基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据建立车辆状态观测和控制的动力学模型；基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度；同时通过无迹卡尔曼滤波方法对车辆状态量进行实时估算；基于模型预测控制算法设计车辆防侧翻控制器，包括建立预测模型的状态方程和输出方程，并对其进行线性化和离散化处理；建立目标函数；对输入和输出进行约束；将目标函数转化成标准二次规划的形式进行求解，能根据当检测到车辆的翻车指数与设定阈值的比较结果进行对应的操作，以降低四轮独立驱动车辆在某些极限工况下的侧翻风险，提高车辆的驾驶安全性。

【技术实现步骤摘要】
基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法
本专利技术涉及汽车稳定性控制
，尤其涉及一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法。
技术介绍
近年来，由于车辆保有量的增加，行驶车速的不断提高，车辆交通事故伤亡率大大增加。而且车辆侧翻事故伤害性相比于其他交通事故更大，因此车辆的防侧翻研究越来越受到国内外重视。近年来，研究者在车辆主动防侧翻
有了大量的研究成果，这些技术主要包括：主动转向技术，差动制动技术，主动悬架技术。主动转向技术是在驾驶员转向的基础上，通过产生一个额外的转角来调节车轮转角。车轮转角改变的同时也改变了轮胎的侧向力，使车辆的侧翻倾向减少，从而达到车辆稳定行驶的目的。差动制动技术可以分别对4个车轮进行制动，通过产生横摆力矩来降低车辆的侧向加速度，进而降低车辆侧翻风险。主动悬架技术可以改变悬架的刚度和减震器的阻尼，进而改变车辆的侧倾刚度和侧倾阻尼，从而使维持车辆的稳定行驶。但这些技术都存在一定的局限性：当轮胎受力达到饱和时，主动转向技术的控制效果会被减弱。同时该技术会改变驾驶员的驾驶意图，在某些工况下，例如紧急避障工况下并不适用。差动制动技术会降低车辆的行驶速度，影响车辆的平顺性。同时该技术需要很大的制动力，当车轮发生抱死时该技术无法提供防侧翻需要的力矩。主动悬架技术由于悬架的特性难以精准调节，并且悬架响应时间较长，会影响防侧翻控制的实时性。四轮独立驱动车辆有着轮内电机转矩能够快速响应指令，所需转矩能够精确独立控制等优点，而现阶段采用扭矩矢量主动安全控制车辆防侧翻的应用较少。因此，急需专利技术一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，以降低四轮独立驱动车辆在某些极限工况下的侧翻风险，提高车辆的驾驶安全性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，以降低四轮独立驱动车辆在某些极限工况下的侧翻风险，提高车辆的行驶安全性。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，包括：基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立用于车辆状态观测和控制的动力学模型；基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度；基于无迹卡尔曼滤波方法搭建车辆状态观测器，对车辆状态量进行实时估算；基于模型预测控制算法建立车辆防侧翻控制器。其中，基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立用于车辆状态观测和控制的动力学模型，包括：基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立用于车辆状态观测和控制的动力学模型，包括：基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立横向动力学微分方程和横摆角速度动力学微分方程，得到车辆状态观测动力学模型后，将所述横向动力学微分方程和横摆角速度动力学微分方程简化，并结合附加横摆力矩和对应前轮和后轮的侧偏角，得到车辆侧倾动力学微分方程和翻车指数方程，并建立车辆控制动力学模型。其中，基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度，包括：获取所述前轮和所述后轮对应的侧偏角微分方程与车辆侧向加速度方程，并与简化后的所述横向动力学微分方程和所述横摆角速度动力学微分方程相结合，得到对应的所述前轮和所述后轮对应的侧偏刚度估算方程。其中，基于无迹卡尔曼滤波方法搭建车辆状态观测器，对车辆状态量进行实时估算，包括：根据所述横向动力学微分方程、所述横摆角速度动力学微分方程和所述车辆侧倾动力学微分方程建立非线性状态方程，并将所述非线性状态方程离散化处理后，利用无迹变换得到车辆状态观测器对应的被观测量。