CN110422052B - 分布式驱动电动汽车稳定与节能控制*** - Google Patents

Abstract

一种分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***，属于控制技术领域。本发明的目的是利用主从式控制结构，通过车辆动力学控制，改善分布式驱动电动汽车的操纵稳定性，同时降低能耗的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***。本发明分为主动层和从动层两部分，主动层包括车辆参考状态模块、车辆操纵稳定控制器。本发明所述的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***是基于主从式结构的，能够将车辆的操纵稳定性控制和节能控制结合起来，在保证车辆操纵稳定性的前提下，尽可能的降低能耗，并减小对车辆动力性的影响。本发明所述的操纵稳定控制器通过主动调整车辆的前轮转向角，在一定程度上实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的独立控制，改善了车辆操纵性和稳定性。

Description

分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***

技术领域

本发明属于控制技术领域。

背景技术

电动汽车以电能为能量来源，在运行过程中不排放有害气体，污染较小，成为世界各国汽车厂商和研究人员的研究热点。轮毂电机技术在电动汽车方面的应用简化了车辆动力与传动装置，对车辆的控制更加直接、准确。应用轮毂电机的分布式驱动电动汽车，其车轮转矩可以独立控制，具有冗余的控制自由度，能够实现多数传统汽车不能实现的动力学控制效果。然而，在极限工况中，驾驶员对车辆稳定性、节能性、动力性的需求难以协调，在这种情况下，应该考虑汽车的稳定与节能控制，以改善驾驶体验。

分布式驱动电动汽车是一个冗余的多变量耦合非线性***，其控制***的设计与分析较为复杂，以稳定与节能为目标的汽车控制***的实现面临一系列挑战：首先，极限工况下车辆稳定裕度较小，道路附着能力难以满足汽车轮胎的需求，现有的控制方案在极限工况下通常无法保证车辆的横摆稳定。其次，车辆的横摆稳定性控制会增大整车能耗，车辆的操纵稳定性、节能性、动力性无法同时保证，在操纵稳定性提高的同时，车辆节能潜力大幅下降，而车辆的动力性也易受节能控制的影响。

发明内容

本发明的目的是利用主从式控制结构，通过车辆动力学控制，改善分布式驱动电动汽车的操纵稳定性，同时降低能耗的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***。

本发明分为主动层和从动层两部分，主动层包括车辆参考状态模块、车辆操纵稳定控制器；

(1)车辆模型的建立

(1.1)底盘模型

仅考虑横摆和侧向两个自由度，得到二自由度车辆模型，该二自由度车辆模型的x轴正方向为汽车向前直线行驶的方向，与该方向垂直向左的方向为y轴正方向，垂直地面的轴为z轴，向上为正方向，符号定义及量纲在表1中列出：

表1符号定义及量纲

对二自由度车辆模型进行受力分析，得到动力学方程：

分布式驱动电动汽车四个轮胎纵向力产生的附加横摆力矩如下：

式中，F_xfl，F_xfr，F_xrl和F_xrr分别为车辆左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的纵向力；

(1.2)轮胎模型

轮胎魔术公式是一种半经验公式，充分考虑了轮胎纵向力与侧向力的耦合关系：

F_yi＝-D_ysin(C_yarctan(B_yα_i-E_y(B_yα_i-arctanB_yα_i))) (3)

式中，B_y，C_y，D_y和E_y为公式参数，由轮胎试验测定；

对魔术公式进行泰勒展开，得到轮胎侧向力模型如下：

式中，K_a和K_b为拟合系数；

轮胎侧向力可按下式计算：

F_yf,max＝-μF_z,fsgn(α_f) (7)

F_yr,max＝-μF_z,rsgn(α_r) (8)

根据车辆动力学原理可知，前轮、后轮的轮胎侧偏角分别为：

轮胎纵向滑移率为车轮滑移速度v_sx与车轮旋转中心速度V_x的比值，如下：

式中，ω为车轮转速；

假设车辆质量平均分配在四个车轮上，得到单个车轮纵向滑移动力学方程：

将轮胎纵向力简化为：

F_x＝C_κ·κ (12)

式中，C_κ为轮胎纵向滑移刚度系数，该刚度系数主要由轮胎垂向载荷F_z决定；

进而可得

上述公式中四个轮胎的垂向载荷的转移考虑如下：

式中，a_x和a_y分别为车辆纵向、侧向加速度；

(2)车辆参考状态模块

期望的车辆横摆角速度和质心侧偏角

车辆匀速行驶时，车辆的横摆角速度γ为定值，质心侧偏角速度

和横摆角加速度

均为0

得到横摆角速度和质心侧偏角的期望值：

(3)车辆操纵稳定控制器

根据动力学建模得到状态空间方程：

式中，x＝[β γ]^T为状态量，u＝[δ_f ΔM_z]^T为控制量；

根据前馈控制理论，令x₁＝β^*，x₂＝γ^*，得：

解非线性方程可得：

u₁＝f_f(β^*,γ^*,V_x) (26)

