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基于非線性擾動觀測的商用車ESC自適應滑?？刂蒲芯?/h1>
2021-09-15 01:15:30· 來源：汽車制動之家
3 硬件在環(huán)試驗驗證
為驗證算法的有效性，搭建如圖3所示電控氣壓制動系統(tǒng)構型硬件在環(huán)（hardware in loop，HIL）試驗臺。HIL試驗臺具體方案如圖5所示，圖6為HIL試驗臺實物圖。HIL試驗臺由氣壓制動部分、實時系統(tǒng)和電控部分組成。氣壓制動部分主要有：雙通道軸調節(jié)器、制動踏板總成、制動氣室、干燥器、空氣壓縮機及氣壓管路。實時系統(tǒng)部分包括：dSPACE Simulator系統(tǒng)和上位機。電控部分包括：壓力傳感器、驅動板和供電電源。在上位機中的MATLAB中分別搭建上層NDOB-ADSMC控制策略、底層單神經元PID控制策略模型，在TruckSim中搭建高精度整車模型并選擇試驗工況。為對比NDOB-ADSMC的有效性和控制精度，同時在相同條件下，在MATLAB中搭建傳統(tǒng)SMC控制策略模型。在MATLAB中對控制策略模型進行編譯，將生成的sdf文件下載到dSPACE Simulator中即可進行試驗。本文中分別選擇在不同車速和不同路面附著系數下的兩種雙移線工況對算法進行電控氣壓制動系統(tǒng)硬件在環(huán)試驗驗證，硬件在環(huán)試驗中的車輛參數如表2所示。
圖5 HIL試驗臺方案圖
圖6 電控氣壓硬件在環(huán)試驗臺
表2 車輛參數
3.1 高速附著路面雙移線車速
在TruckSim中選擇雙移線工況，設置車速為108 km／h，路面附著系數為0.6，圖7～圖9為試驗相關曲線。
圖7 橫擺角速度
圖8 質心側偏角
圖9 質心側偏角相平面圖
由圖7和圖8可知，車輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質心側偏角都能跟隨理想橫擺角速度和質心側偏角，但在NDOBADSMC算法控制下，橫擺角速度和質心側偏角跟隨過程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車輛沒有ESC控制時，橫擺角速度和質心側偏角幅值隨著車輛的行駛過程不斷變大，車輛在經過雙移線路段末端附近的時候，橫擺角速度和質心側偏角完全發(fā)散，此時車輛處于失穩(wěn)狀態(tài)。結合圖9相平面圖可知，沒有ESC控制的時候，質心側偏角相平面曲線始終無法收斂到穩(wěn)定值。
3.2 低附著雙移線工況
在TruckSim中選擇雙移線工況，設置車速為72 km／h，路面附著系數為0.3，圖10～圖12為試驗相關曲線。
圖10 橫擺角速度
圖11 質心側偏角
由圖10和圖11可知，車輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質心側偏角都能跟隨理想的橫擺角速度和質心側偏角，但是在NDOB-ADSMC算法控制下的，橫擺角速度和質心側偏角的跟隨過程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車輛沒有ESC控制時，橫擺角速度和質心側偏角幅值隨著車輛的行駛過程不斷變大，車輛在行駛雙移線路段大約一半的時候，橫擺角速度和質心側偏角完全發(fā)散，此時車輛處于完全失穩(wěn)狀態(tài)。結合圖12質心相平面圖也可知，沒有ESC控制的時候，質心側偏角相平面曲線始終無法收斂到穩(wěn)定值。
圖12 質心側偏角相平面圖
4 結論
本文中針對商用車ESC控制中實際車輛存在各種擾動、難以建立精確車輛模型、傳統(tǒng)滑?？刂浦卸墩翊蟮葐栴}，提出了NDOB-ADSMC算法。首先，利用NDOB對非線性擾動進行觀測，對NDOB進行Lyapunov穩(wěn)定性證明，結果表明了NDOB在有限時間內的漸進穩(wěn)定性，且能有效減小滑?？刂频亩墩?；然后，為更進一步優(yōu)化滑?？刂破鞯男Ч?，簡化參數調節(jié)過程，采用RBF神經網絡對滑模控制器的關鍵參數k進行自適應調節(jié)；最后，在硬件在環(huán)試驗臺上對控制算法進行驗證，試驗結果表明，NDOB-ADSMC算法與傳統(tǒng)的SMC算法相比，NDOB-ADSMC算法與試驗的理想值有更好的一致性，具有更高的精度和抗干擾性，NDOB-ADSMC算法和SMC算法都能滿足商用車ESC控制的需求，但NDOB-ADSMC算法的控制效果更好一些。為進一步優(yōu)化算法在工程中的實際應用效果，后續(xù)應該在硬件在環(huán)試驗臺和實車上進行多種工況試驗。
