[分布式驱动电动汽车动力学控制]基于转矩协调分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制

A hierarchical vehicle-stability-control method was presented based on the longitudinal force distribution optimization for the handling and stability control of the distributed-driven electric vehicles. The eight-degree-freedom vehicle models and the three-layer control systems were developed. By selecting the sideslip angle and the yaw rate as the state variables and introducting the virtual control to decouple two control variables,  the integral 2-DOF vehicle models were adopted to calculate the equivalent yaw moments for the vehicle stability in upper controllers. The linear quadratic regulator （LQR） method was utilized to optimize the distribution of the front and rear steering angles and the tire longitudinal forces in middle controllers. The sliding-mode-based slip controller in the lower layer was also designed to reallocate the wheel torques. Simulation results show that the control system may make full use of the adhesion potential of the tire under high speed and extreme conditions, realize the coordinated distribution of wheel torques and improve the steering stability of the vehicles. When the actuators fail, the system may reconstruct effectively and realize the reallocation of control inputs to improve the safety of the vehicles.     

分布式驱动电动汽车复合制动控制研究

针对分布式驱动电动汽车制动模式切换条件限制能量回收的问题,制定了一种制动工作模式切换条件,设计了一种复合制动控制策略,其中,制动转矩分配采用分层控制的方法,上层控制器计算需求制动力矩,选择制动工作模式,下层控制器根据制动控制策略分配各轮的液压制动力和电机制动力.在建立分布式驱动电动汽车复合制动模型的基础上,利用AMEs...     

[分布式驱动电动汽车动力学控制]轮毂电机驱动电动汽车的侧翻稳定性分析与控制

To figure out the non-linear relationship between the unsprung mass and rollover stability of in-wheel motor drive electric vehicles, the effects of the unsprung mass on rollover stability in different road excitations were analyzed and an anti-rollover control strategy was investigated. First, taking the characteristics of four-wheel independent drive into consideration, the rollover dynamics vehicle models including the active suspension were established, and the rollover index suitable for uneven road was determined. Next, taking an in-wheel motor drive SUV as an example, the effects of unsprung mass on the vehicle roll stability were verified respectively. Finally, hierarchical controllers were designed based on the distributions of the four wheels driving torques. And some simulation tests with typical manoeuvres were also conducted to evaluate the proposed control method. The results show that, the unsprung mass and the rollover stability form a normal distribution on flat road, however, once existing road excitation, there is complex coupling relationship among the effects of unsprung mass and rollover stability. With the hierarchical rollover prevention controller, the vehicle rollover maybe avoided effectively.     

分布式驱动电动汽车关键技术分析

近年来,全球能源紧缺和环境污染问题已经成为世界性问题,传统的汽车属于高能耗、高污染的产业,全球汽车产业都开始积极探索新的发展道路,朝着电动化、智能化的方向发展。在这一背景下,电动汽车应运而生,分布式驱动电动汽车是电动汽车的一种,其关键技术研发一直都是许多汽车和工业专家研究的热点。     

匹配机械弹性车轮的分布式驱动电动汽车稳定性控制

车辆的稳定性一直以来是车辆安全研究的重要问题,车辆在紧急变道或者避障等极端工况下非常容易失去稳定性。首先,根据车轮刷子理论,建立匹配机械弹性车轮(Mechanical elastic wheel,MEW)的纵向和侧偏力学模型。接着,为了深入研究装备MEW的分布式驱动电动汽车的横向稳定性,提出一种分层控制结构。为了提高滑模控制器的鲁棒性,上层控制器采用积分联合终端的滑模控制器,通过获得期望的横摆力矩来提高车辆的横向稳定性。在下层控制器中根据采用全轮纵向力轴载比例分配模式,以前、后轴载估计值为比例分配各轴总的驱动力与横摆力矩。建立匹配MEW的车辆动力学模型,通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真对分层控制结构进行了多种复杂工况下的验证。仿真结果表明,提出的控制算法能够有效地提升装备MEW车辆的横向稳定性。     

