电动轮车驱动防滑控制策略的研究

针对四轮驱动电动轮车的研发,设计了基于电机转矩的车轮滑移率估算器,对用于驱动防滑的模型跟踪控制算法（ MFC）和最优滑移率PI控制算法进行了深入分析及优化,设计了基于滑移率估计的模糊控制算法,依据车辆单轮动力学模型对这3种驱动防滑控制算法进行了仿真分析。仿真结果表明：3种控制算法均可充分利用路面附着条件,有效进行驱动防滑控制,使汽车具有较好的稳定性。基于滑移率估计的模糊控制算法使汽车具有较好的动力性;最优滑移率控制算法使汽车具有较好的经济性;模型跟踪控制算法不需要依赖路面识别技术,算法简单,成本较低。     

基于限滑差速器驱动的防滑控制

在分析限滑差速器力矩传递特性基础上,建立了限滑差速器、液压控制系统和后轮驱动汽车整车动力学方程.以驱动轮滑转率和角速度差变化率为控制门限设计了控制逻辑.采用Simulink/Stateflow工具箱,设计了逻辑门限控制器.在分离附着路面上进行了整车加速性能仿真研究,结果表明,基于限滑差速器的驱动防滑控制系统能充分利用高附着路面附着力,有效抑制左右驱动轮转速差,提高车辆驱动性能.     

ASR驱动防滑液压系统分析与改进措施

ASR驱动防滑系统是汽车上的一种新型安全装置，可以控制汽车在起动和加速时的驱动轮滑转率，充分利用纵向附着系数和横向附着系数。通过分析欧美日ASR液压系统的结构、工作过程，总结其特点，提出对液压系统的改进措施。     

四轮独立驱动电动汽车自适应驱动防滑控制

驱动防滑控制研究存在建模方法单一,控制器的目标滑转率不能与变化的路面条件相适应,未考虑车辆轴荷转移对车轮附着性能的影响等问题。为解决上述问题,建立基于Carsim与Matlab/Simulink联合仿真的整车动力学模型;设计基于双模糊算法的自适应驱动防滑控制器,控制器中加入路面识别模块,能够估计变化的路面附着条件,根据估计结果选择最优的目标理想滑转率,实现对当前路面的自适应控制;分别设计前后轴驱动防滑控制器,实现前后轴差别控制。针对不同工况,对建立的整车模型及驱动防滑控制器进行验证。     

电动轮车电子差速控制的试验研究

电动轮车是一种新型的采用电动轮驱动的电动汽车,电子差速控制是其关键技术之一。针对4轮独立驱动的低速电动轮车,在利用Ackerman转向模型对其转向时的4轮差速关系进行理论分析的基础上,通过推行转向试验确定了不同方向盘转角时的4轮差速关系,据此采用四路并行的轮边电机转速PID闭环控制实现了4轮的电子差速。实际道路工况的实车试验验证了所提出的基于推行转向试验确定4轮差速关系的电动轮车电子差速控制方法的有效性。     

汽车驱动防滑控制系统的研究

阐述了汽车驱动防滑控制技术的理论基础,论述了ASR系统的控制途径和控制策略,并对国内外ASR技术研究的现状和研究水平进行了较为详细的阐述,在此基础上还介绍了一些目前在ASR领域的新技术、新理论以及在某些方面的最新进展.     

基于滑移率的ABS的模糊控制研究

用模糊控制方法对车辆防抱制动系统进行了模拟研究。采用单轮的车辆模型，对基于车轮滑移率的ABS系统进行了研究，绘出模拟结果并作了结果分析。     

基于摊铺机滑转率的研究

结合PID控制精度高和模糊控制鲁棒性强的优点,采用了将PID控制算法和模糊控制算法相结合的模糊-PID控制算法.在建立了轮式摊铺机系统模型的基础上,以滑转率为调节对象,设计了以发动机油门为控制对象的模糊PID控制器.并用MATLAB/Simulink软件对其进行了仿真.仿真结果表明模糊PID控制性能优于单一的模糊控制,并能有效的抑制摊铺机的过度滑转,保证了摊铺质量.     