选取规则为：

1)车辆前轮转向角为一个实数；

2)车辆前轮转向角方向与前轮侧向力方向一致；

根据反馈控制理论，定义

得：

定义

当K_P＞0，K_I＞0，K_D＞0时，***稳定；

(4)转矩分配控制器

(4.1)***预测模型

***的状态空间方程可以描述为：

其中状态量x＝[κ_fl,κ_fr,κ_rl,κ_rr]^T，控制量u＝[T_fl,T_fr,T_rl,T_rr]^T，***输出y＝ΔM_z，下标i＝fl,fr,rl,rr；

将状态空间方程归一化处理，定义

得：

其中

式中κ_max，T_max和M_max分别为轮胎纵向滑移率、电机转矩、附加横摆力矩的最大值；

将状态空间方程通过前向欧拉公式描述为离散的非线性形式：

X(k+1)＝f^k(X(k),U(k))·T_s+X(k)

Y(k)＝C'·X(k) (37)

其中T_s表示离散时间，k表示采样时刻；

离散预测模型具体形式为：

Y(k+1)＝C'·X(k) (42)

(4.2)代价函数包含以下部分：

1)四个轮毂电机转矩产生的附加横摆力矩应跟踪主动层操纵稳定控制器输出的期望横摆力矩，以改善车辆的横摆稳定性：

2)为提高轮毂电机效率以达到节能的目的，使轮毂电机转矩向高效区域靠拢：

3)当多个电机转速相近时，相同的转矩能够使它们的效率更加均衡，均衡的效率能够延长轮毂电机的平均寿命和电池的使用年限：

E_T,l(k)＝(U_fl(k)-U_rl(k))²

E_T,r(k)＝(U_fr(k)-U_rr(k))² (44)

4)在代价函数中添加惩罚项，代替轮胎纵向滑移率的状态约束：

综上，代价函数为：

J(X(k),U(k))＝Γ_Q·J₁+Γ_G·J₂+Γ_F·J₃+Γ_H·J₄ (48)

式中，Γ_Q，Γ_G，Γ_F和Γ_H为权重系数；

(4.3)约束条件

1)轮毂电机输出转矩是有界的，求解优化问题得到的轮毂电机转矩不能大于其物理极限：

-1≤U_i≤1 (49)

2)为了保证车辆动力满足驾驶员意图，保证驾驶员对车辆的控制，车辆四个轮毂电机输出的总转矩受驾驶员给出的车辆总转矩约束：

U_total＝U_fl+U_fr+U_rl+U_rr (50)

本发明的有益效果是：

1、本发明所述的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***是基于主从式结构的，能够将车辆的操纵稳定性控制和节能控制结合起来，在保证车辆操纵稳定性的前提下，尽可能的降低能耗，并减小对车辆动力性的影响。

2、本发明所述的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***适用于高速、低附着等极限工况，同样适用于常规道路工况，具有适用范围广的优势。

3、本发明所述的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***采用前馈-反馈控制理论以及模型预测控制理论，具有响应速度快、控制误差小、鲁棒性强的特点。

4、本发明所述的转矩动态优化分配器利用轮毂电机效率MAP图，提升并均衡了电机效率，降低了整车能耗。

5、本发明所述的操纵稳定控制器通过主动调整车辆的前轮转向角，在一定程度上实现车辆横摆角速度和质心侧偏角的独立控制，改善了车辆操纵性和稳定性。

附图说明

图1a是本发明控制***的结构框图；

图1b是本发明转矩分配目标示意图；

图2为本发明所述二自由度车辆模型；

图3为车辆轮胎侧向力示意图；

图4为本发明所述车辆操纵稳定控制器结构图；

图5为本发明所述模型预测控制方法流程图；

图6为本发明所述轮毂电机的效率MAP图。

具体实施方式

本发明为实现应用轮毂电机的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制，本发明提出一种基于主从式结构的车辆稳定与节能控制***。***主动层为车辆主动安全控制层，包括驾驶员、车辆参考状态模块、车辆操纵稳定控制器，该层的控制目标为车辆实际的横摆角速度和质心侧偏角跟踪期望值，输出为车辆前轮主动转向角和附加横摆力矩。***从动层为能量优化管理层，包括转矩分配控制器、车辆转向***、轮毂电机和车辆状态传感器，该层的控制目标为在满足主动层给出的车辆动力要求的前提下，将总转矩优化分配至四个轮毂电机，使四个轮毂电机输出转矩产生的附加横摆力矩满足主动层需求，同时提升、均衡轮毂电机效率。