融合稳定性的分布式驱动电动汽车路径跟踪控制策略研究

提出了一种融合车辆稳定性的路径跟踪控制策略,以提高分布式驱动电动汽车在高速、低附着等危险行驶工况下的路径跟踪精度和车辆稳定性,该控制策略包括路径跟踪控制层、稳定性控制器决策层、驱动轮转矩分配层。针对LQR路径跟踪控制器在高速大曲率工况下跟踪精度不足的问题,采用闭环PID矫正驾驶员模型补偿车辆前轮转角,并设计稳定性控制器用以跟踪车辆理想参考模型,基于模型预测控制算法决策出附加横摆力矩,同时以轮胎负荷率最小为目标优化车轮驱动转矩分配。利用自主开发的分布式驱动电动试验车分别在高速高附着和高速低附着双移线工况进行试验。结果表明：相对于只运用闭环PID矫正的LQR路径跟踪控制器进行路径跟踪,车辆在干燥的混凝土路面以90 km/h速度行驶时,融合车辆稳定性的路径跟踪精度的横向均方根误差降低了29.7%;车辆在潮湿沥青路面以70 km/h速度行驶时,均方根误差降低了10.3%。所提控制策略能够提高车辆的路径跟踪精度,满足车辆在危险行驶工况下的横摆稳定性。     

基于状态反馈的分布式驱动电动汽车操纵性改善控制方法

研究分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制问题。提出基于状态反馈的操纵性改善控制策略：利用横摆角速度反馈改善车辆的横摆角速度瞬态响应,利用转向角前馈提高车辆的稳态横摆角速度增益。根据反馈系数对车辆瞬态响应特性的影响建立优化函数,获取不同车速下最优反馈系数。基于转向助力需求设计前轴差动转矩约束,再结合后轴的电动机外特性约束,获取不同车速下最大前馈系数。设计四轮转矩分配策略,在实现直接横摆力矩控制的同时满足驾驶员的加速需求。多工况下仿真验证表明,算法在改善横摆角速度的瞬态响应和稳态增益的同时可以减少转向盘力矩,降低驾驶员操作负荷;直接横摆力矩的引入有效地抑制了加速过程中的不足转向,平衡了前后轴的侧向附着利用率,提高了车辆的侧向稳定裕度。     

分布式驱动电动汽车动力学控制发展现状综述

回顾分布式驱动电动汽车动力学控制问题。分布式驱动电动汽车的主要结构特征是将驱动电动机直接安装在驱动轮内或驱动轮附近,具有驱动传动链短、传动高效、结构紧凑等突出优点。电动机既是汽车的信息单元,又是快速反应的控制执行单元,且通过独立控制电动机驱/制动转矩容易实现多种动力学控制功能。分布式驱动电动汽车为驱动防滑与制动防抱死控制提供更迅速更精确的执行器,但其对状态估计的精度和控制算法的鲁棒性要求也进一步提高。分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制控制与传统的直接横摆力矩控制相比,涵盖从常规到极限的全工况范围,因此算法须对非线性的轮胎特性有更好的自适应性。差速、差动驱动助力转向和车身姿态等控制尚处于起步研究阶段。为解决多个动力学控制间的协调问题,集成控制成为分布式驱动电动汽车动力学控制的一个重要发展方向。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车状态估计

纵向车速和质心侧偏角是车辆主动安全控制系统的关键参考状态信号,通常采用卡尔曼滤波算法估计。当系统噪声和测量噪声的统计特性存在不确定性时,不仅估计精度会降低,甚至导致估计器发散。结合分布式驱动电动汽车4个车轮转矩和转速可直接测量的特点,提出一种车辆状态自适应扩展卡尔曼滤波估计方法。基于量纲一化新息平方实现车辆状态估计有效性检测,提出滑动窗口长度自适应调整规则;根据新息统计特性提出卡尔曼滤波增益和状态估计误差协方差矩阵的自适应调整策略,及基于车辆状态估计稳态误差和动态响应速度的自适应参数确定原则。数值仿真和试验证明,所提出的车辆状态估计方法,不仅估计精度较高,而且实时性和易用性较强。     

分布式驱动电动汽车操纵稳定性影响因素分析研究

为了探究影响分布式驱动电动汽车操纵稳定性的因素,以某车型为研究对象,对各影响因素进行仿真分析.基于Carsim软件和Simulink软件分别建立了整车动力学模型和电机模型,通过改变汽车的行驶速度、质心高度、质心前后位置以及路面附着系数,对整车操纵稳定性进行仿真分析,分别获得了不同行驶速度、不同质心位置和不同路面附着系数...     

