基于滑?？刂频纳逃密嚶窂礁櫩刂蒲芯?/h1>
2019-08-16 08:45:04李雅琦唐崢
時代汽車 2019年11期
李雅琦 唐崢
重慶交通大學(xué) 機電與車輛工程學(xué)院 重慶市 400000
1 引言
由于商用車行駛工況簡單，商用車更容易實現(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，通過對商用車轉(zhuǎn)向器建模，并對模型進(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臺[1]；吉林大學(xué)宗長富教授的研究團(tuán)隊帥新使用伺服電機進(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)計了能適用于復(fù)雜工況的試驗臺，并能進(jìn)行臺架試驗[3]。
由于國內(nèi)工業(yè)基礎(chǔ)相對薄弱，先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制研究仍處于初級階段，開發(fā)先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制器是當(dāng)前的熱點與難點。
2 模型建立
在商用車領(lǐng)域，側(cè)翻是很嚴(yán)重的問題，在建立整車動力學(xué)模型時考慮建立汽車三自由度模型。
建立動力學(xué)方程：
圖1 整車三自由度模型
其中：If是前軸至CG的縱向距離；Ir是實際軸至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軸滾動中心高度；hu懸下質(zhì)量CG高度；h軸滾動中心字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)計滑模切換面，使控制系統(tǒng)的狀態(tài)點到達(dá)切換面，而狀態(tài)點不離開切換面。
3.1 固定增益滑?？刂破髟O(shè)計
滑模控制的“抖振”的劇烈程度是由其控制器切換項的增益決定的，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對切換項的增益調(diào)節(jié)，能夠降低滑?？刂频摹岸墩瘛?。
考慮如下系統(tǒng)：
其中 為控制力， 為干擾，且。
則系統(tǒng)誤差為：
定義滑模函數(shù)：
則等效控制率為：
其中Z為滑膜切換增益。
滑膜存在條件為：
3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增益設(shè)計
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，對輸入信息進(jìn)行空間映射變換；第三層為輸出層，對輸入模式進(jìn)行響應(yīng)。
徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）擁有強大的逼近能力、學(xué)習(xí)能力和分類能力，對任意精度的任意連續(xù)函數(shù)都能夠逼近。
首先，醫(yī)生會用手將寶寶的足部掰至正常位置，然后用石膏繃帶將其固定好。然后每周打開重新調(diào)整位置再固定好，這樣一邊觀察進(jìn)展一邊治療（Ponseti法）?；纬C正后，患兒還需要在數(shù)年的時間內(nèi)使用特制矯形支具以維持效果。治療期間長，還需要在白天和夜晚兩種類型設(shè)備之間來回轉(zhuǎn)換。這需要家長給予充分的耐心，配合好醫(yī)生，完滿地完成整個療程。沒有父母的配合和支持，保守治療基本上是會復(fù)發(fā)的。
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入即第一層取：
第二層?。?/p>
其中：
其中： 為高斯函數(shù).
第三層的輸出為切換項增益Z：
其中： 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。
為了使滑?？刂破鞒闪ⅲ?/p>
圖2 整車三自由度模型
圖3 整車三自由度模型
由于：
其中：
那么：
其中：
4 仿真與分析
以前輪轉(zhuǎn)角為輸入，輸出為車輛狀態(tài)。在測試實驗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)行實驗仿真，當(dāng)輸入為蛇形線道路曲線時，轉(zhuǎn)角的絕對值為3度，路徑跟蹤效果較為理想，誤差較??；當(dāng)輸入為雙移線道路模型時，當(dāng)轉(zhuǎn)彎變道時得到了側(cè)向速度，路徑跟蹤效果和目標(biāo)側(cè)向位移基本吻合。
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江蘇大學(xué)高翔教授的研究團(tuán)隊，通過對商用車轉(zhuǎn)向器建模，并對模型進(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臺[1]；吉林大學(xué)宗長富教授的研究團(tuán)隊帥新使用伺服電機進(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)計了能適用于復(fù)雜工況的試驗臺，并能進(jìn)行臺架試驗[3]。
由于國內(nèi)工業(yè)基礎(chǔ)相對薄弱，先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制研究仍處于初級階段，開發(fā)先進(jìn)的轉(zhuǎn)向控制器是當(dāng)前的熱點與難點。
2 模型建立
在商用車領(lǐng)域，側(cè)翻是很嚴(yán)重的問題，在建立整車動力學(xué)模型時考慮建立汽車三自由度模型。
建立動力學(xué)方程：
圖1 整車三自由度模型
其中：If是前軸至CG的縱向距離；Ir是實際軸至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軸滾動中心高度；hu懸下質(zhì)量CG高度；h軸滾動中心字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)計滑模切換面，使控制系統(tǒng)的狀態(tài)點到達(dá)切換面，而狀態(tài)點不離開切換面。
3.1 固定增益滑?？刂破髟O(shè)計
滑模控制的“抖振”的劇烈程度是由其控制器切換項的增益決定的，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對切換項的增益調(diào)節(jié)，能夠降低滑?？刂频摹岸墩瘛?。
考慮如下系統(tǒng)：
其中 為控制力， 為干擾，且。
則系統(tǒng)誤差為：
定義滑模函數(shù)：
則等效控制率為：
其中Z為滑膜切換增益。
滑膜存在條件為：
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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入即第一層取：
第二層?。?/p>
其中：
其中： 為高斯函數(shù).
第三層的輸出為切換項增益Z：
其中： 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。
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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)行實驗仿真，當(dāng)輸入為蛇形線道路曲線時，轉(zhuǎn)角的絕對值為3度，路徑跟蹤效果較為理想，誤差較??；當(dāng)輸入為雙移線道路模型時，當(dāng)轉(zhuǎn)彎變道時得到了側(cè)向速度，路徑跟蹤效果和目標(biāo)側(cè)向位移基本吻合。
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