基于路面識別的汽車驅動力模糊滑模控制

趙 健，張 進，朱 冰，2

（1.吉林大學 汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春130022；2.吉林大學 工程仿生教育部重點實驗室，長春130022）

0 引 言

汽車驅動力控制系統在汽車起步、加速、爬坡過程中，通過控制車輪滑轉狀態，使車輛驅動輪在惡劣路面或復雜行駛條件下也能產生最佳的縱向驅動力，并保證一定的轉向能力［1］。目前國內外學者對于驅動力控制系統研究已進行了大量的工作，例如，趙健等［2］針對四輪驅動汽車，應用模糊理論設計了牽引力控制系統的油門控制器和制動控制器。張曉兵等［3］提出面向牽引力控制的自動變速器檔位干預策略。

這些算法大都采用固定車輪最佳滑轉率進行控制，忽略了路面變化對控制系統的影響。而實際上，車輛行駛路況復雜，不但路面附著系數多變，不同附著系數路面對應的最佳車輪滑轉率也有很大差別。因此，對路面條件的精確識別是保證驅動力控制精度和品質的關鍵。

對于路面識別算法，國內外進行了大量的研究。李亮等［4］提出了一種綜合路面附著識別方法，并引入了置信度的概念，運用模糊邏輯算法實現了附著狀態的判斷。Takuro等［5］提出了在轉彎工況下利用回正力矩及卡爾曼濾波來估算前輪所在路面的附著系數的方法。Edoardo等［6］介紹了倍耐力電子輪胎，電子輪胎擁有內嵌的傳感器和數字計算能力，能實時地提供地面與輪胎的接觸力、摩擦因數和附著系數的最大值。么鳴濤等［7］提出了基于車輛振動加速度響應的路面識別方法，通過路面不平度的特征信息將路面進行分類。Choi等［8］提出了用線性遞歸最小二乘法來實時獲取輪胎路面附著系數的方法。

雖然目前的路面附著系數估算方法很多，但大部分都是面向車輛穩定性控制的，而驅動力控制大多數采用固定的最佳滑轉率控制，難以在各種路面條件下均獲得最佳的驅動性能。本文采用卡爾曼濾波和最小二乘法相結合的方式對路面附著系數進行估算，自適應調節最佳車輪滑轉率，以此為基礎，設計模糊滑模控制器，對汽車驅動力進行控制，使之在不同的路面附著系數條件下，都能獲得最佳的驅動性能。

1 基于卡爾曼濾波的輪胎力估算

忽略空氣阻力，并將滾動阻力線性化，汽車的受力分析如圖1所示，車輪的受力分析如圖2所示。

圖1 車輛受力分析圖Fig.1 Force analysis in vehicle

圖2 車輪受力分析圖Fig.2 Force analysis in single wheel

車輛的力和力矩平衡方程為：

式中：

式中：Fxi為車輪縱向力（i＝fl，fr，rl，rr分別對應左前、右前、左后、右后輪，下同）；Fyi為車輪側向力；Fyf為前軸側向力；Fyr為后軸側向力；δ為前輪轉角；m 為整車質量；ax為車輛縱向加速度；ay為車輛側向加速度；Iz為車輛橫擺轉動慣量；γ 為車輛橫擺角速度；lf為車輛質心到前軸距離；lr為車輛質心到后軸距離；2t為車輛輪距。

車輪力矩方程為：

式中：Iw為車輪轉動慣量；ωi為車輪輪速；Tdi為車輪驅動力矩；Tbi為車輪制動力矩；Fzi為車輪法向力；fri為滾動阻力系數；r 為車輪有效滾動半徑；G 為車輪法向載荷；Fp為車軸作用于車輪的水平力；Tf為滾動阻力矩。

根據式（1）～（4），建立狀態空間方程：

式中：11維系統狀態向量x（t）＝［Fxfl，Fxfr，Fxrl，Fxrr，Fyf，Fyr，ωfl，ωfr，ωrl，ωrr，γ］T；7 維 測 量 矩 陣z（t）＝［ax，ay，ωfl，ωfr，ωrl，ωrr，γ］T；系統過程噪聲w（t）是11維零均值白噪聲向量；測量噪聲v（t）為7維零均值白噪聲向量，且w（t）和v（t）互不相關。

采用零階保持的方法，將車輛連續系統狀態空間方程進行離散化，得到相應的離散系統的狀態空間方程如下：

進行離散卡爾曼濾波的系統估計過程如下：

狀態一步預測：

狀態估計：

濾波增益矩陣：

一步預測誤差方差陣：

估計誤差方差陣：

式中：矩陣W 和V 分別為過程噪聲和測量噪聲的協方差矩陣。只要給定初值和P0，根據k時刻的測量值zk，就可以遞推計算出k 時刻的狀態估計，得到相應車輪輪胎力的估計值。

