一种分布式驱动电动汽车自适应抗扰轨迹跟踪控制方法

本发明属于汽车，具体的说是一种分布式驱动电动汽车自适应抗扰轨迹跟踪控制方法。

背景技术：

1、分布式驱动电动汽车各车轮转矩可独立控制，具有可控自由度高、响应速度快、底盘线控集成度高等优势，在智能汽车轨迹跟踪控制领域具有重要应用价值。然而，实际行驶过程中，受车轮参数摄动、外部随机输入等非线性扰动的影响，其动力学特性表现出显著的非线性和不确定性。因此，分布式驱动电动汽车轨迹跟踪控制需要面对鲁棒性不足、动态响应性能下降等问题。

2、滑模控制具有结构简单、抗扰动能力强等优势，能够较好地应对分布式驱动电动汽车轨迹跟踪过程中存在的非线性扰动问题。然而，传统滑模控制通常依赖不连续切换函数以抑制扰动，为保证系统鲁棒性往往需要较大的切换增益，而这不可避免地放大了抖振现象。对于分布式驱动电动汽车而言，高频抖振会降低轮端转矩分配和转向执行的平滑性，并可能造成驱动系统、转向机构及传动部件的高频冲击和机械疲劳，进而影响车辆行驶安全性和执行机构可靠性。

3、现有方法多采用边界层饱和函数、反正切函数等连续函数替代不连续切换函数，以减弱抖振现象，但该类方法本质上是通过平滑近似削弱切换项的不连续性，必然会牺牲滑模控制的鲁棒性。高阶滑模控制，尤其是超螺旋滑模控制，能够在一定程度上改善控制信号连续性并抑制抖振，但其控制律中仍包含不连续项，难以彻底消除抖振；若进一步降低控制增益，又会削弱系统对扰动和参数不确定性的抵抗能力。因此，传统滑模及其改进方法仍难以兼顾分布式驱动电动汽车轨迹跟踪控制的抖振抑制与鲁棒性。

4、基于观测器的滑模控制可以有效解决分布式驱动电动汽车轨迹跟踪控制抖振与鲁棒性之间的矛盾。通过观测器对系统非线性扰动进行实时估计与补偿，可以降低滑模切换项对高控制增益的依赖，从而在保证抗扰动能力的同时改善控制平滑性。其中，扩展状态观测器具有结构简单、参数整定方便、对精确模型依赖较小等优点，已被用于系统非线性扰动的估计与补偿。

5、然而，传统扩展状态观测器通常将模型参数不确定性和外部扰动统一视为集总扰动进行估计，没有明确考虑系统参数不确定性所带来的影响。当车辆关键参数发生较大变化时，观测器需同时承担参数不确定性和外部扰动的估计任务，导致观测器负担增加，进而降低其对非线性扰动的观测跟踪性能。对于分布式驱动电动汽车而言，轮胎侧偏刚度受路面附着、垂向载荷、车速以及轮胎工作状态等因素的影响显著，是车辆参数不确定性的主要来源。因此，如何在有效辨识轮胎侧偏刚度等关键时变参数的基础上，结合扰动观测与滑模控制，实现兼具鲁棒性和低抖振特性的分布式驱动电动汽车轨迹跟踪控制，仍是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供了一种分布式驱动电动汽车自适应抗扰轨迹跟踪控制方法。本发明提出一种“分层估计+连续鲁棒控制”的策略，用于提升分布式驱动电动汽车的轨迹跟踪性能。首先，采用“非连续投影参数自适应律”在线辨识轮胎侧偏刚度，并在此基础上设计“扩展状态观测器”以观测剩余扰动，两者结合实现了对系统非线性扰动的分工估计，有效抑制了参数不确定性。其次，基于扰动估计结果，设计“超螺旋滑模控制器”，利用其连续控制特性抑制传统滑模的抖振，从而保证了系统快速、精准且强鲁棒的跟踪控制。

2、本发明技术方案结合附图说明如下：

3、本发明提供了一种分布式驱动电动汽车自适应抗扰轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：

4、s1、建立考虑轮胎侧偏刚度不确定性和纵侧向耦合特性的分布式驱动电动汽车轨迹跟踪动力学模型，并定义以横纵坐标及横摆角为目标的跟踪误差状态空间方程；

5、s2、设计基于非连续投影的参数自适应律和固定时间扩展状态观测器，分别用于在线辨识轮胎侧偏刚度修正系数和快速估计系统非线性扰动；

6、s3、设计积分滑模面，基于等效控制法求取等效控制律，并采用连续超螺旋趋近律抑制抖振，最终得到轨迹跟踪总控制律，输出车辆控制输入，实现轨迹跟踪控制。

7、进一步的，所述s1的具体方法如下：

8、s11、建立能够反应纵侧向运动耦合和轮胎侧偏刚度参数不确定性的分布式驱动电动汽车模型，运动学模型如公式（1）所示：

9、（1）

10、式中，、为车辆在全局坐标系中的横纵坐标；为车辆的横摆角；为车辆的横摆角速度；和分别为车辆的纵向和侧向速度；

11、s12、忽略侧倾、俯仰以及垂向运动，得到分布式驱动电动汽车动力学模型：

12、（2）

13、式中，为车辆重量；为车轮转角；为车辆横摆惯性矩；与为车轮的纵向和侧向力；分别表示车辆的左前、右前、左后以及右后轮；，分别为前后轴轮胎总侧向力；,分别为前后轴轮胎总纵向力；与分别为车辆质心距车辆前后轴的距离；为轮距；

