基于滑?？刂频纳逃密嚶窂礁櫩刂蒲芯?/h1>
2019-08-09 12:36:25李雅琦唐崢
時(shí)代汽車 2019年8期 關(guān)鍵詞：商用車
李雅琦 唐崢
摘 要：為了實(shí)現(xiàn)商用車電液耦合轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的路徑跟蹤控制，提出了一種滑?？刂撇呗?。首先建立商用車三自由度仿真模型，推倒商用車滑?？刂破?，建立蛇形線道路模型和雙移線道路模型，并進(jìn)行路徑跟蹤仿真試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，此控制器能夠很好的跟隨期望路徑，并有極強(qiáng)的抗干擾能力。
關(guān)鍵詞：商用車;電液耦合轉(zhuǎn)向系統(tǒng);路徑跟蹤控制
1 引言
由于商用車行駛工況簡(jiǎn)單，商用車更容易實(shí)現(xiàn)無人駕駛。國內(nèi)外眾多高校和零部件廠商都開始進(jìn)行商用車的研究，從硬件到控制策略，均取得了一些成果。
江蘇大學(xué)高翔教授的研究團(tuán)隊(duì)，通過對(duì)商用車轉(zhuǎn)向器建模，并對(duì)模型進(jìn)行了定量研究，建立了較為準(zhǔn)確的商用車無人駕駛試驗(yàn)臺(tái)[1];吉林大學(xué)宗長(zhǎng)富教授的研究團(tuán)隊(duì)帥新使用伺服電機(jī)進(jìn)行阻力模擬，提高了加載精度[2];清華大學(xué)的季學(xué)武老師設(shè)計(jì)了能適用于復(fù)雜工況的試驗(yàn)臺(tái)，并能進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)[3]。
由于國內(nèi)工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制研究仍處于初級(jí)階段，開發(fā)先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制器是當(dāng)前的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
2 模型建立
在商用車領(lǐng)域，側(cè)翻是很嚴(yán)重的問題，在建立整車動(dòng)力學(xué)模型時(shí)考慮建立汽車三自由度模型。
其中：If是前軸至CG的縱向距離;Ir是實(shí)際軸至CG的縱向距離;M是總車質(zhì)量;Ms是懸上質(zhì)量;Mu是懸下質(zhì)量;Iz是垂直軸慣性矩;Ixz是輪胎法向力;hcg車身質(zhì)心高度;hs懸上質(zhì)量CG高度;hr軸滾動(dòng)中心高度;hu懸下質(zhì)量CG高度;h軸滾動(dòng)中心字CG的距離;Caf/Car前橋/后橋有效彎矩剛度; K/Ku等效懸架剛度/軸剛度;D/Du等效懸架阻尼比/軸阻尼比;Fzr/Fzl輪胎法向力（左/右）。
3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑模控制策略
滑?？刂剖歉鶕?jù)控制目標(biāo)設(shè)計(jì)滑模切換面，使控制系統(tǒng)的狀態(tài)點(diǎn)到達(dá)切換面，而狀態(tài)點(diǎn)不離開切換面。
3.1 固定增益滑?？刂破髟O(shè)計(jì)
滑?？刂频摹岸墩瘛钡膭×页潭仁怯善淇刂破髑袚Q項(xiàng)的增益決定的，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)切換項(xiàng)的增益調(diào)節(jié)，能夠降低滑模控制的“抖振”。
3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增益設(shè)計(jì)
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種三層前饋網(wǎng)絡(luò)[1]。第一層為輸入層，起數(shù)據(jù)信息的傳遞作用;第二層為隱含層，對(duì)輸入信息進(jìn)行空間映射變換;第三層為輸出層，對(duì)輸入模式進(jìn)行響應(yīng)。
徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）擁有強(qiáng)大的逼近能力、學(xué)習(xí)能力和分類能力，對(duì)任意精度的任意連續(xù)函數(shù)都能夠逼近。
4 仿真與分析
以前輪轉(zhuǎn)角為輸入，輸出為車輛狀態(tài)。在測(cè)試實(shí)驗(yàn)中選用蛇形線道路和雙移線道路作為道路曲線輸入。
4.1 雙移線道路模型跟蹤效果，見上圖2
4.2 蛇形線道路模型跟蹤效果，見上圖3
5 結(jié)語
通過進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，當(dāng)輸入為蛇形線道路曲線時(shí)，轉(zhuǎn)角的絕對(duì)值為3度，路徑跟蹤效果較為理想，誤差較小;當(dāng)輸入為雙移線道路模型時(shí)，當(dāng)轉(zhuǎn)彎變道時(shí)得到了側(cè)向速度，路徑跟蹤效果和目標(biāo)側(cè)向位移基本吻合。
參考文獻(xiàn)：
[1]解后循，高翔.電動(dòng)液壓助力轉(zhuǎn)向技術(shù)研究現(xiàn)狀分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，37（02）：119-122.