2 路面附著系數估算

2.1 縱滑側偏組合刷子輪胎模型

由于刷子模型的求解參數少于魔術公式等模型，且能比較準確地描述如摩擦橢圓影響和飽和輪胎力等輪胎的非線性特征［9－10］，本文采用縱滑側偏組合刷子輪胎模型進行路面附著系數識別。

縱滑側偏組合刷子輪胎模型的計算公式如下：

其中：

式中：Cx為輪胎縱滑剛度；Cα為輪胎側偏剛度；μ為路面附著系數；α 為輪胎側偏角；κ 為實際縱向滑轉率；vw為輪心處的縱向速度。

刷子輪胎模型需要辨識的參數包括Cx、Cα和μ，根據文獻［8］可知，Cx、Cα與很多因素有關，如輪胎尺寸、胎面寬度、胎面剛度、充氣壓力、負載等，在短時間內變化很小，可以近似看作趨近于定值，而路面附著系數μ，可以采用最小二乘法進行估算。

2.2 基于最小二乘法的路面附著系數估算

最小二乘估計使所有偏差的平方和達到最小，可以有效抑制測量誤差［11］。

首先將刷子輪胎模型寫成如下非線性形式：

式中：y是測量值，這里采用由卡爾曼濾波得到的輪胎力的數值，即y ＝［Fx，Fy］T；f（k，θ）為刷子輪胎模型的表達式，其中，θ 是刷子輪胎模型參數，θ＝［μ］；vl是相應的測量噪聲。

為滿足最小二乘法的需要，將式（17）線性化，y（k）可以近似地寫成：

定義變量h（k）：

將y（k）的表達式帶入上式，得到：

將非線性的刷子輪胎模型進行線性化處理后，即可以采用最小二乘法估算方法來進行路面附著系數估算。一般說來，基于刷子模型的路面附著系數估算算法需要輪胎存在一定的滑轉率才能獲得較精確的測量結果，而在低滑轉工況下，估算結果會有一些抖動，為了避免因此而產生錯誤的估算結果，本文算法只在滑轉率大于5%時進行估算值的更新，滑轉率小于5%時，則保持上一個時刻的估算值不變。

2.3 不同路面的最佳車輪滑轉率

根據文獻［10］，在驅動工況下，輪胎的理論縱向滑轉率s與實際縱向滑移率κ存在如下關系：

輪胎與路面間的附著系數隨車輪滑轉率變化，由文獻［12，13］可知，一般情況下，峰值路面附著系數對應的最佳車輪滑轉率在0.2左右，而附著系數較高的路面對應的最佳車輪滑轉率也較大。因此可以根據估算得到的路面附著系數通過查表的方式獲得車輪的最佳滑轉率s0，最佳滑轉率與路面附著系數的關系如下：μ ≥0.4時，s0＝0.25；μ≤0.1時，s0＝0.15；0.1＜μ＜0.4時，s0＝0.2。

3 汽車驅動力的模糊滑模控制

選取實際滑轉率與最佳車輪滑轉率的差值e及其導數作為狀態變量：

其切換函數δslide為：

式中：c為滑模面系數。

考慮到控制的快速性和平順性的要求，采用連續函數和模糊調節結合的方式對輪胎的滑轉率進行滑模變結構控制，取：

式中：Ω 為滑模邊界值，Ω ＞0；ε為趨近速率，ε＞0。

則有：

滿足滑模變結構控制的全局達到條件，則滑動模態存在，控制方法可行。

為了減少抖振，ε采用模糊調節的方式取值。模糊調節的輸入為e和，輸出為Δε，系統輸入輸出的模糊集分別定義為e＝｛NB，NM，ZO，PM，PB｝；＝｛NB，NM，ZO，PM，PB｝；Δε＝｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝。其中，NB 為負大，NM 為負中，NS為負小，ZO 為零，PS為正小，PM為正中，PB為正大。其輸入輸出隸屬函數如圖3～圖5所示。模糊規則設計如表1所示。

圖3 輸入的隸屬函數Fig.3 Membership function of input

表1 模糊規則Table 1 Fuzzy control rules

圖4 輸入e的隸屬函數Fig.4 Membership function of input e

圖5 輸出Δε的隸屬函數Fig.5 Membership function of outputΔε

對式（4）兩邊求導，得：

假設車輪驅動力矩已知，將式（26）代入上式，即可得到所需的驅動輪制動力矩變化率

4 仿真分析

在Matlab／Simulink 和CarSim 環 境 下 建 立聯合仿真平臺，選擇普通前驅D 級轎車進行仿真，對路面附著系數的估算結果和驅動力控制的效果進行分析驗證。

