　楊　慶

(東北林業(yè)大學交通學院　哈爾濱　150040)

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車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性控制策略聯(lián)合仿真*

李勝琴楊慶

(東北林業(yè)大學交通學院哈爾濱150040)

摘要：本文對車輛在轉(zhuǎn)向行駛過程中穩(wěn)定性的控制策略進行研究.在ADAMS/Car中建立整車系統(tǒng)模型并加以驗證.根據(jù)車輛失穩(wěn)的主要原因，在MATLAB/Simulink中設計以控制各車輪制動力為目標的控制器，依據(jù)模糊控制理論建立車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性控制聯(lián)合仿真模型，在不同路面附著系數(shù)下，分別針對雙移線、正弦延遲及蛇形工況下車輛進行仿真試驗，分析在有無控制下車輛橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的變化.仿真結(jié)果表明，施加控制的車輛行駛路徑保持較好，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角能夠得到很好的控制，車輛行駛穩(wěn)定性得到保障，證實了控制策略的有效性.

關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性；ADAMS/Car；模糊控制；聯(lián)合仿真

李勝琴(1976- )：女、工學博士，副教授，主要研究領域為車輛系統(tǒng)動力學及控制

*國家自然科學基金青年基金資助項目(批準號：51205055)、中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(批準號：DL13CB07)資助

0引言

據(jù)不完全統(tǒng)計，僅在過去的10 a當中，我國就有近90萬人死于各類道路交通事故.相關(guān)專業(yè)部門分析了導致這種嚴重傷亡交通事故的原因，結(jié)果顯示，超過60%的事故都是因為發(fā)生了側(cè)向失穩(wěn)碰撞，30%～40%的事故起因是超速行駛、突然轉(zhuǎn)向或者操作不當；而據(jù)另一項數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，車輛行駛速度越高就越容易發(fā)生交通事故，當車速在80～100 km/h范圍內(nèi)時，與車輛側(cè)向失穩(wěn)有關(guān)的事故大概約占到40%，當車速超過160 km/h時，全部交通事故幾乎都由側(cè)向失穩(wěn)造成[1-2].所以提高車輛的安全性，尤其是提高車輛高速轉(zhuǎn)向時的主動安全性成為汽車設計及研發(fā)人員面對的一項艱巨任務.

國外學者對車輛穩(wěn)定性控制算法進行了大量理論性的研究.Buckholtz[3]研究的重點是如何通過分配車輪的滑移率，進而在模糊控制理論的基礎上控制車輛的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角；Toshihiro Hiraoka等[4]也對車身橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的控制進行了研究，但他們是以滑模變結(jié)構(gòu)控制理論作為研究的理論基礎；Masao Nagai等[5]在控制車輛穩(wěn)定性的時候，采用的是復合反饋的方法；van Zanten等[6]基于最優(yōu)控制原理開發(fā)了Bosch被廣泛應用的電子穩(wěn)定程序——ESP.國內(nèi)對汽車操縱穩(wěn)定性的研究始于上世紀70年代，起步比較晚.由于缺少試驗條件，大多數(shù)學者只是基于理論研究，通過仿真的形式，提出ESP系統(tǒng)的設計中具體遇到的問題，他們研究的側(cè)重點各有不同，一部分學者探討的是ESP系統(tǒng)具體實現(xiàn)問題，一部分學者把研究重點放在控制算法的驗證上.宋健等[7]對ABS系統(tǒng)中的電磁閥特性進行了分析，并在此基礎上討論了ESP的控制算法及策略；上海交通大學開展的“汽車動力學控制系統(tǒng)開發(fā)與實車試驗”項目，建立了ESP混合仿真模擬試驗臺并在試驗臺的基礎上研究了ESP系統(tǒng)的動態(tài)特性，為國內(nèi)對ESP系統(tǒng)的深入研究提供了極具參考價值的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗[8]；劉昭度等[9]從集成化液壓控制單元及液壓特性方面入手，進行ESP集成控制系統(tǒng)的研究；郭孔輝等[10-11]在ESP控制算法和ESP系統(tǒng)評價方法方面做了大量深入的研究，應用邏輯門限值方法，分析車輛在不同狀態(tài)下的控制邏輯，并且根據(jù)人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)模型，對ESP系統(tǒng)進行評價.除了各大高校，中國重汽集團、上海大眾、奇瑞等汽車企業(yè)也在車輛穩(wěn)定性控制方面開展了研究工作.

