平衡重式叉車底盤集成控制

平衡重式叉車底盤集成控制

0系統(tǒng)間耦合控制為了提高車輛的開放性，全面車輛支持能力已成為車輛動態(tài)研究的熱點之一。文獻[11]采用微分幾何反饋矩陣設(shè)計汽車轉(zhuǎn)向和制動的非線性解耦控制器,實現(xiàn)了轉(zhuǎn)向和制動的解耦。文獻[12]采用多變量頻域控制中的交互控制器和特征軌跡方法設(shè)計車輛底盤集成控制器,消除了主動前輪轉(zhuǎn)向(Activefrontwheelsteering,AFS)和主動制動系統(tǒng)間的耦合。文獻[13]采用非線性解耦控制方法實現(xiàn)了車輛電動助力轉(zhuǎn)向(Electronicpowersteering,EPS)和主動懸架(Activesuspensionsystem,ASS)間解耦。文獻[9]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法實現(xiàn)了車輛AFS、直接橫擺力矩控制(Directyaw-momentcontrol,DYC)和ASS三子系統(tǒng)的解耦。文獻[14]采用擬線性方法,提出漸近穩(wěn)定性觀測器,并通過求解線性矩陣不等式確定觀測器的增益,實現(xiàn)了系統(tǒng)的解耦。針對平衡重式叉車底盤各子系統(tǒng)間存在的干涉和耦合作用,利用非線性系統(tǒng)的小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆與內(nèi)?？刂品椒ㄟM行叉車主動后輪轉(zhuǎn)向(Activerearwheelsteering,ARS)與直接橫擺力矩控制的解耦控制,并利用Matlab/Simulink對控制系統(tǒng)進行仿真分析,最后進行基于LabVIEWPXI和veDYNA的駕駛員在環(huán)試驗驗證。1叉車穩(wěn)定性控制控制系統(tǒng)參考模型如圖1所示,是一個具有側(cè)向和橫擺運動的2自由度叉車模型,通過四個非線性特性的輪胎承載于地面,能夠反映駕駛員的操作輸入與叉車橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角之間的非線性關(guān)系,ARS與DYC分別從側(cè)向和縱向?qū)Σ孳嚪€(wěn)定性進行控制。圖1中,v、β和ω輪胎模型采用日本學(xué)者GENG等式中,F式中,η根據(jù)牛頓第二定律得到叉車運動的微分方程式中,T為駕駛員施加的橫擺控制力矩。定義系統(tǒng)的狀態(tài)變量x=(βω叉車系統(tǒng)參考模型式(5)是一典型的多變量系統(tǒng),具有兩個輸入變量和兩個輸出變量,由于輪胎縱側(cè)向力相互耦合,叉車縱向與側(cè)向運動相互影響,在叉車轉(zhuǎn)向制動過程中,路面在給叉車提供側(cè)向力的同時,由于叉車后輪轉(zhuǎn)角的改變引起叉車側(cè)向力的改變,導(dǎo)致叉車發(fā)生側(cè)向運動,而叉車的側(cè)向運動致使輪胎載荷中的側(cè)向慣性力變化,進而影響縱向力的變化,因而叉車轉(zhuǎn)向制動過程中,縱側(cè)向力和縱側(cè)向運動相互耦合影響,會導(dǎo)致叉車的橫擺運動加劇,影響叉車的行駛穩(wěn)定性和制動安全性2管理系統(tǒng)的設(shè)計2.1階積分線性系統(tǒng)采用Interactor算法首先對輸出變量y對輸出變量y則存在非負整數(shù)α令由式(11)可看出,則偽線性系統(tǒng)由動態(tài)逆系統(tǒng)式(11)串聯(lián)在原系統(tǒng)式(5)之前構(gòu)成,可等效為兩個一階積分線性子系統(tǒng),則多變量系統(tǒng)式(5)的控制可以轉(zhuǎn)換為兩個一階積分線性子系統(tǒng)的控制來實現(xiàn),完成了系統(tǒng)式(5)的解耦,系統(tǒng)解耦等效圖如圖2所示。2.2相對增益矩陣采用Bristol-Shinskey方法綜合式(8)和式(9),分別令Δω則系統(tǒng)的相對增益矩陣為式中,“.*”表示矩陣的對應(yīng)元素相乘。