CN109941248B - 一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及了一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***及方法。本***包括以基于电驱动电机双闭环为核心控制单元、附着状态检测单元、基于电参数附着参数估计单元、基于最优附着参数的估计算法单元和PMSM电机及驱动单元等。在车辆不发生打滑时,电机双闭环结构仅电机转矩内环起作用,外环只提供一个最大转矩参考——做判断;在车辆发生打滑后,附着状态检测单元触发外环控制,附着参数外环控制输出转矩指令,该转矩指令作为电机转矩闭环指令形成双闭环电机控制,从而实现电气***的电驱动车辆驱动/制动控制。本发明对实现电动汽车全电磁制动的能量回收具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及车辆稳定性状态检测技术领域,具体涉及一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***及方法,实现电动轮胎地面附着稳定状态实时检测和实现电动车辆驱动/制动防滑控制。
背景技术
汽车在制动过程中和在低附着路面上行驶时很容易发生打滑,而能量回馈制动必须保证车辆附着的稳定性。为实现在制动过程能量回收率最大化,在制动过程中也需保持工作点在地面最大附着状态附近,即需要在当前的轮胎–路面条件下实现最大附着利用率。以此实现保证车辆最大的制动强度,且能够保持在紧急制动过程中或在湿滑路面的制动稳定性。轮胎-路面附着最优点参数的获取的方法目前大多基于当前滑移率和附着系数进行控制的实现。
电驱动车辆具有转矩响应快、能量双向的优势,同时对制动能量回收的深度和附着稳定性控制提出了挑战。本发明提出了一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动控制***与方法,包括基于附着状态检测与判别、基于最大附着力的估计算法、电机双闭环的控制结构等。本发明可提高附着稳定控制的实时性、实现车辆全制动能量回收奠定理论基础和实现手段,对电驱动车辆的节能安全性能的提升具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是针对已有技术存在的缺陷,提出一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***及方法,利用力传递因子实时检测判别稳定性,通过最大附着力或者最佳滑移率识别并进行驱动防滑控制,保障车辆运行的安全性和稳定性。
为达到上述目的,本发明采取以下技术方案:
一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,包括基于电驱动电机双闭环的控制单元(1)、附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5),其特征在于:所述基于驱动电机双闭环的控制单元(1)连接附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5),所述附着状态检测单元(2)和基于电参数附着参数估计单元(3)分别连接基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5);驱动/制动的执行单元为PMSM电机及驱动单元(5),控制单元为双闭环,内环为电机转矩闭环,外环为以最佳滑移率或最大附着力为参考的附着控制;附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)共同作用触发基于最优附着参数的估计算法单元(4)获取的反馈车辆最大附着力或最佳滑移率,基于电参数附着参数估计单元(3)提供观测的附着力或者滑移率的外环反馈量,外环控制器采用PI调节器或以此为基础的控制算法,从而实现电驱动车辆驱动/制动控制。该结构适用于独立轮驱动的电动汽车和集中驱动的电动汽车,并可以实现制动能量最大程度的回收。
