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复杂性

1099 - 0526<我年代年代npub-type="ppub"> 1076 - 2787

Hindawi

10.1155 / 2018/7030184

7030184

研究文章

智能电动汽车与每个轮胎汽车扭矩矢量方法

http://orcid.org/0000 - 0002 - 3269 - 214 x Parra

阿尔贝托。

http://orcid.org/0000 - 0001 - 6049 - 2308 Zubizarreta

榭

佩雷斯

Joshue

¹ Dendaluce

马丁

² 安杜哈尔

若泽•曼努埃尔•

^{1

Tecnalia研究与创新

工业和交通部门

Donostia

西班牙

tecnalia.com

^{2

自动化和系统工程系

毕尔巴鄂的工学院

巴斯克地区大学(UPV / EHU)

毕尔巴鄂

西班牙

ehu.eus

2018年

25

22018年年

2018年

24

112017年年

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版权©2018 Alberto Parra et al。

这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

交通电气化目前当局的当务之急,世界各地的制造商和研究中心。电动汽车的发展和改善他们的功能是这一战略的关键元素。因此,有必要进一步研究减排,提高效率,或动态处理方法。为了实现这些目标,开发合适的高级驾驶员辅助系统(ADAS)是必需的。尽管传统的控制技术已经广泛用于ADAS实现,电动多电动机的动力系统的复杂性,使得智能控制方法适合这些案件。在这项工作中,新颖的智能扭矩矢量(电视)系统,去噪垂直轮胎组成的部队估计量和模糊偏航力矩控制器,提出,允许提高电动汽车多电动机的动态行为。该方法与传统策略相比使用高保真模拟器Dynacar车辆动力学。结果表明,该智能扭矩矢量系统能够提高车辆效率10%,由于最优转矩分配和使用噪垂直轮胎部队估计提供3倍比分析方法更精确的估计。

