[發(fā)明專利]一種兩輪自平衡電動車系統(tǒng)控制器的設計方法

有效

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• 申請日: 2014-09-12
• 公開（公告）號: CN104181817B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設計）人: 齊本勝;蕭旋旋;洪鑫;苗紅霞
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區(qū)
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 常州市科誼專利代理事務所32225
• 代理人: 袁興隆

技術領域

本發(fā)明涉及系統(tǒng)控制器的優(yōu)化領域，具體是一種新型的兩輪自平衡電動車系統(tǒng)控制器的設計方法。

背景技術

隨著我國城鎮(zhèn)化建設的腳步，我國汽車保有量一躍進入世界前列。由此引發(fā)了包括環(huán)境污染問題、能源問題、交通問題等在內(nèi)的一系列問題困擾著人們。基于此問題,占用面積小、節(jié)能無污染、無轉(zhuǎn)彎半徑的兩輪自平衡電動車的研發(fā)成為各大高科技廠商的研究熱點。

對兩輪自平衡電動車系統(tǒng)數(shù)學模型的建立，常用的方法是牛頓經(jīng)典力學建模和用拉格朗日方程建模。牛頓經(jīng)典力學進行系統(tǒng)建模則需對系統(tǒng)的各部分進行受力分析，拉格朗日建模法只考慮系統(tǒng)外部的作用力，而不考慮系統(tǒng)各部分間的相互作用力。針對兩輪自平衡車的控制國際上多采用線性二次最優(yōu)控制、點配置法、自適應神經(jīng)網(wǎng)絡法、模糊控制法等其他混合智能算法。而對已經(jīng)面世的商品車而言，國外Segway的美國研究人員采用的是模糊PID控制策略；國內(nèi)樂行體感車采用的是帶補償系數(shù)的可變模糊卡爾曼濾波算法。這些研究已取得了很好的成果，但如何進一步地提高效率，以達到更好的效果，還有待于研究。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：為了進一步提高控制效率，本發(fā)明提出一種新型的兩輪自平衡電動車系統(tǒng)控制器的設計方法，通過該方法，可以在短時間內(nèi)設計出符合系統(tǒng)控制要求的控制器，使控制系統(tǒng)可以有效控制兩輪車完成各種行駛動作。

本發(fā)明一種新型的兩輪自平衡電動車系統(tǒng)控制器的設計方法，包括以下步驟：

1)建立兩輪自平衡電動車系統(tǒng)的數(shù)學模型，為控制器的設計奠定基礎。

2)用試湊法仿真建立兩輪自平衡電動車系統(tǒng)的線性二次最優(yōu)控制器雛形。

3)運用量子遺傳算法優(yōu)化控制器參數(shù)。由于加權陣Q和加權陣R的選擇會對控制系統(tǒng)的性能指標產(chǎn)生巨大影響。傳統(tǒng)的最優(yōu)控制加權矩陣都是通過經(jīng)驗和多次仿真實驗得到的所以控制器的控制效果在一定范圍內(nèi)具有極大的隨機性和不定性。為了獲得理想的控制性能常常需要反復調(diào)整加權陣，反復的試湊不僅影響設計的效率而且不能保證選定的加權陣能提供最優(yōu)的控制性能。為了解決這一問題，通過量子遺傳算法對選取的加權矩陣進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的加權矩陣可以更加趨近于系統(tǒng)的最優(yōu)解。

4)將優(yōu)化后的控制器參數(shù)代入系統(tǒng)，得到更加完善的線性二次最優(yōu)控制器。

所述的建立兩輪自平衡電動車數(shù)學模型，使用的方法是用拉格朗日方程建模。

所述的用拉格朗日方程建模，包括以下步驟：

(3.1)確定模型的各個物理量，包括：車輪的移動動能T₁、轉(zhuǎn)動動能T₂、車體的移動動能T₃、轉(zhuǎn)動動能T₄、車體內(nèi)的直流減速電動機的轉(zhuǎn)動動能T₅，系統(tǒng)總勢能V，并得出拉格朗日函數(shù)表達式：L＝T-V＝T₁+T₂+T₃+T₄+T₅-V。其中L為拉格朗日量,T是系統(tǒng)總動能，T＝T₁+T₂+T₃+T₄+T₅。

(3.2)代入拉格朗日方程得出相應的方程組。

其中，是拉格朗日量，q＝(q₁,q₂…,q_N)是廣義坐標的廣義變量、F是廣義外力、F_θ是車輛前進的主動力、F_φ是車體繞轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動的主動力、是車輪的轉(zhuǎn)動主動力。

(3.3)對系統(tǒng)進行線性化，化簡方程組。

(3.4)選取車體傾斜角度φ、車體傾斜角速度車輪轉(zhuǎn)過角度θ、車輪轉(zhuǎn)動角速度整車轉(zhuǎn)動角度和整車轉(zhuǎn)角角速度作為系統(tǒng)的狀態(tài)變量,便可得出車輛的運動狀態(tài)方程組。

U_l、U_r為驅(qū)動兩個車輪的兩個直流電動機的電樞電壓，A、B、C、D為狀態(tài)方程的系數(shù)矩陣。

(3.5)判斷系統(tǒng)模型的能控和能觀性。

所述步驟(3.5)，具體操作為：

(4.1)得到步驟(3.4)的狀態(tài)方程的系數(shù)矩陣A、B、C、D；。

(4.2)利用Matlab命令ctrb、obsv得出兩輪自平衡電動車的可控矩陣、可觀矩陣。

(4.3)利用Matlab命令rank求得可控和可觀矩陣的秩，根據(jù)矩陣是否滿秩來判斷系統(tǒng)是否可控可觀。

在所述步驟2)中，包括以下步驟：