城市工况巡航控制方法及仿真分析

李萍，张宝玉

（淮安信息职业技术学院 汽车工程系，江苏 淮安 223001）

城市工况巡航控制方法及仿真分析

李萍，张宝玉

（淮安信息职业技术学院 汽车工程系，江苏 淮安 223001）

为了提高汽车行驶的安全性和驾驶汽车的舒适性，提出基于城市工况的模糊巡航控制方法，依据巡航控制系统原理建立模糊控制器和汽车纵向系统动力学模型，以理想安全距离与实际距离的差值、两车速度差作为巡航控制系统的控制变量，在 Matlab/simulink平台上建立模糊控制器模型、车辆纵向系统动力学模型，最后以一种典型城市道路工况作为仿真工况。仿真结果表明：所建立的模型很好地实现了基于城市工况的安全行驶，具有较好的控制效果，验证了所建模型的有效性和正确性。

城市工况；纵向系统动力学模型；模糊控制；仿真

CLC NO.:U461.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2015)05-17-04

随着公路运输业的快速发展和人们生活水平的不断提高，拥有汽车的人越来越多，同时人们对汽车舒适性和汽车安全性的要求也越来越高，而智能巡航控制系统恰好可以满足人们的这些需求，它在提高汽车安全性的同时满足了人们对驾驶舒适性的要求。本文以城市行驶工况作为研究对象，即行驶车速低于40km/h的情况；把理想安全距离与实际相对距离的差值、前车车速与巡航车车速差值作为模糊控制器的输入量，以节气门开度大小或者制动踏板行程作为模糊控制器的输出量；建立汽车纵向系统动力学模型，最后借助MATLAB/ Simulink平台搭建仿真模型并对仿真结果进行分析。

1、车辆纵向动力学系统模型

本文所建立的车辆纵向动力学系统模型，采用功率是125kw、排量是1.6L的某型号发动机，并且是发动机前置、前轮驱动的方式。车辆纵向动力学系统模型的输入是发动机节气门开度大小或者制动踏板行程，输出是汽车的行驶速度。

1.1 发动机模型

发动机是汽车的重要部件、为汽车提供动力的装置，在工作过程中把一种形式的能量转化为机械能，而现在汽车用发动机多是内燃机，即把燃料燃烧的化学能转化为热能，再把热能转化为机械能，并且这种转化过程发生在发动机内部[1]。

发动机工作在不稳定状态或者是过度状态下，研究表明现在还不能精确表达这种不稳定状态下的发动机模型，只能在稳定状态基础上采用曲线拟合的方法，这种曲线可以模拟发动机的动态工作特性。

在稳态工况下，发动机的外特性、部分负荷特性曲线都是发动机输出转矩Me关于发动机转速ne和发动机节气门开度α的函数关系：

式中：Me——发动机转矩，Nm；

ne——发动机转速，r/min；

α——节气门开度，%。

由发动机实验数据[2-4]可得到发动机转矩特性函数，在仿真软件 MATLAB/Simulink平台上，我们可以方便快捷的用Look-up Table模块来表示三者之间的关系，如图1所示：

发动机的动态扭矩特性是在发动机转速和节气门开度稳定在某一固定值时测得的，因此将发动机动态扭矩输出特性近似描述为一阶线性模型，表示如下所示[3]：

式中： Med为发动机动态输出扭矩，Nm；

Te为发动机滞后响应时间，s，取Te为0.3s[2]。

根据发动机到液力变矩器的力矩传递关系，可以得到发动机转速与发动机输出力矩之间的关系，其关系式如下所示：

式中：Ie为发动机转动部件和液力变矩器的转动惯量，kgm2；

ωe为发动机角速度，rad/s；

Mp为液力变矩器泵轮扭矩，Nm。

1.2 液力变矩器模型

液力变距器输入转矩Mp的大小取决于液力变矩器泵轮转速ωp、液力变矩器的容量系数Ktc和液力变矩器输出、输入轴转速比[5]，即：

液力变矩器的涡轮输出转矩Mt与泵轮输入转矩Mp比值称为扭矩特性，即：

1.3 自动变速器模型

采用四档自动变速器，四个档位的传动比分别为2.71、1.44、1、0.74。在仿真过程中，用有限元状态机理论来描述自动变速器的档位切换动作[6]，并利用MATLAB中的State flow模块建立自动变速器逻辑切换模型。自动变速器档位切换与节气门开度和汽车行驶速度有关，其升档切换逻辑和降档切换逻辑如图2所示：

