汽车纵向运动多模型分层切换控制

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严峻的交通安全问题使得汽车纵向运动控制技术作为先进汽车控制与安全系统AVCSS(Advanced Vehicle Control and Safety Systems)的一个重要组成部分日益受到重视。由于汽车纵向动力学系统的复杂性使得建立的模型存在较大不确定性,导致传统的鲁棒和参数自适应控制方法很难保证良好的控制性能。针对此问题,本文提出了基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法,并应用该方法设计车速和加速度控制系统,实现了汽车纵向动力学模型存在较大不确定性时车速和加速度快速准确的控制。论文首先应用鲁棒控制理论,提出对模型与对象之间不确定性系统增益进行估计的切换指标函数,设计对应的估计器和切换逻辑,给出鲁棒控制器集合的存在条件和设计方法,实现了基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制,并对控制系统的鲁棒稳定性和扰动抑制能力进行了理论分析和仿真验证。然后,以汽车纵向运动控制系统中的车速和加速度控制器为对象,在分别采用平衡点线性化和逆模型线性化方法得到汽车纵向动力学系统的线性化模型,建立相应的不确定模型集合基础上,应用文中提出的方法对车速和加速度控制器进行设计,并对控制效果进行了仿真验证。为进一步验证所提出方法的有效性和正确性,针对原有实验平台车扩展能力差和信息共享能力弱等不足,在研制电控辅助制动器基础上,设计并完成相关网络节点,建立了基于CAN网络的实验平台。最后,在不同汽车和环境参数条件下,应用建立的实验平台对车速和加速度控制效果进行试验验证,并与参数自适应控制和PID控制系统进行对比。结果表明,基于本文方法所完成的车速和加速度控制系统具有较好的鲁棒性能,为解决由于模型不确定性导致实际使用中汽车纵向运动控制系统性能降低的问题提供了有效途径。
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