基于H∞鲁棒控制的电动叉车稳定性研究
2018-07-03肖本贤合肥工业大学工业与装备技术研究院合肥230009合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009
曹 勇, 肖本贤(1.合肥工业大学 工业与装备技术研究院,合肥 230009;2.合肥工业大学 电气与自动化工程学院,合肥 230009)
汽车在转弯时,由于内外轮转弯半径不一样,内外轮必须以不同的角速度旋转,传统车辆使用机械差速器实现这一功能[1],而电动叉车作为工业搬运车辆的一种,广泛地应用在狭窄的车间、港口、车站等地方,相对于传统的汽车来说,对转向的要求更高.对于电动叉车来说,使用电子差速器来代替机械差速器,完成叉车的转向任务.
文献[2]采用阿克曼转角关系来约束左右车轮的转速,说明了转弯时转弯半径应该满足的几何关系;文献[3]采用了神经网络控制策略,根据获得的车速和转向角对左右轮进行转速控制,通过该方法提高了汽车的转向稳定性;文献[4]从垂直载荷的角度出发,以驱动轮附着率相等为目标,提出了基于垂直载荷的电子差速控制策略,并且在MATLAB下验证了该算法的有效性;文献[5]以无刷直流轮毂电机驱动后轮为研究对象,设计了一种鲁棒控制器,通过试验车验证了该控制器的有效性;文献[6]根据车辆纵向动力学模型,建立包括制动监视器、滑移率调节器, 并在MATLAB/Simulink和Car Sim进行联合仿真,仿真结果表明该方法有效地使滑移率确定在期望值,制动力矩输出连续,提高了电动汽混合制动的性能.电动叉车由于载货质量大,工况更复杂,外界干扰多,对于整车稳定性要求更高[7].由于鲁棒控制具有在一定的参数摄动下,维持系统某些性能的特性,这里对整车模型进行混合灵敏度H鲁棒控制设计,设计了一种鲁棒电子差速控制器,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真验证,仿真结果表明,叉车在工况下的行驶稳定性得到了提高.
1 电动叉车七自由度整车模型
1.1 车体动力学模型
1.1.1 车辆坐标系
当叉车在平整的路面上保持静止时,以叉车的质心为坐标原点;X轴方向为叉车车头方向;Y轴方向为驾驶员左侧方向;Z轴方向是垂直于地面的方向,且方向向上,并通过质心[8].
1.1.2 整车动力学方程
在建立的整车模型中,为了达到尽量简便和突出研究重点的目的,忽略了叉车复杂的悬架系统,将叉车视为刚体,并且路面为正常行驶的路面.基于以上假设,建立了如图1所示的整车7自由度动力学模型,其中包含横向运动,纵向运动,绕Z轴运动以及4个车轮的旋转.由力学公式得到以下方程.
图1 七自由度车辆动力学模型
纵向力平衡方程:
(1)
侧向力平衡方程:
(2)
绕Z轴力矩平衡方程:
(3)
上述方程中:σ为前轮转角;vx、vy分别为纵向、横向车速;β为质心侧偏角;r为横摆角速度;Fxi、Fyi、Fzi分别为轮胎纵向力、侧向力、垂向力;m为整车质量;Iz为整车绕Z轴的转动惯量;a、b为前后轴到质心的距离.
1.2 车轮模型
车轮模型包括车轮动力学模型、轮胎的垂直载荷模型以及侧偏角计算模型.
1.2.1 车轮动力学模型
对叉车行驶时的状态进行受力分析,主要是轮胎与地面的作用力,该作用力直接提供叉车前进的动力.其次是空气阻力对车的影响.4个车轮的力矩平衡方程如下:
(4)
其中,i=左前轮fl、右前轮fr、左后轮rl、右后轮rr.
1.2.2 车轮的垂直载荷
叉车在正常运行情况下,叉车轮胎所承受的垂直载荷在运行期间会不断变化,比如在转向的时候,内侧轮胎所受垂直载荷会变小,而外侧刚好相反.其垂直载荷的计算如下.
各轮胎垂向载荷公式:
(5)
(6)
(7)
(8)
式中:l=a+b为前后轴距;hg为质心到地面的距离;tw1为前轴轮距;tw2为后轴轮距.
