分布式驱动电动汽车驱动防滑控制

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1、分布式驱动电动汽车驱动防滑控制刘飞邬肖鹏傅稳古涛滕飞(上海汽车集团股份有限公司技术中心，上海201804)【摘要】设计了分布式驱动电动汽车积分抗饱和驱动防滑控制算法，算法包括基于李雅普诺夫理论的路面附着系数估计器和基于改进的卡尔曼滤波车速估计器。对四轮驱动平台车进行实车验证并与传统内燃机汽车进行对比，试验表明：加载本算法的车辆在车轮滑移率控制方面效果较好，控制算法对不同附着系数路面适应性较强。【Abstract】Theintegralanti—saturationaccelerationslipregulationalgorithmisdes

2、ignedbasedondistributeddriveelectricvehicle．ThealgorithmincludesroadfrictioncoeficientestimatorbasedonLyapunov~theoryandadopttheimprovedKalmanfiltertoestimatethelongitudinalvehiclespeed．Theexperimentoffourwheeldriveelectricvehicleisperformedandcontrastswithanti—slipregulati

3、onofinternalcombustionenginevehicle．Theresultshowsthepreferableeffectivenessoftheslipratiocontrolwiththealgorithmandstrongadaptabilitytoroadswithdifferentfrictioncoeficients【关键词】分布式驱动驱动防滑路面估计车速估计doi：10．3969／j．issn．1007-4554．2016．02．04面附着系数估计器以及卡尔曼滤波车速估计器。0引言其中轮速控制器主要完成最优滑移率

4、的搜获并计算参考轮速；路面峰值附着系数估计器主要完成路面附着系数及纵向力的估计；车速估计器完成驱动防滑控制系统是内燃机汽车制动防抱死车速的估计并为参考轮速的计算提供关键参数。ABS系统在驱动上的延伸。车辆在起步或者加速阶段，驱动轮的过度滑转会造成轮胎过度磨损和2二自由度车轮模型驱动力的下降，进而影响车辆行驶方向上的稳定性。电动汽车区别于传统内燃机汽车，驱动电机本文设计的驱动防滑控制算法基于二自由度可以获取更多的信息并且执行器响应速度快，在车轮模型。二自由度模型是由旋转的车轮和一个动力学控制技术层面具有明显优势。平移质量组成，忽略了轮胎侧向力与

5、纵向力之间的相互耦合和各个车轮的相互影响，如图2所示。1车轮滑移率控制框架二自由度车辆动力学方程为=Fx／wtb=Tm—Fxr本文设计的驱动防滑控制算法框架如图1所1=[一(0A)r](1)示，算法总体上由3个部分构成：轮速控制器、路收稿日期：2015—11—10上海汽车2016．02·23·：(，e)+)(4)轮速引入变量s：e+kop，一。P+0sat(-~)控制律设计为=一fro(2；)一(s)sat(5)(5)式中()为前馈项；y(s)=Af+Cap代表误差上界；Cap为大于0常数且满足：考2Cap~k。，舌一>0。可以证明：系统=(

6、f(，e)+)和=图1驱动防滑控制算法框架一‰P+0sat(S)存在平衡点，且该平衡点是全局渐进稳定的。以上控制律设计的目标是让车轮的运动跟踪●——．—目标滑移率具有较强的鲁棒性，但是控制变量A计算依赖于车速估计的精度，在车辆低速起步时力矩信号抖振明显，其中滑移率公式为(6)车轮跟踪参考滑移率信号A：与跟踪参考轮速信号=(1+A)v／r是等价的。为了防止低速起步时车速误差和扰动对控制器的冲击，设计了一个最低车速策略，当车速小于一定值时，参考轮图2二自由度车轮模型速的计算就采用此定值车速令g(t，(￡J，O)／r为车轮纵向力，整理得=(1+A)

7、max(，i)／r(7)=定义跟踪误差为e=∞一ccJ，其动态方程为，)+](2)=一(e，t)+b(A，，t)+一(8)式中：(，A)为纵向附着特性；，w为车轮转动惯式中：量；to为车轮转动角速度；Tm为电机驱动力矩；r为车轮滚动半径。=)(]3积分抗饱和轮速控制器6(A∥)：一()：一(A)显然有：(0，t)=0，控制律设计为考虑如下非线性系统：一at[e+kopJ]，1p(0)lok=(／．()+)(3)式中：，“∈R，未知函数f()是李普希茨的，且有1T=s砒[卜1(9)界。本文控制的目标是使得系统状态跟踪一个目标值，使得跟踪误差收敛

8、至0。假设2；ref变化式中：。，均为正数。假设6(A，t)=0，动态方程的足够慢，所以有：一O。系统存在平衡点e=0，P=一bO／k。，该平衡点是全设误差e=—耐