分布式驱动车辆电液复合稳定性控制研究

分布式驱动车辆电液复合稳定性控制研究摘要：

本文针对驱动车辆电液复合系统的稳定性问题，提出了一种分布式控制的解决方案。首先，建立驱动车辆的动力学模型和电液复合系统的控制模型，并将其集成为一个总体模型。接着，设计了一种基于模型参考自适应控制的分布式控制器，该控制器将总体模型分解为多个子模型，并为每个子模型分配一个局部控制器。通过相互协作和优化，子模型的控制可以最小化总体模型的误差。最后，利用基于Matlab/Simulink的仿真实验验证了所提出方案的可行性和有效性。

关键词：驱动车辆；电液复合系统；稳定性控制；分布式控制；模型参考自适应控制

1.引言

近年来，驱动车辆电液复合系统已逐渐成为汽车工业的一个重要研究方向。在这种系统中，电力与液压系统相结合，使得驱动车辆的性能得到极大提升。然而，电液复合系统的稳定性往往受到许多因素的限制，例如各种噪声、系统不确定性和外部干扰等。因此，稳定性控制成为了驱动车辆电液复合系统研究的重点之一。

传统的控制方法主要采用单一控制器对系统进行全局控制，但这种方法存在控制复杂度高、性能难以优化等问题。因此，分布式控制成为了一种新的解决方案。在分布式控制中，将系统分解为多个局部子系统，并为每个子系统配备一个局部控制器。不同于传统控制方法，局部控制器只对对应子系统的状态进行调节，并通过协作和优化达到全局稳定的目的。因此，分布式控制具有控制复杂度低、系统鲁棒性强等优点。

本文旨在研究驱动车辆电液复合系统的分布式稳定性控制方法。在第2节中，将详细介绍驱动车辆的动力学模型和电液复合系统的控制模型。在第3节中，将介绍分布式控制的基本原理，并提出一种基于模型参考自适应控制的分布式控制方案。在第4节中，将通过Matlab/Simulink进行仿真实验验证所提出方案的可行性和有效性。

2.驱动车辆电液复合系统动力学建模

驱动车辆的运动状态由车速、横向加速度、转向角度等决定。因此，驱动车辆的动力学模型必须能够描述这些运动状态的演化过程。为了简化模型，我们将车速和转向角度固定，并仅考虑横向运动状态。

将驱动车辆视为一个刚体，假设车辆沿x轴前进，沿y轴转向，沿z轴上下运动。令(X,Y,Z)表示车辆的质心位置，(v_x,v_y,v_z)表示车辆在x轴、y轴、z轴上的速度，(u_x,u_y,u_z)表示车辆在x轴、y轴、z轴上的加速度，则驱动车辆的运动方程可以表示为：

mu_x=−FF,x−FR,x,

mu_y=FF,y+FR,y,

mu_z=FF,z+FR,z−mg,

其中m为车辆质量，FF和FR分别表示车辆前轮和后轮的纵向力和横向力，g为重力加速度。从上式中可以看出，车辆的稳定性取决于FF和FR的控制质量。

为了简化电液复合系统控制模型，我们将电液复合系统视为一个双自由度控制系统。假设该系统由两个执行器控制，分别为油泵动力与方向盘转向。设其输入控制量分别为u1(t)和u2(t)，输出量分别为y1(t)和y2(t)，则该系统可以表示为：

q¨1(t)=a11u1(t)+a12u2(t),

q¨2(t)=a21u1(t)+a22u2(t),

y1(t)=c1q1(t)+d1q2(t),

y2(t)=c2q1(t)+d2q2(t),

其中q1(t)和q2(t)分别表示该系统的两个输出变量，a11、a12、a21、a22、c1、c2、d1、d2为常数。

3.分布式驱动车辆电液复合稳定性控制

在第2节中，我们分别建立了驱动车辆的动力学模型和电液复合系统的控制模型。在实际应用中，常常需要将两个模型结合起来，形成一个总体模型。考虑到以前文建模的驱动车辆具有横向加速度的状态变量，因此在本节中，我们将控制模型选为如下形式：

x˙=f(x,u,w),

y=h(x,v),

其中x和y分别为状态和输出向量，u和v分别为输入和量测向量，w为外部扰动向量，f和h分别为状态和输出方程。

基本原理：

分布式控制的主要原理是：将系统分解为多个局部子系统，并为每个子系统配备一个局部控制器，每个局部控制器根据该子系统的状态和外部信息进行调整，最终实现全局稳定性。由于局部控制器之间相互独立，这种控制结构具有各个子系统之间互不干扰、控制复杂度低等优点。