根據(jù)相對增益矩陣的特性2.3小波網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計底盤集成系統(tǒng)的解析動態(tài)逆系統(tǒng)式(11)與原集成系統(tǒng)式(5)串聯(lián)組成的偽線性系統(tǒng),其解耦特性的實現(xiàn)是在原集成系統(tǒng)參數(shù)已知、準(zhǔn)確且保持不變的前提下,因而需要構(gòu)造合理的動態(tài)逆系統(tǒng)式(11),以提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和魯棒性。目前常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行動態(tài)逆系統(tǒng)的構(gòu)造。小波網(wǎng)絡(luò)是依據(jù)小波分析理論,與一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)相比,具有收斂速度快、可調(diào)參數(shù)少、更易適應(yīng)新數(shù)據(jù)、可以縮短網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間根據(jù)小波函數(shù)的尺度和平移參數(shù)的選取不同,小波網(wǎng)絡(luò)有不同種類,而小波網(wǎng)絡(luò)B由于其無須考慮正交性,基函數(shù)的選取較靈活,且網(wǎng)絡(luò)具有一定的冗余性,因而選取小波網(wǎng)絡(luò)B來構(gòu)造底盤集成系統(tǒng)的動態(tài)逆系統(tǒng)式(11)。小波網(wǎng)絡(luò)B的基函數(shù)為框架式中,N由于網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的節(jié)點數(shù)可根據(jù)系統(tǒng)輸入和輸出數(shù)據(jù)的維數(shù)確定,因而僅需要確定網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的隱層數(shù)目和每個隱層的節(jié)點數(shù)目。小波網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計方法主要有基于時頻特性方法和正交化方法,本文綜合基于時頻特性和正交化方法的優(yōu)點,采用基于“時頻特性分析+正交化”相結(jié)合的結(jié)構(gòu)設(shè)計方法首先基于時頻特性設(shè)計小波網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu),確定小波網(wǎng)絡(luò)的尺度和平移參數(shù)的取值范圍以及小波函數(shù)的數(shù)目,由于小波網(wǎng)絡(luò)B的小波框架具有非正交性,會引起小波網(wǎng)絡(luò)的冗余,因而利用正交化方法對所設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化。由于動態(tài)逆系統(tǒng)式(11)的輸入矢量為下面進行動態(tài)逆系統(tǒng)式(11)的小波網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造,首先設(shè)定訓(xùn)練激勵信號,設(shè)定車速為10km/h下的后輪轉(zhuǎn)角δ設(shè)定橫擺角速度rω和質(zhì)心側(cè)偏角β響應(yīng)的采樣周期為4ms,采用五點數(shù)值求導(dǎo)法[17]對β和rω的一階數(shù)值微分令u(1)=u選擇小波母函數(shù)ψ(x)=g(x),則相應(yīng)的小波函數(shù)ψ因而作為小波網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點的小波函數(shù)ψ式中,floor(uf067)和ceil(uf067)分別表示向下和向上取整。