本发明中主动层与从动层的关系是，主动层以改善车辆操纵稳定性为目标，向从动层发出车辆总转矩、附加横摆力矩的要求，并要求从动层提供车辆状态信息。从动层以降低车辆能耗为目标，对转矩进行动态优化分配，分配结果尽可能满足主动层提出的车辆总转矩和附加横摆力矩要求，向主动层提供车辆状态信息。

本发明包括：

主动层，其为主动安全控制层，用于改善车辆的操纵稳定性，主动层向从动层发送车辆总转矩和附加横摆力矩，要求从动层提供车辆纵向速度、实际横摆角速度和质心侧偏角等状态信息，包括以下部分：

驾驶员：根据驾驶需求和动力要求给出车辆总转矩，根据路况信息和道路状态通过方向盘控制车辆转向，进而给出前轮转向角。

车辆参考状态模块：对车辆进行动力学建模，得到二自由度线性车辆参考模型，进而得到车辆的理想状态信息，其输入是驾驶员给出的前轮转向角和车辆纵向速度，输出期望的横摆角速度和质心侧偏角。

车辆操纵稳定控制器：使车辆实际的横摆角速度与质心侧偏角跟踪上期望值，其包括前馈控制和反馈控制两部分，前馈控制输入期望的横摆角速度和质心侧偏角，通过求解一元高次方程并设计合理解筛选条件，输出前轮主动转向角。反馈控制输入横摆角速度和质心侧偏角的期望值和实际值，通过反馈控制输出附加横摆力矩。

从动层，其为能量优化管理层，用于提升并均衡电机效率，降低车辆能量消耗，从动层将车辆总转矩动态优化分配至轮毂电机，使四个轮的输出转矩满足主动层给出的车辆总转矩要求，四个轮的输出转矩产生的附加横摆力矩满足附加横摆力矩要求，包括以下部分：

转矩分配控制器：基于面向控制的非线性车辆模型，利用模型预测控制方法，考虑车辆总驱动力、轮毂电机输出转矩极限、车轮纵向滑移率约束，以轮胎纵向力产生的附加横摆力矩跟踪期望值、轮毂电机尽可能工作在高效区、四个电机效率尽可能均衡为目标，对四个轮毂电机的转矩进行动态优化分配。

车辆转向***：本发明所述车辆转向***为动力转向***，控制车辆前轮转动以满足主动层输出的前轮转向角要求。

轮毂电机：本发明所述轮毂电机为永磁同步直流电动机，其结构简单、重量轻、体积小，具有较低的热损耗和较高的效率，同时其响应快速、调速范围宽。本发明通过试验对所用轮毂电机进行标定，得到不同转速和转矩对应下的效率。

车辆状态传感器：本发明所述车辆状态传感器包括横摆角速度传感器、质心侧偏角传感器和车辆纵向速度传感器。

以下结合附图详细阐述本发明：

结构框图如图1a和1b所示，分为主动层和从动层两部分。主动层为主动安全控制层，主要包括驾驶员、车辆参考状态模块、车辆操纵稳定控制器，本层中驾驶员根据驾驶需求与道路状况给出车辆总转矩和车辆前轮转向角，车辆参考状态模块根据车辆纵向速度和驾驶员给出的前轮转向角计算得到理想的车辆横摆角速度和质心侧偏角，以此作为车辆操纵稳定控制器的跟踪目标。车辆操纵稳定控制器通过输出前轮主动转向角和附加横摆力矩，使车辆实际的横摆角速度和质心侧偏角跟踪上期望值，该操纵稳定控制器基于前馈与反馈控制理论，前馈控制输出前轮转动转向角，反馈控制输出附加横摆力矩。从动层为能量优化管理层，主要包括转矩分配控制器、车辆轮毂电机、车辆转向***和测量传感器，本层中转矩分配控制器将主动层输出的车辆总转矩动态优化分配至四个轮毂电机，四个轮毂电机的转矩产生的附加横摆力矩跟踪主动层输出的附加横摆力矩。转矩分配控制器采用基于模型的预测控制算法，考虑改善车辆稳定性、提高电机效率、均衡电机效率、减小轮胎纵向滑移四个优化目标，以及轮毂电机输出转矩的物理极限、驾驶员总的转矩需求两种约束条件。经转矩分配控制器优化分配的轮毂电机转矩作用于车辆的轮毂电机，主动层输出的前轮主动转向角直接作用于车辆的转向***，车辆传感器将实际的横摆角速度和质心侧偏角发送至主动层。

本实施例的控制目标为应用所述分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***，通过前轮主动转向和横摆力矩控制技术，使车辆横摆角速度和质心侧偏角跟踪期望值，同时降低车辆能耗，并尽可能减小对车辆动力性的影响。