所述的附着状态检测与判别,附着状态检测与判别基于电机参数的精确测量并在线估计获得,其计算方法由力传递因子的检测获得。
所述的基于电参数附着参数估计,基于电机电压电流参数的精确测量并在线估计,获得其计算方法由附着力或者滑移率的观测算法获得。
所述的基于最优附着参数的估计算法,基于电机电气参数估计得来的附着状态检测与判别和基于电参数附着参数估计共同作用,寻优获取的反馈车辆最大附着力或最佳滑移率。
所述的PMSM电机及驱动,电机参数及驱动单元的电压电流信息可以精确测量,为电驱动电参数的在线估计提供无力平台支撑。
所述的双闭环控制结构,除了电驱动电气***反馈双闭环控制,还可以引入前馈控制以提高动态响应。外环控制器为PI调节器,运用电机闭环工程设计方法确定控制参数,附着力参考值为实际的轮胎-地面最大附着力(或对应最佳滑移率)。
一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***控制方法,采用上述***进行操作,具体步骤如下:
步骤S1:测量驱动电机电枢电流Ia和电枢电压Ua,实时在线估算附着转矩Td和车辆滑移率λ;
步骤S2:计算电机输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd以及ΔTd/ΔT;
步骤S3:根据所述附着转矩变化值ΔTd与输出转矩变化值ΔT的比值即ΔTd/ΔT力传递因子判别汽车轮胎的附着稳定状态;
步骤S4:根据所判定的汽车轮胎附着稳定状态实时决定是否实施防滑控制。
步骤S5:当实施防滑控制时,在线触发基于最优附着参数的估计算法单元获取最优附着力矩或者最优滑移率λopt作为电机控制外环的给定,把步骤S1中估算附着转矩Td和车辆滑移率λ作为电机控制外环附着控制的反馈量;
步骤S6:车辆附着控制器作用输出为
步骤S7:由决策单元根据驾驶员的期望制动转矩Tdrv,计算作为电机转矩闭环的给定;
步骤S8:对电机进闭环控制,进而制动的防滑控制。
本发明与现有技术相比较,具有如下显而易见的突出实质性特点和显著技术进步:
1.本发明中的基于电机***参数的附着状态检测方法,所需传感器少,成本低,可靠性强。
2.本发明中的可实时估计最大附着力的方法,将具有复杂关系复杂和扰动突变、非线线和非稳定环节的车辆稳定性问题转化为附着力控制问题,并以电机双闭环结构完美解决。
3、基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制中闭环的时间常数转化为电机的电气时间常数,提高了驱动/制动的响应带宽。
附图说明
图1是本发明的***算法单元示意图;
图2是本发明的电机双闭环控制结构示意图;
图3是本发明的驱动/制动防滑控制实现方法流程图;
图4是本发明的单轮纵向制动动力学示意图;
图5是本发明的车辆附着系数与车辆滑移率关系示意图;
图6是本发明的三种典型路面轮胎地面附着系数与车辆滑移率关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细的描绘。附图的提供仅为了更好地理解本发明,他们不应该理解成对本发明的限制。
实施例一:参见图一至图四
本基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,包括基于电驱动电机双闭环的控制单元(1)、附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5),其特征在于:所述基于驱动电机双闭环的控制单元(1)连接附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5),所述附着状态检测单元(2)和基于电参数附着参数估计单元(3)分别连接基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5);驱动/制动的执行单元为PMSM电机及驱动单元(5),控制单元为双闭环,内环为电机转矩闭环,外环为以最佳滑移率或最大附着力为参考的附着控制;附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)共同作用触发基于最优附着参数的估计算法单元(4)获取的反馈车辆最大附着力或最佳滑移率,基于电参数附着参数估计单元(3)提供观测的附着力或者滑移率的外环反馈量,外环控制器采用PI调节器或以此为基础的控制算法,从而实现电驱动车辆驱动/制动控制。该结构适用于独立轮驱动的电动汽车和集中驱动的电动汽车,并可以实现制动能量最大程度的回收。
