袁小芳 陳秋伊 黃國(guó)明 史可

摘? ?要：針對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)（Distributed drive electric vehicles，DDEV）在急轉(zhuǎn)彎時(shí)出現(xiàn)的不足轉(zhuǎn)向和側(cè)向失穩(wěn)等不確定性穩(wěn)定問(wèn)題，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy Neural Network，F(xiàn)NN）的自適應(yīng)橫向穩(wěn)定性控制系統(tǒng).該系統(tǒng)包括上級(jí)直接橫擺力矩控制器和下級(jí)轉(zhuǎn)矩分配控制器. 其中，上級(jí)直接橫擺力矩控制器根據(jù)不確定因素產(chǎn)生的質(zhì)心側(cè)偏角誤差得到期望的直接橫擺力矩;下級(jí)轉(zhuǎn)矩分配控制器將上級(jí)控制器輸出的直接橫擺力矩按輪胎載荷分配至每個(gè)輪轂電機(jī)，實(shí)現(xiàn)高效調(diào)整汽車(chē)姿態(tài)，提高汽車(chē)的轉(zhuǎn)向能力和側(cè)向穩(wěn)定性.仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提出的控制系統(tǒng)顯著提升了DDEV的側(cè)向穩(wěn)定性，表現(xiàn)出較傳統(tǒng)模糊控制更好的控制效果.

關(guān)鍵詞：DDEV;橫向穩(wěn)定性;不確定性;橫擺力矩;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)：TH16? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Adaptive Lateral Stability Control of Electric Vehicle Based on FNN

YUAN? Xiaofang1？覮，CHEN Qiuyi1，HUANG Guoming1，SHI? Ke1

（College of Electrical and Information Engineering，Hunan University，Changsha? 410082，China）

Abstract：An adaptive lateral stability control system based on Fuzzy Neural Network（FNN） is proposed to solve the uncertain stability problems of Distributed Drive Electric Vehicles（DDEV） such as insufficient steering and lateral instability. The system consists of an upper direct yaw moment controller and a lower torque distribution controller. The upper direct yaw moment controller can get the desired direct yaw torque according to the error of side slip angle caused by uncertain factors. The lower torque allocation controller distributes the output of the upper controller to each hub motor according to the tire's load， which can adjust the vehicle attitude efficiently and improve the steering ability and lateral stability of the vehicle. Simulation results show that the proposed control system can significantly improve the lateral stability of DDEV，and show the better control effect than the traditional fuzzy control.

Key words：Distributed Drive Electric Vehicles（DDEV）;lateral stability;uncertainty;yaw moment;Fuzzy Neural Network（FNN）

在環(huán)境與能源問(wèn)題愈發(fā)引起關(guān)注的社會(huì)背景下，電動(dòng)汽車(chē)成為未來(lái)汽車(chē)行業(yè)的必然發(fā)展趨勢(shì)，分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)（DDEV）在結(jié)構(gòu)上采用四個(gè)內(nèi)嵌在車(chē)輪里的輪轂電機(jī)，使得車(chē)輛的各車(chē)輪單獨(dú)可控，避免了傳統(tǒng)汽車(chē)的機(jī)械傳動(dòng)結(jié)構(gòu)，電機(jī)響應(yīng)速度更快，控制方法也更加靈活多變，因此，DDEV得到越來(lái)越多研究者的關(guān)注[1-2].

DDEV在急轉(zhuǎn)彎時(shí)，由于側(cè)向加速度比較大，車(chē)輛失去側(cè)向力儲(chǔ)能能力，這使得駕駛員無(wú)法對(duì)車(chē)輛進(jìn)行橫向控制，從而導(dǎo)致發(fā)生側(cè)翻等危險(xiǎn)狀況[3]. 針對(duì)這一現(xiàn)象，常用控制方法為直接橫擺力矩控制，文獻(xiàn)[4]以操縱穩(wěn)定性為控制目標(biāo)，提出一種基于滑模理論的橫擺力矩控制器，文獻(xiàn)[5]以極限工況下的穩(wěn)定性為控制目標(biāo)，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID聯(lián)合控制橫擺力矩控制器，文獻(xiàn)[6]提出了基于動(dòng)態(tài)面理論的雙層控制策略，文獻(xiàn)[7]以橫向操縱穩(wěn)定性為控制目標(biāo)，提出了基于變論域模糊控制理論的橫擺力矩控制策略，文獻(xiàn)[8]提出了一種基于模糊PI的穩(wěn)定性控制方法，文獻(xiàn)[9]為解決DDEV在低附著路面上的橫向操縱穩(wěn)定性問(wèn)題，采用了上下雙層控制器，并以整車(chē)輪胎縱向力利用率最小為目標(biāo)函數(shù)，采用加權(quán)最小二乘算法（WLS）將其得到的橫擺力矩和縱向力進(jìn)行輪間的優(yōu)化分配.