文中以車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性作為研究重點，利用仿真軟件ADAMS建立車輛動力學模型并與MATLAB結(jié)合進行聯(lián)合仿真，以車身的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角作為控制目標建立模糊控制器，進行車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性的模擬仿真，與試驗結(jié)果對比，并驗證控制策略的有效性.

1車輛動力學模型

汽車是由幾萬個零部件組成的，而整車建模又是一個極其復雜的過程，對車輛的真實結(jié)構(gòu)進行建模，工作量大，若根據(jù)研究目的的不同，對車輛結(jié)構(gòu)進行相應的、合理的簡化，操作起來更為方便的同時又能得到比較合理的研究結(jié)果.

ADAMS/Car是ADAMS軟件的模塊之一，是一種基于模板建模和仿真的工具，簡化了建模的步驟并加快了建模的速度，用戶只需要在模板中輸入數(shù)據(jù)，就可以快速的建立高精度整車虛擬樣機模型，模型中包括車身系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、發(fā)動機、轉(zhuǎn)向機構(gòu)系統(tǒng)、制動系統(tǒng)等.

本文根據(jù)給定的某車型基本參數(shù)確定硬點坐標及各部件之間的連接，建立各系統(tǒng)模型.圖1中a)～f)為建立好的各系統(tǒng)模型.把建立好的各個子系統(tǒng)模型組裝即可創(chuàng)建整車模型，建立好的整成模型見圖2.

圖1　各子系統(tǒng)模型

圖2　整車動力學模型

為了驗證所建立的整車動力學模型是否正確、有效，進行干路面工況下的車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性的一系列仿真試驗，并與實車路上試驗數(shù)據(jù)進行對比.

運用ADAMS/Car軟件進行轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性的仿真，首先需要編寫與整車轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性試驗相關(guān)的數(shù)據(jù)文件，包括驅(qū)動控制文件和驅(qū)動控制數(shù)據(jù)文件.在驅(qū)動控制試驗中，將轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)向、節(jié)氣門開度、離合器開合、檔位大小和制動等作為控制變量，通過改變它們的數(shù)值，來完成整車轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性的仿真與結(jié)果分析.

圖3為干路面工況下雙移線的試驗值及模擬值的比較，檔位為三檔、車速為40 km/h，仿真時間7 s，步長0.01 s，μ=0.8；圖4為三檔檔位、車速40 km/h，仿真時間12 s，步長0.01 s時在干路面工況下蛇形繞障試驗的試驗值與模擬值比較，μ=0.8.

圖3　雙移線試驗車輛橫擺角速度對比

圖4　蛇形試驗車輛橫擺角速度對比

由圖3、圖4可見，所建立的整車動力學模型的仿真結(jié)果與試驗結(jié)果吻合較好，認為所建模型準確，可以用來進行整車動力學性能的仿真分析，兩者之間未能完全重合可能是由于建立模型時對各系統(tǒng)進行了相應的簡化造成的.

2聯(lián)合仿真模型

采用目前廣泛應用的二維模糊控制器.具體說來就是選取車輛的實際橫擺角速度、實際質(zhì)心側(cè)偏角與車輛參考模型的理想橫擺角速度、理想質(zhì)心側(cè)偏角之間的誤差e以及誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量，模糊控制器的輸出變量設為車輪的制動力矩u.控制器將根據(jù)輸入變量的變化，計算出所需要的制動力矩的大小，最后由制動力分配器通過各個車輪上的控制器進行制動力的分配，最主要的目標就是使這兩個參數(shù)的理想值和實際值的偏差達到最小.在實際應用中為了表達的更清楚，一般用模糊規(guī)則表的形式見表1.

最后，由輸入變量、輸出變量的隸屬函數(shù)及模糊控制規(guī)則建立起來的雙輸入、單輸出的Mamdani模糊控制器見圖5，建立完成之后保存到仿真文件夾中以備調(diào)用.設計的模糊控制模型見圖6.

表1　模糊規(guī)則表

圖5　模糊控制器

在ADAMS/Car中設置4個輸入變量為：左前輪制動力矩、左后輪制動力矩、右前輪制動力矩、右后輪制動力矩.4個輸出變量為：橫擺角速度、縱向速度、方向盤轉(zhuǎn)角、質(zhì)心側(cè)偏角.建立聯(lián)合仿真模型見圖7.