作者：石求軍，李 靜，劉 鵬；吉林大學，汽車仿真與控制國家重點實驗室
2021-09-15 01:15:30· 來源：汽車制動之家
3 硬件在環(huán)試驗驗證
為驗證算法的有效性，搭建如圖3所示電控氣壓制動系統(tǒng)構型硬件在環(huán)（hardware in loop，HIL）試驗臺。HIL試驗臺具體方案如圖5所示，圖6為HIL試驗臺實物圖。HIL試驗臺由氣壓制動部分、實時系統(tǒng)和電控部分組成。氣壓制動部分主要有：雙通道軸調節(jié)器、制動踏板總成、制動氣室、干燥器、空氣壓縮機及氣壓管路。實時系統(tǒng)部分包括：dSPACE Simulator系統(tǒng)和上位機。電控部分包括：壓力傳感器、驅動板和供電電源。在上位機中的MATLAB中分別搭建上層NDOB-ADSMC控制策略、底層單神經元PID控制策略模型，在TruckSim中搭建高精度整車模型并選擇試驗工況。為對比NDOB-ADSMC的有效性和控制精度，同時在相同條件下，在MATLAB中搭建傳統(tǒng)SMC控制策略模型。在MATLAB中對控制策略模型進行編譯，將生成的sdf文件下載到dSPACE Simulator中即可進行試驗。本文中分別選擇在不同車速和不同路面附著系數下的兩種雙移線工況對算法進行電控氣壓制動系統(tǒng)硬件在環(huán)試驗驗證，硬件在環(huán)試驗中的車輛參數如表2所示。
圖5 HIL試驗臺方案圖
圖6 電控氣壓硬件在環(huán)試驗臺
表2 車輛參數
3.1 高速附著路面雙移線車速
在TruckSim中選擇雙移線工況，設置車速為108 km／h，路面附著系數為0.6，圖7～圖9為試驗相關曲線。
圖7 橫擺角速度
圖8 質心側偏角
圖9 質心側偏角相平面圖
由圖7和圖8可知，車輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質心側偏角都能跟隨理想橫擺角速度和質心側偏角，但在NDOBADSMC算法控制下，橫擺角速度和質心側偏角跟隨過程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車輛沒有ESC控制時，橫擺角速度和質心側偏角幅值隨著車輛的行駛過程不斷變大，車輛在經過雙移線路段末端附近的時候，橫擺角速度和質心側偏角完全發(fā)散，此時車輛處于失穩(wěn)狀態(tài)。結合圖9相平面圖可知，沒有ESC控制的時候，質心側偏角相平面曲線始終無法收斂到穩(wěn)定值。
3.2 低附著雙移線工況
在TruckSim中選擇雙移線工況，設置車速為72 km／h，路面附著系數為0.3，圖10～圖12為試驗相關曲線。
圖10 橫擺角速度
圖11 質心側偏角
由圖10和圖11可知，車輛在NDOB-ADSMC算法和SMC算法控制下，橫擺角速度和質心側偏角都能跟隨理想的橫擺角速度和質心側偏角，但是在NDOB-ADSMC算法控制下的，橫擺角速度和質心側偏角的跟隨過程更加平穩(wěn)，跟隨效果更好。車輛沒有ESC控制時，橫擺角速度和質心側偏角幅值隨著車輛的行駛過程不斷變大，車輛在行駛雙移線路段大約一半的時候，橫擺角速度和質心側偏角完全發(fā)散，此時車輛處于完全失穩(wěn)狀態(tài)。結合圖12質心相平面圖也可知，沒有ESC控制的時候，質心側偏角相平面曲線始終無法收斂到穩(wěn)定值。
圖12 質心側偏角相平面圖
4 結論
本文中針對商用車ESC控制中實際車輛存在各種擾動、難以建立精確車輛模型、傳統(tǒng)滑?？刂浦卸墩翊蟮葐栴}，提出了NDOB-ADSMC算法。首先，利用NDOB對非線性擾動進行觀測，對NDOB進行Lyapunov穩(wěn)定性證明，結果表明了NDOB在有限時間內的漸進穩(wěn)定性，且能有效減小滑?？刂频亩墩?；然后，為更進一步優(yōu)化滑?？刂破鞯男Ч?，簡化參數調節(jié)過程，采用RBF神經網絡對滑模控制器的關鍵參數k進行自適應調節(jié)；最后，在硬件在環(huán)試驗臺上對控制算法進行驗證，試驗結果表明，NDOB-ADSMC算法與傳統(tǒng)的SMC算法相比，NDOB-ADSMC算法與試驗的理想值有更好的一致性，具有更高的精度和抗干擾性，NDOB-ADSMC算法和SMC算法都能滿足商用車ESC控制的需求，但NDOB-ADSMC算法的控制效果更好一些。為進一步優(yōu)化算法在工程中的實際應用效果，后續(xù)應該在硬件在環(huán)試驗臺和實車上進行多種工況試驗。
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