ECSEL合营企业

662192年

地平线2020框架计划

1。介绍</t我tle><p>需要减少全球变暖,空气污染,和石油的依赖不仅有激励可再生能源的使用,但也一些范式的变化在其他领域,比如交通系统,发展电动汽车(EV)已成为一个关键策略<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B1">
1</xref>]gydF4y2Ba。兴趣的电气动力系统(全电动和混合动力)增加了在过去的几年内,成为汽车行业的一个主要研究领域(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B42">
2</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<p>电机一体化的推进系统不仅提供了更好的能源效率和低污染,但也增加了可控制性,电动马达提供更好的响应时间(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B44">
3</xref>]gydF4y2Ba。这些特性正在推动一个显著的兴趣发展的高级驾驶员辅助系统(ADAS),不仅增强车辆的动态行为,而且其效率和能源消耗<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B34">
4</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<p>传统的控制方法已经被广泛的用于实现ADAS在过去几十年。然而,电动推进系统提供更广泛的复杂性(和多个拓扑)比内燃机推进系统。因此,智能控制方法已成为最近的一个主要研究方向,因为他们可以管理复杂的系统比传统方法更容易。</gydF4y2Bap>
<p>最完整ADAS的提高电动汽车的动态行为和稳定性与每个轮胎汽车扭矩矢量(电视)<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B35">
5</xref>),gydF4y2Ba专注于最优传动转矩分布。几个策略可以用来控制扭矩分布在电视的方法,其中大多数是基于控制力矩沿垂直轴的车辆(偏航力矩)<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B6">
6</xref>]gydF4y2Ba。为此,三个主要的策略是使用[<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B16">
7</xref>gydF4y2Ba:第一个是基于扭矩的分布在驱动轮(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B6">
6</xref>,<xrefgygydF4y2BadF4y2Baref-type="bibr" rid="B7">
8</xref>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B12">
12</xref>]gydF4y2Ba;第二个是基于使用积极的车辆卷控制系统不同横向荷载分布(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B36">
13</xref>,<xrefgygydF4y2BadF4y2Baref-type="bibr" rid="B37">
14</xref>]gydF4y2Ba;最后,第三个策略在于实现两轴转向系统(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B38">
15</xref>,<xrefgygydF4y2BadF4y2Baref-type="bibr" rid="B39">
16</xref>]gydF4y2Ba。这项工作侧重于转矩分配策略,作为一个全轮驱动车辆已被选为案例研究。</gydF4y2Bap>
<p>转矩分配方法实现了传统使用各种控制算法。在传统方法中,简单点的,如proportional-integral-derivative控制(PID)为基础的(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B6">
6</xref>),gydF4y2Ba或更高级的算法,如模型预测控制(MPC) (<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B17">
17</xref>)gydF4y2Ba或滑模控制(SMC) (<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B9">
9</xref>),gydF4y2Ba提出了。后者提供增强的结果,虽然他们的计算成本高于基于PID方法。另一方面,智能方法,如神经网络(<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="bibr" rid="B10">
10</xref>)gydF4y2Ba或模糊逻辑系统(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B11">
11</xref>),gydF4y2Ba已被证明能够提供良好的结果计算成本较低,使他们一个好的选择转矩分配的实现方法。</gydF4y2Bap>
<p>为了实现一个有效的驱动转矩分布、轮胎力的知识是至关重要的(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B13">
18</xref>]gydF4y2Ba。这些力量的直接测量,然而,是一个复杂而艰巨的任务,而且,因此,设计适当的估计是必需的。然而,这个问题并不总是认为提出的文学作品,基于这些力量的完美估计,这不是一个真实的案例场景。</gydF4y2Bap>
<p>中提出的方法来估计车辆轮胎力,最常见的一个是使用基于轮胎的估计模型,如线性轮胎模型(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B21">
19</xref>),gydF4y2BaDugoff的模型(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B22">
20.</xref>),gydF4y2Ba或半经验的模型如Pacejka的轮胎模型<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B13">
18</xref>]gydF4y2Ba。其他作品不考虑轮胎模型和估计垂直轮胎部队基于纵向和横向荷载转移以及每个车轮上的静态负载(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B23">
21</xref>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B27">
25</xref>]gydF4y2Ba。智能建模方法也被使用,减少需要了解复杂的甚至轮胎动力学和允许模型适应。例如,神经网络,扩展卡尔曼滤波器和递归最小二乘方法相结合在<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="bibr" rid="B28">
26</xref>]gydF4y2Ba估计轮胎侧向力和控制潜在识别甚至在激进的策略。在[<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B29">
27</xref>)gydF4y2Ba纵向、横向和垂直轮胎力估计使用基于模糊逻辑,这需要滑角估计操作,并提供高度相关。这两种方法提供更准确的估计与传统方法相比,虽然他们的适用性提出了一些不便,因为他们需要变量难以衡量。</gydF4y2Bap>
<p>总之,智能方法被证明是一个合适的替代ADAS发展,提供均衡的性能和计算成本。然而,适当的轮胎力估计需要保证这种理论在一个真实的案例场景的表现。在文献中,大多数作品考虑完美的估计或使用基于物理变量难以测量,估计需要昂贵的传感器,或使用复杂的模型,其参数难以确定。这个问题的可能性和性能降低的方法提出了在大多数工作实际情况场景。</gydF4y2Bap>
<p>为了解决这些问题,这项工作提出了一种新颖的智能扭矩矢量的方法,由两种智能算法:首先,一个自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)估计基于专门的轮胎纵向力可测量的变量;第二,模糊偏航力矩控制器,控制车辆偏航率和侧滑角,因为他们是最具代表性的车辆动力学的一些变量。该方法能够提高电动汽车动力学及其效率。为了证明其有效性,简称ANFIS估计量,以及随之而来的智能电视系统已考虑几个场景Dynacar高保真动态模拟器,使用一个e级车和比较结果与其他先前的文学作品。</gydF4y2Bap>
<p>剩下的纸是划分如下:在部分<xrefgydF4y2Baref-type="sec" rid="sec2">
2</xref>gydF4y2Ba提出了智能扭矩矢量方法是详细的。节<xrefgydF4y2Baref-type="sec" rid="sec3">
3</xref>,gydF4y2Ba并给出了仿真框架和实验设置。节<xrefgydF4y2Baref-type="sec" rid="sec4">
4</xref>,gydF4y2Ba验证的结果进行了解释。最后,在节<xrefgydF4y2Baref-type="sec" rid="sec5">
5</xref>,gydF4y2Ba并给出了主要结论。</gydF4y2Bap>
</sec>
<sec id="sec2">
<title>2。智能扭矩矢量系统</t我tle><p>在这一节中详细提出了智能扭矩矢量系统。它的主要目的是通过分配不同的驱动轮的驱动转矩,以便车辆处理和稳定性提高。它可以分为5子系统(图<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="fig" rid="fig1">
1</xref>)gydF4y2Ba:横向力矩分配进行使用模糊偏航力矩控制器,使用偏航率计算的参考引用发生器;纵向力矩分布是由自我界定的扭矩分配算法,它使用一个简称ANFIS垂直轮胎部队估计量;纵向和横向分布提供的数据被用来计算最后的扭矩分布。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig1">
<label>图1</l一个bel><p>提出了智能扭矩矢量系统。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.001"></graphic>
</fig>
<sec id="sec2.1">
<title>2.1。偏航率参考发生器</t我tle><p>智能电视系统开发的方法是由横向力矩和纵向分布方法。第一个是基于汽车的偏航力矩的控制;这是,它需要一个适当的偏航率参考适当的性能。</gydF4y2Bap>
<p>计算所需的偏航率的参考,众所周知的<我t一个l我c>自行车模型</我t一个l我c>使用,因为它提供了一个良好的平衡精度和计算成本<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B18">
28</xref>]gydF4y2Ba。为了进一步提高计算性能,进行了以下的假设和简化:重心的高度被假定为零;每个轮胎的垂直力的变化不会被考虑;小滑移角假设将被认为,这样<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>(线性区域);和轮胎的侧向刚度系数是常数,由侧向力的比值偏离角。</gydF4y2Bap>
<p>必须指出该模型降低复杂性是专门用于实时执行的控制器。此外,一些乘用车简化是合理的,因为它们不是驱动到轮胎的极限。</gydF4y2Bap>
<p>这种方式,偏航率参考方程(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B18">
28</xref>]<gygygydF4y2BadF4y2BadF4y2Badisp-formula>
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</inline-formula>是汽车的总质量位于重心,<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>是距离重心前后的轴,分别<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>是前轮和后轮的横向刚度系数,分别和<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>车辆的速度。</gydF4y2Bap>