圖6　模糊控制模型　　　　　　　　　　　　　　　　　圖7　 聯(lián)合仿真模型

圖中“adams_sub”模塊是由ADAMS/Car導出的S-function模塊，這個模塊包含了整車的全部信息；“desired”模塊為線性二自由度理想模型，它完成車輛期望狀態(tài)參數(shù)的計算，“fuzzy”模塊是聯(lián)合仿真系統(tǒng)的核心，即制動力分配器，它主要完成車輛穩(wěn)定性判斷和制動力的分配.

3控制策略驗證

3.1雙移線仿真

3.1.1干路面仿真

在干路面時，設定雙移線工況為三檔檔位、車速v=60 km/h、路面附著系數(shù)μ=0.8，仿真時間t=5 s、仿真步長0.01 s.仿真分析曲線見圖8～9.可以看出，在未施加控制時，車身從2.5 s便開始有明顯抖動，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角迅速變化，車體發(fā)生嚴重側(cè)偏，失去穩(wěn)定性，偏離軌跡，駛離車道，說明此時可能已出現(xiàn)側(cè)滑或甩尾現(xiàn)象，易導致交通事故.而有控制時車輛能夠按照試驗路徑行駛，維持穩(wěn)定狀態(tài)，安全性得到了保障.

圖8　干路面雙移線試驗-橫擺角速度

圖9　干路面雙移線試驗-質(zhì)心側(cè)偏角

3.1.2冰雪路面仿真

將干路面試驗的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角作為輸入，進行冰雪路面條件下的雙移線試驗仿真，檔位仍為三檔、車速v=40 km/h、路面附著系數(shù)為μ=0.2、仿真時間t=5 s，仿真步長0.01 s.仿真曲線顯示，在冰雪路面上，沒有施加控制的車輛在開始階段的行駛比較平穩(wěn)，2.5 s時出現(xiàn)不穩(wěn)定趨勢，3.5 s之后完全失穩(wěn)，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的極速增大，車輛的最大橫擺角速度達到了-3 (°)/s，質(zhì)心側(cè)偏角最大為-2.3°.而加入控制的車輛在整個行車過程中表現(xiàn)較好，得到的控制效果較為理想，橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的變化相對平緩，接近理想狀態(tài)，見圖10～11.

圖10　冰雪路面雙移線試驗-橫擺角速度

圖11　冰雪路面雙移線試驗-質(zhì)心側(cè)偏角

3.2正弦延遲試驗仿真

3.2.1干路面仿真

設定的工況為四檔檔位、車速v=80 km/h、路面附著系數(shù)為μ=0.8、仿真時間t=5 s，仿真步長0.01 s，仿真曲線見圖12～13.根據(jù)曲線變化可知，沒有施加控制的車輛在2 s之前可以保持車身的行駛姿態(tài)，3 s之后開始出現(xiàn)不穩(wěn)定狀況，3.5 s發(fā)生較為明顯的抖動，隨即失去控制，偏離軌跡，橫擺角速度最大值達到50 (°)/s，側(cè)偏角最大達到-14°.而加入控制的車輛，雖然相較于理想值較晚回正，但最終仍能保持運動軌跡，調(diào)整姿態(tài)后恢復穩(wěn)定行駛狀態(tài)，接近理想值，保證了安全.

圖12　干路面正弦延遲試驗-橫擺角速度

圖13　干路面正弦延遲試驗-質(zhì)心側(cè)偏角

3.2.2冰雪路面仿真

在這組冰雪路面的試驗中，設定車速小于干路面時的車速，v=70 km/h、檔位仍為四檔、路面附著系數(shù)為μ=0.2、仿真時間t=5 s，仿真步長0.01 s，仿真曲線見圖14～15.0～0.5 s時間內(nèi)，未施加控制的車身保持運行平穩(wěn)，0.5 s開始逐漸偏離運行軌跡，2.5 s時突然產(chǎn)生變化，車身側(cè)偏嚴重并有甩尾現(xiàn)象；車輛在冰雪路面上行駛，車身有控制時，試驗值與理想值之間有很小的差距，但整個運行過程中可以較好的保持行駛軌跡，能夠保證車輛運行的安全性.

