[论文解读] A Fault-Tolerant Integrated Vehicle Stability Control Using Adaptive Control Allocation

Ozan Temiz, Melih Çakmakçı+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2020

Vehicle Dynamics and Control Systems被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于自适应控制分配的容错集成车辆稳定性控制系统，可在执行器故障下维持车辆稳定性。该系统采用高层虚拟控制输入与低层自适应分配器，无需故障识别即可实时重新分配冗余执行器的控制作用，仿真结果表明，在故障条件下转向时，纵向机动速度最高可提高30%，侧倾/俯仰角度降低35%。

ABSTRACT

The focus of this paper is an integrated, fault-tolerant vehicle supervisory control algorithm for the overall stability of ground vehicles. Vehicle control systems contain many sensors and actuators that can communicate with each other over communication networks. The proposed supervisory control scheme is composed of a high-level controller that creates a virtual control input vector and a low-level control allocator that distributes the virtual control effort among redundant actuators. Virtual control input incorporates the required traction force, yaw, pitch, and roll moment corrections, and the lateral force correction to ensure stability while following a maneuvering reference initiated by the driver. Based on the virtual control input vector, the allocation module determines front steering angle correction, rear steering angle, traction forces at each tire, and active suspension forces. The proposed control framework distinguishes itself from earlier results in the literature by its ability to adapt to failures and uncertainties by updating its parameters online, without the need for fault identification. The control structure is validated in the simulation environment using a fourteen degree of freedom nonlinear vehicle model. Our results demonstrate that the proposed approach ensures that the vehicle follows references created by the driver despite the loss of actuator effectiveness up to 30% higher longitudinal maneuver velocity and approximately 35% lower roll and pitch angles during steering with representative driving scenarios.

研究动机与目标

• 开发一种集成的监督控制框架，以确保在执行器故障和不确定性下的车辆稳定性。
• 通过在控制分配器中实现在线参数自适应，消除对显式故障识别的需求。
• 即使执行器效率最多降低30%，也能在高速机动和复杂驾驶场景中维持车辆稳定性。
• 通过统一的虚拟控制输入向量协调多个控制目标——横向、偏航、俯仰和侧倾稳定性。
• 利用高保真的非线性车辆模型，在真实故障条件下验证控制框架的鲁棒性和性能。

提出的方法

• 高层控制器生成一个虚拟控制输入向量，整合所需的牵引力、偏航力矩、俯仰力矩修正、侧倾力矩调整以及横向力调节。
• 自适应控制分配器将虚拟控制作用分配给冗余执行器，包括前轮和后轮转向角、各轮胎牵引力以及主动悬架力。
• 分配器使用在线参数更新律，可在无需故障检测或识别的情况下适应执行器故障和不确定性。
• 控制结构在14自由度非线性车辆动力学模型中实现，以模拟真实世界驾驶条件。
• 通过具有代表性的驾驶场景对框架进行验证，包括高速变道和激进驾驶操作。
• 自适应机制确保即使执行器效率显著下降，控制权限也能有效重新分配。

实验结果

研究问题

• RQ1 在未知执行器故障下，如何在无需显式故障识别的情况下维持车辆稳定性？
• RQ2 该控制系统在执行器效率降低的情况下，能在多大程度上维持期望的车辆动态性能？
• RQ3 在故障条件下，转向、牵引力与主动悬架控制的集成如何提升整体车辆稳定性？
• RQ4 与传统方法相比，所提出的自适应分配方法在降低侧倾和俯仰角度以及提高机动速度方面可实现多大性能提升？
• RQ5 当执行器效率随时间退化时，自适应控制分配器如何维持控制权限和稳定性？

主要发现

• 所提出的控制系统使车辆在执行器故障条件下，能够以高达30%更高的纵向速度执行驾驶员发起的机动操作。
• 在故障条件下的转向操作中，侧倾和俯仰角度相比基线场景降低了约35%。
• 系统在无需故障识别的情况下维持了稳定性和控制性能，完全依赖于在线参数自适应。
• 自适应分配器成功地在冗余执行器之间重新分配了控制作用，保持了车辆操控性和安全裕度。
• 基于14自由度非线性模型的仿真结果证实了系统在多样化驾驶场景（包括高速变道）下的鲁棒性。
• 集成控制框架有效协调了横向、偏航、俯仰和侧倾稳定性，在故障条件下表现出优越的动态响应。