一种基于模型预测控制与滑模控制的重型半挂汽车列车主动转向控制方法

技术领域

本发明属于重型商用车主动控制领域，具体涉及一种基于模型预测控制与滑模控制的重型半挂汽车列车主动转向控制方法。

背景技术

重型半挂汽车列车是由牵引车和挂车通过铰接装置连接起来的车辆组合体，其运输效率高，是高速货物运输的主体。然而，由于半挂汽车列车车身长、质心高、牵引车与挂车存在耦合关系，在遇到窄路、急弯时通行困难，在高速、低附着路面行驶时容易发生横向失稳，如折叠、甩尾及横向摆振等，严重影响行驶安全性。本发明将主动转向技术与半挂汽车列车相结合，对提高半挂汽车列车轨迹跟踪能力与横向稳定性能指明了新的方向。

现有的重型半挂汽车列车主动转向控制方法，大都是基于运动学模型设计控制器，且车辆在行驶时没有考虑挂车状态对牵引车的影响，车辆在低速行驶时忽略了挂车的轨迹跟踪误差，在高速行驶时导致稳定性差，并且也很少有针对重型半挂汽车列车挂车主动转向，采用滑模控制算法设计挂车主动转向控制器的研究；因此，需要建立更加贴切的动力学模型，设计一种考虑挂车状态的牵引车与挂车主动转向控制器来解决此类问题。

发明内容

为解决半挂汽车列车易在遇到窄路、急弯时通行困难，在高速、低附着路面行驶时容易发生横向失稳，如折叠、甩尾及横向摆振等，严重影响行驶安全性；本发明提出一种基于模型预测控制与滑模控制的半挂汽车列车主动转向控制方法，考虑挂车状态的影响，实现半挂汽车列车主动转向的精确控制，提高半挂汽车列车行驶时的轨迹跟踪性能与横向稳定性能。

本发明考虑挂车状态的影响，将主动转向技术应用在半挂汽车列车上，分别设计了牵引车与挂车主动转向控制系统。牵引车主动转向控制采用模型预测控制算法，基于重型半挂汽车列车给定的轨迹信息，在考虑挂车横摆角速度与铰接角状态的前提下，决策出牵引车所需要的最佳前轮转角；挂车主动转向控制采用滑模控制算法，挂车考虑横摆角速度与铰接角对挂车主动转向的影响，由车辆状态跟踪理想的横摆角速度和铰接角，决策出挂车所需的最佳后轮转角。本发明可有效提高重型半挂汽车列车轨迹跟踪性能与横向稳定性能。