1.4 车辆传动、行驶系及整车运动系统模型

车辆的传动、行驶系及整车运动系统是指动力从变速器到车辆运动的传递路线，由于只考虑车辆的纵向运动，不涉及汽车在行驶过程中的横摆、侧倾、横向滑动和垂直运动[1]，在建模过程中做如下假设：各传动部件是刚性的；附着力足够大，不考虑轮胎滑移；车辆在平直公路上行驶，没有爬坡阻力。

在图3中，Fw表示空气阻力，v是车辆行驶速度，G表示重力，Mbf、Mbr分别表示前后车轮制动力矩，Ms表示车轮驱动力，Wf、Wr分别表示前后车轮的垂直载荷，Ff、Fr分别表示作用于前后轮的切向力。

前后轮运动方程为：

联立式（2）~（11），可得到车辆传动、行驶系及整车运动系统模型，其表达式如下所示：

式中： If为前轮转动惯量，kg/m2；

Ir为后轮转动惯量，kg/m2；

ωW为车轮转速，r/min；

r为车轮滚动半径，m；

Lf为前轴到重心的距离，m；

Lr为后轴到重心的距离，m；

L为轴距，m；

f为滚动阻力系数；

m为整车质量，kg；

Cd为风阻系数，kg/m2；

A为等效迎风面积，m2。

2、模糊控制模型

由于整个车辆是复杂的、非线性的系统，同时车辆在行驶过程中还受到环境、路况等诸多不确定因素影响，整个过程是很复杂的，因此精确模型的建立很难实现，即使能够建立精确的模型，系统响应也会存在滞后性；而模糊控制方法不需要具体数学模型，而且控制响应迅速；以人们的驾驶习惯和思维方式建立控制规则，借助于模糊控制理论对其建立模型[7]。

在设计模糊控制器过程中，以两车理想安全距离与实际相对距离差值（即距离偏差）和前车车速与巡航车车速差（即车速偏差）作为模糊控制器的输入变量，以节气门开度大小或制动踏板行程（在某一固定时刻，输出量只能是节气门开度大小或制动踏板行程，以下统称为踏板量）作为模糊控制器的输出变量。

2.1 模糊语言变量选取及模糊化

结合汽车在实际运行过程中速度、距离的变化情况以及汽车在行驶过程中节气门开度大小或制动踏板行程随时间的变化情况，取距离偏差 Δd的区间为[-35,35]，车速偏差 Δv的区间为[-13,13]，踏板u的区间为[-100,100]；分别对它们取如下模糊语言变量：

Δd：{NL，NM，ZE，PM，PL}

Δv：{NL，NM，ZE，PM，PL}

u：{NL，NM，ZE，PM，PL}

2.2 模糊规则库建立

依据人们的驾驶习惯和对危险情况的处理方式建立模糊规则。若距离偏差是负大，速度偏差也是负大，这种情况可以描述为实际相对距离远远大于安全距离，两车相距很远，而且巡航车速远远大于前车车速，为了减小两车之间的间距，巡航车辆可以保持原来车速行驶，若是保守起见可以稍微降低巡航车速，以此推理其他控制规则，最后建立25条模糊规则，如表1所示：

表1 模糊控制规则表Tab1.The Table of Fuzzy Control

2.3 解模糊化

模糊控制器输出量是一个模糊子集，而被控对象只能接受精确控制量，因此需要将模糊控制量转化为精确控制量，这一过程就是解模糊化。解模糊的方法有最大值、中心平均值和重心[8]，在仿真研究过程中采用重心法，计算公式如下式所示：

3、城市工况模型

由于城市道路是个复杂多变的行驶环境，车流量大、行人多、交通信号变化频繁，这就要求城市道路巡航系统能识别这些复杂多变的交通信号，并且反应足够迅速、敏捷。为了验证建立的模型是有效的、正确的，现设定如下仿真工况：

