[发明专利]一种分布式驱动电动车辆横向稳定控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种分布式驱动电动车辆横向稳定控制方法及系统。根据车辆横摆角速度历史数据、车辆直接横摆力矩历史数据和噪声数据建立车辆横摆角速度预测模型，该模型不依赖于多变且无法预先准确获知的车辆参数及环境参数，并且基于该模型，根据车辆横摆角速度当前数据采用递归最小二乘法确定模型中的参数向量，根据参数向量和车辆横摆角速度当前数据进行车辆横摆角速度预测，得到车辆横摆角速度预测值，由于模型参数是时变的，通过对参数向量进行实时估计和更新，使车辆模型具有自适应性，能够适用于车辆行驶的全部工况；该模型对传感器测量误差具有一定的鲁棒性，对车辆横摆角速度测量值中的噪声具有一定的滤波效果，能够提高车辆的横摆稳定性。

技术领域

本发明涉及电动车辆稳定性控制技术领域，特别是涉及一种分布式驱动电动车辆横向稳定控制方法及系统。

背景技术

现有的车辆稳定性控制器所采用的车辆模型，主要分为车辆动力学模型和车辆运动学模型两类。当驾驶员处于线性操纵区间、车辆参数及路面附着系数准确、轮胎参数处于标称值时，车辆动力学模型有较高的准确性。然而，车辆行驶过程中的工况复杂，无法时刻处于驾驶员的线性操纵区间，甚至时常处于危险的极限工况，有限维度的动力学模型无法准确描述车辆的真实的动力学特性，模型失配严重；与此同时，轮胎参数极大地偏离标称值，使模型误差严重。此外，许多车辆参数无法提前准确获知，不同行驶工况的路面附着系数有较大差异，极大地影响了模型准确性。因此，上述因素对车辆动力学模型的准确性具有较大影响。对于车辆运动学模型来说，一方面对传感器测量误差和传感器漂移的鲁棒性较差；另一方面，在稳态工况下容易失去可观性。综上所述，车辆动力学模型和车辆运动学模型均有局限性，无法适用于车辆行驶的全部工况。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式驱动电动车辆横向稳定控制方法及系统，不依赖于多变且无法预先准确获知的车辆参数及环境参数，具有自适应性，适用于车辆行驶的全部工况，能够有效提高车辆的横摆稳定性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种车辆横向稳定控制方法，包括：

获取车辆运动参数和车辆固有参数；

根据所述车辆运动参数和所述车辆固有参数确定车辆横摆角速度期望值；

获取车辆横摆角速度历史数据、车辆直接横摆力矩历史数据和噪声数据；

根据所述车辆横摆角速度历史数据、所述车辆直接横摆力矩历史数据和所述噪声数据建立车辆横摆角速度预测模型；

获取车辆横摆角速度当前数据；

基于所述模型，根据所述车辆横摆角速度当前数据采用递归最小二乘法确定所述模型中的参数向量；所述参数向量包括直接横摆力矩参数和车辆横摆角速度参数；

基于所述模型，根据所述参数向量和所述车辆横摆角速度当前数据进行车辆横摆角速度预测，得到车辆横摆角速度预测值；

根据所述车辆横摆角速度预测值和所述车辆横摆角速度期望值进行车辆横向稳定控制。

可选的，所述根据所述车辆运动参数和所述车辆固有参数确定车辆横摆角速度期望值，具体包括：

根据如下公式确定车辆横摆角速度期望值：

|ω_max|＝μg/v_x