一种考虑执行器特性的线控底盘模块化控制方法

1.本发明涉及线控底盘控制技术领域，尤其是涉及一种考虑执行器特性的线控底盘模块化控制方法。


背景技术：

2.集成底盘控制通过将子功能系统整合到统一模型中进一步提升了车辆性能。然而，高度的集成意味着任何配置的变更都会导致整个模型的重构。
3.中国专利公开号cn113085815a公开了一种基于数字孪生的线控制动系统及其动态优化控制方法，包括：物理线控制动系统、整车控制系统和数字孪生制动系统；物理线控制动系统和整车控制系统通过车载can总线连接，整车控制系统与数字孪生制动系统通过高速通讯链路连接。
4.上述申请基于物理制动系统结构参数在云端中搭建出其虚拟映射模型，实现制动力的最优分配和系统容错控制，然而，为追求的控制效果的最优性，现有的控制多基于最优控制理论实现，包含多个系统并考虑详细执行器特性的模型势必造成数值求解的计算负担，难以保证控制的实时性。


技术实现要素：

5.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑执行器特性的线控底盘模块化控制方法，通过采用模块化控制的方法提高系统结构灵活性。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.本发明提供了一种考虑执行器特性的线控底盘模块化控制方法，包括如下步骤：
8.s1，根据控制需求以及参与控制的执行器选定系统状态和控制输入，搭建整车模型，通过辨识执行器的动态特性，并针对线控底盘的执行器动态特性进行建模；
9.s2，以功能或具体执行器配置为依据，将所述整车模型划分为多个子模块模型，将所述执行器动态特性引入所述子模块模型中，完成封装建模；
10.s3，针对各个子模块模型，构造本地最优控制问题，基于预设的更新律，通过交换子模块间的扰动量迭代求解全局最优解，实现对线控底盘执行器的模块化控制。
11.作为优选的技术方案，所述的s3中包括如下步骤：
12.s31，根据子模块的动态特性与执行频率，选取离散步长进行离散处理；
13.s32，构建本地代价函数，构造本地最优控制问题并求解得到子模块的扰动量；
14.s33，通过交换子模块间的扰动量，基于预设的更新律，在迭代收敛后输出全局最优解，实现对线控底盘的模块化控制。
15.作为优选的技术方案，所述的s33包括如下步骤：
16.s331，在某一时刻t0，对于子模块i，测得状态量执行器的控制输入量和扰动量上一时刻得到的扰动量序列为迭代次数q＝1，其中n
p
表示预测时域；
17.s332，基于所述本地代价函数计算本地代价ji，求解得到控制量序列并将本模块的贡献量序列发送给其他子模块其中为引入执行器动态特性后的输入增广矩阵；
18.s333，获取其他子模块的贡献量序列基于预设的更新律计算新的扰动量
19.s334，若则q＝q 1，执行步骤s332，若或q＞q
max
，则输出全局最优解，即控制量序列中的第一项作用于系统，实现对线控底盘的模块化控制，其中ε、q
max
为预设参数。
20.作为优选的技术方案，所述的本地代价函数为：
[0021][0022]
其中，ji表示子模块i的本地代价，表示系统状态的参考值，表示控制量增量，r
x
、r
δu
、ru分别表示各目标项分配的权重因子，分别表示系统状态的上下限，分别表示控制量增量的上下限，分别表示控制量的上下限，n
p
表示预测时域。
[0023]
作为优选的技术方案，各个子模块模型通过各自的通信接口实现扰动量的交换。
[0024]
作为优选的技术方案，针对执行器动态特性进行建模的数学模型满足的状态方程为：
[0025][0026]yp
＝x
p
[0027]
其中，τ
p
为时间常数，θ
p
为死区时间，x
p
为对应执行器的状态量，u
p
为对应执行器的控制输入。
[0028]
作为优选的技术方案，所述的整车模型满足的状态方程为：
[0029][0030]
其中，x
cog
为整车级别的状态量，u
cog
为整车级别的控制输入，w
cog
为整车级别的系统扰动，a为系统矩阵，b为控制矩阵。
[0031]
作为优选的技术方案，由整车模型划分为多个子模块模型满足的状态方程为：
[0032]
[0033]
其中，x
cogi
＝x
cog
，ai＝a，x
cogi
为模块的状态量，u
cogi
为模块的控制输入，w
cogi
为模块的扰动量，w
cog
为整车级别中的不可测扰动，为其他子模块的贡献量，输入矩阵
[0034]