目前，傳統(tǒng)直接橫擺力矩控制方法普遍存在計(jì)算量大，對(duì)象依賴(lài)性大、自適應(yīng)能力差等問(wèn)題.針對(duì)上述問(wèn)題本文提出一種基于FNN的自適應(yīng)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)（FNN-ASCS），顯著提升了DDEV的側(cè)向穩(wěn)定性，避免不足轉(zhuǎn)向、側(cè)翻、側(cè)滑的情形，表現(xiàn)出較傳統(tǒng)控制方法更好的控制效果.

式中：α = 2為學(xué)習(xí)率.

2.2? ?下級(jí)轉(zhuǎn)矩分配控制器

下級(jí)轉(zhuǎn)矩分配控制器（圖5）采用按載荷分配方式對(duì)上級(jí)控制器輸出的直接橫擺力矩進(jìn)行力矩分配，相對(duì)常用的傳統(tǒng)平均力矩分配方式而言，此方式可以更好地利用垂直載荷較大的輪胎，使得輪胎的總利用率降低，延長(zhǎng)輪胎使用期限[10].

按載荷分配轉(zhuǎn)矩的具體計(jì)算公式如下

中：Fzrl、Fzfr、Fzrl、Fzrr分別表示左前、右前、左后、右后輪胎的垂向力;Tfl、Tfr、Trl、Trr分別表示左前、右前、左后、右后輪胎的分配轉(zhuǎn)矩.

實(shí)際車(chē)輛運(yùn)行時(shí)，還應(yīng)當(dāng)考慮電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩的上限值，另外電機(jī)輸出力矩也受到路面附著狀態(tài)的影響[4].

3? ?仿真分析

本文在MATLAB里搭建了DDEV急轉(zhuǎn)彎穩(wěn)定性控制的仿真平臺(tái)，來(lái)驗(yàn)證本文FNN-ASCS的控制效果.仿真汽車(chē)的相關(guān)參數(shù)設(shè)定如表1所示.

3.1? ?低速工況

設(shè)路面附著系數(shù)μ = 0.65，初速度v = 15 m/s，方向盤(pán)輸入前輪轉(zhuǎn)角信號(hào)為正弦信號(hào)（如圖6），驗(yàn)證車(chē)輛在低速工況下的急轉(zhuǎn)彎控制效果，由圖7車(chē)輛的動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線可知，未加控制的車(chē)輛質(zhì)心側(cè)偏角和側(cè)向力很大，特別是在車(chē)輛轉(zhuǎn)角變化值變號(hào)時(shí)，β最大誤差超過(guò)100%，加入模糊控制器后，β最大誤差也已達(dá)到10%以上，而加入FNN自適應(yīng)控制器后，β誤差在5%以內(nèi)，車(chē)輛運(yùn)行穩(wěn)定，質(zhì)心側(cè)偏角跟蹤效果明顯更好.

3.2? ?中、高速工況

同樣地，取路面附著系數(shù)μ=0.65，方向盤(pán)輸入前輪轉(zhuǎn)角信號(hào)為正弦信號(hào)（如圖6），驗(yàn)證車(chē)輛在中速、高速工況下的急轉(zhuǎn)彎控制效果，圖8為車(chē)輛初速度v=25 m/s工況下的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線，圖9為車(chē)輛初速度v=40 m/s工況下的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)曲線，在這兩種工況下，未加控制器的質(zhì)心側(cè)偏角已經(jīng)超過(guò)βmax，在

超過(guò)200%，加入模糊控制器后，最大誤差也超過(guò)了40%，而加入FNN自適應(yīng)控制器后，誤差降低到5%以內(nèi)，保證了車(chē)輛的穩(wěn)定運(yùn)行;另外，模糊控制在速度增加（工況變化）時(shí)，由于自適應(yīng)能力較差，車(chē)輛超調(diào)增大，抖動(dòng)增加也更明顯，相對(duì)于模糊控制，F(xiàn)NN自適應(yīng)控制的抖動(dòng)更小，質(zhì)心側(cè)偏角跟蹤效果也更好.

綜上，F(xiàn)NN自適應(yīng)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)在低、中、高速等工況下均能夠較好地跟蹤理想質(zhì)心側(cè)偏角，避免了車(chē)輛發(fā)生側(cè)翻，脫離運(yùn)行軌跡的危險(xiǎn)狀況，使得車(chē)輛穩(wěn)定運(yùn)行，并且車(chē)速越大，控制效果越明顯.

4? ?總? ?結(jié)

本文針對(duì)DDEV在急轉(zhuǎn)彎時(shí)出現(xiàn)的不確定性穩(wěn)定問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于FNN的自適應(yīng)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)，此控制系統(tǒng)在車(chē)輛急轉(zhuǎn)彎時(shí)，通過(guò)控制質(zhì)心側(cè)偏角，保證車(chē)輛穩(wěn)定運(yùn)行.仿真結(jié)果表明，該控制器控制效果表現(xiàn)出較傳統(tǒng)模糊控制更好的控制效果，并且車(chē)速越大，控制效果越明顯.

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