基于ANMPC的极限工况下四轮独立驱动电动汽车横纵向稳定性控制方法

本发明涉及四轮独立驱动电动汽车(4wimd ev)横纵向稳定性控制，尤其是涉及基于anmpc的极限工况下四轮独立驱动电动汽车横纵向稳定性控制方法。

背景技术：

1、车辆稳定性控制的核心在于如何准确描述车辆动力学边界并在约束范围内进行有效控制。目前，广泛应用于车辆稳定性控制的算法包括比例-积分-微分（pid）控制、滑模控制（smc）、线性二次调节器（lqr）以及鲁棒控制等。然而，由于车辆系统具有强非线性、参数不确定性及多约束耦合等特性，传统的线性控制方法难以在极限工况下取得理想效果。近年来，模型预测控制（mpc）因其能够显式处理多变量系统的硬约束（如执行器饱和、稳定性边界）而受到了广泛关注。多位学者基于非线性模型预测控制（nmpc）或自适应模型预测控制(ampc)设计了车辆稳定性控制器，证明了其在处理复杂约束方面的优越性。

2、为增强汽车稳定性，准确确定车辆的行驶状态十分重要。李雅普诺夫方法提供了一种直观、便捷的方式来描述稳定性区域的边界，但是构建李雅普诺夫函数需要求解雅可比矩阵并确保其正定。相比之下，相平面法（phase plane analysis）作为分析车辆非线性动力学稳定性的经典工具，通过构建、相平面，通过观察状态变量在相平面上的轨迹趋势，可以清晰的划分车辆的稳定性区域。目前大多数研究仍然采用双线法构建稳定性边界,但是该稳定性区域仍然包含超出车辆横摆角速度限制的不稳定区域，因此，本文在构建稳定性边界时充分考虑横摆角速度限制。

3、然而，现有研究在极限工况的控制效能上仍受限于以下瓶颈：首先，车辆动力学的强非线性导致线性模型预测控制在偏离工作点时出现显著的模型失配；其次，简化的稳态轮胎模型忽略了轮胎力的瞬态响应与动态演化，无法满足极限机动对模型高保真度的要求；最后，固定权重的目标函数难以在多目标优化中实现动态变换，无法根据车辆的稳定裕度自适应调整控制策略的优先级。

4、现有关于四轮独立驱动电动汽车稳定性控制的研究仍面临多重挑战：传统线性控制难以应对强非线性及多约束耦合的极限工况，而经典的相平面双线法因忽略横摆角速度限制导致稳定性边界划分不够精准；此外，现有模型预测控制策略在极限机动下受限于线性模型的失配、简化的稳态轮胎模型对瞬态响应的忽略，以及固定权重目标函数无法根据稳定裕度自适应调整优先级的瓶颈，从而制约了车辆的控制效能。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于anmpc的极限工况下四轮独立驱动电动汽车横纵向稳定性控制方法，以解决背景技术中提到的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了基于anmpc的极限工况下四轮独立驱动电动汽车横纵向稳定性控制方法，包括以下步骤：

3、s1、建立包含纵向、侧向及横摆运动的三自由度整车模型及lugre非线性轮胎模型；

4、s2、通过相平面分析结合双线法与横摆角速度限制划分稳定性区域与临界稳定性区域，离线计算不同车速和路面附着系数下的稳定性边界参数，通过在线查表实时获取当前工况的稳定性边界，定义稳定裕度指标评估车辆稳定状态；

5、s3、对横摆角速度和质心侧偏角设置物理极限约束，当车辆进入临界稳定状态时将参考信号由稳态值切换为相平面原点(0,0)，引导车辆回归稳定；

6、s4、设计代价函数并归一化处理，权重根据稳定裕度自适应调节，anmpc求解虚拟控制量，进而转化为各轮电机转矩实现分配；

7、s5、通过仿真验证有效性。

8、优选的，步骤s1包括以下内容：

9、三自由度整车模型如下：

10、；

11、；

12、；

13、其中，和分别为纵向、横向速度，为横摆角速度，和分别为横向力和纵向轮胎力，为前轮转角；为汽车质量，为左前轮纵向力，为右前轮纵向力，为左后轮纵向力，为右后轮纵向力，为左前轮横向力，为右前轮横向力，为左后轮横向力，为右后轮横向力，表示轮距，表示偏航转动惯量，为质心到前轴的距离，为质心到后轴的距离；

14、采用横纵向耦合的非线性组合滑移lugre轮胎模型，轮胎模型是关于滑移率和车轮侧滑角的函数：

15、滑移率计算公式如下：

16、；

17、其中下标表示前后轴，下标表示左右轮；为车轮半径，在小角度下，侧偏角计算公式为：

18、；

19、；

20、轮胎模型描述如下：

21、；

22、；

23、其中为纵向滑移速度，为侧向滑移速度，是总滑移矢量，为滑移率，为路面附着系数，为横向载荷分布因子，为纵向载荷分布因子，为纵向橡胶刚度，为横向橡胶刚度，为纵向相对粘性，为横向相对粘性，为垂直载荷，为轮胎偏角，总滑移范数计算为：