分布式控制通常采用两种方法来实现局部控制器之间的协同：基于共识的分布式控制和基于模型的分布式控制。前者通过交换各子系统的状态信息，协同相邻子系统的控制器，达到统一控制目的。后者基于模型参考自适应控制，将系统分解为多个子模型，为每个子模型配备一个局部控制器，并通过协作和优化来最小化误差。

本文将采用基于模型的分布式控制方案。为实现该方案，我们将总体模型分解为多个子模型，为每个子模型配备一个局部控制器，并建立模型参考自适应控制系统。在控制器优化过程中，将各个子模型的误差最小化。

模型参考自适应控制：

模型参考自适应控制是一种基于动态误差修正的控制方法，其主要原理是将总体模型分解为参考模型和实际模型，并通过误差反馈修正实际模型。在本文中，我们将总体模型分解为多个子模型，并为每个子模型设置一个参考模型。

设第i个子模型的状态为xi，输出为yi，控制输入为ui。该子模型的参考模型可以表示为：

x̄˙i=fi(x̄i,ui,0),

ȳi=hi(x̄i,0),

其中，x̄i和ȳi分别为参考模型的状态和输出向量，fi和hi分别为状态和输出方程。

每个子模型的误差可以表示为εi=yi-ȳi，系统误差可以表示为ε=[ε1,ε2,...,εn]T。为了最小化系统误差，我们需要设计合适的控制器。根据自适应控制理论，该控制器应当具有可调比例参数Ki，反映了不同时刻系统误差的变化。

ui=Kiεi+ūi，Ki>0

其中，ūi表示由参考模型产生的期望控制量。最终，各个子模型的控制输入ui分别汇聚到总体模型的输入U中，通过相互协作和优化来调节系统状态和输出，实现全局稳定。

4.仿真实验结果分析

为验证本文所提出方案的可行性，我们利用Matlab/Simulink进行了详细的仿真实验，并与传统控制方案进行对比。在仿真实验中，我们采用了一组标准驱动车辆电液复合系统的参数，并选取了一组随机的驱动工况作为测试点。结果表明，所提出的分布式控制方案具有较好的控制效果，且超过了传统控制方案，从而验证了本文方案的可行性和有效性。

总之，本文研究了一种基于模型参考自适应控制的驱动车辆电液复合稳定性控制方案。通过将总体模型分解为多个子模型，并为每个子模型配备一个局部控制器，实现了分布式控制。实验证明，该方案具有控制简单、稳定性高、适应性强等优点，在实际应用中具有广泛应用前景5.结论

本文设计了一种基于模型参考自适应控制的驱动车辆电液复合稳定性控制方案。通过将总体模型分解为多个子模型，并为每个子模型配备一个局部控制器，实现了分布式控制。实验证明，所提出的控制方案具有控制简单、稳定性高、适应性强等优点，在实际应用中具有广泛应用前景。

未来，我们将继续深入探究分布式控制方案的优化和改进，并在实际工程中应用，提高驱动车辆电液复合系统的稳定性和可靠性。同时，也将研究其他自适应控制算法，开发更多适用于实际工程的控制方案，推动智能化制造和工业自动化的发展总结而言，本文提出了一种基于模型参考自适应控制的驱动车辆电液复合稳定性控制方案。通过分解总体模型、为每个子模型配备局部控制器的分布式控制思路，可以有效提高控制系统的稳定性和可靠性。实验证明，该控制方案具有控制简单、稳定性高、适应性强等优点，可以广泛应用于实际工程中。

未来，我们将继续深入探究分布式控制方案的优化和改进，包括探索更加精准、高效的子模型分解方法、调整控制器参数等。同时，也将进一步挖掘其他自适应控制算法，比如基于神经网络的控制、模糊控制等，并结合实际工程需求，开发更多适用于实际工程的控制方案。整体上，这些研究和实践将有助于推动智能化制造和工业自动化的发展，提高我国实体经济的发展水平基于模型参考自适应控制的驱动车辆电液复合稳定性控制是一个重要的研究领域，未来需要继续深入探索和开展研究。首先，需要进一步优化和改进控制方案，提高其精度、响应速度和可靠性，以更好地适应实际工程需求。其次，需要进一步深化对分布式控制算法的研究，包括改进子模型分解方法、提高控制器参数自适应性等。此外，应进一步探索其他自适应控制算法，如基于神经网络的控制、模糊控制等，以满足不同的