实施例二:与本实施例一基本相同,特别之处在于:
所述的附着状态检测单元(2),附着状态检测与判别基于电机参数的精确测量并在线估计获得,其计算方法由力传递因子的检测获得。
所述的基于电参数附着参数估计单元(3),基于电机电压电流参数的精确测量并在线估计,其计算方法由附着转矩或者滑移率的观测算法获得。
所述的基于最优附着参数的估计算法单元(4),基于电机电参数估计得来的附着状态检测单元(2)和基于电参数附着参数估计单元(3)共同触发作用,获取的反馈车辆最大附着转矩或最佳滑移率。
所述的PMSM电机及驱动单元(5),电机参数及驱动单元的电压电流信息可以精确测量,为电驱动电参数的在线估计提供物理平台支撑。
所述的基于电驱动电机双闭环的控制结构(1),除了电驱动电气***反馈双闭环控制,还可以引入前馈控制以提高动态响应。外环控制器为PI调节器,运用电机闭环工程设计方法确定控制参数,外环附着参数控制的参考值为实际的轮胎-地面最大附着转矩对应的调整转矩或者对应观测的最佳滑移率。
实施例三:本基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,采用上述***进行操作,具体操作如下:
步骤S1:测量驱动电机电枢电流Ia和电枢电压Ua,实时在线估算附着转矩Td和车辆滑移率λ;
步骤S2:计算电机输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd以及ΔTd/ΔT;
步骤S3:根据所述附着转矩变化值ΔTd与输出转矩变化值ΔT的比值即ΔTd/ΔT力传递因子来判别汽车轮胎的附着稳定状态;
步骤S4:根据所判定的汽车轮胎附着稳定状态实时决定是否实施防滑控制。
步骤S5:当实施防滑控制时,在线触发基于最优附着参数的估计算法单元获取最优附着力矩或者最优滑移率λopt作为电机控制外环的给定,把步骤S1中估算附着转矩Td和车辆滑移率λ作为电机控制外环附着控制的反馈量;
步骤S6:车辆附着控制器作用输出为
步骤S7:由决策单元根据驾驶员的期望制动转矩Tdrv,计算作为电机转矩闭环的给定;
步骤S8:对电机进闭环控制,进而制动的防滑控制。
如图1所示,本基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,包括一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制新方法,包括以基于电驱动电机双闭环为核心控制结构(1)、附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5)。
如图2所示,上述驱动/制动的执行单元为PMSM电机及其驱动单元(5),控制结构为双闭环,内环为电机转矩闭环,外环为以最佳滑移率或最大附着力为参考的附着控制。外环的反馈为附着力或滑移率。外环控制器采用PI调节器或以此为基础的控制算法。该结构适用于独立轮驱动的电动汽车和集中驱动的电动汽车,并可以实现制动能量最大程度的回收。
所述附着力(或滑移率)闭环控制,其特征在于,附着力参考值为实际的轮胎-地面最大附着力(或对应最佳滑移率),其计算方法由力传递因子的检测获得。所述附着状态检测,其特征在于,通过电机参数检测测量的附着力或滑移率。
所述双闭环控制结构,其特征在于,外环控制器为PI调节器,运用电机闭环工程设计方法确定控制参数:
所述双闭环控制结构,其特征在于,除了反馈控制,还可以引入前馈控制以提高动态响应。
如图3所示,本电驱动车辆的附着稳定性判别方法和最大附着力识别方法,具体步骤如下:
步骤S1:测量驱动电机电枢电流Ia和电枢电压Ua,实时在线估算附着转矩Td和车辆滑移率λ;
步骤S2:电机输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd以及ΔTd/ΔT;
步骤S3:根据所述附着转矩变化值ΔTd与输出转矩变化值ΔT的比值即ΔTd/ΔT力传递因子判别汽车轮胎的附着稳定状态;
步骤S4:根据所判定的汽车轮胎附着稳定状态实时决定是否实施防滑控制;
步骤S5:当实施防滑控制时,在线触发基于最优附着参数的估计算法单元获取的最大附着力矩调整转矩或者最优滑移率λopt作为电机控制外环的给定,
把步骤S1中估算附着转矩Td和车辆滑移率λ作为电机控制外环附着控制的反馈量;
步骤S6:车辆附着控制器作用输出为
步骤S7:由决策单元根据驾驶员的期望制动转矩Tdrv,计算作为电机转矩闭环的给定;
步骤S8:对电机进闭环控制,进而制动的防滑控制。
如所述步骤S1中,测量驱动电机电枢电流Ia和电枢电压Ua,通过霍尔电压传感器和电流传感器测量得到,从而估算附着转矩Td和滑移率λ。具体原理如下:电动车辆电机多种多样,但直流电机能反映电机最基本的机电特性,且模型简单,仍在各种车辆平台中应用。所以本发明以有刷直流电机模型为例,来研究电动车辆的机电特性。其它种类电机如永磁同步电机,可经过坐标变换等效为直流电机模型,再进行进一步的分析和控制。
假定电路电流是连续的,则动态电压方程、反电动势EMF方程、电磁转矩方程及电枢电路的电磁时间常数方程可分别表示为:
Ea=keω
Te=ktIa
Tl=L/R
其中,Ia是电枢电流,kt是转矩常数;ke是反电动势常数;Ua是电枢电压;R是电枢电阻;La是电机电感;Ea是反电动势;ω为电机转速;IdL是负载电流;Tl是电枢回路电磁时间常数。
四分之一车辆模型(Quarter Car Model,QCM)(或单轮模型)是车辆牵引力控制研究中广泛采用的车辆动力学模型,如图4所示。QCM模型假定左右轮上的驱动力和附着力相等,可以得到车轮旋转方程和车辆运动方程,其中T是车轮的驱动转矩,由电机产生并经传动机构传递到车轮轴上驱动车轮旋转;Jω是车轮的等效旋转惯量;ω是车轮旋转角速度;r是车轮的有效旋转半径;Fd是经轮胎-路面接触作用产生的摩擦力也称附着力,该力是驱动车辆运动的激励力;Fdr是车辆运动的总阻力;M是整车质量;V是车辆纵向速度。
驱动轮的轮胎-路面接触作用在水平方向上产生了作用到车上的制动力,这种力都与驱动轮的滑移率密切相关。滑移率是一个由式定义的无量纲的量,表征轮速和车速的差异化程度,ε是为避免分母为零的小常数。
车辆制动时,滑移率λ<0;车辆牵引时,滑移率λ>0。当λ=0时,即轮子速度ωr与车身速度V相等,车轮处于纯滚动状态;当|λ|=1时,驱动时车身速度V为0或制动时轮速ωr=0,车轮处于纯滑动状态或者完全抱死状态;当0<|λ|<1时,车轮速度与车身速度不相等且不为零,车轮处于边滚动边滑动状态。经轮胎-路面接触作用产生的摩擦力即附着力Fd如下式所示,式中,μ为轮胎-路面附着系数,与纵向滑移率λ有关;N为地面对车轮法向反作用力。
Fd=μ(λ)
通过大量的实验测试观察发现:轮胎和路面之间的附着系数和滑移率呈现出非线性的关系,其关系可大致描述如图5所示。
从μ-λ曲线关系可以看出,μ先随λ的增大而增大,直至达到最大值μmax,其对应的滑移率称为临界滑移率λc。随着λ的进一步增加,μ将逐渐减小。由纵向附着力的关系式可以看出,当纵向载荷不变时,在临界滑移率之前,增加滑移率可以增加附着力(附着系数增加);在临界滑移率工作点,附着力达到最大值;在临界滑移率之后,如果滑移率进一步增加,附着力将逐渐降低。将μ-λ曲线上小于临界滑移率的工作点区域称为稳定附着区;而大于临界滑移率的工作点区域称为不稳定打滑区;临界滑移率对应的工作点称为最优工作点。
轮地关系是个非线性的模型,也是个在不稳定区是个非稳定环节,极点在右半平面时,是非稳定环节,此时,***是个非最小相位***。
首先基于车辆模型、电机模型等推导得到附着转矩的观测方程:
电机转速可通过转速测量传感器来测量,但会增加成本和电气连接的复杂度,此外,转速微分信号的计算会引入高频噪声干扰。依据直流电机模型方程,转速信号可由基于电机模型的观测方法得到:
假设电机工作在理想电流闭环控制状态,电流的一阶和二阶近似为零,因此可以得到附着转矩的新型观测方程,即
基于工作点附近的小信号线性化理论推导得到力传递函数,由于μ-λ曲线是非本质非线性的,即曲线是平滑的、单值的、连续的,对某工作点局部线性化处理,可以得到如下式所示的线性化方程。
Δμ=aΔλ,a=dμ/dλ
ΔV=(1-λ)Δωr
ΔFd=FzΔμ=Fz·aΔλ
ΔFdr=(a1+2a2V)ΔV
根据上述理论推导微分方程与车辆数学模型方程和电机基本方程的结可得到如下滑移率观测的数学表达式,即
其中,Jω是车轮的等效旋转惯量;r是车轮的有效旋转半径;Fdr是车辆运动的总阻力;M是整车质量;Ng是车辆电机输出转矩经减速器和差速器传递到车轮的传动比。
附着转矩Td和滑移率λ的新型观测方程只利用了电机电压和电流两个变量的测量参数,由于这些传感器还同时位电机内部闭环控制提供信号,因此不会额外增加***成本。此外,相比轮速信号,由气信号的响应带宽高,测量精度高。
如所述步骤S2中,通过计算输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd,其中,所述驱动电机的输出转矩T通过测量电机电流,根据电流与输出转矩的关系得到,所述输出转矩T等于转矩系数与电机电枢电流之积,输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd分别表示电机传递到车轮的输出转矩T和车轮附着转矩Td连续两次计算结果的偏差值,即ΔT=T(k)-T(k-1),ΔTd=Td(k)-Td(k-1)。
如所述步骤S3中,根据所述附着转矩变化值ΔTd与输出转矩变化值ΔT的比值即力传递因子判别汽车轮胎的附着稳定状态,包括:
存ΔT≠0时:
当且/>时,判定车辆处于稳定附着状态;
当且/>时,判定车辆处于非稳定打滑状态;
当且/>时,判定车辆处于由稳定附着向非稳定打滑切换状态;
当目/>时,判定车辆处于由非稳定打滑向稳定附着切换状态;
在ΔT=0时:
当ΔTd(k)>0且ΔTd(k-1)>0时,判定车辆处于稳定附着状态;
当ΔTd(k)<0且ΔTd(k-1)<0时,判定车辆处于非稳定打滑状态;
当ΔTd(k)<0且ΔTd(k-1)>0时,判定车辆处于由稳定附着向非稳定打滑切换状态;
当ΔTd(k)>0且ΔTd(k-1)<0时,判定车辆处于由非稳定打滑向稳定附着切换状态;
其中,ΔTd(k)为当前计算所得的附着转矩变化值;ΔTd(k-1)为上一时刻计算所得的附着转矩变化值;ΔT(k)为当前计算所得的输出转矩变化值;ΔT(k-1)为上一时刻计算所得的输出转矩变化值。
如所述步骤S4中,根据所判定的汽车轮胎附着稳定状态实时决定是否实施防滑控制,具体包括:当判定出车辆处于非稳定打滑状态时,则触发决策单元,对所述车辆驱动电机实施防滑控制,当判定出车辆处于稳定附着状态时,则不对所述车辆驱动电机实施防滑控制。
如所述步骤S5中,一种可实时估计最大附着力的方法,具体步骤如下:
当实施防滑控制,根据可以利用力传递因子判定策略捕获到最优工作点,最优工作点对应的最大附着参数估计准则如下:
IF:t=k-1时刻工作点是稳定的ANDt=k时刻工作点是不稳定的;
THEN:最优工作点发生在时间段t∈(k-1,k);最大附着转矩Tdmax≈max{Td(k-1),Td(k)};(同时最优滑移率λopt可根据该时刻最大附着转矩Tdmax对应时刻决定;)然后计算出最大附着转矩Tdmax对应的调整转矩备用。
一旦IF条件得到触发,则可以估计出当前轮胎-路面的接触条件,进而确定当前路面条件能提供的最大附着转矩。在线触发基于最优附着参数的估计算法单元获取最大附着力矩调整转矩或者最优滑移率λopt作为电机控制外环的给定,把步骤S1中估算附着转矩Td和车辆滑移率λ作为电机控制外环附着控制的反馈量。
