基于RHONN建模的轮毂电机驱动车辆侧向动力学稳定非线性预测控制
系统与控制
2022-03-22 v2 系统与控制
摘要
轮毂电机电动汽车具有响应快、控制分配灵活的特点，是实现先进车辆动力学控制的良好平台。在轮毂电机驱动车辆（IMDV）的众多主动安全功能中，侧向稳定性控制是一项关键技术，可通过转矩矢量分配实现。为进一步提升IMDV的侧向稳定性能，本文基于递归高阶神经网络（RHONN）建模方法，提出了一种新颖的数据驱动非线性模型预测控制（NMPC）。首先，建立新的RHONN模型以表征车辆的非线性动态行为。与传统的基于物理的建模方法不同，RHONN模型仅需数据并构成高阶多项式。基于RHONN模型，迭代优化车辆横摆角速度与侧偏角的稳态响应，并将其设为底层控制器的控制目标，以提升系统鲁棒性。此外，设计了基于RHONN的非线性模型预测控制器，有望在滚动时域控制中提高预测精度。进而，构建约束优化问题以推导车辆侧向动力学稳定所需的横摆力矩。最后，在CarSim/Simulink仿真环境下于IMDV上验证了所开发的基于RHONN的非线性MPC的性能。验证结果表明，所提方法优于传统方法，并进一步提高了系统的稳定裕度，能够在多种行驶场景下增强IMDV的侧向稳定性能，证明了该方法的可行性与有效性。
引用
@article{arxiv.2201.08558,
title = {RHONN Modelling-enabled Nonlinear Predictive Control for Lateral Dynamics Stabilization of An In-wheel Motor Driven Vehicle},
author = {Hao Chen and Junzhi Zhang and Chen Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.08558},
year = {2022}
}
备注
13 pages, 10 figures