控制分配理论在车辆动力学控制中的应用

回顾控制分配理论在分布式电驱动车辆动力学控制中的应用。控制分配是解决执行器冗余控制的有效方法,它可将控制系统的设计分解为基本控制率的设计与控制分配算法的设计,降低控制系统设计的复杂度。分布式电驱动汽车的执行器数量多于被控物理量,是一种典型的执行器冗余控制系统。控制分配理论在分布式电驱动汽车中的应用经历了从简单的显式分配到优化分配的过程。在动力学控制方面,已形成包含各执行器约束,考虑轮胎横纵向力耦合的控制分配技术,结合液压系统与电动机系统进行分配是进一步研究方向。在能耗最优控制中,控制分配算法通过权重系数可以结合稳定性控制目标,有利于多目标融合的实现。在系统重构控制中,目前主要采用基于规则的控制分配方法,通过优化算法实现系统重构是进一步研究方向。目前应用的控制分配算法以二次规划与伪逆法为主,主要原因在于这两种方法的实时性好,且具有较高的分配精度。     

基于规则的分布式电驱动车辆驱动系统失效控制

针对分布式电驱动车辆在进入失效控制工况下,传统控制策略存在的纵横向控制目标无法满足、驱动能力降低、安全性变差等缺点,设计并考虑动力性和稳定性的驱动系统失效协调控制策略。该策略利用分布式电驱动车辆各轮无机械连接、各轮独立驱动以及驱动单元冗余配置的结构特点,依据不同的失效状况和车辆状态制定基于规则的驱动系统失效控制算法。对所设计的算法进行实车试验验证,试验结果表明,在发生驱动系统失效后,所设计的基于规则的驱动失效控制策略通过协调控制各驱动轮驱动能力,在低速小转向阶段改善了车辆的纵向驱动能力,在高速或者大转向阶段保证了车辆的横向稳定性。     

智能分布式电动车辆柔性化系统平台

为解决现有实验平台车可扩展和可升级性能不强、对智能技术与电动汽车技术集成程度不高的问题,提出了一种可扩展、柔性化电动汽车系统平台建立方法。该柔性化平台具有开放式结构、模块化部件,容易实现功能的扩展和部件的升级,使得机械参数的改变和电气设备的接入都变得更容易,有助于快速实现和验证设计。仿真和实验表明,具备新型结构的电动车平台满足基本性能要求,能够方便地配置成各种系统形态,并进行相关实验。     

基于上海市道路工况电动汽车能耗特性研究

针对四驱分布式电动汽车,基于上海市道路工况分析并优化驱制动系统的能耗特性。从系统能耗最优的角度确定优化目标函数,并提出能耗最优的扭矩分配控制策略。采用AMESim/Simulink软件建立了电动汽车能耗特性研究仿真平台,针对上海市道路工况进行了能量消耗的仿真分析。仿真结果表明该策略能够明显改善驱制动系统能耗特性,总体能效提高约9.94%。     