平移參數(shù)k是伸縮參數(shù)的函數(shù),令umin和umax分別是小波函數(shù)的中心經(jīng)過運算可得平移參數(shù)k的取值范圍則小波函數(shù)的總數(shù)(隱層節(jié)點數(shù))根據(jù)以上步驟,對動態(tài)逆系統(tǒng)式(11)采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行逼近,得到4-50-2的小波網(wǎng)絡(luò),小波母函數(shù)ψ(x)=xexp(-x將訓(xùn)練好的小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆系統(tǒng)與原底盤集成系統(tǒng)串聯(lián)組成偽線性系統(tǒng),對偽線性系統(tǒng)進行幅值為0.1的階躍輸入,得到偽線性系統(tǒng)與理想系統(tǒng)的響應(yīng)如圖5所示,小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆系統(tǒng)與原底盤集成系統(tǒng)串聯(lián)組成偽線性系統(tǒng)逼近理想線性系統(tǒng)。2.4內(nèi)?？刂破髟O(shè)計采用小波網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建動態(tài)逆系統(tǒng)可實現(xiàn)系統(tǒng)的解耦,由于小波網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建動態(tài)逆系統(tǒng)模型時難免存在干擾、建模誤差以及叉車本身參數(shù)變化等不確定因數(shù)的影響,系統(tǒng)的抗干擾能力和魯棒性較差,而內(nèi)模控制具有較好的魯棒穩(wěn)定性常用的濾波器主要有一型和二型濾波器,選用一型濾波器時,可實現(xiàn)無靜差地跟蹤階躍信號,但是跟蹤斜波和正弦信號不理想,有靜差。二型濾波器可漸近跟蹤階躍和斜波信號,對正弦信號的跟蹤精度也顯著提高式中,λ在圖6中,叉車的期望模型中的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角期望值可根據(jù)文獻[23]計算得到。當(dāng)叉車在半徑為R的環(huán)形道路上行駛時的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)角因而叉車轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)彎半徑的穩(wěn)態(tài)關(guān)系為另外考慮叉車的側(cè)向力不能超過附著力,需要滿足叉車轉(zhuǎn)向時的穩(wěn)態(tài)橫擺誤差叉車穩(wěn)態(tài)側(cè)偏角β=-e3控制系統(tǒng)設(shè)計仿真為驗證基于小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆內(nèi)?？刂品椒ǖ牟孳嚨妆P集成控制的有效性,在Matlab/Simulink中進行控制系統(tǒng)設(shè)計和仿真。叉車參數(shù)如下:m=4639kg;a=1.00m;b=0.97m;I3.1內(nèi)模控制對比設(shè)定后輪轉(zhuǎn)角頻率為0.5Hz、幅值為0.08rad的單移線進行仿真,相關(guān)響應(yīng)曲線如圖7和圖8所示,仿真數(shù)據(jù)如表1所示。由圖7和圖8可知,單移線工況下,采用單純的內(nèi)?？刂坪徒怦顑?nèi)?？刂?均能較好地跟蹤橫擺角速度期望值,但采用解耦內(nèi)?？刂频某{(diào)量較小;與單純的內(nèi)?？刂葡啾?采用解耦內(nèi)?？刂频牟孳囐|(zhì)心側(cè)偏角變化范圍較小,叉車的行駛穩(wěn)定較好。由表1可知,采用解耦內(nèi)模控制與單純的內(nèi)?？刂葡啾?叉車的橫擺角速度峰值降低了9.2%,質(zhì)心側(cè)偏角峰值降低了26.7%。3.2內(nèi)?？刂茖Ρ仍O(shè)定后輪轉(zhuǎn)角頻率為0.3Hz、幅值為0.06rad的雙移線進行仿真,相關(guān)響應(yīng)曲線如圖9和圖10所示,仿真數(shù)據(jù)如表2所示。由圖9和圖10可知,雙移線工況下,采用單純的內(nèi)?？刂坪徒怦顑?nèi)?？刂?均能較好地跟蹤橫擺角速度期望值,采用解耦內(nèi)模控制的超調(diào)量較小;與單純的內(nèi)?？刂葡啾?采用解耦內(nèi)?？刂频牟孳囐|(zhì)心側(cè)偏角變化范圍較小,叉車操縱穩(wěn)定性較好。由表2可知,采用解耦內(nèi)模控制與單純的內(nèi)?？刂葡啾?叉車的橫擺角速度峰值降低了11.9%,質(zhì)心側(cè)偏角峰值降低了27.6%。