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基于滑模控制理论和极限学习机干扰估计的线控转向车辆控制系统的研究

叶茂  
【摘要】:随着汽车工业的不断发展,人们对汽车舒适性与安全性也有了更高的标准。汽车转向系统是汽车底盘设计的关键技术之一,对于提升汽车驾驶舒适性和安全稳定性具有重要作用。近年来,线控转向车辆凭借其智能化水平高、节约内饰空间、满足轻量化要求、安全性高、舒适性强等诸多优势受到广大学者、汽车厂商以及电子控制设备供应商的青睐。本文在滑模理论研究的基础上,研究讨论了基于线控转向系统的控制策略设计。本文首先分析了线控转向系统的工作原理,充分理解各个转向控制组件的作用,构建各个组件的动力学模型,然后综合分析得到系统的综合模型,为接下来的控制策略设计提供精准的数学模型。紧接着,结合鲁棒自适应技术和极限学习机干扰估计技术的特点,本文提出了基于极限学习机干扰估计的自适应积分终端滑模控制,进一步提高线控转向系统的跟踪性能。与传统基于最小二乘方法的极限学习机有所不同,本文所设计的极限学习机在基于系统全局闭环稳定意义下自适应地估计系统集总干扰。基于该控制策略的系统误差不仅能够实现有限时间收敛,同时能通过极限学习机有效估计并补偿系统集总扰动,提高系统跟踪精度和鲁棒性。同时文中还引入了传统线性控制、传统滑模控制以及非奇异快速终端滑模控制来做性能对比,证明所提控制策略性能的优越性。此外考虑数字控制系统的离散化特点,本文还提出了基于线控转向控制的离散积分终端滑模控制策略,简要介绍了线控转向系统模型离散化方法、离散控制设计方法及稳定性证明方法。最后,根据车辆转向过程的特点,设计了三组连续仿真和两组离散仿真验证文中所提控制器的有效性和鲁棒性。仿真结果表明,在连续控制策略中,基于极限学习机干扰估计的自适应积分终端滑模控制不仅能有效估计并补偿系统集总干扰,提高了系统的抗干扰能力和跟踪精度;同时还能在合理选择滑模面的积分初值后使滑模变量能在仿真运行的一开始就维持在滑模面上,减少滑模变量趋近时间,大大提高系统跟踪速率与鲁棒性。在离散控制策略中,仿真结果也验证了离散积分终端滑模控制策略具有较强的鲁棒性和良好的跟踪精度。


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