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基于非線性擾動觀測的商用車ESC自適應(yīng)滑?？刂蒲芯?/h1>
2021-09-15 01:15:30· 來源：汽車制動之家
根據(jù) Lyapunov穩(wěn)定性理論，，選取 Lyapunov函數(shù)：
對Lyapunov函數(shù)求導(dǎo)，可得
定義區(qū)域Q為
由式（28）可知，對于任意 e∈R＼Q，即
時，式（29）有
，這意味著非線性擾動觀測器偏差e1將會收斂并一直留在區(qū)域Q內(nèi)。綜合式（19）～式（29），最終得到的附加橫擺力矩控制器為
由式（30）可知，基于非線性擾動觀測器設(shè)計的附加橫擺力矩控制器僅需滿足k＞0，ε＞0即可，而式（19）中的附加橫擺力矩控制器需滿足ε≥D才可保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。綜上所述，在滿足相同控制需求的條件下，基于非線性擾動觀測的附加橫擺力矩控制器的符號函數(shù)增益ε可取更小的值，從而使得式（30）控制器相對于式（19）控制器而言，抖振更小，控制精度更高。
在滑?？刂破髦?，參數(shù)k與滑模控制的趨近速度密切相關(guān)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器自適應(yīng)調(diào)節(jié)滑模控制器參數(shù)k，可簡化滑?？刂破鞯膮?shù)調(diào)節(jié)過程，優(yōu)化滑?？刂频捻憫?yīng)特性，減小系統(tǒng)抖振。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用 2-5-1結(jié)構(gòu)。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量為
hj為隱含層第 j個神經(jīng)元的輸出，j＝1，2，3，4，5。
c j＝［cj1 cj2］為第j個隱含層神經(jīng)元的中心矢量值，bj＞0為隱含層神經(jīng)元j的高斯基函數(shù)的寬度，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為ωj。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出和逼近誤差指標(biāo)分別為
通過梯度下降法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)、高斯基函數(shù)寬度、隱含層神經(jīng)元中心矢量值進(jìn)行調(diào)節(jié)。
權(quán)值變化、高斯基函數(shù)寬度參數(shù)變化、隱含層神經(jīng)元中心節(jié)點參數(shù)變化分別為
式中：i＝1，2；η∈（0，1）為 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率。
對于附加橫擺力矩采用單側(cè)制動分配，具體邏輯見表1。
表1 單側(cè)制動車輪選擇邏輯
表1中，LF、LR、RF、RR分別代表左前輪、左后輪、右前輪、右后輪。假設(shè)轉(zhuǎn)向盤左轉(zhuǎn)時，δ≥0，當(dāng)橫擺角速度逆時針變化時，ωrd和 ωr為正，Δωr＝ωrd-ωr。
2.2 底層執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制器
采用如圖3所示的電控氣壓制動系統(tǒng)構(gòu)型作為商用車穩(wěn)定性控制的底層執(zhí)行機(jī)構(gòu)。
圖3 電控氣壓制動系統(tǒng)構(gòu)型圖
電控氣壓制動構(gòu)型的核心部件是由美國WABCO公司生產(chǎn)的最新一代雙通道軸調(diào)節(jié)器，其原理簡圖如圖4所示。雙通道軸調(diào)節(jié)器左右兩側(cè)完全對稱，主要由增壓閥、減壓閥、備壓閥、繼動閥、ECU組成。對于雙通道軸調(diào)節(jié)器主要是通過控制增壓閥、減壓閥的通斷來實現(xiàn)對壓力的精確控制。增壓閥和減壓閥本質(zhì)上是開關(guān)閥。
圖4 雙通道軸調(diào)節(jié)器原理簡圖
單神經(jīng)元PID算法是通過對比例、積分和微分3個方面加權(quán)系數(shù)按照有監(jiān)督的Hebb算法進(jìn)行合理調(diào)節(jié)來實現(xiàn)系統(tǒng)控制的自適應(yīng)能力，并通過輸出的反饋實現(xiàn)權(quán)值實時最佳調(diào)整，使被控對象能夠逼近目標(biāo)值。單神經(jīng)元PID算法結(jié)構(gòu)簡單，控制效果良好，是一種較好的不基于模型的算法，在實際工程中得到廣泛的應(yīng)用。故本文中對雙通道軸調(diào)節(jié)器采用單神經(jīng)元PID控制算法。