<p>然而,由于安全原因有必要限制产生偏航率参考的价值。在这种情况下,限制设置如下(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B6">
6</xref>]gydF4y2Ba:<gydF4y2Badisp-formula>
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</inline-formula>车辆横向加速度。</gydF4y2Bap>
</sec>
<sec id="sec2.2">
<title>2.2。模糊偏航力矩控制器</t我tle><p>模糊偏航力矩控制器处理横向力矩分布(<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>车辆)。因此,考虑偏航率和滑动角的车,这个系统计算转矩百分比应用到车辆的每一方。这样,如果<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>,所有的转矩将被应用到右边的轮子;如果<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>,所有的转矩应用于左边的车轮。</gydF4y2Bap>
<p>这个子系统是基于模糊逻辑,这是1965年由德布尔逻辑的延伸(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B19">
29日</xref>gydF4y2Ba基于模糊集的数学理论。它使一个抽象的模型和数学公式将专业知识转化为规则没有放弃一个显著水平的微调功能。</gydF4y2Bap>
<p>最常见的模糊逻辑系统结构如图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig2">
2</xref>gydF4y2Ba。首先必须进行模糊化过程将输入数据转换成模糊集继续推理系统,基于发达的规则。最后,去模糊化方法是必要的为了结果的推理系统转化为精确值,在这种特殊情况下,确保拨款控制。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig2">
<label>图2</l一个bel><p>一般图代表模糊逻辑方法。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.002"></graphic>
</fig>
<p>提出了模糊逻辑控制器是基于Mamdani模糊模型,因为它提供了一个更直观的调优(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B48">
30.</xref>]gydF4y2Ba。为了计算转矩百分比应用到两边的车辆,<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>,控制器需要三个输入:偏航率误差,它的导数,侧滑角误差。偏航率误差和它的导数计算考虑参考详细的在前面的小节。滑脱角误差计算考虑到参考车辆侧滑角为零,为了减少滑移的实际价值和实现一个中立的处理。</gydF4y2Bap>
<p>实际的车辆侧滑角值计算使用以下方程(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B45">
31日</xref>]gydF4y2Ba:<gydF4y2Badisp-formula>
<mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18">
<mml:mtable>
<mml:mlabeledtr id="EEq3">
<mml:mtd>
<mml:mtext>
(3)</米米l:mtext>
</mml:mtd>
<mml:mtd>
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β</米米l:mi>
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</mml:mfenced>
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<mml:mo>
,</米米l:mo>
</mml:mtd>
</mml:mlabeledtr>
</mml:mtable>
</mml:math>
</disp-formula>在哪里<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19">
<mml:mrow>
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V</米米l:mi>
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y</米米l:mi>
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</mml:msub>
</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>和<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20">
<mml:mrow>
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V</米米l:mi>
</mml:mrow>
<mml:mrow>
<mml:mi>
x</米米l:mi>
</mml:mrow>
</mml:msub>
</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>车辆速度在纵向吗<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21">
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
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x</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula>和横向<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22">
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi>
y</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula>当地的轴。</gydF4y2Bap>
<p>模糊系统的设计以下结构已经实现了。首先,5的分布隶属函数选择的偏航率误差<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi>
ψ</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula>和它的导数<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24">
<mml:mover accent="true">
<mml:mrow>
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e</米米l:mi>
</mml:mrow>
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˙</米米l:mo>
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(</米米l:mo>
<mml:mi>
ψ</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula>和三个隶属度函数的输入侧偏角,<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi>
β</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula>。考虑典型的侧滑角和偏航率值通过轿车,它一直认为五个隶属度函数覆盖整个范围的两个变量与一个良好的精度水平。此外,侧滑角的符号决定如果车辆有一个中立的,转向不足或转向过度行为。因此,它被认为只有3隶属度函数需要最后一个变量。他们都有被选为梯形和三角形。梯形的被选择为每个变量的边界和侧滑角的隶属度函数,提出以来控制器试图最小化这个变量,因此,准确性不是最高优先级。有三角形的其他变量,因为它们提供计算高效的计算(<xrefref- - - - - -type="bibr" rid="B46">
32</xref>)gydF4y2Ba维护可接受的响应平滑,合适的实现在传统汽车电子控制单元(ecu)。</gydF4y2Bap>
<p>最后,为输出,适用于每一方的转矩百分比的车辆,<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26">
<mml:mrow>
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τ</米米l:mi>
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</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>,一个更复杂的分布隶属函数的选择,九在这种情况下,旨在实现响应尽可能准确和流畅。</gydF4y2Bap>
<p>开发了模糊控制器的结构如图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig3">
3</xref>gydF4y2Ba包括隶属度函数。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig3">
<label>图3</l一个bel><p>提出了模糊逻辑控制器。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.003"></graphic>
</fig>
<p>随后相应的规则实现了基于知识的系统和人类驾驶数据集。表<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab1">
1</xref>gydF4y2Ba显示了隶属度函数的名称和描述,而表<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab2">
2</xref>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab4">
4</xref>gydF4y2Ba显示规则实现。</gydF4y2Bap>
<table-wrap id="tab1">
<label>表1</l一个bel><p>隶属度函数的名字。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left">的名字</th><th一个l我gn="center">描述</th></tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td align="left">NVL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">负很大</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">问</tgydF4y2Bad>
<td align="center">-大</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">纳米</tgydF4y2Bad>
<td align="center">消极的媒介</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">负小</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">零</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">积极的小</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">积极的媒介</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">PL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">积极的大</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">PVL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">积极的非常大</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tab2">
