鲁棒控制理论下的汽车纵向加速度多模型分层切换控制

本文主要探讨了"大模型不确定性下的汽车纵向加速度控制"这一主题，针对汽车动力系统中存在的动态模型不确定性问题，研究者提出了一个创新的解决方案。该方法结合了鲁棒控制理论，这是一种在系统存在不确定性和外部干扰时仍能保持稳定性能的控制策略。 首先，作者深入分析了汽车纵向动力学的特性，认识到实际模型可能存在较大不确定性，这可能导致控制系统性能下降。为了解决这个问题，他们采用了多模型策略，构建了四个不同的乘性不确定模型来更准确地描述车辆的动力行为。通过鲁棒控制理论，设计了一个控制器集合，这些控制器能够在不同模型间自动切换，以适应不确定性环境。 在设计过程中，特别考虑了鲁棒控制系统的特性，即对未知输入和模型变化的抵抗能力。为此，他们设计了一种基于不确定性估计的切换指标函数，该函数能够根据实时估计的模型不确定性来决定何时切换到最适合当前情况的控制器。这种分层切换控制策略使得系统在模型不确定性大的情况下，仍能有效地控制汽车的纵向加速度。 经过理论分析和实验验证，研究结果表明，这种方法在模型不确定性较大的情况下，能够实现有效的加速度控制，保持良好的跟踪性能。最显著的优点是，即使在不精确的模型预测下，系统的稳态误差也能控制在较小的范围内，仅为0.1m/s²，显示出高度的稳定性和精度。 这篇文章为汽车纵向动力系统的控制提供了新的视角和解决方案，对于提高汽车行驶的安全性和舒适性，尤其是在复杂道路条件或难以预测的驾驶环境中，具有重要的工程应用价值。关键词如"加速度控制"、"多模型"、"切换控制"和"鲁棒性"揭示了论文的核心技术关注点。