分布式电驱动车辆状态感知与控制研究综述

分布式电驱动车辆转矩响应快、全轮独立可控、制动能量可回收且可大幅度提升整车能效,对增强车辆安全性、操纵稳定性和运行节能性具有重要的意义。但须研究解决过驱动系统复杂性、非线性耦合、轮路接触非线性和不确定性等核心问题,这依赖于研究先进的状态感知和控制方法。从控制和状态感知的角度,基于功能目标对现有研究进行分类,综述分布式电驱动车辆的最新研究进展。状态感知为控制系统提供准确、可靠、快速的运动状态反馈信号,但面临车速估计难、传统检测方法带宽受限、复杂未知路面影响等挑战。控制系统首要目标是车辆安全稳定性,进而提升整车能效,并可通过多目标优化拓展其他复合功能,但面临多目标耦合干涉、异构多尺度执行系统同步协调、附着条件未知不确定、在线实时计算与全工况测试等关键挑战。充分利用分布式电驱动系统机电信号测量准确、简便、带宽高的优势,协同利用智能车体系的多源异构传感信息,是状态感知技术发展的重要思路;进一步挖掘分布式电驱动转矩响应快、全轮电制动能量回馈等优势,突破复杂、全工况、不确定条件下的多目标优化控制方法,是解决控制系统所面临挑战的重要思路。     

双电机后驱车辆操纵稳定性分层混杂模型预测控制

为改善车辆在复杂工况下的操纵稳定性,解决低附着路面易失稳的问题,针对后驱双电机轮边驱动电动汽车提出一种结合直接横摆控制与主动转向控制的操纵稳定性控制策略。控制策略采用分层控制结构：上层控制器采用多输入多输出系统的模型预测控制,对目标附加横摆力矩与前轮主动转向角进行求解;下层转矩分配控制器采用混杂模型预测控制（hMPC）,将轮胎纵向力的非线性特征简化为分段的混杂系统,在分配驱动转矩时考虑车轮在不同工况下的滑转情况。搭建了基于dSPACE实时仿真系统的仿真平台,在高附着、低附着路面下进行半实物仿真试验。仿真结果表明,与二次规划（QP）转矩分配算法相比,高附着路面工况下平均相对误差减小了17.64%,方均根误差减小了42.86%,最大偏离误差相对减少了7.64%;低附着路面工况下可以有效防止车辆失稳,改善操纵稳定性。     

分布式驱动电动汽车双无迹卡尔曼滤波状态参数联合观测

为实时观测分布式驱动电动汽车行驶过程中的车身质心侧偏角等状态及车辆惯性参数如车辆质量、横摆转动惯量等信息,针对车辆惯性参数估计易敏感于载荷参数变化的挑战,发展面向载荷参数不确定（乘客或货物加载）的纵向、侧向、横摆运动的四轮车辆非线性动力学系统估计模型,在融合轮毂转矩等车载多传感器信息的基础上,将能适应强非线性系统的无迹卡尔曼滤波引入到车辆惯性参数估计中,设计车辆并联双无迹卡尔曼滤波状态参数联合观测系统,其中一个无迹卡尔曼滤波器观测车辆速度、车身质心侧偏角等状态,而另一个无迹卡尔曼滤波器观测车辆惯性参数。在CarSim/Matlab高保真环境中使用双移线、正弦工况对观测器在不同的载荷加载条件的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明：该观测系统能实时观测车辆运行的状态及车辆惯性参数,即使在重载荷加载条件下仍具有较高的观测精度。     

轮毂电机驱动汽车侧向稳定性底盘协同控制

轮毂电机驱动汽车可以通过差动驱动抑制车辆横摆和侧倾运动,从而提高车辆侧向稳定性,但受轮毂电机力矩和地面附着力约束的限制,作用效果薄弱。为提升车辆侧向稳定性控制效果,提出综合差动驱动、主动转向和主动悬架的车身横摆与侧倾稳定性底盘协同控制方法。根据轮毂电机驱动汽车特点,对其侧向失稳机理进行分析,基于模型预测控制设计前轮主动转向控制器;利用所提出的变系数指数趋近率求解期望横摆控制力矩,基于最优控制算法计算侧倾控制力矩;最后,构建集成差动驱动、主动转向和主动悬架的侧向稳定性控制器并完成整车侧向稳定性协同控制仿真验证。研究表明,所提出的底盘协同侧向稳定性控制方法可以有效控制车辆的横摆和侧倾运动,使其收敛于理想控制域,为轮毂电机驱动车辆的主动安全性控制提供了理论支持。