巡航车辆以 Vh=30km/h的车速行驶，在巡航车辆前方20m处有一行驶车辆，行驶速度是Vp=25km/h，行驶30s后，突然以 1.55m/s2的加速度加速到 35km/h，以该车速行驶到65s时，又以2m/s2的减速度减速到20km/h并以该车速行驶。其仿真结果如图4所示：

从图4所示仿真结果可知，在开始时刻两车之间的间距近似等于理想安全距离，但是巡航车辆车速大于前面行驶车辆车速，城市工况巡航控制系统控制巡航车辆减速行驶，以便消除两车之间的安全隐患，当巡航车辆车速降低到小于前面行驶车辆车速时，城市工况巡航控制系统控制巡航车辆加速，巡航控制系统如此进行反复调节，并且把两车之间的间距控制在理想安全距离范围内；当前面车辆突然加速时，城市工况巡航控制系统控制巡航车辆加速行驶，通过改变节气门开度大小调节加速度大小，使巡航车辆按相同的速度跟随前面车辆行驶，同时把两车之间的间距控制在理想安全距离范围内；当前面行驶车辆减速行驶时，城市工况巡航控制系统控制巡航车辆减速，并且在巡航车辆车速稳定后两车之间的间距为理想安全距离。

4、结论

本文对城市工况巡航控制系统进行研究，分别建立了车辆纵向动力学系统模型、模糊控制器模型和典型的城市工况模型；最后借助 MATLAB/Simulink软件平台对所建模型进行仿真，从仿真结果来看，巡航车辆车速与前面行驶车辆车速差为-2.85~3.2km/h，而当车速稳定时这个值仅为-0.3~0.15km/h；两车之间的间距与理想安全距离差值在-3.8 ~4m之间，当车速稳定后这个值仅为-0.25~0.75m之间；车速稳定时制动踏板行程保持在 0-80mm；节气门开度大小保持在0~0.3之间；巡航车辆加速度保持在-1.95~2.55m/s2；从以上分析结果验证了本文所建模型的正确性和有效性，可以很好的实现城市工况巡航控制。

[1] 刘洪玮.汽车自适应巡航控制系统的研究[D].东华大学,2010．

[2] 侯德藻,汽车纵向主动避撞系统的研究[J].北京:清华大学,2004:30-43,106-108.

[3] 贺俊,基于ARM的智能车辆纵向控制半物理仿真系统研究[D].西安理工大学,2007.

[4] 宾洋.汽车行驶车间纵向距离自适应控制系统的研究[D].重庆大学,2002.

[5] 李以农,冀杰,郑玲,赵树恩. 智能车辆自适应巡航控制系统建模与仿真[J].中国机械工程,2010,21(11)1374-1380.

[6] Yi J, Wang X L, Hu Y J etal.Modeling and simulation of Fuzzy Controller of Automatic Transmission of Tracked Vehicle in Complicated Driving Conditions[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2007,221(10):1259-1272.

[7] Ching-Chih Tsai·Shih-Min Hsieh·Chien-Tzu Chen.Fuzzy Longitudinal Controller Design and Experimentation for Adaptive Cruise Control and Stop&Go.Published online:14 January 2010© Springer Science+Business Media B.V.2010.

[8] 田雷.汽车自适应巡航控制系统的模糊自校正控制算法研究[D].吉林大学,2006.

Cruise Control Method and Simulation under Urban Conditions

Li Ping, Zhang Baoyu
（Automotive Engineering Huai’an College of Information Technology, Jiangsu Huai’an 223001）

In order to improve the comfortable and safety of cars, Now put the cruise control method based on urban conditions, With theory of cruise control system built the fuzzy controller and the vehicle longitudinal system dynamics model, Then use the difference between the ideal safe distance and the actual as well as difference between the two vehicles speed as the controls variable of cruise control system, With the help of MATLAB/Simulink, we establish the model of fuzzy controller and longitudinal dynamics system of vehicle model. Finally, we establish a typical city road condition as simulation conditions, The results of simulation show that: the model we established in this paper achieve a good safe driving under urban conditions, also achieve the better control effect, At the same time validity and correctness of the model.

urban conditions; modeling of longitudinal dynamics system; fuzzy control; simulation

U461.1

B

1671-7988(2015)05-17-04

李萍，就职于淮安信息职业技术学院。

淮安市汽车技术公共服务平台，项目编号：HAP201411。