申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2022-06-22

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN115071441B

主分类号：B60L15/20

分类号：B60L15/20;B60L15/32;B60L3/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：本发明涉及基于粒子群可拓控制转矩约束方法和系统。基于粒子群可拓控制转矩约束方法包括获取车轮的滑转率值s和汽车的实际质心侧偏角β作为特征量，并以滑转率值s为横坐标，以实际质心侧偏角β为纵坐标，建立可拓控制域的坐标系；对可拓控制域进行区域划分：获取汽车的实际质心侧偏角增益的线性区边界，作为经典域的纵坐标的边界β1，获取车轮的滑转率门限值smax，作为经典域的横坐标边界s1；将车轮当前状态的滑转率值s和汽车当前状态的实际质心侧偏角β通过粒子群算法计算出车轮的滑转率最优值s2和相对应的最优质心侧偏角β2；判断特征量所在域并实行对应的约束模式；本发明实现随路面工况的变化自适应调整车轮转矩约束模式。

主权项：1.基于粒子群可拓控制转矩约束方法，其用于对汽车的多个车轮提供转矩约束，所述转矩约束方法包括以下步骤：S1.获取所述车轮的滑转率值s和所述汽车的实际质心侧偏角β作为特征量，组成Qs,β，并以滑转率值s为横坐标，以实际质心侧偏角β为纵坐标，建立可拓控制域的坐标系；S2.对所述可拓控制域进行区域划分：经典域：-s1,s1，-β1,β1；可拓域：-s11,s11，-β11,β11，其中，-s11∈-s2,-s1，s11∈s1,s2，-β11∈-β2,-β1，β11∈β1,β2；非域：-s21,s21，-β21,β21，其中，-s21∈-∞,-s2，s21∈s2,∞，-β21∈-∞,-β2，β21∈β2,∞；S3.获取所述汽车的实际质心侧偏角增益的线性区边界，作为所述经典域的纵坐标的边界β1，获取所述车轮的滑转率门限值smax，作为所述经典域的横坐标边界s1，即s1＝smax；S4.将所述车轮当前状态的滑转率值s和所述汽车当前状态的实际质心侧偏角β通过粒子群算法计算出所述车轮的滑转率最优值s2和与所述滑转率最优值s2相对应的最优质心侧偏角β2；S5.判断所述特征量是否在经典域，是则对所述汽车的车轮实施所述经典域的转矩约束；S6.当所述特征量不在经典域时，判断所述特征量是否在可拓域，是则对所述汽车的车轮实施所述可拓域的转矩约束；S7.当所述特征量不在可拓域时，则所述特征量在非域，对所述汽车的车轮实施所述非域的转矩约束；其特征在于：所述滑转率最优值s2和其相对应的最优质心侧偏角β2的计算方法如下：1获取所述车轮的横摆角速度实际值ωz，根据所述横摆角速度实际值ωz和所述实际质心侧偏角β设置适应度函数其中，vx是所述车轮的车速，μ是路面附着系数，g是重力加速度；2以所述汽车其中一个车轮作为目标个体，所述汽车的所有车轮作为种群，将每个车轮的横摆角速度实际值ωz和对应的实际质心侧偏角β作为粒子参数，组成粒子，将所有粒子组成粒子群；3获取所述种群在实际路面附着系数下的历史最优状态的粒子参数，作为历史种群最优解，获取所述目标个体在所述实际路面附着系数下的历史最优状态的粒子参数，作为历史个体最优解；4以所述目标个体的实际粒子参数作为目标粒子，将所述目标粒子通过所述适应度函数计算出所述目标粒子的适应值；5将所述目标粒子的适应值与历史个体最优解的适应值进行对比，若所述目标粒子的适应值大于所述历史个体最优解的适应值，则将所述目标粒子的粒子参数替代所述历史个体最优解的粒子参数，更新个体最优解，若所述目标粒子的适应值小于所述历史个体最优解的适应值，则所述历史个体最优解的粒子参数保持不便；6将所述目标粒子的适应值与所述历史种群最优解的适应值进行对比，若所述目标粒子的适应值大于历史种群最优解的适应值，则将所述目标粒子的粒子参数替代历史种群最优解的粒子参数，更新种群最优解，若所述目标粒子的适应值小于历史种群最优解的适应值，则所述历史种群最优解的粒子参数保持不便；7根据所述个体最优解和新的种群最优解对所述目标粒子的粒子参数进行迭代更新，判断迭代次数是否达到预设的最大迭代数，否则将更新后的目标粒子返回步骤3，是则停止迭代，将所述目标粒子迭代结束后的横摆角速度实际值通过滑转率计算公式计算出滑转率最优值s2，将所述目标粒子迭代结束后的的实际质心侧偏角作为最优质心侧偏角β2。

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