一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统与流程

本发明涉及一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统，属于汽车线控制动及电机控制。

背景技术：

1、滑移率的精准控制是重载运载装备在紧急制动等极限工况下保障制动安全性能的关键前提。当前，线控制动以电机/电控执行器替代传统液压/气压回路，具备响应快、可控性高、易于集成等优势，为实现高精度滑移率控制提供了良好的硬件基础与控制接口。

2、然而，单靠提升执行器精度难以从根本上保证滑移率控制效果。轮胎-路面作用受滑移率、法向载荷与附着系数共同影响；电动运载装备因总质量大、轴距长、轴数多且经常运行于复杂路面，路面附着呈显著时变与不确定性，仅依赖执行层改进难以实现全工况的高精度滑移率跟踪。

3、现有控制策略包括模型预测控制、模糊神经网络与智能 pid（proportional-integral-derivative controller，比例-积分-微分控制器） 等。它们在一定条件下能取得较好效果，但也面临局限，模型预测控制对模型与预测时域依赖较强，在参数失配和大扰动下鲁棒性取决于权重与约束的精心设计；模糊神经网络建模与在线学习开销较大，实时性与可解释性受限；智能 pid 需借助优化算法反复整定，难以系统性处理耦合不确定性。

4、总体而言，仅通过复杂控制器设计而忽略对象不确定性的结构特征，容易导致在参数摄动下的性能退化与保守性增大。如何在紧急制动场景下有效对抗外界扰动与附着不确定，是提升重载装备线控制动滑移率控制精度的核心挑战；

5、可见，为在紧急制动场景下有效对抗外界扰动与附着不确定，亟需一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统，提高电动运载装备在模型非线性和具有路面附着不确定的不同路面上的滑移率跟踪精度和对路面附着力的充分利用。

2、为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

3、第一方面，本发明提供了一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法，包括：

4、获取电动运载装备的当前车速与每个车轮的角速度，基于当前车速与每个车轮的角速度确定状态跟踪误差；

5、将所述状态跟踪误差输入至预先构建的滑移率跟踪控制器中，得到滑移率跟踪控制器输出的每个车轮的需求制动力矩；

6、根据所述需求制动力矩控制制动部分施加制动力矩。

7、进一步地，所述滑移率跟踪控制器的构建方法包括：

8、建立电动运载装备的纵向动力学模型和车轮动力学模型，根据纵向动力学模型和车轮动力学模型构建考虑路面附着不确定性的行驶状态空间方程；

9、基于所述行驶状态空间方程，构建全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程；

10、根据所述全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程，基于平行分布补偿方法构建滑移率跟踪控制器；

11、根据所述滑移率跟踪控制器，推导增益求解定理，基于求解定理对控制器增益进行求解。

12、进一步地，所述电动运载装备的纵向动力学模型和车轮动力模型由下式表示：

13、  ；

14、式中，vx为电动运载装备纵向速度，为电动运载装备纵向速度vx的导数，用于表示纵向动力学模型；ω为车轮角速度，为车轮角速度ω的导数，用于表示车轮动力模型；μ为路面附着系数；为路面附着不确定；fd为电动运载装备空气阻力；m为电动运载装备单轮簧上质量和簧下质量之和； 为时刻的制动力矩；tf为轮胎滚动阻力偶矩；λ为车轮滑移率，，为当前车辆滑移率下路面附着系数的标称值；fz为轮胎垂向力；rw为车轮半径；其中，时刻的制动力矩为再生制动力矩tr与摩擦制动力矩tm的和；为轮胎转动惯量；为滚动阻力；

15、行驶状态空间方程由下式表示:

16、；

17、式中，为状态变量x的导数，用于表示行驶状态空间方程，状态变量x=[vx ω]t，上标t表示转置。

18、进一步地，基于所述行驶状态空间方程，构建全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程，包括：

19、将行驶状态空间方程中考虑路面附着不确定和车速的非线性项与定义为第一中间变量和第二中间变量；

20、将所述第一中间变量和所述第二中间变量作为模糊规则前件，根据预设的模糊规则构建全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程；

21、所述全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程由下式表示：

22、；

23、式中，为时刻的电动运载装备状态变量，为的导数，是时刻的系统输出向量，是输出矩阵，ap为第p个模糊规则的系数矩阵，为输入矩阵，为扰动矩阵，为时刻的控制输入，为时刻的扰动输入，为模糊规则前件，，为模糊输入变量一，为模糊输入变量二，表示第p个模糊规则在模糊规则前件下的激活度；