<label>表2</l一个bel><p>规则-偏航率误差的导数。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27">
<mml:mover accent="true">
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</mml:math>
</inline-formula></th>
<th colspan="6" align="center">
<inline-formula>
<mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28">
<mml:mi>
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</mml:math>
</inline-formula></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="6" align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
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</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
问</我t一个l我c></td>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">纳米</tgydF4y2Bad>
<td align="center">问</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NVL</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
NS</我t一个l我c></td>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">纳米</tgydF4y2Bad>
<td align="center">问</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
泽</我t一个l我c></td>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">问</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
PS</我t一个l我c></td>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
PL</我t一个l我c></td>
<td align="center">PL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tab3">
<label>表3</l一个bel><p>规则偏航率误差的导数为零。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30">
<mml:mover accent="true">
<mml:mrow>
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e</米米l:mi>
</mml:mrow>
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˙</米米l:mo>
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<mml:mn mathvariant="normal">
0</米米l:mn>
</mml:math>
</inline-formula></th>
<th colspan="6" align="center">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mover accent="true">
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ψ</米米l:mi>
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˙</米米l:mo>
</mml:mover>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="6" align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
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β</米米l:mi>
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)</米米l:mo>
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</inline-formula></td>
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<td align="center">
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<td align="center">
<italic>
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</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
问</我t一个l我c></td>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">纳米</tgydF4y2Bad>
<td align="center">问</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NVL</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
NS</我t一个l我c></td>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">纳米</tgydF4y2Bad>
<td align="center">问</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
泽</我t一个l我c></td>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">纳米</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
PS</我t一个l我c></td>
<td align="center">PL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
PL</我t一个l我c></td>
<td align="center">PVL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tab4">
<label>表4</l一个bel><p>规则积极偏航率误差的导数。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33">
<mml:mover accent="true">
<mml:mrow>
<mml:mi>
e</米米l:mi>
</mml:mrow>
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˙</米米l:mo>
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ψ</米米l:mi>
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<mml:mn mathvariant="normal">
0</米米l:mn>
</mml:math>
</inline-formula></th>
<th colspan="6" align="center">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mover accent="true">
<mml:mrow>
<mml:mi>
ψ</米米l:mi>
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˙</米米l:mo>
</mml:mover>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="6" align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35">
<mml:mi>
e</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi>
β</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
)</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></td>
<td align="center"></td>
<td align="center">
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问</我t一个l我c></td>
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NS</我t一个l我c></td>
<td align="center">
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<td align="center">
<italic>
PS</我t一个l我c></td>
<td align="center">
<italic>
PL</我t一个l我c></td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
问</我t一个l我c></td>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">纳米</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
NS</我t一个l我c></td>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">NS</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
泽</我t一个l我c></td>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
PS</我t一个l我c></td>
<td align="center">PL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<italic>
PL</我t一个l我c></td>
<td align="center">PVL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">点</tgydF4y2Bad>
<td align="center">PS</tgydF4y2Bad>
<td align="center">泽</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
</sec>
<sec id="sec2.3">
<title>2.3。简称ANFIS垂直轮胎部队估计量</t我tle><p>车辆的动态行为在很大程度上取决于轮胎力,因为这些模型之间的接触力车轮和路面。然而,他们估计是车辆动力学中最复杂的问题之一,随着轮胎/道路接触动力学取决于不同的变量。这些力量并不总是解决方案的直接测量,这些力量是非常难以衡量。</gydF4y2Bap>
<p>在本节中,一本小说简称ANFIS垂直轮胎提出了部队估计量。该估计量提供实时、准确的估计轮胎力,可以利用ADAS增加安全、稳定,车辆的效率。因此,这个估计将用于执行纵向动态扭矩分布。</gydF4y2Bap>
