[發明專利]一種智能電動汽車縱向運動控制系統及方法

有效

• 申請號: 201810542072.7
• 申請日: 2018-05-30
• 公開（公告）號: CN108733955B
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 郭景華;吳鍇;李文昌;王進;朱釗平
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;B60W40/105;B60W40/10
• 代理公司: 廈門南強之路專利事務所(普通合伙) 35200
• 代理人: 馬應森

1.一種智能電動汽車縱向運動控制系統，其特征在于設有速度傳感器、第1濾波器、期望加速度規劃模塊、模糊神經模型參考自適應加速度跟蹤控制模塊、智能電動汽車、加速度傳感器和第2濾波器；期望加速度規劃模塊的輸入端外接采集的速度信息和設定的期望速度的期望速度輸出端，速度傳感器的輸入端外接智能電動汽車的速度信號輸出端，第1濾波器的輸入端接速度傳感器的輸出端，第1濾波器的實際速度輸出端接期望加速度規劃模塊的輸入端，期望加速度規劃模塊的期望加速度輸出端接模糊神經模型參考自適應加速度跟蹤控制模塊的輸入端，模糊神經模型參考自適應加速度跟蹤控制模塊的輸出端接智能電動汽車，加速度傳感器的輸入端接智能電動汽車，加速度傳感器的輸出端接第2濾波器的輸入端，第2濾波器的實際加速度輸出端接模糊神經模型參考自適應加速度跟蹤控制模塊的輸入端。

2.智能電動汽車縱向運動控制方法，其特征在于包括以下步驟：

1)設計表征智能電動汽車縱向行為特征的參考模型，使參考模型與對象具有相同階，具體方法為：

(1)通過車載傳感器采集智能電動汽車縱向運動的加速度、速度信息，并對采集的信息進行濾波處理；

(2)基于采集的速度信息和設定的期望速度，通過PID控制求出期望的加速度，并對期望加速度進行飽和處理；

(3)以汽車期望加速度為輸入、實際加速度為輸出，通過離線辨識，得到智能電動汽車縱向運動的參考模型；

所述參考模型為以汽車期望加速度a_des為輸入、實際加速度a為輸出，通過離線辨識，得到智能電動汽車縱向運動的參考模型，用二階系統表示如下：

式中，ξ，ω_n表示二階振蕩系數；

2)設計基于粒子群優化的智能電動汽車縱向運動模糊反饋控制器，其任務是根據期望加速度按照模糊反饋控制策略確定出電機的期望控制轉矩；

3)設計智能電動汽車縱向運動的BP神經網絡辨識器，從而可以動態輸出預測的加速度。

3.如權利要求2所述智能電動汽車縱向運動控制方法，其特征在于在步驟2)中，所述設計基于粒子群優化的智能電動汽車縱向運動模糊反饋控制器的具體方法為：

(1)確定智能電動汽車模糊反饋控制器的輸入變量和輸出變量，并給出模糊反饋控制的輸入變量和輸出變量的論域；

(2)建立智能電動汽車模糊反饋控制器的隸屬度函數和控制規則；

(3)采用群體啟發式的粒子群算法動態調節量化因子k_a、k_b，和比例因子k_u，從而獲得的縱向模糊反饋控制參數；

(4)解模糊化采用加權平均法，確定出智能電動汽車縱向運動期望的電機轉矩T。

4.如權利要求2所述智能電動汽車縱向運動控制方法，其特征在于在步驟3)中，所述設計智能電動汽車縱向運動的BP神經網絡辨識器的具體方法為：

(1)建立智能電動汽車縱向運動模型的BP神經網絡辨識器的數學模型；

(2)設計BP神經網絡辨識器的性能指標函數為使性能指標J最小，設計神經元連接權值修正因子。