1.2.3 车轮的侧偏角
车轮侧偏角指的是车轮的行驶方向与车轮旋转平面之间的夹角,各轮胎侧偏角公式如下.
(9)
(10)
(11)
(12)
1.2.4 滑移率的计算
各车轮轮心在车轮坐标系下的纵向速度:
(13)
(14)
(15)
(16)
式中:vt_fl、vt_fr、vt_rl、vt_rr为轮胎坐标系下的轮胎纵向速度.
各车轮滑移率的计算:
(17)
(18)
(19)
(20)
1.3 电机方程
电机电枢回路电压平衡方程为
(21)
转矩平衡方程:
(22)
其中:
Ed=Ce·n;
(23)
Te=Cm·Id.
(24)
2 H鲁棒控制器设计
γ=min‖P(s)‖.
(25)
图2 广义反馈系统
在实际控制系统中,外界干扰和叉车本身的不确定性都会影响系统稳定性.对这两者同时进行控制称为H控制的混合灵敏度问题.为了提高系统的性能,要用混合灵敏度来设计控制器,系统框图如下.
图3 混合灵敏度设计系统
图中:r、e、n、d和y分别表示参考输入、跟踪误差、测量噪声、干扰输入和系统输出;W1、W2,W3分别为系统的为性能权、控制器输出约束权和鲁棒权[10].
设从r到e,u,y,的传递函数分别为
U=(1+GK)-1,
(26)
V=K(1+GK)-1,
(27)
Q=GK(1+GK)-1,
(28)
式中:U是灵敏度函数,而Q是补灵敏度函数.现在我们要选择加权函数W1,W2,W3使之满足:
(29)
加权函数的选择
加权函数的选择至关重要,它的效果好坏会对系统最终的性能有着严重的影响.某种程度上说,对U,V,Q的选择是设计过程中最核心、最关键的一环,且需要满足以下关系[11].
1)灵敏度函数U是闭环系统对干扰抑制的度量,由式(28)得
(30)
2)若加性摄动Δa和乘性摄动Δm满足:
(31)
(32)
3)在低频区有:
U=(1+GK)-1≈(GK)-1,
(33)
V=KU≈G-1.
(34)
4)在高频区有:
U=(1+GK)-1≈I,
(35)
V=KU≈K,
(36)
Q=GKU≈GK.
(37)
以上的几个条件中,4)是最简便的.因此,文中以关系4)为标准来决定加权函数,并用其中的结果对其它指标进行检验.
电子差速系统加权函数的选择
电子差速系统的特性决定了W1具有积分特性或者高增益低通特性,一般取W1(s)=1/(s+1);W2由系统参数的摄动范围决定,对控制器的输出有很强的制约.在设计系统中,我们在一定范围内选取不同的W2值从而限制控制信号的幅值.为了保持系统阶次的稳定,通常取W2为一常数k2.具体数值应能满足系统的频宽要求,取W2=0.000 05;随后,W3的选取也至关重要.W3一般具有高通性质,取W3(s)=k3s/(s/ω3+1).W3也影响系统频宽,系统频宽与ω3的取值成正比,与k3的取值成反比.为了满足系统的频宽要求,我们取W3(s)=s/(s+1 000).将表1中的参数带入叉车的模型中,得到系统的传递函数. 对被控系统的标称模型进行加权,求解H鲁棒控制器并进行降阶,得到的控制器模型为
(38)
表1 电动叉车参数
3 仿真验证
为了验证所设计控制器的控制效果,在MATLAB2016b平台下进行了仿真验证,将叉车加速到 12 km/h,在8 s时减小转矩输入,在10 s时,给方向盘施加一个 40°角的阶跃输入,在电子差速控制器的作用下,对叉车的行驶状态进行仿真分析.仿真结果结果如图4~9所示.
