四輪驅動電動車驅動防滑模糊控制研究

XIAOZHONGMING

2017-1-22  來源：北京信息科技大學機電工程學院  作者：馬彬, 陳勇,，龔國慶

         摘要：針對四輪驅動電動車輛載荷轉移導致路面識別及驅動防滑控制精度降低的問題，通過建立轉矩、轉角加速度與路面的對應關系模糊規則．采用查表的方式實現了路面的精確識別。與標準滑移率曲線進行對比實現了最佳滑移率及最佳摩擦系數的判定。結合車輛6自由度非線性模型、輪胎模型及電機電樞模型，開發了模糊路面識別的四輪驅動電動車驅動防滑模糊控制策略。在MATLAB／Simulink仿真環境下對輪胎滑移率跟隨狀態進行了仿真。結果表明，所開發的基于模糊路面識別的電動車輛驅動防滑模糊控制策略具有良好的控制效果，提高了車輛行駛穩定性和動力性。


         關鍵詞：四輪驅動電動車；路面識別；驅動防滑；模糊控制；極限工況


         1.引言


         四輪獨立驅動電動車四個驅動電機獨立可控，轉矩和轉速易于獲得，電機響應快，轉矩可精確控制，因此在驅動防滑控制方面相對于傳統汽車有其獨特優勢。四輪驅動電動車驅動防滑控制技術是在準確識別當前路面及其最優滑轉率的基礎上，通過實時控制驅動轉矩使四個驅動輪的滑轉率保持在最優滑轉率附近，從而提高車輛的動力性和行駛穩定性。


         研究表明，在較大載荷轉移工況下，整車驅動防滑控制對路面識別精度具有較高要求。先前對路面識別的研究，多為根據滑移率的變化率特性01-2]進行路面識別，或通過對驅動軸滑轉率、縱向附著系數與標準曲線進行類比，利用模糊邏輯估計當前最優滑轉率”。J，也有以電機轉矩¨1為檢測對象或通過算法直接對路面進行識別舊。7J，然而，這些路面識別及驅動防滑控制策略的精度能夠滿足常規工況，但在存在較大載荷轉移的極限工況下控制效果不佳。


         為了在較低路面附著系數下能夠快速、準確估計出路面附著系數和最優滑轉率，去除載荷轉移對整車驅動防滑控制精度的影響，提出一種基于車輪轉矩和車輪旋轉角速度的路面模糊路面識別方法；在此基礎上開發考慮載荷轉移特性的四輪驅動電動車輛驅動防滑模糊控制策略，使車輛在極限工況下仍能獲得最佳的路面識別效果及滑移率控制，從而保證車輛的動力性和穩定性，為四輪驅動電動車輛底盤控制策略的開發提供理論基礎。


         2.整車機電系統仿真模型

         2．1車輛模型


         根據驅動防滑整車控制的要求，建立6自由度整車模型，包括車輛縱向，橫擺運動以及四個車輪的轉動模型。取地面直線標線并指向車輛運動的方向為x軸的正方向，沿x軸左側并與之垂直的方向為Y軸的正方向，垂直地面向上的方向為z軸的正方向。車輛坐標系如圖1所示。

圖1  自由度車輛模型

         2．2輪胎模型


         由于“魔術公式”能夠描述輪胎所有力學特性，擬合參數少并且能夠從實際輪胎試驗獲得，模擬精度較高，因而選取魔術公式輪胎公式作為輪胎模型一j。建模時考慮了垂向載荷變化的影響，因此需選用含有垂向載荷特征的“魔術公式”，表達式為





         2．3垂向載荷模型


         充分考慮車輛運動過程中載荷轉移對載荷變化的影響，所建立的右前、左前輪胎垂向載荷模型為





         3.模糊路面識別原理及滑移率判定

         3．1 模糊路面識別規則的確定


         極限工況下，垂向載荷出現較大波動，導致路面識別準確度大幅降低。研究表明，去除載荷影響最有效的方式為通過檢測車輪轉矩-5 o及在當前驅動力矩下的車輪角加速度來判定當前路面，因而將驅動轉矩和車輪角角速度作為路面判定的依據。


         根據車輪在驅動工況下的動力學特性以及縱向平面運動特性，簡化后的驅動工況下車輪旋轉動力學模型如圖2所示。

圖2 車輪轉動力學示意圖

         由于式(9)中并不含有與速度相關的參數，因而此路面識別方式不受車輛速度影響，在不同速度下均具有較高精度。


         在對路面進行識別時，結合輪轂電機轉矩、轉速及轉動加速度易獲取的特點，通過經驗實驗，獲取不同路況、轉矩及轉角加速度的對應關系。所建立的轉矩、轉角加速度與路面對應關系準則如表1所示。