24、；

25、是一个关于和的函数，简化为：

26、。

27、优选的，步骤s2内容如下：

28、s21、对车辆的稳定性区域进行分析，通过二自由度模型对车辆稳定性进行相平面分析，构建相平面，公式为：

29、；

30、；

31、s22、结合轮胎模型得到相平面图，采用双线法对车辆稳定性边界进行定义，同时对横摆角速度设置安全阈值，得到相平面稳定性边界图，再划分稳定性区域和临界稳定性区域；其中安全阈值；

32、s23、建立稳定性区域和临界稳定性区域的约束条件；

33、s24、建立稳定裕度指标评估车辆稳定性状态；

34、s25、不考虑前轮转角影响，离线计算不同车速和路面附着系数下的稳定边界和临界稳定边界，车速在20-120km/h离散为241个数据点，路面附着系数在0.2-1离散为41个数据点，离线保存共8241种工况下的斜率k、鞍点横纵坐标、横摆角速度限制值，通过在线查表实时获取当前工况的稳定性边界参数。

35、优选的，步骤s23中稳定性区域的约束条件为：

36、；

37、其中为左鞍点横坐标，为左鞍点纵坐标，为横摆角速度限制；为边界函数斜率；

38、临界稳定性区域的约束条件为：

39、。

40、优选的，步骤s24的稳定裕度指标如下：

41、；

42、；

43、其中为内部裕度，为外部裕度；当时，车辆处于稳定性区域，当时，车辆处于临界稳定性区域，当是，车辆处于不稳定区域；为当前时刻横摆角速度，为当前时刻质心侧偏角，利用sigmoid函数将指标映射到区间内，公式为：

44、。

45、优选的，步骤s3内容如下：

46、s31、将轮胎模型线性化为带入二自由度模型，写成状态空间方程的形式：

47、；

48、其中，为前轮胎转弯刚度，为后轮胎转弯刚度；

49、s32、使用车辆的稳态作为参考模型，带入状态空间方程中得到稳态横摆角速度参考值；

50、s33、对横摆角速度和质心侧偏角设置轮胎-路面摩擦约束下的物理极限值，设置限制条件，结合相平面中的稳定裕度指标，当车辆进入临界稳定性状态时，将参考信号切换为相平面稳定点，给出和的参考值表达式，计算车辆的横向参考速度。

51、优选的，步骤s32中稳态横摆角速度参考值如下：

52、；

53、；

54、其中，稳定性因子，为稳态参考横摆角速度，为稳态参考质心侧偏角。

55、优选的，步骤s33中的限制条件如下：

56、；

57、和的参考值表示为:

58、；

59、；

60、车辆的横向参考速度：

61、；

62、在控制过程中以和作为横摆角速度和横向速度的参考信号。

63、优选的，步骤s4包括以下内容：

64、s41、归一化各状态变量和控制量至的范围内，其中状态变量被归一化为：

65、；

66、控制量被归一化为：

67、；

68、其中，，；

69、s42、设置代价函数：

70、；

71、其中：

72、；

73、；

74、；

75、其中，，目标为跟踪参考信号，由调节，的权重恒为1，的目的是抑制虚拟控制量，防止控制震荡，由权重调节，和的计算公式如下：

76、；

77、；

78、s43、上层控制器anmpc计算得出虚拟输入和，将其转化为实际的额外电机转矩，转矩计算公式如下：

79、；

80、并带入轮胎模型中得到期望纵向轮胎力，同时根据当前车辆的滑移率和轮胎侧偏角计算实际纵向力，得到：

81、。

82、因此，本发明采用上述基于anmpc的极限工况下四轮独立驱动电动汽车横纵向稳定性控制方法，具备以下有益效果：

83、（1）采用三自由度整车动力学模型与横纵向耦合的非线性组合滑移lugre轮胎模型，能够准确描述极限工况下轮胎力的非线性特性与纵横向耦合关系，克服了传统线性模型在极限工况下因工作点偏移导致的模型失配问题，同时弥补了简化稳态轮胎模型忽略轮胎力瞬态响应的不足，满足极限机动对模型高保真度的要求。

84、（2）在传统相平面双线法的基础上，充分考虑横摆角速度的实际物理限制，对稳定性边界进行重构，消除了传统双线法稳定性区域中包含超出车辆横摆角速度限制的不稳定区域的缺陷，使稳定性边界的刻画更加精准。

85、（3）定义了内部裕度和外部裕度的稳定裕度指标，并利用sigmoid函数映射至区间，实现了稳定状态的量化评估。同时，通过离线计算车速20-120km/h和路面附着系数0.2-1共计8241种工况下的边界参数并在线查表，可实时获取当前工况的稳定性边界，解决了稳定性边界参数无法在线快速获取的难题。

86、（4）在车辆进入临界稳定状态时，将参考信号由稳态值自适应切换为相平面原点，主动引导车辆回归稳定区间，有效避免了车辆因超出稳定性边界而失稳，在高速及低附着系数路面等极限工况下均能有效保障车辆的横纵向稳定性。

87、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。