2021-09-15 01:15:30· 來源：汽車制動之家
根據(jù) Lyapunov穩(wěn)定性理論，，選取 Lyapunov函數(shù)：
對Lyapunov函數(shù)求導(dǎo)，可得
定義區(qū)域Q為
由式（28）可知，對于任意 e∈R＼Q，即
時，式（29）有
，這意味著非線性擾動觀測器偏差e1將會收斂并一直留在區(qū)域Q內(nèi)。綜合式（19）～式（29），最終得到的附加橫擺力矩控制器為
由式（30）可知，基于非線性擾動觀測器設(shè)計的附加橫擺力矩控制器僅需滿足k＞0，ε＞0即可，而式（19）中的附加橫擺力矩控制器需滿足ε≥D才可保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。綜上所述，在滿足相同控制需求的條件下，基于非線性擾動觀測的附加橫擺力矩控制器的符號函數(shù)增益ε可取更小的值，從而使得式（30）控制器相對于式（19）控制器而言，抖振更小，控制精度更高。
在滑?？刂破髦?，參數(shù)k與滑模控制的趨近速度密切相關(guān)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器自適應(yīng)調(diào)節(jié)滑模控制器參數(shù)k，可簡化滑?？刂破鞯膮?shù)調(diào)節(jié)過程，優(yōu)化滑?？刂频捻憫?yīng)特性，減小系統(tǒng)抖振。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用 2-5-1結(jié)構(gòu)。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量為
hj為隱含層第 j個神經(jīng)元的輸出，j＝1，2，3，4，5。
c j＝［cj1 cj2］為第j個隱含層神經(jīng)元的中心矢量值，bj＞0為隱含層神經(jīng)元j的高斯基函數(shù)的寬度，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為ωj。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出和逼近誤差指標(biāo)分別為
通過梯度下降法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)、高斯基函數(shù)寬度、隱含層神經(jīng)元中心矢量值進(jìn)行調(diào)節(jié)。
權(quán)值變化、高斯基函數(shù)寬度參數(shù)變化、隱含層神經(jīng)元中心節(jié)點參數(shù)變化分別為
式中：i＝1，2；η∈（0，1）為 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率。
對于附加橫擺力矩采用單側(cè)制動分配，具體邏輯見表1。
表1 單側(cè)制動車輪選擇邏輯
表1中，LF、LR、RF、RR分別代表左前輪、左后輪、右前輪、右后輪。假設(shè)轉(zhuǎn)向盤左轉(zhuǎn)時，δ≥0，當(dāng)橫擺角速度逆時針變化時，ωrd和 ωr為正，Δωr＝ωrd-ωr。
2.2 底層執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制器
采用如圖3所示的電控氣壓制動系統(tǒng)構(gòu)型作為商用車穩(wěn)定性控制的底層執(zhí)行機(jī)構(gòu)。
圖3 電控氣壓制動系統(tǒng)構(gòu)型圖
電控氣壓制動構(gòu)型的核心部件是由美國WABCO公司生產(chǎn)的最新一代雙通道軸調(diào)節(jié)器，其原理簡圖如圖4所示。雙通道軸調(diào)節(jié)器左右兩側(cè)完全對稱，主要由增壓閥、減壓閥、備壓閥、繼動閥、ECU組成。對于雙通道軸調(diào)節(jié)器主要是通過控制增壓閥、減壓閥的通斷來實現(xiàn)對壓力的精確控制。增壓閥和減壓閥本質(zhì)上是開關(guān)閥。
圖4 雙通道軸調(diào)節(jié)器原理簡圖
單神經(jīng)元PID算法是通過對比例、積分和微分3個方面加權(quán)系數(shù)按照有監(jiān)督的Hebb算法進(jìn)行合理調(diào)節(jié)來實現(xiàn)系統(tǒng)控制的自適應(yīng)能力，并通過輸出的反饋實現(xiàn)權(quán)值實時最佳調(diào)整，使被控對象能夠逼近目標(biāo)值。單神經(jīng)元PID算法結(jié)構(gòu)簡單，控制效果良好，是一種較好的不基于模型的算法，在實際工程中得到廣泛的應(yīng)用。故本文中對雙通道軸調(diào)節(jié)器采用單神經(jīng)元PID控制算法。
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