<p>该估计量是基于一个简称ANFIS基于模糊系统,用神经网络学习算法来源于理论确定其参数(模糊集和模糊规则)通过处理数据样本(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B30">
33</xref>]gydF4y2Ba。为此,Takagi-Sugeno模型,计算有效(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B49">
34</xref>),gydF4y2Ba已被证明是适合建模应用程序。这种方法保持模糊逻辑将人类知识转化为能力的量化流程和规则虽然解决了隶属度函数的迭代优化过程问题由于神经网络的学习能力。简称ANFIS的简化图结构如图<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="fig" rid="fig4">
4</xref>gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig4">
<label>图4</l一个bel><p>简称ANFIS结构(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B42">
2</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.004"></graphic>
</fig>
<p>该估计量使用可测量的变量,这是这项工作的主要贡献之一与分析了参考书目。输入数据是由10个变量:转向角;的<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M36">
<mml:mrow>
<mml:mi>
x</米米l:mi>
</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>,<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M37">
<mml:mrow>
<mml:mi>
y</米米l:mi>
</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>,<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M38">
<mml:mrow>
<mml:mi>
z</米米l:mi>
</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>线性加速度和速度的车辆的重心(齿轮);和3角的速度与当地相关轴。他们可以很容易地使用商用传感器测量如惯性测量单元(IMU)、全球定位系统(GPS)和转向角传感器。输出数据是由选择的轮胎的垂直力。简称ANFIS设计用于每个轮子的结构细节图<xrefref- - - - - -- - - - - - - - - -type="fig" rid="fig5">
5</xref>gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig5">
<label>图5</l一个bel><p>简称ANFIS估计结构。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.005"></graphic>
</fig>
<p>拟议的简称ANFIS估计量是由4层组成的。在他们第一个7隶属度函数为每个输入已经开发出来。这些隶属度函数是高斯型的,因为它们提供更好的精度比三角(<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="bibr" rid="B46">
32</xref>,<xrefgygydF4y2BadF4y2Baref-type="bibr" rid="B33">
35</xref>]gydF4y2Ba。第二,确立的规则学习过程出现。在第三层的比率进行计算和正常化,最后,在第四层,添加所有的信号。</gydF4y2Bap>
<p>方法选择Subclustering模糊推理系统的生成,由于大量的输入。所选择的训练方法是混合方法,这是一个最小二乘和反向传播梯度下降的方法。这个过程有详细的参数表<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="table" rid="tab5">
5</xref>gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<table-wrap id="tab5">
<label>表5</l一个bel><p>混合方法的参数训练。</gydF4y2Bap>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left">范围的影响</tgydF4y2Bad>
<td align="center">0.5</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">南瓜的因素</tgydF4y2Bad>
<td align="center">1.25</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">接受率</tgydF4y2Bad>
<td align="center">0.5</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">废品率</tgydF4y2Bad>
<td align="center">0.15</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>的数据用于训练和测试提出了简称ANFIS结构取得了从模拟车辆运行在纽博格林电路在一圈(模拟时间800年代和样品时间50 ms)。仿真获得了高保真的车辆动态模拟器Dynacar [<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B8">
36</xref>),gydF4y2Ba为每一个垂直轮胎力估计,上述10个变量已经被抓获。</gydF4y2Bap>
</sec>
<sec id="sec2.4">
<title>2.4。纵向力矩分配算法</t我tle><p>拟议的纵向力矩分布方法计算纵向力矩分布百分比<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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g</米米l:mi>
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</mml:math>
</inline-formula>应用到每个轴的车轮(前后)考虑垂直的正常力量产生的车轮在每个轴<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>。这样,如果<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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<mml:mn mathvariant="normal">
0</米米l:mn>
</mml:math>
</inline-formula>,所有提供的扭矩将后桥车轮,如果<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>,所有提供的扭矩将前轴的轮子。</gydF4y2Bap>
<p>这样,这个子系统允许发送更大的转矩命令轮子的汽车有更多的控制。为了这一目的,一个简单而有效的转矩分配算法,基于最大的法向力,可以应用在一个轴(前面已经作为参考)。这种方式,<gydF4y2Badisp-formula>
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(4)</米米l:mtext>
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</disp-formula>在哪里<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</mml:mrow>
</mml:math>
</inline-formula>是每个车轮的垂直力的组合轴(左和右),由垂直轮胎部队估计量,然后呢<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</mml:math>
</inline-formula>是最大的法向力,可以应用于前桥(这是,考虑到整个质量是动作只在一个轴)。选定的研究情况,最后值为20208 N。</gydF4y2Bap>
</sec>
<sec id="sec2.5">
<title>2.5。电动机转矩计算</t我tle><p>这个子系统计算准确的电机转矩命令应用到每个轮子<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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我</米米l:mi>
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</inline-formula>基于转矩要求司机使用节流阀<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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τ</米米l:mi>
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</inline-formula>,纵<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>和横向<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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</inline-formula>转矩分配比例:<gydF4y2Badisp-formula>
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(5)</米米l:mtext>
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</disp-formula></p>
</sec>
</sec>
<sec id="sec3">
<title>3所示。验证框架</t我tle><p>在本节中使用的验证方法是解释说,包括选定的车辆,模拟环境,提出策略和测试场景。</gydF4y2Bap>
<p>图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig6">
6</xref>gydF4y2Ba显示了一个总体概述实现控制的概念。三个主要的模块可以被认为是:第一,司机命令,由一个自动驾驶算法,模拟生成标准的司机的行为,保证每一个测试的性能并不依赖于司机;第二,控制块,包括智能扭矩矢量方法详细的在前面的部分中,与所有子系统;最后,车辆模型,模拟高度非线性动力学的车辆使用Dynacar软件<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - - - - -type="bibr" rid="B8">
36</xref>),gydF4y2Ba并提供可测量的变量的时间演化。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig6">
<label>图6</l一个bel><p>一般测试框架,基于Dynacar [<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B8">
36</xref>,<xrefgygydF4y2BadF4y2Baref-type="bibr" rid="B14">
37</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.006"></graphic>
</fig>
<sec id="sec3.1">
<title>3.1。Dynacar高保真动态模拟器</t我tle><p>车辆模型中实现Dynacar,高保真车辆动力学仿真平台由Tecnalia研究与创新<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B8">
36</xref>]gydF4y2Ba。这种车辆仿真软件验证通过几个赛道上测试(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B14">