其中，基于无迹卡尔曼滤波方法搭建车辆状态观测器，对车辆状态量进行实时估算，还包括：利用无迹卡尔曼滤波法根据建立的所述车辆状态观测器进行初始化，并计算出对应的sigma点后，对所述被观测量进行更新。其中，基于模型预测控制算法建立车辆防侧翻控制器，包括：根据所述车辆侧倾动力学微分方程与简化后的所述横向动力学微分方程和所述横摆角速度动力学微分方程建立车辆防侧翻控制器状态方程，并对所述车辆防侧翻控制器状态方程依次进行线性化和离散化处理后，将根据所述翻车指数方程计算出的预测输出量方程进行矩阵式转化。其中，基于模型预测控制算法建立车辆防侧翻控制器，还包括：建立目标函数，并按照约束调节对所述车辆防侧翻控制器的输入和输出进行约束后，将所述目标函数转化成标准二次规划方程。本专利技术的一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据建立车辆状态观测和控制的动力学模型；基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度；同时通过无迹卡尔曼滤波方法对车辆状态量进行实时估算；基于模型预测控制算法设计车辆防侧翻控制器，其中包括建立预测模型的状态方程和输出方程，并对其进行线性化和离散化处理；建立目标函数；对控制输入和输出进行约束设计；将目标函数转化成标准二次规划的形式进行求解，能根据当检测到车辆的翻车指数与设定阈值的比较结果进行对应的操作，以降低四轮独立驱动车辆在某些极限工况下的侧翻风险，提高车辆的驾驶安全性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术提供的一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法的步骤示意图。图2是本专利技术提供的车辆平面动力学模型。图3是本专利技术提供的车辆侧倾动力学模型。图4是本专利技术提供的未加入防侧翻控制的仿真结果。图5是本专利技术提供的相同工况下对比基于MPC防侧翻控制器和基于PI防侧翻控制器的仿真结果。图6是本专利技术提供的基于MPC防侧翻控制器产生的附加驱动扭矩。图7是本专利技术提供的实时计算轮胎的侧偏刚度仿真结果。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。请参阅图1，本专利技术提供一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，包括：S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，其特征在于，包括：/n基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立用于车辆状态观测和控制的动力学模型；/n基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度；/n基于无迹卡尔曼滤波方法搭建车辆状态观测器，对车辆状态量进行实时估算；/n基于模型预测控制算法建立车辆防侧翻控制器。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，其特征在于，包括：
基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立用于车辆状态观测和控制的动力学模型；
基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度；
基于无迹卡尔曼滤波方法搭建车辆状态观测器，对车辆状态量进行实时估算；
基于模型预测控制算法建立车辆防侧翻控制器。


2.如权利要求1所述的基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，其特征在于，基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立用于车辆状态观测和控制的动力学模型，包括：
基于车辆平面动力学模型数据和车辆侧倾动力学模型数据，建立横向动力学微分方程和横摆角速度动力学微分方程，得到车辆状态观测动力学模型后，将所述横向动力学微分方程和横摆角速度动力学微分方程简化，并结合附加横摆力矩和对应前轮和后轮的侧偏角，得到车辆侧倾动力学微分方程和翻车指数方程，并建立车辆控制动力学模型。


3.如权利要求2所述的基于模型预测控制算法的电动汽车防侧翻控制方法，其特征在于，基于车辆的横向运动和横摆运动动力学方程实时计算轮胎的侧偏刚度，包括：
获取所述前轮和所述后轮对应的侧偏角微分方程与车辆侧向加速度方程，并与简化后的所述横向动力学微分方程和所述横摆角速度动力学微分方程相结合，得到对应的所述前轮和所述后轮对应的侧偏刚度估算方程。


4.如权利要求3所述的基于模...

【专利技术属性】
技术研发人员：景晖，安伟彪，刘溯奇，刘飞，匡兵，黄春跃，王刚，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45