[發(fā)明專利]一種四輪驅(qū)動車輛轉(zhuǎn)矩分配方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210872305.6
• 申請日: 2022-07-19
• 公開（公告）號: CN115339326A
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳超;蘇亮;蔣金;劉志偉
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門金龍聯(lián)合汽車工業(yè)有限公司
• 主分類號: B60L15/20
• 分類號: B60L15/20;B60L15/32;G06F30/27;G06F17/12;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/06;G06F119/14
• 代理公司: 廈門市精誠新創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 35218
• 代理人: 趙薇

本發(fā)明涉及一種四輪驅(qū)動車輛轉(zhuǎn)矩分配方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法中包括：分別建立表征車輛動力性、經(jīng)濟(jì)性、操縱穩(wěn)定性和行駛安全性的目標(biāo)函數(shù)；構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并進(jìn)行訓(xùn)練，使得模型能夠根據(jù)輸入的車輛運動特征得到四個目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)的四個權(quán)重系數(shù)；根據(jù)四個目標(biāo)函數(shù)和其基于訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的對應(yīng)的四個權(quán)重系數(shù)得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)K的約束條件；通過基于訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的四個權(quán)重系數(shù)，優(yōu)化多目標(biāo)進(jìn)化算法中的權(quán)重向量分布，采用優(yōu)化后的多目標(biāo)進(jìn)化算法對優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)K進(jìn)行求解。本發(fā)明避免了現(xiàn)有技術(shù)中優(yōu)化目標(biāo)過于單一的問題，可以使車輛總體性能目標(biāo)盡可能達(dá)到最優(yōu)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車輛控制領(lǐng)域，尤其涉及一種四輪驅(qū)動車輛轉(zhuǎn)矩分配方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

四輪分布式驅(qū)動電動客車具有四個驅(qū)動輪，且各驅(qū)動輪的驅(qū)動力矩和制動力矩均獨立可控，驅(qū)動輪的控制目標(biāo)包括期望縱向驅(qū)動力和直接橫擺力矩，因此四輪分布式驅(qū)動電動客車是個典型的過驅(qū)動系統(tǒng)。

目前四輪分布式驅(qū)動電動客車多采用單目標(biāo)優(yōu)化的轉(zhuǎn)矩分配控制策略，在滿足縱向驅(qū)動力和直接橫擺力矩需求的前提下以經(jīng)濟(jì)性或操縱穩(wěn)定性作為優(yōu)化目標(biāo)，但是單目標(biāo)優(yōu)化會造成其他目標(biāo)劣勢，而多目標(biāo)優(yōu)化可通過協(xié)調(diào)各目標(biāo)函數(shù)之間的權(quán)重關(guān)系，使總體優(yōu)化目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但由于多目標(biāo)優(yōu)化算法需要進(jìn)行不斷比較和替換，導(dǎo)致其計算過程復(fù)雜，運算時間長。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種四輪驅(qū)動車輛轉(zhuǎn)矩分配方法、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。

具體方案如下：

一種四輪驅(qū)動車輛轉(zhuǎn)矩分配方法，包括以下步驟：

S1：分別建立表征車輛動力性、經(jīng)濟(jì)性、操縱穩(wěn)定性和行駛安全性的目標(biāo)函數(shù)；

S2：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并進(jìn)行訓(xùn)練，使得模型能夠根據(jù)輸入的車輛運動特征得到四個目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)的四個權(quán)重系數(shù)；

S3：根據(jù)四個目標(biāo)函數(shù)和其基于訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的對應(yīng)的四個權(quán)重系數(shù)得到優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)K：

K＝min(λ₁K₁+λ₂K₂+λ₃K₃+λ₄K₄)

其中，K₁,K₂,K₃,K₄分別表示四個目標(biāo)函數(shù)，λ₁,λ₂,λ₃,λ₄分別表示四個目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；

S4：設(shè)置優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)K的約束條件；

S5：通過基于訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的四個權(quán)重系數(shù)，優(yōu)化多目標(biāo)進(jìn)化算法中的權(quán)重向量分布，采用優(yōu)化后的多目標(biāo)進(jìn)化算法對優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)K進(jìn)行求解。

進(jìn)一步的，表征車輛動力性的目標(biāo)函數(shù)K₁為：

其中，F(xiàn)_x,d表示需求縱向驅(qū)動力，F(xiàn)_x,fl,F_x,fr,F_x,rl,F_x,rr分別表示左前輪、右前輪、左后輪和右后輪的縱向力，F(xiàn)_y,fl,F_y,fr分別表示左前輪和右前輪的側(cè)向力，δ_f表示前輪轉(zhuǎn)角；

表征車輛經(jīng)濟(jì)性的目標(biāo)函數(shù)K₂為：