37</xref>,<xrefgygydF4y2BadF4y2Baref-type="bibr" rid="B4">
38</xref>),gydF4y2Ba它可以用在一个model-in-the-loop框架测试目的不同的汽车控制系统的性能。</gydF4y2Bap>
<p>Dynacar的特点之一是激活自动驾驶模式的可能性,它模拟了一个标准的司机。这允许减少司机的影响能力在分析发达ADAS的结果,因此,允许更好的比较。</gydF4y2Bap>
<p>Dynacar车辆物理模型模拟引擎是基于多体模型和集成在C代码(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B2">
39</xref>]gydF4y2Ba。这个C代码还在仿真软件中实现。解算器是运行一个示例1毫秒的时间。轮胎模型的使用实现Pacejka“神奇公式”模型中,广泛使用的大多数汽车制造商作为一个行业标准的车辆模型模拟(<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - - - - -type="bibr" rid="B13">
18</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<p>表<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab6">
6</xref>gydF4y2Ba显示了汽车的主要特点,这是一个e级车。</gydF4y2Bap>
<table-wrap id="tab6">
<label>表6</l一个bel><p>车辆主要特征。</gydF4y2Bap>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left">质量<我nl我ne- - - - - -for米ula>
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(</米米l:mo>
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<td align="center">1830年</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">
<inline-formula>
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<mml:mi>
我</米米l:mi>
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x</米米l:mi>
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<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M53">
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(</米米l:mo>
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]</米米l:mo>
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</inline-formula></td>
<td align="center">928.1</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M54">
<mml:mi>
我</米米l:mi>
<mml:mi>
y</米米l:mi>
</mml:math>
</inline-formula>
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M55">
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(</米米l:mo>
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k</米米l:mi>
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g</米米l:mi>
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米</米米l:mi>
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<mml:mn mathvariant="normal">
2</米米l:mn>
</mml:mrow>
</mml:msup>
<mml:mo stretchy="false">
]</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></td>
<td align="center">2788.5</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M56">
<mml:mi>
我</米米l:mi>
<mml:mi>
z</米米l:mi>
</mml:math>
</inline-formula>
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M57">
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi mathvariant="normal">
k</米米l:mi>
<mml:mi mathvariant="normal">
g</米米l:mi>
<mml:msup>
<mml:mrow>
<mml:mi mathvariant="normal">
米</米米l:mi>
</mml:mrow>
<mml:mrow>
<mml:mn mathvariant="normal">
2</米米l:mn>
</mml:mrow>
</mml:msup>
<mml:mo stretchy="false">
]</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></td>
<td align="center">3234.0</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">轴距<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M58">
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi mathvariant="normal">
米</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
]</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></td>
<td align="center">3.05</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">前面轴跟踪<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M59">
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi mathvariant="normal">
米</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
]</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></td>
<td align="center">1。6</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">后方轴跟踪<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M60">
<mml:mo stretchy="false">
(</米米l:mo>
<mml:mi mathvariant="normal">
米</米米l:mi>
<mml:mo stretchy="false">
]</米米l:mo>
</mml:math>
</inline-formula></td>
<td align="center">1。6</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
</sec>
<sec id="sec3.2">
<title>3.2。控制器实现</t我tle><p>实现控制块在Xilinx Zynq XC7Z020 SoC,其输入和输出连接到Dynacar。这允许测试提出的智能电视控制方法的实时性能,并且不需要使用整车由于Dynacar model-in-the-loop方法。</gydF4y2Bap>
<p>所选择的硬件是由两部分组成的。第一个是可编程逻辑部分,这是一个完整的FPGA。另一部分是处理系统,由两个核心的手臂CPU和800 MHz时钟频率。此外,该委员会有多个I / O设备,如数字和模拟输入/输出端口和通讯总线。</gydF4y2Bap>
<p>手臂被用来实现不同子系统的核心方法(图提出的智能电视<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig2">
2</xref>gydF4y2Ba在前一节中提出。为此,首先在Matlab仿真软件实现的开发方法已经然后编译C代码运行在ARM处理器。</gydF4y2Bap>
</sec>
<sec id="sec3.3">
<title>3.3。演习和场景</t我tle><p>Dynacar框架允许的模拟和测试开发智能电视控制器在不同的场景中,使用一组不同的标准化策略:skid-pad [<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B31">
40</xref>)(gydF4y2Ba图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig7">
7</xref>)gydF4y2Ba和一个双车道改变策略<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B32">
41</xref>)(gydF4y2Ba图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig8">
8</xref>)gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig7">
<label>图7</l一个bel><p>Skid-pad测试(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B31">
40</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.007"></graphic>
</fig>
<fig id="fig8">
<label>图8</l一个bel><p>双车道改变测试(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B32">
41</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.008"></graphic>
</fig>
<p>一方面,skid-pad测试的目的是测量汽车的转弯能力放在一个平面上,表示半径。这个测试是FSAE动力学事件(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B31">
40</xref>),gydF4y2Ba但是,因为它是专为公式类型的车辆,必须适应客运车辆。在这个意义上,圆的直径已经修改考虑道路设计的规则(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B47">
42</xref>]gydF4y2Ba。这些规则,限速40公里/小时的最小曲线半径60米。然而,随着半径的定义,以确保汽车的稳定速度,在这项工作半径,以减少车辆的限制,然后能够评估正确的开发的控制器的性能。因此,它已经下降到20米,将测试转化为一个具有挑战性的场景的e级车。</gydF4y2Bap>
<p>另一方面,双车道改变策略是ISO 3888规范中详细<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B32">