[2]陳國迎，何磊，宗長(zhǎng)富，顧興劍.基于電動(dòng)伺服系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向試驗(yàn)臺(tái)阻力加載策略的研究[J].汽車工程，2018，40（02）：226-233.
[3]余穎弘，王保華.汽車線控轉(zhuǎn)向硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)臺(tái)研究現(xiàn)狀綜述[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，29（03）：34-38.
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李雅琦 唐崢
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關(guān)鍵詞：商用車;電液耦合轉(zhuǎn)向系統(tǒng);路徑跟蹤控制
1 引言
由于商用車行駛工況簡(jiǎn)單，商用車更容易實(shí)現(xiàn)無人駕駛。國內(nèi)外眾多高校和零部件廠商都開始進(jìn)行商用車的研究，從硬件到控制策略，均取得了一些成果。
江蘇大學(xué)高翔教授的研究團(tuán)隊(duì)，通過對(duì)商用車轉(zhuǎn)向器建模，并對(duì)模型進(jìn)行了定量研究，建立了較為準(zhǔn)確的商用車無人駕駛試驗(yàn)臺(tái)[1];吉林大學(xué)宗長(zhǎng)富教授的研究團(tuán)隊(duì)帥新使用伺服電機(jī)進(jìn)行阻力模擬，提高了加載精度[2];清華大學(xué)的季學(xué)武老師設(shè)計(jì)了能適用于復(fù)雜工況的試驗(yàn)臺(tái)，并能進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)[3]。
由于國內(nèi)工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制研究仍處于初級(jí)階段，開發(fā)先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制器是當(dāng)前的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
2 模型建立
在商用車領(lǐng)域，側(cè)翻是很嚴(yán)重的問題，在建立整車動(dòng)力學(xué)模型時(shí)考慮建立汽車三自由度模型。
其中：If是前軸至CG的縱向距離;Ir是實(shí)際軸至CG的縱向距離;M是總車質(zhì)量;Ms是懸上質(zhì)量;Mu是懸下質(zhì)量;Iz是垂直軸慣性矩;Ixz是輪胎法向力;hcg車身質(zhì)心高度;hs懸上質(zhì)量CG高度;hr軸滾動(dòng)中心高度;hu懸下質(zhì)量CG高度;h軸滾動(dòng)中心字CG的距離;Caf/Car前橋/后橋有效彎矩剛度; K/Ku等效懸架剛度/軸剛度;D/Du等效懸架阻尼比/軸阻尼比;Fzr/Fzl輪胎法向力（左/右）。
3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑模控制策略
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徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）擁有強(qiáng)大的逼近能力、學(xué)習(xí)能力和分類能力，對(duì)任意精度的任意連續(xù)函數(shù)都能夠逼近。
4 仿真與分析
以前輪轉(zhuǎn)角為輸入，輸出為車輛狀態(tài)。在測(cè)試實(shí)驗(yàn)中選用蛇形線道路和雙移線道路作為道路曲線輸入。
4.1 雙移線道路模型跟蹤效果，見上圖2
4.2 蛇形線道路模型跟蹤效果，見上圖3
5 結(jié)語
通過進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，當(dāng)輸入為蛇形線道路曲線時(shí)，轉(zhuǎn)角的絕對(duì)值為3度，路徑跟蹤效果較為理想，誤差較小;當(dāng)輸入為雙移線道路模型時(shí)，當(dāng)轉(zhuǎn)彎變道時(shí)得到了側(cè)向速度，路徑跟蹤效果和目標(biāo)側(cè)向位移基本吻合。
參考文獻(xiàn)：
[1]解后循，高翔.電動(dòng)液壓助力轉(zhuǎn)向技術(shù)研究現(xiàn)狀分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，37（02）：119-122.
[2]陳國迎，何磊，宗長(zhǎng)富，顧興劍.基于電動(dòng)伺服系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向試驗(yàn)臺(tái)阻力加載策略的研究[J].汽車工程，2018，40（02）：226-233.
[3]余穎弘，王保華.汽車線控轉(zhuǎn)向硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)臺(tái)研究現(xiàn)狀綜述[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，29（03）：34-38.
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