3.3相關(guān)響應(yīng)曲線及仿真數(shù)據(jù)設(shè)定后輪轉(zhuǎn)角幅值為0.07rad的階躍轉(zhuǎn)向進行仿真,為驗證所設(shè)計的解耦內(nèi)?？刂葡到y(tǒng)的魯棒性,在控制器參數(shù)保持不變的前提下,改變叉車前后輪側(cè)偏剛度參數(shù),按照正弦函數(shù)變化,且變化范圍在±20%內(nèi),相關(guān)響應(yīng)曲線如圖11和圖12所示,仿真數(shù)據(jù)如表3所示。由圖11和圖12可知,階躍轉(zhuǎn)向工況下,在叉車參數(shù)發(fā)生改變時,采用解耦內(nèi)?？刂频牟孳嚳奢^好地跟蹤橫擺角速度期望值,且其質(zhì)心側(cè)偏角也在可控范圍內(nèi),系統(tǒng)具有較好的魯棒性;而單純的內(nèi)?？刂朴捎谑艿较到y(tǒng)控制回路間耦合作用的影響,在叉車參數(shù)改變時,兩子系統(tǒng)仍按照各自的控制目標(biāo)進行控制,沒有考慮系統(tǒng)間的耦合影響,導(dǎo)致叉車的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角與期望值都存在很大的偏差,致使叉車的穩(wěn)定性下降,系統(tǒng)的魯棒性變差。由表3可知,采用解耦內(nèi)?？刂婆c單純的內(nèi)?？刂葡啾?叉車的橫擺角速度峰值降低了19.7%,質(zhì)心側(cè)偏角峰值降低了7.4%。4基于4x-vedyna的司機在環(huán)試驗為驗證基于小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆內(nèi)?？刂品椒ǖ牟孳嚨妆P集成控制策略的有效性,考慮到實際試驗條件的限制,采用veDYNA軟件中提供的DYNAanimation動畫工具建立一個虛擬的叉車運行場景,然后由真實的駕駛員對在LabVIEWPXI運行的叉車模型進行操縱,實現(xiàn)“人-車-路”大閉環(huán)模擬試驗,降低實車試驗的危險性和成本建立的基于LabVIEWPXI和veDYNA的駕駛員在環(huán)試驗臺如圖13所示。試驗臺上位機為計算機主機,下位機為NI公司的LabVIEWPXI模塊,車輛底盤上布置有駕駛員操作輸入的轉(zhuǎn)向盤、制動和節(jié)氣門踏板等操縱機構(gòu),以及轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、節(jié)氣門開度和制動輪缸壓力傳感器。經(jīng)過改裝后的液壓控制單元(Hydrauliccontrolunit,HCU)與LabVIEW的硬件接口和驅(qū)動電路相連,然后將HCU安裝于車輛底盤上,與原有車輛的制動系統(tǒng)管路相連接試驗工況為單移線工況和階躍轉(zhuǎn)向工況,虛擬試驗場中試驗工況的參數(shù)設(shè)置與上述仿真工況一致。4.1單移線工況下的軌跡保持能力單移線工況下叉車后輪轉(zhuǎn)角輸入及相關(guān)響應(yīng)曲線如圖14~16所示。單移線工況下,與單純的內(nèi)?？刂葡啾?采用解耦內(nèi)?？刂瓶筛玫馗櫜孳嚈M擺角速度,且叉車質(zhì)心側(cè)偏角的幅值被限制于±0.05rad之間,表明叉車的軌跡保持能力得到提高。4.2解耦內(nèi)?？刂频男ЧA躍轉(zhuǎn)向工況下叉車后輪轉(zhuǎn)角輸入及相關(guān)響應(yīng)曲線如圖17~19所示。階躍轉(zhuǎn)向工況下,叉車的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角得到了一定程度的抑制,與單純的內(nèi)?？刂葡啾?采用解耦內(nèi)?？刂茖Σ孳囎藨B(tài)的控制效果較好。試驗結(jié)果表明,采用解耦內(nèi)?？刂瓶奢^好地跟蹤橫擺角速度,提高軌跡保持能力,且質(zhì)心側(cè)偏角被抑制在一個較小的范圍內(nèi),有效避免了叉車發(fā)生失穩(wěn)狀況。5平衡重式叉車底板集成控制策略仿真與試驗結(jié)果(1)在分析平衡重式叉車底盤集成系統(tǒng)可逆性的基礎(chǔ)上,確定了解耦輸入輸出變量的匹配關(guān)系,構(gòu)造了小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆系統(tǒng),設(shè)計了內(nèi)模控制器,即:采用小波網(wǎng)絡(luò)動態(tài)逆內(nèi)?？刂品椒▽ζ胶庵厥讲?/p>