郭增江 李剛 趙士博 張琳偉

摘 要：分布式電動汽車必然是未來電動汽車發(fā)展的方向，首先對線控轉(zhuǎn)向進(jìn)行介紹概括，并對分布式電動汽車的轉(zhuǎn)向的亢余容錯控制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析總結(jié)，分析了線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的故障診斷的方法的國內(nèi)外現(xiàn)狀，并對容錯控制進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：分布式電動汽車;線控轉(zhuǎn)向;容錯控制

0 前言

隨著無人駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，對汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的安全性提出了更高的要求。汽車線控轉(zhuǎn)向（Steer-By-Wire）系統(tǒng)通過對電機(jī)的控制，完成車輛的轉(zhuǎn)向過程，突破了傳統(tǒng)機(jī)械式轉(zhuǎn)向的各種限制，可以根據(jù)司機(jī)的駕駛意圖、路面情況、整車運(yùn)行狀態(tài)靈活地對轉(zhuǎn)向力、轉(zhuǎn)向角進(jìn)行控制，提高了整車的操控性和舒適性。

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是整個無人駕駛系統(tǒng)的核心，其性能對整車會產(chǎn)生直接的影響，因此在線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中，各個裝置運(yùn)行的可靠性和安全性顯得尤為重要。當(dāng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)發(fā)生故障時，汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)失效，正在行駛的汽車無法繼續(xù)正常運(yùn)行，車內(nèi)乘客的安全就無法保證?，F(xiàn)有的線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)由于缺乏容錯機(jī)制，無法實(shí)現(xiàn)由于轉(zhuǎn)向電機(jī)故障并能保持繼續(xù)平穩(wěn)運(yùn)行的功能，難以滿足未來無人駕駛汽車高安全性的需求。

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)主要由3大部分組成，包括方向盤總成、轉(zhuǎn)向執(zhí)行總成和主控制器。結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 線控轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)示意圖

方向盤總成可以和駕駛員直接接觸，并直接收到駕駛員控制，主要是由轉(zhuǎn)向操縱機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)角傳感器和轉(zhuǎn)矩傳感器、路感模擬點(diǎn)擊和減速器等組成。主要作用就是接受駕駛員的輸入，得到輸入信號，通過一系列傳感器傳遞給控制器，由控制器根據(jù)所設(shè)計(jì)的控制策略產(chǎn)生的相應(yīng)的信號發(fā)送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)總成主要包含轉(zhuǎn)向電機(jī)以及各類傳感器。主要功能就收到控制器發(fā)出的信號，從而由轉(zhuǎn)向電機(jī)產(chǎn)生合適的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)角，控制車輪的轉(zhuǎn)角。

主控制器是線控轉(zhuǎn)向的核心，是整個系統(tǒng)的控制和決策中心。通過采集信號對駕駛員的意圖進(jìn)行判斷，并根據(jù)設(shè)定好的控制策略做出合理的決策。控制轉(zhuǎn)向執(zhí)行總成，保證汽車能夠按照駕駛員的意圖安全行駛。

故障容錯部分是線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)不可或缺的部分，他監(jiān)視著線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)各個部分的工作情況，針對不同情況采取不同的措施，在部分硬件或軟件出現(xiàn)故障時，保證汽車仍具有基本的轉(zhuǎn)向能力。電源系統(tǒng)主要起到為主控制器、轉(zhuǎn)向執(zhí)行電機(jī)和路感模擬電機(jī)以及其他車載電器供電的作用，電源系統(tǒng)性能的好壞對線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的正常運(yùn)行有著重要影響。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

由于線控系統(tǒng)取消駕駛員輸入系統(tǒng)與執(zhí)行系統(tǒng)之間的機(jī)械連接，其在可靠性方面的要求高于傳統(tǒng)電控系統(tǒng)，因此其容錯控制的要求也要高于現(xiàn)有的成型的電控系統(tǒng)容錯控制。國外的這方面研究起步較早，許多學(xué)者和公司從線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)入手，做了一些研究。

1.1 國外研究現(xiàn)狀

韓國Hanyang大學(xué)和萬都汽車零部件研發(fā)中心基于預(yù)測模型的冗余分析法，對線控制動系統(tǒng)傳感器故障的容錯控制策略開展了研究，其通過建立線控系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，并以電流異常檢測實(shí)現(xiàn)傳感器的故障診斷。

美國俄亥俄州立大學(xué)Wang針對4WID電動車的驅(qū)動電機(jī)及其控制器的故障，提出了主動容錯控制的方法。一旦診斷出故障后，減小故障電機(jī)的控制增益。通過使用電機(jī)控制增益估計(jì)值，更新系統(tǒng)控制矩陣?？刂品峙浞椒▽⒆詣拥脑谑Ｓ嗟恼ｋ姍C(jī)中分配總體控制目標(biāo)。

Hayama等采用雙套轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，通常使用SBW系統(tǒng)，應(yīng)急轉(zhuǎn)向系統(tǒng)采用機(jī)械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。這種SBW系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，易于實(shí)現(xiàn)和控制，但是在電子系統(tǒng)失效后車輛的性能可能會出現(xiàn)很大變化，從而引起駕駛員的不適，增加駕駛員負(fù)擔(dān)。

Werner Harter等采用雙套相互監(jiān)控的SBW系統(tǒng)。這種系統(tǒng)有一定的優(yōu)勢，一旦電子系統(tǒng)失效，它可以避免由此帶來的汽車狀態(tài)輸出參數(shù)的劇烈變化，車輛的可靠性、安全性得到極大提升。但是該系統(tǒng)劣勢也很明顯，因整體部件都是雙份的，也就不可避免增加了成本。