在实际应用中,上述产生式规则可以在嵌入式控制器的定时中断中实现,而定时器可以设置为毫秒级,因此辨识方法的实时性可以满足。
如所述步骤S6中,外环车辆附着控制器采用PI调节器或以此为基础的控制算法,车辆附着控制器作用输出为采用最优滑移率闭环和采用最大附着调整转矩闭环所采用的控制器,应该分别独立设计,两者具有相似性但不完全一致。
所述步骤S7中,由决策单元根据驾驶员的期望制动转矩Tdrv,计算作为电机转矩闭环的给定,传送到电机控制模块。
如图2所示,在稳定附着状态,Tdmax设置为与最大电机驱动转矩相等。当驾驶员驱动转矩Tdes小于Tdmax时,Tdes可以直接通过最小转矩选择器,作为电机参考转矩信号。一旦工作点越过过渡点稍稍进入不稳定打滑区,则在线成功捕捉到最优工作点,进而估计当前轮胎-路面接触条件下的最大附着转矩Tdmax。Tdmax设置为与最大附着转矩相等,在最小转矩选择器的作用下限制电机参考转矩信号。由于电机参考转矩小于当前轮胎-路面接触的最大附着转矩,因此在理想转矩闭环控制下,实际输出的驱动转矩也不会超过当前轮胎-路面接触的最大附着转矩。工作点将回到稳定附着状态,可以有效阻止驱动轮打滑现象。
所述步骤S8中,驱动/制动的控制结构为双闭环,内环为电机转矩闭环实现,外环为以最佳滑移率或最大附着力对应调整转矩为参考的附着控制,外环的反馈量为观测的附着转矩或滑移率。
未打滑情况下,驾驶员输入需求转矩,车辆驱动电机跟随给定形成电机的电磁转矩的闭环控制输出转矩,经减速器和差速器传导力矩驱制动车辆稳定运行。
当驾驶给定需求转矩大于路面能够提供的最大附着力,车辆进入不稳定的附着区,此时附着状态检测单元触发保持最大附着转矩估计单元获取最大附着转矩,且经决策单元夺去驾驶员的控制权。根据实时估计当前路面的附着转矩与最大转矩进行附着参数的闭环控制,闭环控制转矩给定为最优附着转矩控制器输出Tref,经决策单元,剥夺驾驶员的控制权,此时形成了车辆驱动电机的双闭环驱动/制动的实现结构。
当驾驶员的需求转矩Tdrv小于附着控制器输出转矩给定的Tref时,决策单元将重新恢复驾驶员的控制权。如图6所示,不同路面条件下,车辆轮胎地问的附着系数与车辆滑移率之间关系不同,当车辆工作点再次进入非稳定的打滑控制,附着控制算法在此立即进行最优参数辨识,更新上次的值,以此实现不同路面条件下的最大附着转矩的控制。
上述各实施实例仅用于说明本发明,其中各部件的结构、连接方式和制作工艺是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (4)
1.一种基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,包括基于电驱动电机双闭环的控制单元(1)、附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5),其特征在于:
所述基于电驱动电机双闭环的控制单元(1)连接附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)、基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5),所述附着状态检测单元(2)和基于电参数附着参数估计单元(3)分别连接基于最优附着参数的估计算法单元(4)和PMSM电机及驱动单元(5);驱动/制动的执行单元为PMSM电机及驱动单元(5),控制单元为双闭环,内环为电机转矩闭环,外环为以最佳滑移率或最大附着力为参考的附着控制;附着状态检测单元(2)、基于电参数附着参数估计单元(3)共同作用触发基于最优附着参数的估计算法单元(4)获取的反馈车辆最大附着力或最佳滑移率,基于电参数附着参数估计单元(3)提供观测的附着力或者滑移率的外环反馈量,外环控制器采用PI调节器或以此为基础的控制算法,从而实现电驱动车辆驱动/制动控制;该防滑控制***适用于独立轮驱动的电动汽车和集中驱动的电动汽车,并实现制动能量回收;
所述的PMSM电机及驱动单元(5),电机参数及驱动单元的电压电流信息可精确测量,为电驱动电参数的在线估计提供物理平台支撑;
