[发明专利]一种基于模糊模型预测控制的智能车队纵向跟随控制方法

权利要求书

1.一种基于模糊模型预测控制的智能车队纵向跟随控制方法，其特征在于，具体步骤如下：

第一步，建立车队纵向动力学模型

单轨纵向车辆模型运动过程可以由以下微分方程描述：

s、v、a分别代表车辆的纵向位移、车速和加速度；m为车辆总质量，C_d代表气动阻力系数，τ为车辆发动机时间常数，d_m为车辆机械阻力；η为发动机控制输入：η＝ma_des+C_dv₂+d_m+2τC_dva；

a_des表示控制系统输出的期望加速度，车辆实际加速度与期望加速度的关系为：

根据运动学模型建立状态空间方程：

y(t)＝Cx(t)；

其中，u＝a_des表示系统控制输入为理想加速度，ω代表系统测量的干扰，为前车加速度，即ω＝a_i-1；x(t)＝[e_s,e_v,a_i,v_i]为系统状态量e_s、e_v分别表示车队中第i辆车与前车的间距误差和速度误差，a_i、v_i表示第i辆车的加速度和速度，车队纵向运动学方程为：

e_s＝s_i-1-s_i-th*v_i-l-d₀

e_v＝v_i-1-v_i

v_i＝v_i；

th为固定车头时距，l为车辆长度，d₀为最小安全距离，A、B、C分别为状态系数矩阵、输入系数矩阵和输出系数矩阵，通过泰勒展开求雅克比矩阵得到：

设定周期T，则离散化状态空间方程：

x(k+1)＝A_kx(k)+B_uku( k)+B_ωk(k)

y(k)＝C_kx(k)；

其中：A_k＝I+AT，B_uk＝B_uT,B_ωk＝B_ωT，C_k＝diag(1,1,1,1)；

第二步，建立基于模糊模型预测控制方法的纵向跟随控制系统

为了保证舒适性，即加速度变化率不会发生突变，用控制量增量加速度变化率Δu代替控制输入量u,整个控制过程通过控制增量Δu来实现，Δu和u的关系式为：

u(k+j|k)＝u(k+j-1|k)+Δu(k+j|k)；

模型预测控制器根据离散化模型对预测时域N_p内的系统输出状态进行预测：

Y(k)＝ψx(k)+θΔU(k)+Fu(k-1)+Gω(k)；

其中，Y_k表示控制器在时刻k对未来个N_p时域的预测输出，N_c为控制时域，ω(k)代表测量干扰且ω(k)＝ω(k+1)＝…＝ω(k+N_p)＝a_i-1，

建立带有松弛因子ε的性能指标函数：

其中，Q、R为各控制目标的权重系数矩阵，ρ松弛因子的权重系数；

设定系统偏差：

E(k)＝Y_ref(k)-W_xx(k)-W_uu(k-1)-W_ω(k)；

性能指标函数可转化为标准二次规划函数：

其中，

这里的W_x、W_u、W_ω为系数矩阵，

为了保证车队纵向跟随系统的稳定性和舒适性，需要构建加入松弛因子的状态量、控制输入和控制输入增量的约束条件：

其中，y_min/max、u_min/max、Δu_min/max表示状态输出量，控制输入量以及控制量增量的最值；表示输出量、控制量、控制量增量的上下边界松弛系数；

根据以上步骤，系统求解带有约束的目标函数，得到k时刻系统的控制量增量即理想加速度变化量Δu_k，上层控制器输出期望加速度：

a_k,des＝a_k-1+Δu_k；

期望加速度又作为下一步的控制输入量反馈到控制器中，形成闭环控制；

第三步，在上层控制器引入模糊策略，对模型预测控制目标函数中的误差权重系数比例因子进行模糊化处理；

根据驾驶经验，以及车队纵向跟随控制系统对跟随性和平稳性的要求，当车辆间距误差e_s和速度误差e_v较大时，需要加快响应速度，模糊控制系统通过增加误差权重系数Q的值，使系统更加侧重目标函数的纵向跟随性目标；当车辆间距误差e_s较小和速度误差e_v较小时，系统已经接近稳定，模糊控制系统通过取较小的误差权重系数Q，使系统侧重目标函数的平稳性目标；

设置可变误差权重系数矩阵，Q^j表示误差权重系数的比例因子：

Q＝Q^jE；

根据以上分析建立模糊规则库，由于速度误差定义为本车速度与前车速度的差值，速度误差会出现负值，因此，在模糊控制器中选择以速度误差绝对值衡量速度误差的大小；模糊控制器的两个输入量为间距误差e_s和速度误差绝对值|e_v|，输出量为误差权重系数比例因子Q^j；三个变量的模糊集都设为{NB(负大),NM(负中),NS(负小),ZO(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)}；隶属度函数均采用具有良好光滑性和对称性的gaussmf隶属函数，得到模糊控制器的输入和输出关系，模糊控制器输出可变的误差权重系数比例因子Q^j进而调整模型预测控制器中误差权重系数；

第四步，建立下层控制器，控制车辆的加速和制动

由逆动力学模型分别建立加速控制模型和制动控制模型，根据上层控制器输出的期望加速度正负值切换加速和制动逻辑；需要本车加速时，加速控制模型将期望加速度转化为发动机节气门开度；制动时，制动控制模型将期望加速度转化为制动压力，进而实现对车辆的纵向跟随控制。