圖14　冰雪路面正弦延遲試驗-橫擺角速度

3.3蛇形試驗仿真

3.3.1干路面仿真

設定的工況為四檔、車速v=70 km/h、路面附著系數(shù)為μ=0.8、仿真時間t=7 s，仿真步長0.01 s，仿真曲線見圖16～17.沒有施加控制的車輛在4.6 s時候失去控制，出現(xiàn)甩尾的情況，同時也發(fā)生較為嚴重的側(cè)偏，最大側(cè)偏角達到-38°；而加入控制的車輛，能夠與理想值較為吻合，說明設計的控制器起到了一定的控制效果，可以使車輛一直保持較為理想的狀態(tài).

圖16　干路面蛇形試驗-橫擺角速度

圖17　干路面蛇形試驗-質(zhì)心側(cè)偏角

3.3.2冰雪路面仿真

將冰雪路面蛇形試驗的工況設定為三檔、車速v=40 km/h、路面附著系數(shù)為μ=0.2、仿真時間t=7 s，仿真步長0.01 s，仿真曲線見圖18～19.在沒有施加控制的時候，0～2.3 s內(nèi)的行駛較為穩(wěn)定，但隨即表現(xiàn)出了不穩(wěn)定的趨勢，2.3 s時突然失去控制，橫擺角速度最大值達到-17°/s，側(cè)偏現(xiàn)象明顯，最后側(cè)偏角達到51°，直接可能導致車身甩尾和側(cè)偏，對汽車的行駛安全造成威脅，而加入控制之后便能很好的跟蹤理想值的曲線，表現(xiàn)出了較好的穩(wěn)定性，同時也保證了行駛的安全.

圖18　冰雪路面蛇形試驗-橫擺角速度

圖19　冰雪路面蛇形試驗-質(zhì)心側(cè)偏角

4結(jié)論

1) 以某型車為原型，利用ADAMS/Car建立包括前后懸架系統(tǒng)、制動系統(tǒng)等子系統(tǒng)在內(nèi)的整車動力學模型，利用車輛試驗數(shù)據(jù)對動力學模型加以驗證，結(jié)果表明,所建立的動力學模型精度基本符合要求，能夠用于車輛轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性的仿真研究.

2) 對車輛轉(zhuǎn)向失穩(wěn)的原因進行分析，基于模糊控制理論，以車輛橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的誤差及誤差變化率為輸入變量、車輛恢復穩(wěn)定狀態(tài)所需要的制動力矩為輸出變量，設計模糊控制器，建立基于ADAMS/Car和MATLAB/Simulink的聯(lián)合仿真模型.

3) 選擇雙移線、正弦延遲、蛇形等三種路徑進行模擬仿真，設定不同的試驗工況，分別在干路面和冰雪路面進行模擬試驗，對車輛運動姿態(tài)進行比較分析.仿真分析結(jié)果表明，所建立的模糊控制策略，能夠相對的針對車輛在轉(zhuǎn)向過程中的出現(xiàn)的失穩(wěn)狀態(tài)加以控制，可有效維持車輛的行駛穩(wěn)定性.

參 考 文 獻

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Co-simulation of Steering Stability Control Tragedy on Vehicle

LI ShengqinYANG Qing

(TrafficCollege,NortheastForestUniversity,Harbin150040,China)

Abstract：In this paper, the main research was about the control strategy on vehicle stability during the steering process. A vehicle system model was established in ADAMS/Car and confirmed the correctness.According to the main reason for the instability of the vehicle, a controller was designed to control the braking force of each wheel in the MATLAB/Simulink, the co-simulation model of the vehicle was established, used the fuzzy control strategy. accordingto some conditions like double lane change, the sine-delay and snake-like on different road adhesion coefficient,somevirtual testsof the vehicle modelwere proposed, to analyze the change of yaw rate and vehicle sideslip within or without control. Results showed that the vehicle could keep good agreement of traveling path if it was under the control, either the yaw rate and sideslip angle. It guaranteed safety of the vehicle, and the effectiveness of the control strategy was confirmed.

Key words：steering stability; ADAMS/Car; fuzzy control; co-simulation

收稿日期：2015-11-21

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2016.01.013

中圖法分類號：U461