所述的基于电驱动电机双闭环的控制单元(1),除了电驱动电气***反馈双闭环控制,还可引入前馈控制以提高动态响应;外环控制器为PI调节器,运用电机闭环工程设计方法确定控制参数,外环附着参数控制的参考值为实际的轮胎-地面最大附着转矩对应的调整转矩或者对应观测的最佳滑移率;
利用所述基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,执行基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制方法,
步骤如下:
步骤S1:测量驱动电机电枢电流Ia和电枢电压Ua,实时在线估算附着转矩Td和车辆滑移率λ;
步骤S2:计算电机输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd以及ΔTd/ΔT;其中,所述驱动电机的输出转矩T通过测量电机电流,根据电流与输出转矩的关系得到,所述输出转矩T等于转矩系数与电机电枢电流之积,输出转矩变化值ΔT和附着转矩变化值ΔTd分别表示电机传递到车轮的输出转矩T和车轮附着转矩Td连续两次计算结果的偏差值,即ΔT=T(k)-T(k-1),ΔTd=Td(k)-Td(k-1);
步骤S3:根据所述附着转矩变化值ΔTd与输出转矩变化值ΔT的比值即ΔTd/ΔT力传递因子来判别汽车轮胎的附着稳定状态,包括:
在ΔT≠0时:
当且/>时,判定车辆处于稳定附着状态;
当且/>时,判定车辆处于非稳定打滑状态;
当且/>时,判定车辆处于由稳定附着向非稳定打滑切换状态;
当且/>时,判定车辆处于由非稳定打滑向稳定附着切换状态;
在ΔT=0时:
当ΔTd(k)>0且ΔTd(k-1)>0时,判定车辆处于稳定附着状态;
当ΔTd(k)<0且ΔTd(k-1)<0时,判定车辆处于非稳定打滑状态;
当ΔTd(k)<0且ΔTd(k-1)>0时,判定车辆处于由稳定附着向非稳定打滑切换状态;
当ΔTd(k)>0且ΔTd(k-1)<0时,判定车辆处于由非稳定打滑向稳定附着切换状态;
其中,ΔTd(k)为当前计算所得的附着转矩变化值;ΔTd(k-1)为上一时刻计算所得的附着转矩变化值;ΔT(k)为当前计算所得的输出转矩变化值;ΔT(k-1)为上一时刻计算所得的输出转矩变化值;
步骤S4:根据所判定的汽车轮胎附着稳定状态实时决定是否实施防滑控制;当判定出车辆处于非稳定打滑状态时,则触发决策单元,对所述车辆驱动电机实施防滑控制,当判定出车辆处于稳定附着状态时,则不对所述车辆驱动电机实施防滑控制;
步骤S5:当实施防滑控制时,在线触发基于最优附着参数的估计算法单元获取最优附着力矩或者最优滑移率λopt作为电机控制外环的给定,把步骤S1中估算附着转矩Td和车辆滑移率λ作为电机控制外环附着控制的反馈量;
步骤S6:车辆附着控制器作用输出为
步骤S7:由决策单元根据驾驶员的期望制动转矩Tdrv,计算作为电机转矩闭环的给定;
步骤S8:对电机进行闭环控制,进而制动的防滑控制。
2.如权利要求1所述的基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,其特征在于,所述的附着状态检测单元(2),附着状态检测与判别基于电机参数的精确测量并在线估计获得,其计算方法由力传递因子的检测获得。
3.如权利要求1所述的基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,其特征在于,所述的基于电参数附着参数估计单元(3),基于电机电压电流参数的精确测量并在线估计,其计算方法由附着转矩或者滑移率的观测算法获得。
4.如权利要求1所述的基于电气传动的电动车辆驱动/制动防滑控制***,其特征在于,所述的基于最优附着参数的估计算法单元(4),基于电机电器参数估计得来的附着状态检测单元(2)和基于电参数附着参数估计单元(3)共同触发作用,获取反馈车辆最大附着转矩或最佳滑移率。
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