41</xref>)(gydF4y2Ba图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig8">
8</xref>)gydF4y2Ba。在该测试中,车辆进入课程在一个特定的速度和油门。然后司机试图谈判过程而不引人注目的视锥细胞。测试速度逐渐增加,直到出现不稳定或课程不再能谈判成功。这样一个严重的策略有效地演示了车辆驾驶时的过弯能力限制在两个方向上的摩擦,因此,许多汽车制造商和研究机构认为这个测试是一个合适的策略来评估先进车辆动力学控制系统。执行这个策略通常是作为一个闭环驾驶考试并用于调整车辆的动力学基础上的主观评估专业司机。</gydF4y2Bap>
</sec>
</sec>
<sec id="sec4">
<title>4所示。结果</t我tle><p>在本节中获得的结果的验证期间开发了智能电视控制方法进行了分析。为此,首先提出了简称ANFIS垂直力估计量与Dynacar与获得的结果进行验证,分析估计提出了(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B20">
43</xref>),gydF4y2Ba以证明其准确性。然后,整个智能电视的方法包括所有子系统(图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig2">
2</xref>)gydF4y2Ba验证,比较其结果与更传统的解决方案。在智能电视的情况下算法的性能与电视PID控制器相比,基于[<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B6">
6</xref>)gydF4y2Ba以一个恒定的纵向力矩分布,简称ANFIS估计的性能比较与分析估计提出了(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B20">
43</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<sec id="sec4.1">
<title>4.1。ANFIS-Based垂直轮胎力估计</t我tle><p>为了测试的有效性的方法,从获得的数据提出了估计量是相对于(a) Dynacar内部高保真轮胎模型和(b)提出的基于模型的分析估计量(<xrefgydF4y2Baref-type="bibr" rid="B20">
43</xref>),gydF4y2Ba他的结果已经被验证在引用的工作,但它需要的数据变量,是很难衡量的。上述两个策略被用来验证力估计量。</gydF4y2Bap>
<p>数据<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig9">
9</xref>gydF4y2Ba和<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig10">
10</xref>gydF4y2Ba和表<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab7">
7</xref>gydF4y2Ba和<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab8">
8</xref>gydF4y2Ba显示每个策略的结果,每个轮子。他们表明,简称ANFIS估计能够减少38%和79%之间的误差分析方法(根据轮和策略),能够消除峰值分析获得的估计由于瞬态条件。必须指出的是,分析模型的错误获得对应的错误中获得(<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="bibr" rid="B20">
43</xref>]gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<table-wrap id="tab7">
<label>表7</l一个bel><p>Skid-pad结果。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left"></th>
<th align="center"></th>
<th align="center">简称ANFIS</th><th一个l我gn="center">模型</th></tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">FL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">250.192</tgydF4y2Bad>
<td align="center">702.36</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">2.37</tgydF4y2Bad>
<td align="center">6.656</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">FR</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">211.58</tgydF4y2Bad>
<td align="center">698.56</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">2.015</tgydF4y2Bad>
<td align="center">6.635</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">RL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">143.544</tgydF4y2Bad>
<td align="center">412.77</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">2.0474</tgydF4y2Bad>
<td align="center">5.8874</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">RR</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">245.871</tgydF4y2Bad>
<td align="center">434.997</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">3.4764</tgydF4y2Bad>
<td align="center">5.5628</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<table-wrap id="tab8">
<label>表8</l一个bel><p>双车道改变的结果。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left"></th>
<th align="center"></th>
<th align="center">简称ANFIS</th><th一个l我gn="center">模型</th></tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">FL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">114.23</tgydF4y2Bad>
<td align="center">787.905</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">1.3491</tgydF4y2Bad>
<td align="center">5.944</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">FR</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">151.0323</tgydF4y2Bad>
<td align="center">775.32</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">1.607</tgydF4y2Bad>
<td align="center">5.185</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">RL</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">107.986</tgydF4y2Bad>
<td align="center">412.77</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">1.4629</tgydF4y2Bad>
<td align="center">6.782</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" align="left">RR</tgydF4y2Bad>
<td align="center">RMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">164.2598</tgydF4y2Bad>
<td align="center">434.997</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="center">NRMSE</tgydF4y2Bad>
<td align="center">2.0457</tgydF4y2Bad>
<td align="center">5.982</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<fig id="fig9">
<label>图9</l一个bel><p>
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M61">
<mml:mi>
F</米米l:mi>
<mml:mi>
z</米米l:mi>
</mml:math>
</inline-formula>估计,skid-pad。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.009"></graphic>
</fig>
<fig id="fig10">
<label>图10</l一个bel><p>
<inline-formula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M62">
<mml:mi>
F</米米l:mi>
<mml:mi>
z</米米l:mi>
</mml:math>
</inline-formula>估计,双车道改变。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0010"></graphic>
</fig>
<p>此外,分析了该估计量的实时性能,要求<我nl我ne- - - - - -for米ula>
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M63">
<mml:mn mathvariant="normal">
0.9</米米l:mn>
<mml:mo>
</mml:mo>
</mml:math>
</inline-formula>女士,这是适合汽车应用。</gydF4y2Bap>
</sec>
<sec id="sec4.2">
<title>4.2。智能扭矩矢量系统</t我tle><p>为了验证提出的智能电视的能力提高动态处理方法,首先,与skid-pad相关测试结果将进行分析。</gydF4y2Bap>
<p>为了确定该方法的有效性,临界速度的车辆必须首先定义。这个临界转速最大速度,允许车辆执行skid-pad测试正确没有电视控制。为此,没有电视系统已经激活,skid-pad测试进行了增加的速度,在每个测试,直到车辆未能按照参考轨迹。这种临界转速实验定义为47公里/小时,提供0.86 g的理论横向加速度。</gydF4y2Bap>
<p>一旦检测到这个关键限速,skid-pad测试被执行激活该智能电视的方法和基于PID的电视的方法。结果如图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig11">
11</xref>gydF4y2Ba。可以欣赏,当没有电视控制器是活跃的,车辆不能跟踪期望轨迹,由于转向不足,但是,电视的方法允许执行这个测试甚至在临界速度。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig11">
