车辆自适应巡航控制系统的模糊PID实现

2008年(第30卷)第7期 汽 车 工 程 Automotive Engineering2008(Vol . 30)No. 7 2008128 车辆自适应巡航控制系统的模糊PID实现 原稿收到日期为2007年5月17日,修改稿收到日期为2007年11月7日。 张 强,曲仕茹 (西北工业大学自动化学院,西安 710072) 摘要 建立了适合于车辆自适应巡航控制系统精确的车辆纵向动力学模型,简化了自动变速器模型,采用 混合模糊PI D控制算法实现了车辆自适应巡航系统“ 定速 ” 和“ 跟驰 ” 两个控制目标。仿真结果表明,该控制算法具 有响应速度快、 超调量小、 能够消除系统偏差等优点。 关键词:车辆自适应巡航控制;纵向动力学模型;模糊PI D控制 Vehicle Adaptive Cruise ControlBased on Fuzzy PI D Algorithm Zhang Qiang longitudi nal dynam icsmodel; fuzzy PI D control 前言 车辆自适应巡航控制系统(adaptive cruise con2 trol, ACC)不仅具有定速巡航功能(定速模式 ) , 而 且能够通过对本车车速的调整使其与前行车辆保持 安全间距(跟驰模式)。ACC系统对减轻驾驶员负 担,提高驾驶安全性、 舒适性和节省燃油等具有十分 重要的作用。 由于车辆是一个复杂的大惯性非线性系统,且 极易受外界环境(路况)的影响,所以在ACC系统的 设计中,建立合适的车辆纵向动力学模型和选择适 宜的控制策略十分重要。文中在对文献1 和文献 2 所建模型分析修改的基础上,建立了一种精确 的车辆纵向动力学模型,它克服了以往模型过于复 杂或简单的缺陷,更适合于ACC系统的控制。目 前,应用于ACC系统的控制算法主要有PI D、 变参数 PI、 滑模控制和模糊控制理论等,结合PI D算法和模 糊控制算法的优点,作者采用混合型模糊PI D算法 实现ACC系统的定速和跟驰两个控制目标。 1 车辆纵向动力学模型 车辆纵向动力学模型包括发动机模型、 液力变 矩器模型、 自动变速器模型和车辆驱动模型4部分。 在建立该模型时,一般作如下假设 : (1) 用发动机的 静态映射图来描述发动机的动态特性; (2)自动变 速器换挡条件仅与车速有关; (3)驱动轴是刚性的; (4)车轮没有滑移。这些假设主要针对驾驶环境良 好、 装有ACC系统的车辆,对其它车辆不适用。建 立的车辆纵向动力学模型如图1所示。 图1 车辆纵向动力学模型 汽 车 工 程2008年(第30卷)第7期 111 发动机模型 发动机动态特性微分方程为 e= 1 Je Te(e,th ) - Tp(e,t ) (1) 式中 e为发动机转速, r/min; th为节气门开度, ( ) ; t为变矩器涡轮转速, r/min;Je为发动机转动 惯量, kgm 2 ;Tp为变矩器泵轮转矩,Nm;Te为发 动机转矩,Nm。 112 液力变矩器模型 液力变矩器的泵轮转矩Tp和涡轮转矩Tt分别 是以泵轮转速p和涡轮转速t为变量的 2个二次 函数。 Tp=m1 2 p+m2tp+m3 2 t (2) Tt=n1 2 p+n2tp+n3 2 t (3) 液力变矩器有两种模式:变矩模式和耦合模式, 模式及其参数m1、m2、m3、n1、n2、n3由涡轮与泵轮转 速之比iSR来决定。 iSR=t/p(4) (1)当iSR01842时为变矩模式,参数为 m1=319610 - 3 , m2= - 012410 - 3 m3= - 219210 - 3 , n1=910410 - 3 n2= - 719310 - 3 , n3= - 014810 - 3 (2)当01842iSR110时为耦合模式,参数为 m1=n1= - 715710 - 3 m2=n2=3213010 - 3 m3=n3= - 2418410 - 3 113 自动变速器模型 文献1 中,自动变速器模型由多个线性函数 来描述,挡位之间的变换是节气门开度 th、 变速器 输出转速T和当前挡位3个变量的函数。每个挡 位都有一个由低挡位升到高挡位和由高挡位降到低 挡位的参考速度函数。