24、由下式表示：

25、；

26、其中，，分别为第p个模糊规则在模糊规则前件下的激活度下界和激活度上界，和是第p个模糊规则在模糊规则前件下的第一权值非线性函数和第二权值非线性函数；

27、所述第一中间变量和所述第二中间变量由下式表示：

28、  ；

29、式中，为第一中间变量，为第二中间变量，，，，；, 分别为的最大值与最小值，, 分别为的最大值与最小值；与为变量的区间二型模糊集合，，为变量的区间二型模糊集合。

30、进一步地，根据所述全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程，基于平行分布补偿方法构建线性鲁棒模糊滑移率跟踪控制器，包括：

31、根据所述全局线性鲁棒模糊滑移率跟踪状态空间方程，构建状态跟踪误差方程；

32、基于所述状态跟踪误差方程，结合预设的控制规则，构建滑移率跟踪控制器；

33、所述状态跟踪误差方程，由下式表示：

34、；

35、式中，，为xe的导数，为状态跟踪误差动态方程系数矩阵，为状态跟踪误差动态方程输入矩阵，为期望状态向量系数矩阵，为时刻的状态跟踪误差，是时刻的期望车速，是时刻的期望车速的导数，为状态向量系数矩阵；

36、所述滑移率跟踪控制器由下式表示：

37、；

38、式中，为第r个控制规则在模糊规则前件下的激活度，为待求解的第r个控制规则的跟踪控制器控制增益，由下式表示：

39、；

40、其中，，为第r个控制规则在模糊规则前件下的第一平衡系数非线性函数和第二平衡系数非线性函数， 为第r个控制规则在模糊规则前件下的激活度上界， 为第r个控制规则在模糊规则前件下的激活度下界。

41、进一步地，根据所述滑移率跟踪控制器，推导增益求解定理，基于求解定理对控制器增益进行求解，包括：

42、将滑移率跟踪控制器代入状态跟踪误差方程中，得到系统状态空间方程；

43、基于所述系统状态空间方程，推导控制增益求解定理；

44、基于所述控制增益求解定理对控制器增益进行求解，得到求解后的控制器增益；

45、所述系统状态空间方程由下式表示：

46、；

47、式中，全局干扰矩阵，为时刻的全局干扰向量，为全局输出向量，为全局输出矩阵，，，；

48、所述控制增益求解定理为：给定标量γ>0，针对系统状态空间方程，若存在对称正定矩阵，和为任意对称正定矩阵，为阶实矩阵构成的集合，即行、列的矩阵空间，矩阵，和为任意矩阵，为阶实矩阵构成的集合，即行、列的矩阵空间，使得对任意，以下线性矩阵不等式成立：

49、 ；

50、式中，为矩阵符号，令γ为h∞性能指标，nr为第条规则的控制器增益相关矩阵；

51、求解后的控制器满足以下公式：

52、。

53、进一步地，所述第一中间变量和所述第二中间变量的隶属度函数由下式表示:

54、；

55、；

56、；

57、 ；

58、式中， 、分别为模糊输入变量一关于第一隶属度函数的隶属度下界和隶属度上界；、分别为模糊输入变量一关于第二隶属度函数的隶属度下界和隶属度上界；、分别为模糊输入变量二关于第一隶属度函数的隶属度下界和隶属度上界；、分别为模糊输入变量二关于第二隶属度函数的隶属度下界和隶属度上界；, 分别为路面附着系数的最小值和最大值。

59、第二方面，本发明提供一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制系统，包括：

60、第一模块：用于获取电动运载装备的当前车速与每个车轮的角速度，基于当前车速与每个车轮的角速度确定状态跟踪误差；

61、第二模块：用于将所述状态跟踪误差输入至预先构建的滑移率跟踪控制器中，得到滑移率跟踪控制器输出的每个车轮的需求制动力矩；

62、执行模块：用于根据所述需求制动力矩控制制动部分施加制动力矩。

63、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述中任一项所述方法的步骤。

64、第四方面，本发明提供一种计算机设备，包括：

65、存储器，用于存储计算机程序/指令；

66、处理器，用于执行所述计算机程序/指令以实现前述中任一项所述方法的步骤。

67、第五方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现前述中任一项所述方法的步骤。

68、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

69、本发明提供一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统，采用二型模糊集合描述电动运载装备滑移率控制过程的车速和路面附着非线性耦合项，能够有效提升路面参数不确定和时变车速下的滑移率跟踪模型精度。

70、本发明提供一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统，采用线性鲁棒模糊h∞控制，通过模型模糊线性化并结合鲁棒h∞抗扰动控制，能够有效实现电动运载装备在模型非线性和参数不确定条件下的滑移率线性控制并显著提升滑移率跟踪精度。

71、本发明提供一种电动运载装备线控制动高效能鲁棒制动控制方法及系统，通过充分利用紧急制动工况下的路面附着力降低电动运载装备制动距离和制动时间，有效提升了制动安全性能。