Predictive Braking Control with Hybrid Actuators / Prädiktive Bremsregelung mit hybriden Aktuatoren

Kurzfassung

Die Einführung elektrischer Antriebsstränge bietet Möglichkeiten, um das Bremsverhalten von Straßenfahrzeugen zu verbessern, indem sie als hochdynamische Bremsaktuatoren eingesetzt werden können. Auf diese Weise können die konventionellen Reibbremsen ergänzt werden. Ein besonders herausforderndes Regelungsproblem für solche Systeme ist die Bremsung an der Grenze des Kraftschlusses zwischen Reifen und Straße. Hier muss sowohl mit der Aktuator-Redundanz des hybriden Bremssystems als auch mit der unsicheren und zeitveränderlichen Systemdynamik zurechtgekommen werden. Eine zusätzliche Herausforderung ergibt sich aus dem unzureichenden Drehmoment des Antriebsmotors, um im normalen Betrieb das geforderte Bremsmoment vollständig zu erzeugen. Diese zusätzlichen Einschränkungen müssen beim Reglerentwurf berücksichtigt werden. Das vorgeschlagene Regelungskonzept hat die Findung eines optimalen Kompromisses zwischen der maximalen Energierückgewinnung und der Verbesserung der Dynamik des Fahrzeugbremssystems zum Ziel. Die gilt für die beiden grundsätzlich verschiedenen Betriebsmodi von a) Bremsmomentregelung bei nominalem Bremsen und b) Radschlupfregelung beim Bremsen an der Kraftschlussgrenze. Konventionelle Lösungen, sowie das so genannte Daisy Chaining und kaskadierte Regelungsstrukturen ermöglichen nur suboptimale Lösungen aufgrund der fehlenden Ausnutzung der dynamischen Eigenschaften der beteiligten Aktuatoren. Daher wird mit dieser Arbeit eine zentralisierte, echtzeitfähige und modellprädiktive Bremsregelstrategie vorgeschlagen, in der die Aufgaben sowohl der Radmomentenregelung als auch der Radschlupfregelung im Zusammenhang mit der Überlagerung der Radmomente zusammen gelöst werden. Die modellprädiktive Regelung erlaubt es darüber hinaus, Systembeschränkungen (z.B. das beschränkte Motormoment) zu berücksichtigen. Die zugrundeliegende Optimierung bietet insbesondere die Möglichkeit, die Redundanz der Aktuatorik optimal auszunutzen, wobei weitere Optimierungsziele hinzugenommen werden können. Dennoch sind bisher verfügbare modellprädiktive Regelungsansätze für unsichere linear parametervariable Systeme - zu denen die Radschlupfregelung unter der zeitvarianten Fahrzeuggeschwindigkeit gerechnet werden muss -, entweder zu aufwändig für eine Realisierung in Echtzeit oder bieten keine Stabilitätsgarantien. Um die genannten Defizite zu überwinden, erweitert diese Arbeit die Methode der robusten modellprädiktiven Regelung um Lösbarkeit und Stabilität für linear parameter-variable Systeme zu gewährleisten, wobei eine geringe Erhöhung des Rechenaufwandes in Kauf genommen wird. Physikalische Systeme, welche durch linear parametervariable Systembeschreibungen dargestellt werden, besitzen typischerweise Scheduling Parameter mit limitierter Rate. In der robusten modellprädiktiven Regelung wird dieser Umstand ausgenutzt und in Form von verschärften Nebenbedingungen berücksichtigt. Die vorgestellte Methode ermöglicht Stabilitätsgarantien für linear parametervariable Systeme. Dies wird anhand der Anwendung des hybriden Bremsens an der Kraftschlussgrenze exemplarisch gezeigt. Für die Anwendung des hybriden Bremsens werden zwei zentralisierte Methoden entwickelt und mit einem kaskadierten Regelungsansatz verglichen. Der erste Ansatz basiert auf einer nominalen modellprädiktiven Regelung, welche simuliert, theoretisch analysiert und experimentell am Versuchsfahrzeug ROMO validiert wird. Dieser bietet jedoch nur dann theoretische Stabilitätsgarantien, wenn keine Aktuatorbegrenzungen oder Systemzustandsbeschränkungen berücksichtigt werden. Daher wird ein zweiter Ansatz auf Basis der entwickelten robusten modellprädiktiven Regelung vorgestellt, welcher Lösbarkeit und Stabilität auch bei Aktuatorbegrenzungen oder Systemzustandsbeschränkungen garantiert. Die Methode wird in umfassenden Simulationen validiert und mit anderen Regelungsalgorithmen verglichen.