汽车驱动防滑控制理论的初步研究

采用滑模变结构控制方法，探讨了通过调节发动机节气门开度来进行汽车驱动防滑控制的理论，并进行了仿真计算，从而定量地说明了汽车驱动防滑控制能改善车辆驱动性及操纵稳定性。     

电动轮驱动汽车的最佳车轮滑移率实时识别

根据汽车轮胎与路面的附着特性及电动轮驱动系统的特点,提出了电动轮汽车驱动轮对应最大附着系数的滑移率实时识别方法。该方法利用包括车轮驱动转矩和转速在内的车轮动力学参数表达轮胎与路面之间的附着特性。通过计算其导数变化来检测车轮滑转状态,从而获得最大附着系数所对应的滑移率。通过仿真及实车试验对本文方法进行了验证,结果表明其可实时准确地判断车轮是否打滑,并输出最佳滑移率及最大附着系数。     

电动轮驱动车辆电子差速技术研究

电动轮驱动式电动汽车是一种新的电动汽车型式,电子差速是其一项关键的技术。针对两前轮独立驱动的电动轮汽车,在利用Ackermann&Jeantand转向模型对其转向时的两前轮差速关系进行理论分析的基础上,通过Matlab/Simulink软件仿真分析确定了不同方向盘转角时的两前轮差速关系,据此设计了两前轮电子差速模拟试验台架,并采用一驱动电机力矩控制,另一驱动电机速度控制的PID闭环控制模式实现两前轮的电子差速。台架模拟试验验证了所提出的两前轮电子差速控制方法的有效性。     

Cloud Computing Based Optimal Driving for a Parallel Hybrid Electric Vehicle

A cloud computing based optimal driving method is proposed and its feasibility is validated through a real-world scenario simulation. Based on principles of vehicle dynamics, the driving optimization problem has been formulated into an optimal control problem constrained by traffic rules, directed at achieving lower equivalent fuel consumption and shorter travel time. In order to conveniently specify the constraints and facilitate the application of the dynamic programming (DP) algorithm, the driving optimization problem is transformed into spatial domain and discretized properly. Considering the heavy computational costs of the DP algorithm, a cloud computing based platform structure is proposed to solve the optimal driving problem in real-time. A case study is simulated based on a real-world traffic scenario in Matlab. Simulation results demonstrate that the cloud computing framework is promising toward realizing the real-time energy management for hybrid electric vehicles.     

电动轮车 CAN 网络设计及性能分析

为实现电动轮车电子差速控制时整车的通信,设计了电动轮车CAN网络。结合电动轮车的高性能通信要求,设计了整车CAN网络结构及通信协议,并利用总线开发工具CANscope研究了其网络通信性能,进行了网络系统调度分析和网络负载率分析。4轮独立驱动电动轮车实车在电子差速控制试验时,采用该整车CAN网络进行多传感器与多控制器之间通信,可实现4轮的转向差速控制,验证了该整车CAN网络系统的实时性、可靠性和有效性。     

Review: Research Progress for Electric Vehicle Hub Motor Driving Technology

综述：电动车辆轮毂电机驱动技术研究进展

李军求,刘吉威,孙超,孙逢春*

（电动车辆国家工程实验室,北京理工大学,北京 100081）

中文说明：

电动车辆轮毂电机驱动技术因其高效率、高操控性、高集成度、整车轻量化等优势,成为底盘技术的一个新兴热点。本文总结了轮毂电机驱动技术的发展现状。首先,对近年来轮毂电机驱动产品进行了总结,并对不同应用场景下轮毂电机驱动方案提出了建议。接下来对轮毂电机驱动系统的集成设计、热优化、轻量化和强度优化等关键技术进行概述。考虑到轮毂电机驱动系统的高响应精度和零延迟特性,结合先进的分布式动力学控制技术可以进一步提高整车性能,本文还对现有轮毂电机驱动车辆的底盘动态控制技术进行了回顾总结。最后结合汽车电气化、智能化、网络化的发展趋势和研究,对轮毂电机驱动技术的发展方向做出了几点展望。

关键词：轮毂电机驱动,研究现状,集成优化技术,控制技术,发展方向

     

四轮独立驱动轮毂电机电动汽车研究综述

基于轮毂电机驱动的电动汽车是未来汽车的重要发展方向,而针对四轮独立驱动轮毂电机电动汽车的发展和国内外研究现状,论文进行了综述。首先介绍了轮毂电机和轮毂电机电动汽车结构和控制特点,对四轮独立驱动轮毂电机电动汽车国内外研究概况进行了说明,最后指出从产品化角度四轮毂电机电动汽车在稳定性控制、城市工况节能控制方面进行深入的理论研究和实践探索,而充分发挥其控制优势进行基于驾驶员特性的智能控制是未来研究的重要内容。