城市工況巡航控制方法及仿真分析

李萍，張寶玉

（淮安信息職業(yè)技術學院 汽車工程系，江蘇 淮安 223001）

城市工況巡航控制方法及仿真分析

李萍，張寶玉

（淮安信息職業(yè)技術學院 汽車工程系，江蘇 淮安 223001）

為了提高汽車行駛的安全性和駕駛汽車的舒適性，提出基于城市工況的模糊巡航控制方法，依據(jù)巡航控制系統(tǒng)原理建立模糊控制器和汽車縱向系統(tǒng)動力學模型，以理想安全距離與實際距離的差值、兩車速度差作為巡航控制系統(tǒng)的控制變量，在 Matlab/simulink平臺上建立模糊控制器模型、車輛縱向系統(tǒng)動力學模型，最后以一種典型城市道路工況作為仿真工況。仿真結果表明：所建立的模型很好地實現(xiàn)了基于城市工況的安全行駛，具有較好的控制效果，驗證了所建模型的有效性和正確性。

城市工況；縱向系統(tǒng)動力學模型；模糊控制；仿真

CLC NO.:U461.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2015)05-17-04

隨著公路運輸業(yè)的快速發(fā)展和人們生活水平的不斷提高，擁有汽車的人越來越多，同時人們對汽車舒適性和汽車安全性的要求也越來越高，而智能巡航控制系統(tǒng)恰好可以滿足人們的這些需求，它在提高汽車安全性的同時滿足了人們對駕駛舒適性的要求。本文以城市行駛工況作為研究對象，即行駛車速低于40km/h的情況；把理想安全距離與實際相對距離的差值、前車車速與巡航車車速差值作為模糊控制器的輸入量，以節(jié)氣門開度大小或者制動踏板行程作為模糊控制器的輸出量；建立汽車縱向系統(tǒng)動力學模型，最后借助MATLAB/ Simulink平臺搭建仿真模型并對仿真結果進行分析。

1、車輛縱向動力學系統(tǒng)模型

本文所建立的車輛縱向動力學系統(tǒng)模型，采用功率是125kw、排量是1.6L的某型號發(fā)動機，并且是發(fā)動機前置、前輪驅動的方式。車輛縱向動力學系統(tǒng)模型的輸入是發(fā)動機節(jié)氣門開度大小或者制動踏板行程，輸出是汽車的行駛速度。

1.1 發(fā)動機模型

發(fā)動機是汽車的重要部件、為汽車提供動力的裝置，在工作過程中把一種形式的能量轉化為機械能，而現(xiàn)在汽車用發(fā)動機多是內燃機，即把燃料燃燒的化學能轉化為熱能，再把熱能轉化為機械能，并且這種轉化過程發(fā)生在發(fā)動機內部[1]。

發(fā)動機工作在不穩(wěn)定狀態(tài)或者是過度狀態(tài)下，研究表明現(xiàn)在還不能精確表達這種不穩(wěn)定狀態(tài)下的發(fā)動機模型，只能在穩(wěn)定狀態(tài)基礎上采用曲線擬合的方法，這種曲線可以模擬發(fā)動機的動態(tài)工作特性。

在穩(wěn)態(tài)工況下，發(fā)動機的外特性、部分負荷特性曲線都是發(fā)動機輸出轉矩Me關于發(fā)動機轉速ne和發(fā)動機節(jié)氣門開度α的函數(shù)關系：

式中：Me——發(fā)動機轉矩，Nm；

ne——發(fā)動機轉速，r/min；

α——節(jié)氣門開度，%。

由發(fā)動機實驗數(shù)據(jù)[2-4]可得到發(fā)動機轉矩特性函數(shù)，在仿真軟件 MATLAB/Simulink平臺上，我們可以方便快捷的用Look-up Table模塊來表示三者之間的關系，如圖1所示：

發(fā)動機的動態(tài)扭矩特性是在發(fā)動機轉速和節(jié)氣門開度穩(wěn)定在某一固定值時測得的，因此將發(fā)動機動態(tài)扭矩輸出特性近似描述為一階線性模型，表示如下所示[3]：

式中： Med為發(fā)動機動態(tài)輸出扭矩，Nm；

Te為發(fā)動機滯后響應時間，s，取Te為0.3s[2]。

根據(jù)發(fā)動機到液力變矩器的力矩傳遞關系，可以得到發(fā)動機轉速與發(fā)動機輸出力矩之間的關系，其關系式如下所示：

式中：Ie為發(fā)動機轉動部件和液力變矩器的轉動慣量，kgm2；

ωe為發(fā)動機角速度，rad/s；

Mp為液力變矩器泵輪扭矩，Nm。

1.2 液力變矩器模型

液力變距器輸入轉矩Mp的大小取決于液力變矩器泵輪轉速ωp、液力變矩器的容量系數(shù)Ktc和液力變矩器輸出、輸入軸轉速比[5]，即：

液力變矩器的渦輪輸出轉矩Mt與泵輪輸入轉矩Mp比值稱為扭矩特性，即：

1.3 自動變速器模型

采用四檔自動變速器，四個檔位的傳動比分別為2.71、1.44、1、0.74。在仿真過程中，用有限元狀態(tài)機理論來描述自動變速器的檔位切換動作[6]，并利用MATLAB中的State flow模塊建立自動變速器邏輯切換模型。自動變速器檔位切換與節(jié)氣門開度和汽車行駛速度有關，其升檔切換邏輯和降檔切換邏輯如圖2所示：

