Блог

Jul 17, 2023

Координированное управление крутящим моментом

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 11564 (2023) Цитировать эту статью 233 Доступы 2 Подробности об альтернативных метриках Безопасность транспортных средств имеет большое значение для интеллектуального развития

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 11564 (2023) Цитировать эту статью

233 доступа

2 Альтметрика

Подробности о метриках

Безопасность транспортных средств имеет большое значение для интеллектуального развития гибридных транспортных средств. Однако контроль устойчивости в реальном времени или разумное распределение крутящего момента в экстремальных дорожных условиях остаются огромной проблемой из-за множества неопределенных параметров и трудностей с согласованием характеристик управляемости и устойчивости. Для решения вышеуказанных проблем для полноприводного гибридного автомобиля повышенной проходимости (TTR) в данном исследовании предлагается подход управления управляемостью и устойчивостью (HSM) путем включения правил автономной оптимизации и прогнозирования онлайн-модели. контроль (МПЦ). Во-первых, динамическая модель транспортного средства с семью степенями свободы (7-DOF) используется для автономного извлечения правил распределения крутящего момента (Offline-ETDR), а обратная связь онлайн MPC (Online-MPCF) используется для компенсации дополнительных требований к крутящему моменту для плохой эффект в экстремальных условиях. Соответственно, результаты автономной оптимизации и онлайн-коррекции объединяются, чтобы обеспечить общую потребность в крутящем моменте с учетом определения дорожных условий в реальном времени. Наконец, проводятся испытания на реальном автомобиле для подтверждения эффективности предложенной стратегии координации крутящего момента. По сравнению с автомобилем без стратегии управления крутящим моментом предложенный метод значительно улучшает проходимость автомобиля на поворотах, обеспечивая при этом высокие характеристики устойчивости.

Транспортная безопасность играет далеко идущую роль в разведке транспортных средств, особенно для полноприводных автомобилей. Например, стратегии управления, ориентированные на критическую безопасность, включая контроль устойчивости, контроль заноса хвоста, а также электронную программу стабилизации, всегда были в центре внимания исследователей автомобильной отрасли1. В частности, экстремальное вождение, включая высокую скорость и резкий угол поворота рулевого колеса, является основной причиной нестабильности автомобиля2. Поэтому для решения вышеуказанных проблем было предложено множество методов, включая активную подвеску (AS)3,4, программу электронной стабилизации (ESP)5, динамический круиз-контроль6, активное рулевое управление (ASC)7 или использование стабилизаторов поперечной устойчивости8. Среди этих методов всегда вызывает озабоченность проблема насыщения поперечной силы шины. Например, система прямого управления рысканьем (DYC)9 создает дополнительный момент отклонения от курса для регулирования продольной силы других колес, повышая устойчивость автомобиля, оснащенного ступичными двигателями. Чжан и др.10 реализовали контроль устойчивости, объединив методы DYC и AFC, что еще больше дополнило требуемую силу. Мирзаи и Мирзаейнеджад11 разработали многопараметрический ориентированный контроллер для оптимизации передних углов. Лян и др.12 использовали штрафную функцию для распределения веса AFS и DYC для обеспечения устойчивости полноприводных автомобилей во время рулевого управления. Эти методы эффективно улучшают устойчивость транспортного средства, но координация этих двух методов управления требует дальнейшего обсуждения.

В последнее время быстрое реагирование на управление и возможность управления привлекли больше внимания исследователей автомобильной промышленности. Например, иерархический контроль первоначально предлагался в работах13 и14 для обеспечения контроля скорости и точности. В верхнем контроллере DYC дополнительный момент рыскания обеспечивается эталонным поведением; на нижнем уровне несколько целей, включая экономию энергии13, боковую устойчивость15,16, оптимизацию сцепления с дорогой на основе определенных правил17,18, а также оптимизацию передачи мощности19, оптимизированы для распределения крутящего момента между четырьмя отдельными исполнителями. Что касается алгоритма управления, то для оптимизации поперечной силы широко использовались нечеткие пропорционально-интегральные регуляторы20,21, однако традиционный ПИД-регулятор оказывает ограниченное влияние на устойчивость автомобиля. В ссылках 22 и 23 управление режимом скольжения (SMC) использовалось для обеспечения продольной и поперечной устойчивости автомобиля. Однако недостатком SMC является то, что трудно устранить временные колебания. В настоящее время, с развитием искусственного интеллекта, стали рассматриваться подходы к оптимизации традиционных стратегий управления. Мартинсен и др.24 использовали алгоритм обучения с подкреплением (RL) для отслеживания эталонной траектории и одновременного обеспечения боковой устойчивости. Ван и др.25 настраивали параметры SMC с помощью алгоритма глубокого детерминированного политического градиента в оптимизации RL. Аналогично, в26 схема RL использовалась для настройки параметров ПИД-регулятора. Wei et al.27,28 в сочетании с безопасностью транспортного средства и эффективностью использования энергии была предложена стратегия управления координацией крутящего момента на основе глубокого RL, впоследствии эффективность этой стратегии была доказана моделированием. Однако подход RL не подходит для онлайн-операций из-за увеличения вычислительных затрат. Таким образом, более осуществимый метод, названный управлением с прогнозированием режима (MPC)29,30,31,32,33, был рассмотрен для выполнения в реальном времени и с несколькими ограничениями. В литературе34 AFS, дифференциальное торможение (DB) и 4WD интегрированы в MPC для обеспечения совместимости, а эффективность стратегии была продемонстрирована посредством совместного моделирования MATLAB и CarSim. Хотя метод MPC широко используется для оптимизации показателей поперечной устойчивости, требуемый момент рыскания по-прежнему создается на основе эталонного угла бокового скольжения (β) и скорости рыскания (ω). Поэтому то, как сбалансировать эти два фактора, важно для контроля устойчивости по рысканью и тщательного скоординированного управления крутящим моментом, особенно в случае экстремальных обстоятельств, таких как высокая скорость или низкое сцепление.