机械弹性电动轮驱动车辆横摆稳定性协调控制

摘要

针对匹配机械弹性电动轮(MEEW)车辆的横摆稳定性控制问题，提出一种基于主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的稳定性协调控制策略。为修正车辆行驶过程中的前轮转角输入，设计了基于微分平坦与RBF神经网络的AFS控制器，从而提高车辆的转向能力。针对AFS控制器在极限工况下易失效的缺陷，引入基于线性二次型调节器(LQR)的直接横摆力矩控制算法，并依照轴荷比分配四轮力矩。最后，依据机械弹性电动轮的质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面图划分稳定域，实现AFS与DYC的协调控制。通过Matlab/Simulink和Carsim进行联合仿真，结果表明：所提出的AFS控制算法在高速高附着工况下有良好的稳定控制性能，但在高速、低附着极限工况下控制效果受到影响。而AFS/DYC协调控制策略效果较好，跟踪精度优于单一控制器，质心侧偏角和横摆角速度的最大跟踪误差仅为3.03°和1.82(°)/s,可保证汽车在极限工况下转向时的横摆稳定性。

关键词

机械弹性电动轮 / 主动前轮转向 / RBF神经网络 / 直接横摆力矩控制 / 协调控制