表1 轉矩、轉角加速度與路面對應關系準則

         2．2 路面最佳滑移率及摩擦系數確定


         對路面進行識別之后，需確定當前路的面最佳滑移率。在路面識別方面，典型路面半經驗弘一J數學模型[83在汽車動力學中廣泛應用。因此，利用標準路面弘一s數學模型計算出當前路面利用附著系數和最佳滑移率。該模型包含參數c。、c：及c，的滑動摩擦因數模型，其描述如式(9)所示，不同路面條件下的擬合參數H1見表2。

表2不同路面條件滑動摩擦因數取值

         3．5整車模糊控制器模型


         由于模糊控制對不明確的系統的控制具有絕對的優勢，因此在對路面進行識別時，選用經典的模糊控制方法開發驅動防滑控制策略。利用傳感器測得車輪角速度信號，經過實時計算獲得車輪的轉角加速度信息，通過路面識別模糊規則，經過模糊化、邏輯推理和清晰化過程判定當前路面狀況，判定流程如圖3所示。

圖3路面識別及最佳滑移率、摩擦系數判定流程圖

         建立模糊控制規則時，主要控制車輪滑移率。為兼顧控制效果，將實際滑移率與標準滑移率的誤差e和誤差變化率de作為模糊控制器的輸入，控制模型的輸出為電機電壓u。模糊控制器的關鍵為論域與基本論域的選取，對于論域與基本域的選取，為控制精準，滑移率誤差的基本論域選取為[一0．1，0．1]，同時為了控制效果更佳，論域的選取為{一6，一4，一2，0，2，4，6}。


         對滑移率誤差變化率的論域與基本域的選取，設置滑移率誤差變化率的基本論域為[一20，20]，論域為{-1．5，一1，一0．5，0，0．5，1，1．5}。模糊控制器的輸出為直流電機的控制電壓，輸出范圍為[0 72]。經過反復驗證，最終獲得的模糊推理規則如圖4所示。


         4.仿真結果與分析

         4．1仿真條件的設置


         在Matlab／Simulink環境下建立仿真平臺，對開路面模糊控制效果進行分析驗證。整車控制模型框圖如圖5所示，仿真參數如表3所示。

表3整車及輪轂電機系統參數

         仿真分析時，設置車輛現在良好路面上起步加速，經過1．5s后，右側車輪經過時間為ls的附著系數較高路面，路況變化情況如圖6所示。

圖4模糊邏輯推理規

圖8單個輪胎施加控制的效果

         控制效果明顯好轉，其實際滑移率被控制在最佳滑移率附近；在路面發生階躍變化時，其真實滑移率仍能很好的跟隨最佳滑移率。


         由圖9中的c)和d)可見，由于受載荷轉移的影響，后輪載荷加大，其控制效果明顯好轉?？刂破髂軌蚴箤嶋H滑移率實現對最佳滑移率的跟隨，幾乎無控制誤差。對比分析圖8和圖9的單個輪胎及整車滑移率跟隨效果可知，控制效果在不考慮載荷轉移時能夠獲得極佳的控制效果基于模糊控制策略的路面識別具有一定的可靠性。同時，在極限工況下，后輪能夠很好的保持滑移率的跟隨，前輪由于載荷轉移的影響，其控制效果出現一定的延遲，但是整體仍能滿足驅動防滑控制的要求，因而說明本文提出的道路估算算法穩定可靠，所開發的考慮載荷特性的驅動防滑模糊控制算法在極限工況下能夠保證最佳控制效果。


         6.結語


         提出了基于車輪轉矩和轉角加速度的模糊路面識別方法。結合6自由度車輛模型開發了基于路面識別的考慮載荷變化特性的四輪驅動電動車輛驅動防滑模糊控制策略，在MATLAB／Simulink仿真環境下對比分析了單個車輪及整車控制效果。仿真結果表明，所提出的路面識別具有較高精度，所開發的四輪驅動電動車輛驅動防滑控制策略，對單輪及整車均具有較好的控制效果。研究為極限工況車輛驅動防滑提供理論基礎，對電動車輛底盤集成控制研究具有重要意義。

圖9施加控制后的滑移率變化