在没有电子差速控制器的情况下,叉车两侧的轮子输出转矩相等,在仿真过程中,两侧车轮滑移率的仿真结果如图4所示.由图4可知,在转弯的过程中,叉车两侧的滑移率差别很大,说明叉车在转弯的时候没有差速控制来分配各个轮子的转矩,各个轮子都以相同的转矩行进,由于内外轮行驶路径的区别,导致产生的滑移率不同,外轮明显大于后轮.此时,外轮不仅有磨损,还有可能发生滑转,导致叉车行驶不稳定,甚至出现侧翻等严重后果.
图4 等转矩分配时车轮滑移率
图5 等转矩分配时输出转矩
加入鲁棒控制器之后再进行仿真,得到车轮行驶时的滑移率和转矩变化,如图6和图7所示.由图6可知,加了所设计的鲁棒控制器后,车轮的滑移率稳定在0.2左右,在该范围内,叉车行驶比较稳定,并且前后车轮的偏差接近为0,这对车辆的稳定性至关重要,由图7可知,在前10 s叉车直线加速行驶过程中,两后轮输出的驱动转矩相同;在 10 s 时,叉车开始转弯,与此同时,电子差速器对驱动轮的转矩进行合理分配,在12 s后车轮的转矩趋于稳定.从仿真结果来看,电子差速控制器对于协调转矩,调节叉车转弯时的稳定性有很好的效果.
图6 加入鲁棒控制器后的车轮滑移率
在此基础上,继续仿真得到侧向速度与横摆角速度的结果,如图8和图9所示.从仿真结果图来看,叉车在直线行驶的时候,侧向速度和横摆角速度均保持为零;进入转弯过程中,侧向速度与横摆角速度发生突变,且在鲁棒控制下,两者的实际效果更好,经过调节迅速达到稳定的状态;与此同时,左右轮的滑移率的差值一直很小,车轮不会发生明显的滑移.说明叉车转弯时,能达到预期的稳定性,电子差速控制器在转向过程中起到了重要作用.
图7 鲁棒控制下的车轮转矩
图8 横摆角速度仿真结果
图9 侧向加速度仿真结果
4 结 论
为了提高电动叉车的行驶稳定性,建立了叉车7自由度整车模型,提出了基于H鲁棒控制的电子差速器,仿真结果表明,鲁棒控制器能合理分配转弯时的车轮转矩,使得车轮的滑移率保持一致,从而有效地提高了叉车转向时的稳定性.
参考文献:
[1] 马浩军. 汽车电子差速控制系统研究[D].杭州: 浙江大学, 2016.
[2] Zhao Y, Zhang J. Modelling and simulation of the electronic differential system for an electric vehicle with two-motor-wheel drive [J]. International Journal of vehicle systems Modelling and Testing,2009,4(1):117-131.
[3] Lee J S, Ryoo Y J, Lim Y C,et al. A neural network model of electric differential system for electric vehicle. [C]//Industrial Electronics Society, 2000. IECON 2000. 26th Annual Conference of the IEEE. IEEE, 2000(1): 83-88.
[4] 葛英辉, 李春生, 倪光正. 新的轮毂电机驱动电动车电子差速控制系统研究[J]. 中小型电机, 2003, 30(6): 45-49.
[5] Ravi A, Palani S. Robust electronic differential controller for an electric vehicle[J]. American Journal of Applied Sciences, 2013, 10(11): 1356.
[6] 剧 季,陈淑荣,祝小元.电动汽车混合制动自适应控制研究[J].科学技术与工程,2017,23(7); 96-102.
[7] Lei Xiujun, Zhang Dashan, Jin Yi. Research on vibration suppression of the forklift steering system based on finite element modal analysis and pole placement [J]. Robotics and Manufacturing Automation (ROMA), 2014 IEEE International Symposium on. IEEE, 2015: 46-51.
[8] 张春初. 四轮轮毂电机驱动电动汽车转向工况转矩分配方法研究[D]. 大连:大连理工大学, 2016.
[9] 王 莹. 新型汽车主动悬架系统及其鲁棒控制研究[D]. 广州: 广东工业大学, 2005.
[10] 吴 浩. 轮毂式电动汽车电子差速鲁棒控制研究[D]. 武汉: 武汉科技大学, 2013.
[11] 吴旭东,解学书. 鲁棒控制中的加权函阵选择[J]. 清华大学学报(自然科学版),1997,37(1): 27-30.