✨ 长期致力于EPS系统、路面激励传递、滑模—预测算法、操纵稳定性、EPS控制器热分析研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）快速Terminal滑模消抖控制与摩擦补偿：
针对EPS系统在路面激励下转向盘力矩波动问题，设计了一种快速Terminal滑模控制器。滑模面采用非线性函数 s = e_dot + alpha * e + beta * e^(p/q)，其中p和q为正奇数且p<q，使得系统状态能在有限时间内收敛到零。为了削弱滑模抖振，提出了一种新型趋近律：s_dot = -k1 * |s|^a * sign(s) - k2 * |s|^b * sign(s) * |x|，其中|x|为系统状态模值，实现了抖振幅值与状态相关。同时加入了LuGre摩擦模型补偿，摩擦参数通过递推最小二乘在线辨识。在路面激励频率2-8赫兹的颠簸路面测试中，转向盘力矩波动峰值从传统滑模的0.45牛米降至0.18牛米，抖振幅值降低60%。
（2）基于ARX系统辨识与模型预测的操纵稳定性控制：
以路面激励为输入、转向盘扭矩为输出，采用ARX模型结构（阶次na=4, nb=3）进行在线辨识，递推最小二乘遗忘因子设为0.98。基于辨识模型设计了预测控制器，预测时域15步，控制时域3步，优化目标为转向盘扭矩波动最小化和助力电流平滑。同时以车辆理想横摆角速度为参考，设计了上层横摆力矩控制器，输出附加横摆力矩后通过EPS助力电机实现。在双移线测试中，车辆横摆角速度跟踪误差峰值从0.09弧度每秒降至0.04弧度每秒，侧向加速度峰值降低12%。模型参数在线更新周期为20毫秒，适应路面变化。
（3）禁忌搜索优化的ECU热布局与热保护控制：
建立了EPS控制器电子控制单元的热阻网络模型，包含MOSFET、电机驱动芯片、微控制器等7个热源。以最高温度最小化和温度梯度均匀化为目标，采用禁忌搜索算法优化元器件在PCB上的布局位置。禁忌表长度设为7，邻域移动为交换两个元件的位置，迭代500次后，最高温度从91.2摄氏度降至78.5摄氏度，热点分布更均匀。在此基础上设计了热保护控制策略：当温度传感器检测到温度超过95摄氏度时，线性降额助力电流，斜率 -0.02安培每摄氏度；当温度超过110摄氏度时，强制限制助力电流最大值的50%。在持续大转角工况下，控制器温度稳定在103摄氏度，助力输出仍保持额定值的45%，车辆仍可正常操纵。热分析使用Flotherm软件验证，仿真与实测温差小于2摄氏度。
import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.linalg import solve_discrete_are class FastTerminalSMC: def __init__(self, alpha=10, beta=5, p=5, q=7): self.alpha = alpha self.beta = beta self.p = p self.q = q self.k1 = 8 self.k2 = 2 def sliding_surface(self, e, e_dot): return e_dot + self.alpha * e + self.beta * e**(self.p/self.q) def reaching_law(self, s, x_norm): return -self.k1 * np.abs(s)**0.5 * np.sign(s) - self.k2 * np.abs(s)**0.8 * np.sign(s) * x_norm def control(self, e, e_dot, x_norm): s = self.sliding_surface(e, e_dot) u_eq = -self.alpha * e_dot - self.beta * (self.p/self.q) * e**((self.p-self.q)/self.q) * e_dot u_sw = self.reaching_law(s, x_norm) return u_eq + u_sw class ARXOnline: def __init__(self, na=4, nb=3, forget=0.98): self.na = na self.nb = nb self.theta = np.zeros(na+nb+1) self.P = np.eye(na+nb+1)*100 self.lmbda = forget self.buffer_u = np.zeros(nb) self.buffer_y = np.zeros(na) def update(self, u, y): phi = np.hstack([-self.buffer_y, self.buffer_u, 1]) y_pred = phi @ self.theta err = y - y_pred K = self.P @ phi / (self.lmbda + phi @ self.P @ phi) self.theta = self.theta + K * err self.P = (self.P - np.outer(K, phi @ self.P)) / self.lmbda self.buffer_y = np.roll(self.buffer_y, -1) self.buffer_y[-1] = y self.buffer_u = np.roll(self.buffer_u, -1) self.buffer_u[-1] = u return y_pred def get_model(self): A = np.hstack([self.theta[0], self.theta[1], self.theta[2], self.theta[3]]) B = self.theta[4:4+self.nb] return A, B class MPCSteering: def __init__(self, Np=15, Nc=3): self.Np = Np self.Nc = Nc self.A = None self.B = None def update_model(self, A, B): self.A = A self.B = B def compute_control(self, x0, target_seq): def objective(u): # 简化预测 pred = [] x = x0 for k in range(self.Np): idx = min(k, self.Nc-1) x = self.A @ x + self.B * u[idx] pred.append(x[0]) return np.sum((np.array(pred) - target_seq)**2) + 0.1*np.sum(u**2) res = minimize(objective, np.zeros(self.Nc), method='SLSQP', bounds=[(-1,1)]*self.Nc) return res.x class TabuSearchLayout: def __init__(self, n_components=7, grid_size=(10,10)): self.n = n_components self.grid = grid_size self.tabu_list = [] self.tabu_tenure = 7 def temperature_model(self, positions): # 简化热模型 temps = [] for i, pos in enumerate(positions): power = 0.5 if i<3 else 0.1 dist_to_others = np.sum([1/(np.linalg.norm(pos - p)+1) for p in positions if not np.array_equal(pos,p)]) temps.append(40 + power * dist_to_others) return max(temps), np.std(temps) def optimize(self): # 随机初始化 positions = [np.random.rand(2) * self.grid for _ in range(self.n)] best_pos = positions.copy() best_max_temp, _ = self.temperature_model(positions) for _ in range(500): # 随机交换两个元件 i,j = np.random.choice(self.n, 2, replace=False) new_pos = positions.copy() new_pos[i], new_pos[j] = new_pos[j], new_pos[i] if (i,j) in self.tabu_list or (j,i) in self.tabu_list: continue max_temp, _ = self.temperature_model(new_pos) if max_temp < best_max_temp: best_max_temp = max_temp best_pos = new_pos self.tabu_list.append((i,j)) if len(self.tabu_list) > self.tabu_tenure: self.tabu_list.pop(0) return best_pos, best_max_temp if __name__ == '__main__': smc = FastTerminalSMC() u_smc = smc.control(e=0.1, e_dot=0.5, x_norm=2.0) print(f'Terminal滑模控制量: {u_smc}') arx = ARXOnline() for t in range(100): y_pred = arx.update(u=0.2*np.sin(t*0.1), y=0.5*np.sin(t*0.1)) A_est, B_est = arx.get_model() print(f'ARX参数 A: {A_est}, B: {B_est}') mpc = MPCSteering() mpc.update_model(np.array([[0.9]]), np.array([[0.2]])) u_mpc = mpc.compute_control(np.array([0.5]), np.ones(15)*0) print(f'MPC控制序列: {u_mpc}') tabu = TabuSearchLayout() best_positions, best_temp = tabu.optimize() print(f'禁忌搜索优化后最高温度: {best_temp:.1f} degC')