作为优选的技术方案，将所述执行器动态特性引入子模块模型后，子模块模型满足的状态方程为：
[0035][0036]
其中，τ
pi
为第i个子模块的时间常数，为模块的增广状态量，和分别为变换后状态方程的状态增广矩阵和输入增广矩阵，a
pi
、b
pi
、c
pi
分别为执行器数学模型的状态矩阵、输入矩阵和输出矩阵。
[0037]
作为优选的技术方案，所述的更新律为：
[0038][0039]
其中，表示第i个子模块在第q次迭代下[1-n
p
]内的扰动量序列，α为预设参数。
[0040]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0041]
(1)系统结构灵活，可扩展性好：传统的集中式控制极度依赖整车模型，任何对模型的拓扑都需要对主控制器的进行重新设计，因此存在灵活性差的问题，对此本发明采用模块化的控制方法，将底盘多执行器的控制集成从控制器设计之初延迟到面向执行器的子控制器设计完成后再集成，可根据具体需求即插即用，从而有效提高了结构灵活性和可扩展性。
[0042]
(2)计算速度快，实时性好：随着子系统与执行器数量的增加，传统的集中式模型的维度也愈发庞大，导致的求解难度是非线性增长，不同于传统方法，本发明模块化的控制方法通过将系统拆解成多个子模块并行计算，在本地求解最优控制问题，基于预设的更新律，通过交换子模块间的扰动量迭代求解全局最优解，从而降低了模型维度，减小了中央节点的计算负担，使得引入执行器特性带来的负面影响微乎其微。
[0043]
(3)兼容性好，对工业集成友好度高：传统的集中式控制需要将所有信息纳入一个统一的模型，这要求对所涉及的系统信息完全了解，对此，本技术提供的模块化的控制方法，每个模块仅通过交换贡献量(基于扰动量计算得到)来达成一致，它允许模型中包含部分黑盒模型，这使得系统可以纳入更多的控制方法，进行更多元的控制，也便于主机厂去进行集成。
[0044]
(4)鲁棒性好：传统集中式底盘协同控制，整体的优化问题都部署在主控制器中，一旦主控制器损毁，系统将陷入崩溃，而模块化线控底盘，通过拆解可将主控制器拆分为相
应的子控制器，即使在单个子控制器崩溃时，其余控制器依然可以发送控制指令，完成底盘操控。
附图说明
[0045]
图1为实施例中考虑执行器特性的线控底盘模块化控制方法的流程图；
[0046]
图2为实施例中控制过程的示意图。
具体实施方式
[0047]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0048]
实施例1
[0049]
针对以上现有技术存在的问题，为提高系统面向模块化线控底盘的集成效率和可扩展性，以及控制系统面对突发故障时的鲁棒性，提供一种考虑执行器特性的线控底盘模块化控制方法，将底盘多执行器的控制集成从控制器设计之初延迟到面向执行器的子控制器设计完成后再集成，从而突破传统集中式底盘协同控制方法在设计时高度依赖整车平台的瓶颈，提高系统面向模块化线控底盘的集成效率和可扩展性，以及控制系统面对突发故障时的鲁棒性。
[0050]
参见图1，本方法包括如下步骤：
[0051]
s1，根据控制需求和车载执行器配置选取相契合的系统状态量和控制量，通过定义模块间通信接口实现形式上的解耦，从而将每个子功能模块视为独立的整体进行封装建模并控制。
[0052]
具体的，s1包括如下子步骤：
[0053]
s11：根据控制需求以及需要参与的执行器选定系统状态和控制输入，搭建整车模型。
[0054]
整车模型满足的状态方程为：
[0055][0056]
在整车模型中，x
cog
为整车级别的状态量，u
cog
为整车级别的控制输入，w
cog
为整车级别的系统扰动，a为系统矩阵，b为控制矩阵。
[0057]
s12：辨识执行器的动态特性，搭建执行器的数学模型。
[0058]
执行器的数学模型满足的状态方程为：
[0059][0060]yp
＝x
p
[0061]
用于近似系统动态响应的数学模型为一阶加死区时间模型；需要辨识的待定系数为τ
p
和θ
p
；其中，τ
p
为时间常数，用于描述系统对输入信号的响应速度和惯性程度；θ
p
为死区时间，用于描述系统中存在的死区或非线性饱和效应；x
p
为对应执行器的状态量，u
p
为对应执行器的控制输入。
[0062]
s13：以功能或具体执行器配置为依据划分模块，进行封装建模。
[0063]
具体的，s13包括如下子步骤：
[0064]
s131：以功能或具体执行器配置为依据划分模块。
[0065]
子模块模型满足的状态方程为：