14、s13、引入包含时变修正系数的轮胎模型对轮胎侧向力进行表示：

15、（3）

16、式中，、分别为前后轴轮胎总侧向力；、、分别为轮胎的侧偏刚度、侧偏角以及侧偏刚度初始值；为时变修正系数；分别为车辆的前轮与后轮；为车轮转角；

17、s14、对于分布式驱动电动汽车，轮胎的输入转矩与转动运动有如下关系：

18、（4）

19、式中，为车轮角加速度；为车轮纵向力；为车轮转矩；与分别为轮胎的有效半径和转动惯量；

20、s15、设置分布式驱动电动汽车左前、左后车轮输入转矩一致，右前、右后车轮输入转矩一致，即车辆控制输入为左侧车轮总转矩、右侧车轮总转矩以及车轮转角；

21、s16、将运动学模型（1）、轮胎模型（3）以及车轮转动公式（4）带入动力学模型（2），得到分布式驱动电动汽车轨迹跟踪动力学模型：

22、（5）

23、式中，为轮距；为轮胎侧偏刚度初始值；为时变修正系数；分别为车辆的前轮与后轮；为轮胎有效半径；、、为车辆的控制输入；、、分别为纵向、侧向以及横摆方向的非线性扰动；

24、s17、令，求二阶微分得到：

25、（6）

26、式中，为控制输入；

27、

28、

29、s18、设定车辆的横、纵坐标以及横摆角为需要跟踪的目标，定义分布式驱动电动汽车轨迹跟踪误差,，其中为期望轨迹，将公式（6）带入，得到分布式驱动电动汽车轨迹跟踪状态空间方程：

30、（7）

31、式中，、为车辆轨迹跟踪状态变量；为控制输入；、为车辆状态空间方程矩阵；为系统非线性扰动；为期望轨迹。

32、进一步的，所述s2的具体方法如下：

33、s21、构造用于分布式驱动电动汽车参数辨识与估计的回归方程；根据式（7)，将系统状态空间方程改写为：

34、（9）

35、式中，为回归矩阵；为轮胎侧偏刚度修正系数；为车辆状态参数矩阵；为控制输入；

36、s22、定义非连续投影自适应误差：

37、（10）

38、式中，为非连续投影自适应误差；为回归矩阵；和分别为轮胎侧偏刚度修正系数的估计值与估计误差；为车辆状态参数矩阵；为控制输入；

39、s23、结合的定义域，定义如下的非连续投影函数：

40、（11）

41、式中，为轮胎侧偏刚度修正系数的估计值；分别为车辆的前轮与后轮；与分别为轮胎侧偏刚度修正系数物理可行边界的最大值与最小值；

42、s24、设计如下参数自适应律对进行在线更新：

43、（12）

44、式中，为轮胎侧偏刚度修正系数估计值的更新率；为轮胎侧偏刚度修正系数的估计值；为常数；；

45、s25、将剩余非线性扰动扩展为一个新的状态变量，并将轮胎侧偏刚度估计值带入，得到新的系统状态空间方程：

46、（13）

47、s26、设计固定时间扩展状态观测器以提高观测误差收敛速度，如下所示：

48、（14）

49、式中：、分别为、的观测值，即为非线性扰动的估计值；，，，其中、为常数；为扩展状态观测器的增益系数；为一个正数；

50、s27、定义扩展状态观测器的观测误差，得到观测器误差动力学为：

51、 （15）

52、式中，为观测误差；为轮胎侧偏刚度动态调整系数估计误差。

53、进一步的，所述s3的具体方法如下：

54、s31、设计如下的积分滑模面：

55、（16）

56、式中，为滑模面；、；、为正常数；、，且与为正常数；

57、s32、对滑模面微分处理，并将状态空间方程带入得到：

58、  （17）

59、式中，、分别为与的估计值；为系统非线性扰动的估计值；为期望轨迹；

60、令，得到等效控制律如下：

61、（18）

62、式中，为等效控制率；为车辆状态空间方程矩阵的估计值；

63、s33、引入控制连续的超螺旋算法对符号函数进行优化，设计趋近控制律如式（19）所示：

64、（19）

65、式中，为趋近控制率；、为正常数；，；

66、s34、得到分布式驱动电动汽车轨迹跟踪控制律为：

67、（20）

68、式中，；、为正常数；，。

69、本发明的有益效果为：

70、1）本发明首先采用非连续投影参数自适应方法对轮胎侧偏刚度进行在线辨识，能够在车辆行驶过程中实时修正因轮胎非线性及工况变化引起的参数偏差，从而降低模型不确定性对系统状态估计和控制精度的影响；

71、2）在完成轮胎侧偏刚度在线辨识的基础上，进一步设计扩展状态观测器对系统剩余非线性扰动进行估计。相比直接将参数不确定性和外部扰动统一作为总扰动进行观测的方式，本发明通过先参数辨识、后扰动观测的分层估计结构，使估计任务更加明确，减轻了扩展状态观测器的观测负担，提高了扰动估计的快速性和准确性；

72、3）通过非连续投影参数自适应方法与扩展状态观测器相结合，本发明能够同时处理轮胎侧偏刚度不确定、外部扰动及未建模动态等因素，有效抑制复杂工况下非线性扰动对轨迹跟踪控制性能的影响，提升控制系统对不同行驶工况的适应能力；

73、4）本发明在观测器估计结果的基础上设计超螺旋滑模控制器，通过引入控制连续的超螺旋算法替代传统滑模控制中的不连续符号函数，能够在保持滑模控制强鲁棒性的同时显著降低控制输入抖振，避免高频控制振荡对分布式驱动电动汽车执行机构造成不利影响；

74、5）本发明充分利用分布式驱动电动汽车多执行器独立可控的特点，通过参数辨识与观测器抑制非线性扰动对轨迹跟踪控制性能的影响，具有较强鲁棒性和工程可实现性，适用于智能车辆轨迹跟踪与底盘运动控制场景。