四轮独立驱动电动汽车行驶稳定性分析与联合滑模变结构主动控制

针对四轮毂电机独立驱动汽车各轮力矩解耦可控的特点,分析车辆转向受力对四轮独立驱动电动汽车行驶稳定性的影响,提出四轮独立驱动电动汽车转向稳定性控制策略,为四轮独立驱动电动汽车四轮转矩协调控制,提升整车行驶稳定性提供了思路.基于模型跟踪控制的思想,采用分层控制思想设计控制器,控制器包含参考模型、顶层控制器、底层控制分配器.采用带质心侧偏角约束的2自由度车辆模型作为参考模型,设计出一种新的非线性联合滑模变结构主动控制的顶层控制器,该方法可以在一定程度上实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的解耦控制,避免了横摆角速度和质心侧偏角的较大变化,从而保证汽车稳定性.在底层控制分配器中,采用基于轮胎稳定裕度最大化的最优分配方法.在Carsim软件中,搭建四轮轮毂电机独立驱动电动汽车模型,在Simulink软件中搭建控制策略模型.针对双移线工况,Carsim/Simulink联合仿真的结果表明,滑模变结构控制器具有较好的收敛性,控制分配模块可以实现四轮力矩的优化分配,能够提升车辆在极限工况下的稳定性.研究将为轮毂电机驱动车辆分布式协调控制提供理论支撑.     

四轮轮毂电机驱动电动汽车纵侧向稳定性协调控制策略研究

结合四轮轮毂电机驱动电动汽车四轮转矩独立可控的特点,针对加速同时转向时地面附着力不足的情况,研究车辆纵向和侧向稳定性协调控制策略。针对未知和复杂多变的路面附着情况,设计对路面附着变化具有良好鲁棒性的滑转率自寻优驱动防滑控制策略,采用滑模控制方法实现了对路面最优滑转率的自适应追踪。在此基础上,构建稳定性协调控制策略,通过对车辆纵、侧向动力学目标进行优先级判断和多目标协调控制,有效提升了车辆纵向和侧向稳定性。通过CarSim-Simulink联合仿真验证了驱动防滑控制策略在未知路面附着情况下的有效性,提出的纵侧向稳定性协调控制策略能够有效提升车辆的纵向和侧向稳定性,控制效果优于直接横摆力矩控制。     

分布式驱动智能汽车对开坡道起步双重转向控制

匹配多套分布式驱动系统可以提升智能汽车的动力学控制能力,但该车在对开坡道起步时仍会存在动力性与方向稳定性难以兼顾问题。提出并验证一种结合主动转向与差动转向的分布式驱动智能汽车双重转向控制方法。根据各驱动轮独立可控的特点,分析对开坡道起步时施加双重转向控制的必要性;根据左右轮驱动力不等导致车辆产生差动转向而偏离直行路线的现象,基于模型预测控制设计出前轮主动转向控制器;结合设计的主动转向控制器与已有的分布式驱动汽车转矩自适应驱动防滑控制器,完成双重转向控制器设计;通过仿真分析和实车道路试验,验证了所设计控制器的控制效果。研究表明：施加双重转向控制,可以使分布式驱动智能汽车尽可能充分利用其自身驱动力和路面可提供的最大附着力;同时,能够根据实时的车身姿态参量和所在位置信息计算出相应的附加转向盘转角,通过主动转向使横向偏移量大幅降低。所提出的基于差动转向与主动转向相结合的双重转向控制,可以全面改善车辆的通过性和方向稳定性。     

分布式电驱动车辆的无味粒子滤波状态参数联合观测

针对目前分布式电驱动车辆动力学领域中存在的状态参数观测体系不完善、观测精度低的问题,利用分布式电驱动车辆多信息源的特点,提出无味粒子滤波状态参数联合观测方法。基于非线性车辆动力学模型对分布式电驱动车辆的纵向速度、质心侧偏角、横摆角速度及各轮侧向力进行联合观测。同时,为提高侧向力的观测精度,采用非线性动态轮胎模型。在完成模型搭建的基础上,考虑到所搭建的车辆动力学模型具有强非线性,设计适用于强非线性模型的无味粒子滤波器对多个状态变量进行联合观测。而为进一步提高状态观测精度,进行量测噪声协方差的自适应调节。仿真和试验结果表明,所提出的状态观测方法能够提高分布式电驱动车辆状态参数观测精度和鲁棒性。     