<label>图11</l一个bel><p>Skid-pad轨迹。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0011"></graphic>
</fig>
<p>临界转速的不良行为时没有电视是数字激活可以进一步升值<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig12">
12</xref>gydF4y2Ba和<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig13">
13</xref>,gydF4y2Ba滑移率和滑动角的前轮。可以看到,这些轮子不能传输请求的力量的道路滑,可以检测到高价值的滑移率和角度的电视。此外,当电视控制活动(模糊电视和PID电视),滑动率和滑动角减少19%和23°,分别,这意味着更高的牵引力量在轮胎上。这意味着更高的速度在skid-pad测试,如图<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - - - - -type="fig" rid="fig14">
14</xref>gydF4y2Ba。此外,较高的横向加速度和角速度值实现而不丧失稳定性如图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig15">
15</xref>gydF4y2Ba和<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig16">
16</xref>gydF4y2Ba。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig12">
<label>图12</l一个bel><p>车轮滑动率。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0012"></graphic>
</fig>
<fig id="fig13">
<label>图13</l一个bel><p>车轮滑动角。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0013"></graphic>
</fig>
<fig id="fig14">
<label>图14</l一个bel><p>车辆速度。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0014"></graphic>
</fig>
<fig id="fig15">
<label>图15</l一个bel><p>车辆横向加速度。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0015"></graphic>
</fig>
<fig id="fig16">
<label>图16</l一个bel><p>偏航率跟踪。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0016"></graphic>
</fig>
<p>图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig16">
16</xref>gydF4y2Ba说明了汽车的偏航率演化。可以看到,该智能扭矩矢量方法提供了一个正确的追踪的参考,同时减少了过火。这允许增加车辆的转弯能力,减少下,转向过度的风险。事实上,偏航率之间的差异参考和获得的值的情况下,电视是禁用显示转向不足行为解释。</gydF4y2Bap>
<p>此外,如果一个机械能耗进行了分析,提出智能扭矩矢量方法允许不仅纠正偏航率跟踪,增加过弯能力,和滑率降低,而且增加车辆的效率。效率结果如表所示<xrefgydF4y2Baref-type="table" rid="tab9">
9</xref>gydF4y2Ba与PID相比,提出的方法是基于电视,没有电视。可以看到,可以实现10%的增长。</gydF4y2Bap>
<table-wrap id="tab9">
<label>表9</l一个bel><p>机械能的比较。</gydF4y2Bap>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="left"></th>
<th align="center">能源动力机械(千瓦时)</th></tr></thead>
<tbody>
<tr>
<td align="left">没有电视</tgydF4y2Bad>
<td align="center">0.4219</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">PID电视</tgydF4y2Bad>
<td align="center">0.2091</tgydF4y2Bad>
</tr>
<tr>
<td align="left">智能电视</tgydF4y2Bad>
<td align="center">0.1895</tgydF4y2Bad>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>skid-pad性能进行分析后,双车道改变场景将被研究。为了执行这个测试,初步选择50公里/小时的速度,和恒转矩参考应用于汽车总转矩(2300海里)。这提供了大约0.35 g的纵向加速度,允许获得最后一个近90 km / h的速度,涵盖最常见的速度范围中速客运车辆的道路。</gydF4y2Bap>
<p>仿真结果显示该场景数据<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig17">
17</xref>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - -<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig20">
20.</xref>gydF4y2Ba。图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig17">
17</xref>gydF4y2Ba显示了每种情况下的轨迹跟踪的车辆。在这个图中,我们可以看到轨迹提出了电视的方法是激活时接近外侧双车道改变策略参考,展示车辆处理改善这样一个具有挑战性的策略。此外,图<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="fig" rid="fig18">
18</xref>gydF4y2Ba表明这种更好的跟踪是实现转向角的值较低,这意味着减少滑动角约1.5°,可以看到图<xrefgydF4y2Baref-type="fig" rid="fig19">
19</xref>gydF4y2Ba。的最大降低这个值是通过提出的智能电视控制器,它允许最大化传播的力量。最后,车轮转矩如图<xrefref- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - - - -type="fig" rid="fig20">
20.</xref>,gydF4y2Ba显示正确的扭矩分布由控制器设计。</gydF4y2Bap>
<fig id="fig17">
<label>图17</l一个bel><p>双车道改变轨迹。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0017"></graphic>
</fig>
<fig id="fig18">
<label>图18</l一个bel><p>操舵角。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0018"></graphic>
</fig>
<fig id="fig19">
<label>图19</l一个bel><p>车轮滑动角。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0019"></graphic>
</fig>
<fig id="fig20">
<label>图20</l一个bel><p>车轮扭矩。</gydF4y2Bap>
<graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/complexity/2018/7030184.fig.0020"></graphic>
</fig>
</sec>
</sec>
<sec id="sec5">
<title>5。结论</t我tle><p>实时的发展能力,准确、高效ADAS是汽车发展的一个关键问题独立轮内马达。在这工作一个新颖的智能扭矩矢量(电视)系统,去噪垂直轮胎组成的部队估计量和模糊偏航力矩控制器,提出了。</gydF4y2Bap>
<p>该方法考虑横向和纵向力矩分布。纵向分布是基于神经模糊垂直轮胎力估计,仅仅是基于可测量的变量,这是一个重要的贡献相比,现有的估计。估计部队是用来确定扭矩的比例适用于前后轮轴的轮子,可以实现最大限度的控制。</gydF4y2Bap>
<p>另一方面,横向力矩分布是通过使用一个模糊偏航力矩控制器。这个控制器允许横向分配转矩(左、右车轮),以减少车轮滑移,提高过弯能力。整体力矩分布计算了考虑这两个发行版。</gydF4y2Bap>
<p>结果表明智能的能力提高车辆动态扭矩矢量系统在各种场景中。一方面,它能够增加稳定在一个规避策略,如双车道改变,使车辆更好地遵循所需的轨迹,在这样的策略是一个关键的安全问题。另一方面,在skid-pad测试中,一个重要的车轮滑转率和减少滑脱角(19%和23°,resp)已被证明,导致减少转向不足的行为。这使得车辆更好地匹配偏航率参考(误差降低33%),然后可以按照所需的轨迹,展示了转弯改进所提供的正确的扭矩分布。此外,提出了智能电视算法提出了一种改进的更传统的方法艺术的状态,提供更有效的推动(机械能耗减少10%)。</gydF4y2Bap>
<p>未来的工作将包括更复杂的设计使用估计轮胎纵向力智能扭矩矢量控制器,导致更复杂的控制器,以改善其性能。此外,电视系统在逻辑的实现SoC的一部分将被认为是为了减少周期时间。</gydF4y2Bap>
</sec>
<back>
<sec>
<title>的利益冲突</t我tle><p>作者宣称没有利益冲突有关的出版。</gydF4y2Bap>
</sec>
<ack>
<title>确认</t我tle><p>研究导致这些结果支持了ECSEL合营企业根据授权协议。662192 (3 ccar)。此合营企业接收来自欧盟的支持地平线2020研究和创新项目和ECSEL成员国。</gydF4y2Bap>
</ack>
<ref-list>
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<label>1</l一个bel><ele米ent- - - - - -c我t一个t我on publication-type="other">
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究</年代urname>
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欧洲汽车制造商协会——新乘用车登记,替代燃料类型在欧盟2015年第四季度,2016</co米米ent></ele米ent-citation>
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J。</g我ven-names>
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Al-Hmouz</年代urname>
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R。</g我ven-names>
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杨ydF4y2Ba</surname>
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J。</g我ven-names>
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<article-title>
建模与仿真的一种自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)为移动学习</一个rt我cle- - - - - -t我tle>
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IEEE学习技术</我t一个l我c><ye一个r>
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