仿真在附著系數為階躍變化的路面上進行，路面附著系數變化情況如下：行駛路程l＝0～10 m 時，μ＝0.5；l＝10～25時，μ＝0.1；l＝25～50時，μ＝0.3。路面總長度為50 m，初始車速為1 km／h，油門開度在0.1s內由0上升到100%，仿真結果如圖6～圖11所示。

圖6 輪胎縱向力估算對比圖Fig.6 Curves of wheel longitudinal force

圖7 路面附著系數估算對比圖Fig.7 Curves of road friction coefficient

基于卡爾曼濾波算法得到的輪胎力估算值是路面附著系數估算算法的輸入量，因此路面附著系數估算的誤差與輪胎力估算的誤差有同樣的變化趨勢，輪胎縱向力的估算精度越高，路面附著系數的估算精度也越高。圖6為實際的輪胎縱向力與估算的輪胎縱向力對比圖，由圖可見，估算的輪胎縱向力在真實值附近波動，除路面躍變時有較大的瞬時估算誤差外，其余時刻的估算誤差均在10%以下，算法具有較高的估算精度。圖7為實際路面附著系數與估算路面附著系數對比圖，由圖可見，采用本文算法，在估算的最初階段，路面附著系數有一定偏差，但估算值約在0.3s內即趨于穩定，而在路面發生躍變時，估算值與實際值的最大瞬態偏差只有15%。在路面附著系數為0.5時，估算結果與實際值之間約有6%的穩態誤差，這是由用于估算的刷子模型和CarSim 中的輪胎模型的偏差造成的，而在附著系數較低時，估算值與真實值之間幾乎沒有穩態誤差。可見算法可以快速適應路面條件的變化，實現對輪胎力和路面附著系數的漸近無偏估計。

圖8 無驅動力控制的車輪滑轉率Fig.8 Slip ratio of wheel without traction control

圖9 普通滑模驅動力控制的車輪滑轉率Fig.9 Slip ratio of wheel with normal sliding mode traction control

圖10 基于路面識別的模糊滑模驅動力控制車輪滑轉率Fig.10 Slip ratio of wheel with fuzzy sliding mode traction control based on road identification

圖8 ～圖10分別為無驅動力控制、基于固定目標滑轉率的普通滑模驅動力控制和基于本文設計的路面自適應模糊滑模驅動力控制條件下，單側驅動輪滑轉率的變化曲線，由于車輛在均一附著系數路面上行駛，另一側驅動輪滑轉率曲線與圖示曲線基本一致。由圖8～圖10可見，無驅動力控制情況下，驅動車輪迅速發生打滑，嚴重影響車輛的起步性能，而基于固定目標滑轉率和固定滑動趨近率的滑模驅動力控制雖然可以較為有效地控制驅動輪的過度滑轉，但并不能將滑轉率控制在最佳值，且輪速存在較大抖動；基于路面自適應識別的模糊滑模驅動力控制則可以快速有效地響應路面條件的變化，平滑地將車輪滑轉率控制在最佳值附近，從而得到更佳的控制效果。本文設計的驅動力控制算法能將滑轉率穩定控制在目標值附近（一般＞10%），高于2.2小節中設置的更新估算值的滑轉率門限（5%），因此本文估算算法可以滿足本文的驅動力控制算法的需求。

圖11為本文設計的控制算法的車輪制動力矩曲線，由圖可見，車輪制動力矩最大值達到了2350N·m，在輪速趨于穩定后，制動力矩略有波動，對照圖10，說明本文算法控制效果良好。

圖11 基于路面識別的模糊滑模驅動力控制車輪制動力矩Fig.11 Braking torque of wheel with fuzzy sliding mode traction control based on road identification

5 結束語

建立了離散車輛觀測模型，采用卡爾曼濾波方法進行了輪胎力的估算，據此基于縱滑側偏組合刷子輪胎模型，采用最小二乘法估算得到了路面附著系數，仿真結果表明，這一算法可以快速準確地識別路面附著系數的躍變，實現對路面附著系數的漸近無偏估計。車輛在低附著系數路面上全力加速時，車輪會發生明顯打滑，而本文所設計的驅動力控制算法可以快速適應路面附著條件的變化，將驅動輪滑轉率始終控制在最佳值附近，有效提高了車輛驅動性能。同時，采用模糊規則調節滑模控制趨近速率，可以減少車輪波動，提升控制品質。

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