1.4 車輛傳動、行駛系及整車運動系統(tǒng)模型

車輛的傳動、行駛系及整車運動系統(tǒng)是指動力從變速器到車輛運動的傳遞路線，由于只考慮車輛的縱向運動，不涉及汽車在行駛過程中的橫擺、側傾、橫向滑動和垂直運動[1]，在建模過程中做如下假設：各傳動部件是剛性的；附著力足夠大，不考慮輪胎滑移；車輛在平直公路上行駛，沒有爬坡阻力。

在圖3中，F(xiàn)w表示空氣阻力，v是車輛行駛速度，G表示重力，Mbf、Mbr分別表示前后車輪制動力矩，Ms表示車輪驅動力，Wf、Wr分別表示前后車輪的垂直載荷，F(xiàn)f、Fr分別表示作用于前后輪的切向力。

前后輪運動方程為：

聯(lián)立式（2）~（11），可得到車輛傳動、行駛系及整車運動系統(tǒng)模型，其表達式如下所示：

式中： If為前輪轉動慣量，kg/m2；

Ir為后輪轉動慣量，kg/m2；

ωW為車輪轉速，r/min；

r為車輪滾動半徑，m；

Lf為前軸到重心的距離，m；

Lr為后軸到重心的距離，m；

L為軸距，m；

f為滾動阻力系數(shù)；

m為整車質量，kg；

Cd為風阻系數(shù)，kg/m2；

A為等效迎風面積，m2。

2、模糊控制模型

由于整個車輛是復雜的、非線性的系統(tǒng)，同時車輛在行駛過程中還受到環(huán)境、路況等諸多不確定因素影響，整個過程是很復雜的，因此精確模型的建立很難實現(xiàn)，即使能夠建立精確的模型，系統(tǒng)響應也會存在滯后性；而模糊控制方法不需要具體數(shù)學模型，而且控制響應迅速；以人們的駕駛習慣和思維方式建立控制規(guī)則，借助于模糊控制理論對其建立模型[7]。

在設計模糊控制器過程中，以兩車理想安全距離與實際相對距離差值（即距離偏差）和前車車速與巡航車車速差（即車速偏差）作為模糊控制器的輸入變量，以節(jié)氣門開度大小或制動踏板行程（在某一固定時刻，輸出量只能是節(jié)氣門開度大小或制動踏板行程，以下統(tǒng)稱為踏板量）作為模糊控制器的輸出變量。

2.1 模糊語言變量選取及模糊化

結合汽車在實際運行過程中速度、距離的變化情況以及汽車在行駛過程中節(jié)氣門開度大小或制動踏板行程隨時間的變化情況，取距離偏差 Δd的區(qū)間為[-35,35]，車速偏差 Δv的區(qū)間為[-13,13]，踏板u的區(qū)間為[-100,100]；分別對它們取如下模糊語言變量：

Δd：{NL，NM，ZE，PM，PL}

Δv：{NL，NM，ZE，PM，PL}

u：{NL，NM，ZE，PM，PL}

2.2 模糊規(guī)則庫建立

依據(jù)人們的駕駛習慣和對危險情況的處理方式建立模糊規(guī)則。若距離偏差是負大，速度偏差也是負大，這種情況可以描述為實際相對距離遠遠大于安全距離，兩車相距很遠，而且巡航車速遠遠大于前車車速，為了減小兩車之間的間距，巡航車輛可以保持原來車速行駛，若是保守起見可以稍微降低巡航車速，以此推理其他控制規(guī)則，最后建立25條模糊規(guī)則，如表1所示：

表1 模糊控制規(guī)則表Tab1.The Table of Fuzzy Control

2.3 解模糊化

模糊控制器輸出量是一個模糊子集，而被控對象只能接受精確控制量，因此需要將模糊控制量轉化為精確控制量，這一過程就是解模糊化。解模糊的方法有最大值、中心平均值和重心[8]，在仿真研究過程中采用重心法，計算公式如下式所示：