1.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

四輪獨(dú)立線控電動車在國內(nèi)的研究剛剛起步，對于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)故障容錯控制的研究并不多。吉林大學(xué)田承偉基于黎卡提方程和自適應(yīng)卡爾曼濾波理論提出了線控轉(zhuǎn)向汽車方向盤模塊和線控轉(zhuǎn)向執(zhí)行電機(jī)的參數(shù)估計(jì)方法，以此為基礎(chǔ)，研究了基于殘差監(jiān)控的線控轉(zhuǎn)向汽車主要傳感器和電機(jī)容錯控制方法。利用線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)臺及線控轉(zhuǎn)向?qū)嶒?yàn)車，對設(shè)計(jì)的傳感器、電機(jī)及控制器的容錯控制方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

吉林大學(xué)張萍結(jié)合軟件冗余和硬件冗余的優(yōu)勢，根據(jù)線控轉(zhuǎn)向試驗(yàn)臺的特點(diǎn)，搭建方向盤和轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)兩部分的數(shù)學(xué)模型，并分別針對兩部分的傳感器和執(zhí)行器故障進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，最后在XPC技術(shù)為基礎(chǔ)的硬件在環(huán)試驗(yàn)臺上驗(yàn)證所提出的容錯控制策略。

重慶大學(xué)張延鵬基于過驅(qū)動系統(tǒng)的功能冗余，針對線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的失效問題，提出一種基于驅(qū)動或制動力矩控制分配的容錯控制方法，為保證線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的安全性和可靠性提供一種思路。

南京航空航天大學(xué)秦曉熙針對穩(wěn)定性控制中線控四輪向系統(tǒng)魯棒性和魯棒性能問題以及雙輸入雙輸出控制系統(tǒng)特性，研究線控四輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的穩(wěn)定性控制策略。針對現(xiàn)有容錯控制策略中的狀態(tài)估計(jì)精度問題，基于線控四輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的高精度狀態(tài)估計(jì)理論，對線控四輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行傳感器冗余設(shè)計(jì)，研究線控四輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)傳感器容錯控制策略。

2 線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的診斷方法

基于模糊專家控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，首先利用模糊專家控制技術(shù)對傳感器輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性分類，然后將分類后的不可靠數(shù)據(jù)用來進(jìn)行故障診斷。

用粗糙集模型簡化冗余信息，抽取分類規(guī)則。設(shè)計(jì)利用粒子群優(yōu)化方法優(yōu)化的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)冗余信息簡化抽取的故障規(guī)則。MATLAB仿真表明，智能故障診斷方法提高了診斷精確水平。

基于改善的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法動態(tài)改變慣性權(quán)重和閾值，根據(jù)粒子成熟收斂度和粒子適應(yīng)度自適應(yīng)調(diào)整粒子的慣性權(quán)重，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了故障診斷模型。與粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法相比，有效改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效率，獲得了較好的診斷結(jié)果。

建立滑模觀測器進(jìn)行基于模型的故障診斷和隔離，系統(tǒng)不確定性條件下處理多個傳感器故障。為了抑制噪聲、傳感器輸出相互作用、模型不確定性，基于實(shí)時、閉環(huán)反饋性能設(shè)計(jì)具有魯棒自適應(yīng)觀測器的故障診斷和重構(gòu)策略。硬件在環(huán)試驗(yàn)表明精確、可靠的用于在線故障診斷、數(shù)據(jù)再構(gòu)。

針對有限參數(shù)不確定性的線性系統(tǒng)，設(shè)計(jì)魯棒的基于模型的故障診斷濾波器。最大化系統(tǒng)和診斷濾波器的理論信道能力，把故障條件視為假定的信道的輸入，把產(chǎn)生的分量作為輸出，把傳感器噪聲、干擾、系統(tǒng)輸入作為干擾源。產(chǎn)生的余量對故障敏感，對噪聲和干擾不敏感。

研究基于滑模觀測器的預(yù)測故障診斷，設(shè)計(jì)滑模觀測器，利用線性車輛模型、線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和橫擺角速度反饋來估計(jì)車輛轉(zhuǎn)向角度。通過長范圍預(yù)測方法根據(jù)估計(jì)的轉(zhuǎn)向角度和當(dāng)前輸入預(yù)測轉(zhuǎn)向角度?；诜蔷€性滑模觀測器、預(yù)測的解析冗余降低所需的冗余轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角傳感器的數(shù)目，保持高可靠性。用持續(xù)故障和初始故障評價提出算法的有效性，故障傳感器辨識時間隨預(yù)測水平增加而降低，基于預(yù)測的解析冗余算法適合處理單點(diǎn)故障。

3 汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的展望

汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)容錯使得在發(fā)生一個部件或子系統(tǒng)故障時仍然實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向功能?，F(xiàn)有的容錯與故障診斷技術(shù)許多僅通過計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證，而沒有經(jīng)過臺架試驗(yàn)，尤其是實(shí)車試驗(yàn)更少。今后的發(fā)展趨勢是通過大量的硬件在環(huán)臺架試驗(yàn)和實(shí)車試驗(yàn)驗(yàn)證汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)容錯與故障診斷技術(shù)的效果，為汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)化奠定基礎(chǔ)。

4 總結(jié)

汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)帶來了轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和控制等方面的變革，大大優(yōu)化汽車操縱穩(wěn)定性、舒適性等性能。提高安全可靠性、降低系統(tǒng)成本是線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，容錯技術(shù)需要高可靠性的傳感器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等、快速故障診斷算法，發(fā)生故障時保持車輛可靠控制。

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作者簡介：郭增江（1995-），男，遼寧阜新人，研究生，研究方向：智能駕駛與主動安全。