分布式驱动电动汽车悬置系统设计

分布式驱动电动汽车是将多个驱动单元集成在轮边或轮内。从结构上分析,驱动总成具有传动链短、效率高的优点。从控制角度分析,分布式电驱动可实现制动防抱死ABS、驱动防滑ASR以及车辆稳定性控制。分布式电驱动系统的悬置设计是实现车辆减振抗噪的核心技术,研究分布式驱动总成悬置系统的设计和匹配方法。     

电动轮汽车驱动助力转向与稳定性协调控制

电动轮汽车各轮扭矩独立可控,有利于驱动助力转向技术和电子稳定性控制技术的应用,但对于二者相互制约的问题目前并未有相关的研究。旨在提出一种兼顾驱动助力转向性能以及稳定性的协调控制算法,通过协调分配各轮毂电机的转矩,实现整车转向行驶时转向盘助力和稳定性的协调优化控制。依据轮胎的侧偏特性以及轮毂电机的驱动特征得出质心侧偏角和路面附着系数的估算方法。利用滑膜变结构建立稳定性控制,设计助力转向曲线,并引入差动助力系数的修正因子,依照不同的整车姿态和工况设计该因子的模糊控制变化规则,给出整体协调控制的基本流程框架。进行Matlab与Carsim的联合仿真以及实车道路试验验证,结果表明控制器在不同情况下可以适时调节助力系数,在保证整车稳定行驶的前提下,选择保留助力功能或解除助力功能,既保证了整车的稳定性又能合理地根据需求保证驾驶员转向的轻便性。离线仿真及实车试验结果证明了所提出的电动轮汽车驱动助力转向与稳定性协调控制能够有效兼顾整车的稳定性及差动助力性能。     

四轮独立驱动电动汽车直驶稳定性协调控制研究

针对四轮独立驱动电动汽车直线行驶跑偏及行驶稳定性问题,提出驱动转矩协调控制策略。该策略采用分层控制逻辑,上层控制逻辑层负责车速跟随控制、附加横摆力矩计算、驱动防滑控制;下层控制逻辑层负责驱动转矩协调分配。基于车辆动力学软件Carsim和MATLAB/Simulink搭建四轮独立驱动电动汽车协调控制系统仿真模型,在高附着、低附着和对开路面等典型工况进行仿真,结果表明,相比于转矩平均分配及无控制,协调控制策略使车辆横摆角速度保持在0±0.05(°)/s,且车轮滑转率控制在最优滑转率范围内,提高了车辆直驶稳定性。     

分布式电动汽车协调控制方法研究

针对分布式电动汽车稳定性控制问题，提出了分布式电动汽车的横摆力矩控制与主动转向协调控制策略。采用分层控制的思想，输入信号层设计线性二自由度模型，根据车辆状态求解横摆角速度与质心侧偏角期望值。决策控制层应用模糊理论设计两输入两输出模糊控制器。分配执行层针对车速的不同设计四轮转向策略。选取单移线和双移线仿真工况，通过MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真对控制策略进行了验证。结果表明：横摆力矩控制与主动转向协调控制策略能够有效改善汽车操纵稳定性和提高汽车行驶安全性。     

四轮独立驱动EV自校正转向控制研究

针对四轮独立驱动电动汽车转向控制效果与所搭建车辆动力学模型参数紧密相关的问题,提出一种车辆动力学模型参数自校正转向控制系统设计方法。采用递推最小二乘法对车辆动力学模型关键参数进行实时辨识,有效地解决了车辆动力模型参数时变及非线性扰动影响的问题。设计加权最小方差自校正车辆转向控制器,实现对车辆转向横摆稳定性进行实时优化的目标。通过建立加权最小方差控制目标函数,计算出优化横向稳定性所需附加横摆力矩,并实时修正车辆四轮独立驱动转矩,有效提升了四轮独立驱动电动汽车转向工况操纵稳定性。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,对所设计自校正四轮转向控制系统进行仿真分析验证。仿真结果表明,该加权最小方差自校正转向控制器能有效提升四轮独立驱动电动汽车的行驶稳定性。     