3、城市工況模型

由于城市道路是個復雜多變的行駛環(huán)境，車流量大、行人多、交通信號變化頻繁，這就要求城市道路巡航系統(tǒng)能識別這些復雜多變的交通信號，并且反應足夠迅速、敏捷。為了驗證建立的模型是有效的、正確的，現(xiàn)設定如下仿真工況：

巡航車輛以 Vh=30km/h的車速行駛，在巡航車輛前方20m處有一行駛車輛，行駛速度是Vp=25km/h，行駛30s后，突然以 1.55m/s2的加速度加速到 35km/h，以該車速行駛到65s時，又以2m/s2的減速度減速到20km/h并以該車速行駛。其仿真結果如圖4所示：

從圖4所示仿真結果可知，在開始時刻兩車之間的間距近似等于理想安全距離，但是巡航車輛車速大于前面行駛車輛車速，城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車輛減速行駛，以便消除兩車之間的安全隱患，當巡航車輛車速降低到小于前面行駛車輛車速時，城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車輛加速，巡航控制系統(tǒng)如此進行反復調節(jié)，并且把兩車之間的間距控制在理想安全距離范圍內；當前面車輛突然加速時，城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車輛加速行駛，通過改變節(jié)氣門開度大小調節(jié)加速度大小，使巡航車輛按相同的速度跟隨前面車輛行駛，同時把兩車之間的間距控制在理想安全距離范圍內；當前面行駛車輛減速行駛時，城市工況巡航控制系統(tǒng)控制巡航車輛減速，并且在巡航車輛車速穩(wěn)定后兩車之間的間距為理想安全距離。

4、結論

本文對城市工況巡航控制系統(tǒng)進行研究，分別建立了車輛縱向動力學系統(tǒng)模型、模糊控制器模型和典型的城市工況模型；最后借助 MATLAB/Simulink軟件平臺對所建模型進行仿真，從仿真結果來看，巡航車輛車速與前面行駛車輛車速差為-2.85~3.2km/h，而當車速穩(wěn)定時這個值僅為-0.3~0.15km/h；兩車之間的間距與理想安全距離差值在-3.8 ~4m之間，當車速穩(wěn)定后這個值僅為-0.25~0.75m之間；車速穩(wěn)定時制動踏板行程保持在 0-80mm；節(jié)氣門開度大小保持在0~0.3之間；巡航車輛加速度保持在-1.95~2.55m/s2；從以上分析結果驗證了本文所建模型的正確性和有效性，可以很好的實現(xiàn)城市工況巡航控制。

[1] 劉洪瑋.汽車自適應巡航控制系統(tǒng)的研究[D].東華大學,2010．

[2] 侯德藻,汽車縱向主動避撞系統(tǒng)的研究[J].北京:清華大學,2004:30-43,106-108.

[3] 賀俊,基于ARM的智能車輛縱向控制半物理仿真系統(tǒng)研究[D].西安理工大學,2007.

[4] 賓洋.汽車行駛車間縱向距離自適應控制系統(tǒng)的研究[D].重慶大學,2002.

[5] 李以農(nóng),冀杰,鄭玲,趙樹恩. 智能車輛自適應巡航控制系統(tǒng)建模與仿真[J].中國機械工程,2010,21(11)1374-1380.

[6] Yi J, Wang X L, Hu Y J etal.Modeling and simulation of Fuzzy Controller of Automatic Transmission of Tracked Vehicle in Complicated Driving Conditions[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2007,221(10):1259-1272.

[7] Ching-Chih Tsai·Shih-Min Hsieh·Chien-Tzu Chen.Fuzzy Longitudinal Controller Design and Experimentation for Adaptive Cruise Control and Stop&Go.Published online:14 January 2010? Springer Science+Business Media B.V.2010.

[8] 田雷.汽車自適應巡航控制系統(tǒng)的模糊自校正控制算法研究[D].吉林大學,2006.

Cruise Control Method and Simulation under Urban Conditions

Li Ping, Zhang Baoyu
（Automotive Engineering Huai’an College of Information Technology, Jiangsu Huai’an 223001）

In order to improve the comfortable and safety of cars, Now put the cruise control method based on urban conditions, With theory of cruise control system built the fuzzy controller and the vehicle longitudinal system dynamics model, Then use the difference between the ideal safe distance and the actual as well as difference between the two vehicles speed as the controls variable of cruise control system, With the help of MATLAB/Simulink, we establish the model of fuzzy controller and longitudinal dynamics system of vehicle model. Finally, we establish a typical city road condition as simulation conditions, The results of simulation show that: the model we established in this paper achieve a good safe driving under urban conditions, also achieve the better control effect, At the same time validity and correctness of the model.

urban conditions; modeling of longitudinal dynamics system; fuzzy control; simulation

U461.1

B

1671-7988(2015)05-17-04

李萍，就職于淮安信息職業(yè)技術學院。

淮安市汽車技術公共服務平臺，項目編號：HAP201411。