[0066][0067]
其中，由于尚未考虑子模块中执行器的动态响应特性，x
cogi
＝x
cog
，ai＝a；
[0068]
在子模块模型i中，x
cogi
为该模块的状态量，u
cogi
为该模块的控制输入，w
cogi
为该模块的扰动量；其中，扰动量w
cogi
包含整车级别中的不可测扰动w
cog
和来自其他子模块的贡献量整车控制输入输入矩阵表明u
cog
为多个子系统或执行器控制量的集合；通过在模块间交换贡献量使得整车模型可以在形式上拆分为多个子模块，并建立起模块间的耦合关系。
[0069]
s132：在子模块中引入执行器的动态特性，完成封装建模。
[0070]
引入执行器特性的子模块模型满足的状态方程为：
[0071][0072]
在子模块模型i中，为该模块的增广状态量，和分别为变换后状态方程的状态增广矩阵和输入增广矩阵，a
pi
、b
pi
、c
pi
分别为执行器数学模型的状态矩阵、输入矩阵和输出矩阵。
[0073]
引入执行器特性的子模块模型满足的状态方程需作如下定义：
[0074]
(1)
[0075]
(2)
[0076]
(3)
[0077]
s2：各个子功能模块内部可根据执行器差异化的动态特性建立控制模型，通过分布式控制实现不同数量、不同响应特性的子功能模块集成，提升控制效果。
[0078]
具体的，s2包括如下子步骤：
[0079]
s21：每个子模块根据差异化的动态响应特性，选取合适的离散步长与计算频率设计子控制器，通过构造本地最优控制问题进行求解。
[0080]
具体的，s21包括如下子步骤：
[0081]
s211：根据子模块的动态特性与执行频率，选择合适的离散步长ts进行差分，构造出离散形式的预测模型。
[0082]
s212：构造本地代价函数将子模块的控制问题转化为数值优化问题进行求解，本地代价函数设置如下：
[0083][0084]
其中，表示系统状态的参考值，表示控制量增量，r
x
、r
δu
、ru分别表示各目标项分配的权重因子，分别表示系统状态的上下限，分别表示控制量增量的上下限，分别表示控制量的上下限。
[0085]
s22：通过交换子模块间的扰动量，并设计一定的更新律，在迭代收敛后输出全局最优解，实现对分布式子系统的集成。
[0086]
集成分布式子系统并完成对线控底盘的模块化控制需有以下步骤：
[0087]
step1：在某一时刻t0，对于子模块i，测得
[0088]
step2：记上一时刻得到的扰动量序列为迭代次数q＝1，进行迭代求解：
[0089]
step3：求解本地代价函数ji，求解得到控制量序列并将本模块的贡献量序列发送给其他子模块
[0090]
step4：收集其他子模块的贡献量序列并设计更新律，
[0091]
step5：若则q＝q 1；返回step3；
[0092]
step6：若或q＞q
max
，则输出控制量序列中的第一项作用于系统。
[0093]
以下为根据上述方法实现面向车辆线控底盘的模块化控制的具体过程，方案实施示意如图2所示，过程包括如下步骤：
[0094]
步骤一、面向此处的操稳需求，选取转向、驱动、制动执行器，并建立二自由度的整车动力学模型。
[0095]
步骤二、设计多组角阶跃和正弦扫频工况，根据采集数据中系统的死区范围以及其对输入信号的响应速度和惯性程度，依次辨识各执行器一阶加死区时间模型中的时间常数τ
pi
和死区时间θ
pi
。
[0096]
根据执行器的功能，整车模型被拆分为转向、驱动和制动三个子功能模块进行独立建模和控制。
[0097]
二自由度的动力学模型是基于侧向力与横摆力矩建立的，因此各子模块间通讯时
交换的贡献量即为各自对侧向力和横摆力矩所做出的影响。
[0098]
步骤三、借助于其他模块发送的贡献量，本地子模块在封装建模时即可考虑到其他模块对整车性能的影响，并依据该模块自身的动态特性选取合适的离散步长进行控制器的差异化设计。
[0099]
步骤四、设计贡献量序列的更新律和迭代收敛的判断条件，完成分布式控制器的集成，实现对线控底盘的模块化控制。
[0100]
本实施例提供的模块化控制方法使得每个子功能模块均可以被单独建模并集成，提高了系统面向模块化线控底盘的集成效率和可扩展性，以及控制系统面对突发故障时的鲁棒性。
[0101]
实施例2
[0102]
与实施例1相比，本实施例采用二阶模型模拟系统动态响应，同理，也可采用其他高阶模型模拟系统动态响应。
[0103]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。