分布式驱动电动汽车横向稳定性自适应优化控制

摘要

为改善在极限状态下分布式驱动电动汽车的横向稳定性，提出了一种基于自适应调节模型预测控制（SAMPC）输入权重的控制方法。基于相平面失稳判断，将相平面分为稳定域、稳定边界和失稳域，设计影响因子，以备计算附加横摆力矩和转矩分配权重；考虑质心侧偏角、横摆角速度对车辆稳定性的重要影响，设计SAMPC中的输入权重，获取准确的附加横摆力矩；同时提出可以缩短优化时间的转矩分配方法，设计多目标函数用于量化车辆的稳定性和动力性。仿真结果显示：与模型预测控制（MPC）相比，采用SAMPC,在μ=0.4、v_x=70 km/h时，质心侧偏角的平均绝对误差减少49.4%,均方根误差减少55.3%,改善效果最佳；在μ=0.2、v_x=90 km/h时，质心侧偏角的平均绝对误差减少24.5%,均方根误差减少23.8%,改善效果最弱。

关键词

极限工况 / DYC系统 / 模型预测控制 / 优化分配