仿真时,挡位之间变换的参 考速度函数分别为 12挡,T=0177th+8912 23挡,T=2177th+16311 34挡,T=4162th+22418 43挡,T=7185th+9116 当点(th,T)通过下一个可能的升挡或降挡速 度函数时,变速器自动进行换挡。 文中对上述模型进行了简化,把换挡控制逻辑 简化为仅与车辆速度有关。采用Matlab/Simulink 中的Stateflow对文献3 中别克凯越轿车的自动变 速器(ZF4HP2 16) 进行了建模,其技术规格见表1。 表1 自动变速器( ZF4HP216)技术规格 挡位齿轮比 降速变挡临界 速度/kmh - 1 升速变挡临界 速度/kmh - 1 121719: 125 211487: 11548 311000: 13272 401717: 147 主减速比41111: 1 自动变速器模型简化后,其挡位的变化不再受 节气门开度 th和行使路况的影响,而且最佳换挡时 刻仅与车速有关,这样行驶在特殊路况下,汽车将不 再有以下行驶特性: (1)汽车急加速或上坡时,行使的阻力较大,节 气门开度也较大,这时为保证汽车有足够的动力,升 挡的车速应适当提高,即升入高速挡较迟,从而提高 汽车的加速性和爬坡能力; (2)当汽车在高速挡时,如果急加速,节气门开 度突然增大,这时汽车为了提高其动力性,则会降低 挡位。 实际上,汽车一般在路况较好的情况下才使用 巡航控制,而且巡航过程中节气门的开度变化也不 大,所以在ACC控制系统中,该简化模型能够很好 地代替原模型。 114 车辆驱动模型 根据牛顿第二定律,可以得到车辆速度的微分 方程为 v = 1 r MV GTTtr(e,t ) - v 2 -Trr-Tb-Tg (5) 式中v为车辆速度,m /s;v 为车辆加速度 ,m /s 2 ;r为 车轮半径, m;MV为车辆质量, kg;GT为总传动比, 为风阻系数, kg/m;Ttr为自动变速器输出转矩, Nm;Trr为滚动阻力矩, Nm;Tb为制动转矩, Nm;Tg为上下坡阻力矩,Nm。 2 控制目标 文献4 中,假设前车和后车在同一个车道且 不超车和换道,车间距和相对速度均可以通过安装 在后车前端的传感器测得。ACC系统的控制目标 是 : (1) 当车速在合理的范围内时,后车车速波动与 前车相似,即前车加、 减速必然引起后车采取相应 加、 减速的跟驰策略; (2)在跟驰过程中,后车与前 车保持安全车间距。 根据定时间常数车间距的设计要求,期望车间 075 2008(Vol . 30)No. 7张强,等:车辆自适应巡航控制系统的模糊PI D实现 距Sd的表达式为 Sd=hvf+S0(6) 式中h为时间车间距 (1 15s h210s) ,S0为最小安 全车间距, vf表示后车车速。 若用 表示实际车间距与期望车间距之差, vr 代表前后车的速度差,则 =Xl-Xf-hvf-S0(7) vr=vl-vf(8) 式中Xl为前车位置,Xf为后车位置,vl为前车速度。 由此可见,可以通过控制汽车节气门的开度,达 到使=0, vr=0的目的。 实际中Sd是随vf动态变化的,为便于分析,文 中取Sd为常数,关于Sd动态变化时的控制算法留 待今后研究。 3 模糊PI D控制器的设计 311 混合型模糊PI D控制算法 ACC车辆的定速模式,采用增量式PI D就能够 收到很好的控制效果。对于ACC车辆的跟驰模式, 采用文献 5 中所介绍的混合型模糊PI D控制器, 它由一个常规比例积分控制器和一个二维模糊控制 器并联而成。该控制器不仅可以消除极限环振荡, 而且可以消除系统余差,使系统成为无差模糊控制 系统。ACC车辆跟驰模式控制系统如图2所示。 图2 ACC车辆跟驰模式控制系统 312 模糊控制器的设计及工作原理 在图2中,模糊控制器的2个输入分别为 和 vr,输出为油门开度的变化。以 和vr作为输入,一 是考虑这2个参数在实际车辆巡航时易于测得,二 是若输入为 和 则仿真难于进行。 模糊逻辑控制器的输入量为间距误差和相对速 度,输出量为节气门开度的变化。选7个语言变量, 即正大( PB ) 、 正中(PM )、 正小( PS)、 零( ZO )、 负小 (NS)、 负中(NM )、 负大 (NB )对输入量和输出量进 行描述。