驾驶员模型建模

在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。当被控对象的结构和参数未知或其数学模型不精确导致无法实施控制行为时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当人们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制器（实际中也有PI和PD控制器）就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。

在本书的模型中，采用的是抗积分饱和的PID模型方法。根据工况模型中输出的参考车速和汽车实测车速之间的误差，来确定一个合适的转矩输出。一方面，车速误差可以乘以比例系数进行调节，即比例环节；同时，加速度也可以通过乘以比例系数来进行调节，即微分环节；另外，对车速误差进行积分调节也能够很好地对输出进行控制。将上述3个环节组合起来就构成了本模型中的驾驶员PID控制模型。

模型的输入输出关系：输入是驾驶工况模型中输出的参考车速（v_ref）以及CAN总线发送的实测车速（v_m），输出是驾驶员参考扭矩（M_ref），如图2−7所示。

输入的参考车速vref与实测车速 mv 间的差为 vΔ ，即

图2−7 驾驶员模型框图

Δv=v ref−vm　 （2.1）

输出参考转矩为Mref：

其中，=ki (Δv−karw Mi)，Mi为初始转矩量。

式（2.1）和式（2.2）中，对参考车速vref与实测车速vm间的差Δv运用PID控制得出输出参考转矩Mref。Pdrv包括4个参数（kp,ki,kd,karw），这4个参数的值根据行驶方式或具体行驶路况要求来确定。另外，本模块其实是一个PID驾驶员模型，但同时考虑到积分抗饱和特性，故引入=ki(Δv−karwMi)，而不是采用传统的=kiΔv。

根据上述输入与输出的关系，建立驾驶员模型如图2−8所示。其中Speed Reference 为输入参考车速，CAN In 为实测车速，Torque Reference 为输出的参考转矩。

图2−8 驾驶员Simulink模型

drv.kp子模块如图2−9所示。

图2−9 drv.kp子模块

PID模型中的参数整定是模型设计的核心内容。它是根据被控过程的特性来整定PID模型中的参数。由于在实际仿真过程中总会根据工况和实际需求给出速度波动界限（图2−10），因此可以利用一般PID整定方法，通过调节模型的各个系数kp ,ki ,kd ,karw （详细方法可参考经典控制论）使输出的参考模型在理想的期望范围内。

图2−10 速度波动界限