本发明提供一种基于模型预测控制与滑模控制的半挂汽车列车主动转向控制方法，并考虑挂车状态的影响，具体步骤如下：

S1、建立重型半挂汽车列车动力学模型；

S2、基于模型预测控制算法，根据重型半挂汽车列车给定的轨迹信息，并考虑挂车状态的影响，设计牵引车主动前轮转向控制器；

S3、基于滑模控制算法，并考虑牵引车前轮转角对挂车的影响，设计挂车主动后轮转向控制器。

进一步的，在以上方案的基础上，所述S1的具体过程为：

S1、线性三自由度动力学参考模型的状态空间方程为：

其中状态矢量X＝[V

其中：

将上述状态空间方程进一步转化为：

令A＝M

式中：m

a

b

ω

I

k

k

θ为铰接角，rad；

c为牵引车质心到铰接点距离；

δ

δ

u为纵向车速，m/s。

在以上方案的基础上，进一步的，所述S2的具体过程为：

S2.1、构建牵引车主动转向模型

式中：V

Y

Y

上述模型中，V

将上述模型写成状态空间方程形式：

S2.2、将上述状态空间方程线性化、离散化处理，减少控制器响应延迟：

所述线性化后的方程为：

式中：

为控制矩阵；

C＝[j

u(t)＝d

将线性模型进行离散化处理，构建预测模型，预测牵引车与挂车在未来一段时间内的状态信息，从而决策出牵引车最佳前轮转角。所述离散化的预测模型为：

式中：N

T为系统采样时间；

x(k+i|k)为预测模型状态量递推序列，表示利用在k时刻的状态预测的第k+i时刻的状态信息，i|∈[0,N

u(k+j|k)为预测模型控制量递推序列，表示利用在k时刻的状态预测第j个控制点的控制信息，j|∈[0,N

在以上方案的基础上，进一步的，所述S3的具体过程为：

由重型半挂汽车列车线性三自由度动力学参考模型可以得到：

式中：

以挂车横摆角速度和铰接角实际值与理想值的偏差为控制目标，设计滑模面S为：

S＝λ

选取指数趋近律：

为消除滑模控制系统抖振问题，以饱和函数代替符号函数

饱和函数表达式为：

解出滑模控制的挂车转角为：

式中：ω

l

e

Δ为边界层厚度。

本发明的有益效果为：

(1)本发明提出的动力学模型综合考虑牵引车与挂车的影响，选取牵引车侧向速度，牵引车横摆角速度，挂车横摆角速度与铰接角作为状态量，将牵引车与挂车的状态量同时考虑到控制器的设计中，实现对重型半挂汽车列车的精准控制。

(2)本发明考虑半挂车状态的影响，结合主动转向技术，设计了重型半挂汽车列车主动转向控制策略，用以改善车辆行驶时的轨迹跟踪能力与横向稳定性。首先，建立重型半挂汽车列车线性三自由度动力学参考模型，提供车辆状态量的理想值。采用牵引车前轮主动转向与挂车后轮主动转向的方法，牵引车基于模型预测控制算法，根据重型半挂汽车列车给定的轨迹信息，在考虑挂车横摆角速度与铰接角状态的前提下，决策出牵引车所需要的最佳前轮转角；挂车主动转向控制采用滑模控制算法，挂车考虑横摆角速度与铰接角对挂车主动转向的影响，由车辆状态跟踪理想的横摆角速度和铰接角，决策出挂车所需的最佳后轮转角。本发明可有效提高重型半挂汽车列车轨迹跟踪性能与横向稳定性能。

附图说明

图1是重型半挂汽车列车线性三自由度动力学参考模型；

图2是重型半挂汽车列车主动转向控制结构框图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案更加清晰明了，下面结合附图，对一种基于模型预测控制与滑模控制的重型半挂汽车列车主动转向控制方法作进一步的说明。

如图2所示，一种基于模型预测控制与滑模控制的重型半挂汽车列车主动转向控制方法，具体包括以下步骤：

S1、建立重型半挂汽车列车动力学模型(如图1所示)；

线性三自由度动力学参考模型的状态空间方程为：

其中状态矢量X＝[V

其中：

将上述状态空间方程进一步转化为：

令A＝M

式中：m

a

b

ω

I

k

k

θ为铰接角，rad；

c为牵引车质心到铰接点距离；

δ

δ

u为纵向车速，m/s。

在本实施例中，所述S2的具体过程为：

S2.1、构建牵引车主动转向模型

式中：V

Y

Y

上述模型中，V

将上述模型写成状态空间方程形式：

S2.2、将上述状态空间方程线性化、离散化处理，减少控制器响应延迟：

所述线性化后的方程为：

式中：

为控制矩阵；

C＝[j

u(t)＝d

将线性模型进行离散化处理，构建预测模型，预测牵引车与挂车在未来一段时间内的状态信息，从而决策出牵引车最佳前轮转角。所述离散化的预测模型为：

式中：N

T为系统采样时间；

x(k+i|k)为预测模型状态量递推序列，表示利用在k时刻的状态预测的第k+i时刻的状态信息，i∈[0,N

u(k+j|k)为预测模型控制量递推序列，表示利用在k时刻的状态预测第j个控制点的控制信息，j∈[0,N

在本实施例中，所述S3的具体过程为：

由重型半挂汽车列车线性三自由度动力学参考模型可以得到：

式中：

以挂车横摆角速度和铰接角实际值与理想值的偏差为控制目标，设计滑模面S为：

S＝λ

选取指数趋近律：

为消除滑模控制系统抖振问题，以饱和函数代替符号函数

饱和函数表达式为：

解出滑模控制的挂车转角为：

式中：ω

l

e

Δ为边界层厚度。