线控转向失效下的容错差动转向控制探索

线控转向失效下的容错差动转向控制以四轮轮毂电机驱动智能电动汽车为研究对象，针对线控转向系统执行机构失效时的轨迹跟踪和横摆稳定性协同控制问题，提出一种基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法。该方法采用分层控制架构，上层控制器首先基于模型预测控制方法求解期望前轮转角和附加横摆力矩，然后设计基于滑模变结构控制的前轮转角跟踪控制策略，下层控制器以轮胎负荷率最小化为目标，利用有效集法实现四轮转矩优化分配。包含carsim数据cpar文件，Simulink模型及MATLAB代码

在智能电动汽车领域，线控转向系统的可靠性至关重要。一旦线控转向失效，车辆的操控性和安全性会受到严重威胁。今天咱们就聊聊以四轮轮毂电机驱动的智能电动汽车为研究对象，针对线控转向系统执行机构失效时的应对策略——基于差动转向与直接横摆力矩协同的容错控制方法。

分层控制架构解析

这种容错控制方法采用的是分层控制架构。

上层控制器

上层控制器起着关键的规划作用。它首先基于模型预测控制（MPC）方法来求解期望前轮转角和附加横摆力矩。MPC是一种基于模型的优化控制算法，它通过预测系统未来的输出，并在每一个采样时刻求解一个有限时域的优化问题，来确定当前时刻的控制输入。

假设我们有一个简单的车辆动力学模型，用状态空间方程表示为：

% 简单车辆动力学模型示例 A = [0 1; 0 -1]; % 状态矩阵 B = [0; 1]; % 输入矩阵 C = [1 0]; % 输出矩阵 sys = ss(A,B,C,0); % 创建状态空间模型

在这个模型基础上，MPC会根据车辆当前状态、目标轨迹等信息，去计算出期望的前轮转角和附加横摆力矩。这里面涉及到对车辆运动状态的预测和对控制输入的优化求解，其核心代码可能像这样：

% 模型预测控制求解部分示例代码 Np = 10; % 预测时域 Nu = 2; % 控制时域 mpcObj = mpc(sys,Np,Nu); % 设置约束条件 mpcObj.MV = struct('Min',[-0.5; -50], 'Max',[0.5; 50]); % 前轮转角和横摆力矩约束 mpcObj.OV = struct('Min',[-Inf; -Inf], 'Max',[Inf; Inf]); % 输出约束 % 目标轨迹 xref = [0.5; 0]; % 示例目标状态 [t,x,u] = sim(mpcObj,xref); % 求解控制输入 desiredFrontWheelAngle = u(1); additionalYawMoment = u(2);

这里通过设置预测时域、控制时域，以及对控制输入和输出的约束，来求解得到期望的前轮转角desiredFrontWheelAngle和附加横摆力矩additionalYawMoment。

之后，还得设计基于滑模变结构控制（SMC）的前轮转角跟踪控制策略。滑模变结构控制的特点是系统的“结构”在控制过程中会根据系统当前的状态有目的地不断变化，迫使系统按照预定的“滑动模态”的状态轨迹运动。

% 滑模变结构控制示例代码 % 假设一些参数 k = 10; % 滑模控制增益 % 定义滑模面 s = k*(currentFrontWheelAngle - desiredFrontWheelAngle); % 控制律 if s > 0 controlInput = -1; else controlInput = 1; end

这段代码简单展示了如何基于滑模面s来确定控制输入，使得前轮转角尽可能跟踪期望转角。