电动轮驱动汽车空间稳定性底盘协同控制

电动轮驱动汽车可以独立控制各车轮驱/制动力矩,并能够通过驱动、制动、转向和悬架系统的协同显著提升线控底盘的动力学控制能力,但车辆各子系统控制功能的简单叠加无法发挥整车控制能力。为改善线控底盘的整车稳定性控制效果,提出综合前轮主动转向、四轮差动驱动和悬架主动调控的空间稳定性协同控制方法。搭建整车动力学仿真平台,分析车辆失稳过程特征;构建底盘协同控制架构,计算出车辆状态期望值及主动悬架介入条件,设计出前轮主动转向和四轮差动驱动直接横摆力矩控制权重分配方法;设计出基于模型预测控制的前轮主动转向控制器、基于滑模变结构控制的直接横摆力矩控制器及基于非奇异终端滑模控制的主动悬架控制器并完成了仿真验证。研究表明,提出的底盘协同控制方法在不同附着条件路面上均能保证车辆安全、稳定行驶,所完成研究为线控底盘集成控制策略开发提供了新思路。     

分布式电动汽车附加横摆力矩研究

为提高分布式电动汽车在高速转向工况下的稳定性,针对分布式双电机后驱系统进行转矩分配研究。根据横摆力矩得到汽车转向时左右驱动轮驱动力矩,再对横摆角速度、质心侧偏角与附加横摆力矩关系加以分析,得到横摆角速度误差值及质心侧偏角误差值,并以两个误差值为双输入,附加横摆力矩为单输出,进行模糊控制,并对附加转矩施加至左右驱动轮的方式进行判断。利用Carsim软件与Matlab/Simulink软件联合仿真对结果进行验证,结果表明:经过模糊控制及输入判断的附加横摆力矩施加到驱动轮后,使得分布式电动汽车在高速转向工况下拥有良好的稳定性。     

基于横摆角速度负反馈的电传动履带车辆原地转向控制策略

针对电传动履带车辆的原地转向问题进行了转向控制策略研究。建立了转向动力学模型,进而提出一种基于横摆角速度负反馈的双侧电传动履带车辆原地转向控制策略,将电机最大力矩作为力矩控制初始值以提高转向响应能力,引入横摆角速度负反馈并通过方向盘转角信号控制负反馈增益;对负反馈函数中的参数M与k对控制效果的影响进行了理论分析,为控制系统的设计提供了依据;进行了MATLAB仿真,仿真结果表明控制策略合理有效。     

基于T-S模糊变权重MPC的智能车轨迹跟踪控制

为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量建立MPC控制,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于Carsim建立分布式驱动电动汽车的整车动力学模型,基于Simulink建立控制策略,通过双移线工况仿真及实车试验,验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明,相比于传统MPC控制,所提出的T-S模糊变权重MPC控制可降低横向位移误差达62.24%,有效提高轨迹跟踪精度;并且可使前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%,显著增强轨迹跟踪稳定性;试验结果表明,在20 km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12 m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性。     

Direct yaw moment control for distributed drive electric vehicle handling performance improvement

For a distributed drive electric vehicle (DDEV) driven by four in-wheel motors, advanced vehicle dynamic control methods can be realized easily because motors can be controlled independently, quickly and precisely. And direct yaw-moment control (DYC) has been widely studied and applied to vehicle stability control. Good vehicle handling performance: quick yaw rate transient response, small overshoot, high steady yaw rate gain, etc, is required by drivers under normal conditions, which is less concerned, however. Based on the hierarchical control methodology, a novel control system using direct yaw moment control for improving handling performance of a distributed drive electric vehicle especially under normal driving conditions has been proposed. The upper-loop control system consists of two parts: a state feedback controller, which aims to realize the ideal transient response of yaw rate, with a vehicle sideslip angle observer; and a steering wheel angle feedforward controller designed to achieve a desired yaw rate steady gain. Under the restriction of the effect of poles and zeros in the closed-loop transfer function on the system response and the capacity of in-wheel motors, the integrated time and absolute error (ITAE) function is utilized as the cost function in the optimal control to calculate the ideal eigen frequency and damper coefficient of the system and obtain optimal feedback matrix and feedforward matrix. Simulations and experiments with a DDEV under multiple maneuvers are carried out and show the effectiveness of the proposed method: yaw rate rising time is reduced, steady yaw rate gain is increased, vehicle steering characteristic is close to neutral steer and drivers burdens are also reduced. The control system improves vehicle handling performance under normal conditions in both transient and steady response. State feedback control instead of model following control is introduced in the control system so that the sense of control intervention to drivers is relieved.     