输入量距离误差的论域为 - 20, 20 ,相对 速度的论域为 - 8, 8 ,节气门开度变化的论域为 - 4, 4 ,模糊蕴涵关系运算采用最小运算法(Mam2 dani) ,去模糊化采用重心法。对于距离误差 的隶 属度函数 6 ,为了避免产生较大的稳态误差, ZO区 域选取得比较窄, NS、PS区域选取得比较宽,这样可 使系统的动态性能和稳态性能保持均衡。 由人的驾驶经验可得模糊控制规则见表2。 表2 模糊控制规则 vr NBNMNSZOPSPMPB NBPBPBPMPSPSZOZO NMPBPMPMPSZOZONS NSPMPMPSPSZONSNS ZOPMPSPSZONSNSNM PSPMPSZONSNSNMNM PMPSZOZONSNMNBNB PBPSZONSNMNMNBNB 模糊控制器其实就相当于一个PD控制器,但 它在前期阶段的性能要优于PD控制器。文中所采 用的混合型模糊PI D控制器,弥补了PD型模糊控 制器存在着较大静差和在设定点附近形成极限环振 荡的不足。假设模糊控制器的输出为uf( kT),基于 定速模式和跟驰模式平稳切换的考虑,采用增量式 模糊控制器结构。 uf(kT)=uf(kT)-uf (k- 1 ) T (9) 增量式PI控制器的输出为 ui(kT)=KPe(kT)-e (k- 1) T +KIe(kT) (10) 所以整个控制器的输出即节气门的变化 u (kT)为 u (kT)=KPe(kT)-e (k- 1) T + KIe(kT)+KDuf(kT)(11) 4 仿真结果分析 411 跟驰模式仿真 仿真按以下设定情形进行。车辆安全间隔距离 设为100m,仿真时间400s。后车以100km /h的速度 定速巡航, 50s时,发现前面100m处有一前车,车速 80km /h,则后车由定速模式切换为跟驰模式,在 250s时,前车加速到100km /h (假设为阶跃信号)。 图3、 图4为ACC车辆阶跃跟驰车速变化图和车辆 间距变化图。 可分两个阶段对仿真结果进行分析。 第一阶段 (50 250s) ,最大车间距104m,最小 175 汽 车 工 程2008年(第30卷)第7期 图3 ACC车辆阶跃跟驰车速变化 图4 ACC车辆阶跃跟驰车辆间距变化 车间距6513m,有两个比较大的波峰, 155s时趋于稳 定(无振荡 ) , 车间距为99m, 200s以后车间距已完 全接近设定车间距100m。 第二阶段 (250 400s) ,最大车间距11816m,最 小车间距9615m,有一个比较大的波峰, 340s时趋于 稳定,车间距为10014m, 360s以后车间距已完全接 近设定车间距100m。 从上面的数据分析可以看出,在相对速度、 间距 误差比较大时,系统响应迅速,动作灵敏,此时主要 是模糊控制器起作用;当系统逐渐稳定时,起补偿作 用的PI控制器开始起作用,主要是消除间距误差, 使两车速度趋于一致。从整个仿真结果分析来看, 混合型模糊PI D能够很好地完成ACC系统的两个 控制目标。 412 对比仿真结果 单纯采用模糊控制器,系统响应速度快,在设定 值附近有轻微振荡,存在一定的静差(如图 5) 。采 用模糊积分混合算法,系统能够很好地消除偏差,但 超调较大(如图 6) 。从图3、 图5及图6的对比可 见,混合型模糊PI D算法具有较明显的优势。 413 模型有效性分析 由于节气门位置变化很快,可以把控制器的输 图5 单模糊控制器跟驰速度变化 图6 模糊积分混合控制器跟驰速度变化 出直接看成节气门的位置信号,且在巡航过程中,没 有制动,而且车轮没有滑移和滑转,同时考虑到车辆 巡航时路况相对较好,所以没有建立节气门模型、 制 动模型和车轮模型。从整个系统仿真的速度及其结 果来看,改进的车辆纵向动力学模型更好地验证了 算法的有效性,减小了系统的复杂性,大大提高了系 统的仿真速度。 参考文献 1 Liang Chi2Ying .Traffic2Friendly Adaptive Cruise Control Design D . USA: The University ofMichigan, 2000. 2 Vehicle DynamicsLab Universityof CaliforniaBerkeley . A Discus2 sion of Vehicle Modeling for Contr