基于线控电动汽车的驱动转向 一体化控制器研究

Aiming at the problem that recently both the driving strategy for the motor in wheel and steering strategy for the electric vehicle were researched independently,the structure,the control system,the motor in wheel driving control system,the independent steering system, the CAN communication network and the power tube isolation drive were studied,and the integrated controller for the electric vehicle was proposed. Experiments on 5 kinds of vehicle working mode were carried out based on the integrated steering controller driver. The steering and electronic diferential control of tlie normal working mode was focused by experiment. The results indicate that tlie integrated controller can meet tlie real time,accuracy and reliability requirements of tlie electric vehicle. [ABSTRACT FROM AUTHOR]     

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。     

车辆质心侧偏角估计综述

车辆质心侧偏角是车辆稳定性控制系统中至关重要的状态变量。分别从横向车速估计方法、纵向车速估计方法和估计过程中的模型参数自适应估计三个方面回顾车辆行驶过程中的质心侧偏角估计问题。通过对比分析质心侧偏角估计中运动学估计方法和动力学估计方法的各自优缺点,指出多方法融合估计质心侧偏角的优势。比较分析不同种类的观测器技术对质心侧偏角估计效果的影响。分析指出参数自适应估计是提高质心侧偏角估计精度的有效手段,并分别介绍路面峰值附着系数、轮胎侧偏刚度、路面坡度角等参数的自适应估计方法。分析分布式驱动电动汽车结构特点对质心侧偏角估计问题带来的影响,指出充分利用电动机转矩信息是提高质心侧偏角估计的重要措施。针对分布式驱动电动汽车,先后分别列举分析横向车速、纵向车速和参数自适应估计方法的特殊之处和优势所在。     

面向机动性与操纵稳定性的轮边集成底盘系统设计

配备独立转向系统的分布式驱动电动汽车在底盘动力学控制及机动性能方面具有突出的优势,然而悬架几何运动学特性与车轮大转向角之间的矛盾使得常规悬架系统结构已经无法满足分布式驱动电动汽车操纵稳定性与高机动性的双重需求。论文提出轮边集成底盘系统新型悬架结构方案,对悬架系统进行刚度、几何运动学以及零部件结构设计,并为其匹配转向系统和轮内驱动系统。通过运动干涉检查验证轮边集成底盘系统能够满足高机动性需求。对照常规双横臂悬架,考察了新型悬架的几何运动学特性与整车的侧向动力学特性,仿真验证了轮边集成底盘系统能够满足操纵稳定性需求。     

基于AMESim和ADAMS铰接车全液压转向系统分析

铰接式车辆因其机动性好、适应性强且生产效率高而被广泛采用,而其不足之处在于转向时横向稳定性较差,翻车事故时有发生,为解决此问题,应用虚拟样机技术对此类车辆的转向过程进行分析。基于液压系统与多体动力学系统的联合仿真,在ADAMS中建立六轮电驱动铰接车的多体动力学模型,在AMESim中搭建其全液压转向系统模型,以实现铰接车的转向过程。 通过PID控制转向油缸的油量使其铰接角维持一个定值,对铰接车的行驶转向进行分析,并考虑车速对铰接车稳态转向的影响。获得铰接车行驶转向下各个轮胎的运动轨迹,各个轮胎所受侧向力、纵向力及垂直力随时间的变化曲线和转向油缸中活塞杆的受力。结果表明:随着行驶速度的增大,铰接车的外侧各个轮胎的受力均明显的增大;且铰接车的转向半径也随着增大;全液压转向系统具有明显的不足转向特性。