基于主从式结构的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***具体工作过程如下：

1车辆模型的建立

1.1底盘模型

对于前轮转向的分布式驱动电动汽车，假定其纵向速度始终不变或在短暂时间内不变，将左右两侧对称分布的车轮合为一个，仅考虑横摆和侧向两个自由度，得到二自由度车辆模型，如图2所示。

该二自由度车辆模型的x轴正方向为汽车向前直线行驶的方向，与该方向垂直向左的方向为y轴正方向，垂直地面的轴为z轴，向上为正方向，符号定义及量纲在表1中列出。

表1符号定义及量纲

对二自由度车辆模型进行受力分析，得到动力学方程：

与普通后驱乘用车相比，分布式驱动电动汽车四个轮的转矩可以独立控制，也即是四个轮胎的纵向力可以不同。在前轮转向角很小的前提下，普通后驱乘用车四个轮胎纵向力相等，产生的附加横摆力矩为零，而分布式驱动电动汽车四个轮胎纵向力产生的附加横摆力矩如下：

式中，F_xfl，F_xfr，F_xrl和F_xrr分别为车辆左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的纵向力。

1.2轮胎模型

上述二自由度车辆动力学方程中，轮胎侧向力的准确建模是关键。轮胎魔术公式是一种半经验公式，充分考虑了轮胎纵向力与侧向力的耦合关系：

F_yi＝-D_ysin(C_yarctan(B_yα_i-E_y(B_yα_i-arctanB_yα_i))) (3)

式中，B_y，C_y，D_y和E_y为公式参数，由轮胎试验测定。

根据轮胎摩擦椭圆约束，轮胎侧向力与纵向力是强耦合的，同时，随着轮胎侧偏角的增大，侧向力会进入非线性饱和区域，如图3所示。图3中，F_y,max为轮胎侧向力的最大值，其由轮胎试验测定。

轮胎魔术公式过于复杂，难以直接设计控制器，为简化轮胎模型同时保留侧向力的非线性特征，对魔术公式进行泰勒展开，得到轮胎侧向力模型如下：

式中，K_a和K_b为拟合系数。

当轮胎力进入饱和区后，轮胎侧向力不再随着侧偏角的增大而增大，因此，轮胎侧向力可按下式计算：

F_yf,max＝-μF_z,fsgn(α_f) (7)

F_yr,max＝-μF_z,rsgn(α_r) (8)

根据车辆动力学原理可知，前轮、后轮的轮胎侧偏角分别为：

假定车轮旋转中心速度与车辆纵向速度相同，则轮胎纵向滑移率为车轮滑移速度v_sx与车轮旋转中心速度V_x的比值，如下：

式中，ω为车轮转速。

假设车辆质量平均分配在四个车轮上，得到单个车轮纵向滑移动力学方程：

将轮胎纵向力简化为：

F_x＝C_κ·κ (12)

式中，C_κ为轮胎纵向滑移刚度系数，该刚度系数主要由轮胎垂向载荷F_z决定。

进而可得

为了实现车辆横纵垂协同控制，上述公式中四个轮胎的垂向载荷的转移考虑如下：

式中，a_x和a_y分别为车辆纵向、侧向加速度。

2车辆参考状态模块

在非线性二自由度车辆模型的基础上，忽略轮胎非线性特性，得到线性二自由度参考模型，进而得到期望的车辆横摆角速度和质心侧偏角。

车辆匀速行驶时，方向盘转角输入阶跃信号，车辆进入稳态后，车辆做等速圆周运动。此时，车辆的横摆角速度γ为定值，质心侧偏角速度

和横摆角加速度

均为0。

当路面附着系数较小时，路面提供给轮胎的侧向力无法产生足够大横摆力矩，此时车辆将发生侧滑。车辆所能产生的最大横摆角速度低于横摆角速度的期望值，因此，车辆横摆角速度的期望值受路面附着能力的约束，进而得到横摆角速度和质心侧偏角的期望值：

3车辆操纵稳定控制器设计

车辆操纵稳定控制器以驾驶员给出的前轮转向角、车辆纵向速度、横摆角速度和质心侧偏角作为输入，输出附加横摆力矩和前轮主动转向角，进而使车辆实际横摆角速度和质心侧偏角跟踪上期望值，操纵稳定控制器结构如图4所示。

根据动力学建模得到状态空间方程：

式中，x＝[β γ]^T为状态量，u＝[δ_f ΔM_z]^T为控制量。

根据前馈控制理论，令x₁＝β^*，x₂＝γ^*，得：

上述方程是一个非线性方程，仅u₁为未知量，解非线性方程可得：

u₁＝f_f(β^*,γ^*,V_x) (26)

由上述最高次幂为三次的非线性方程可得到三个解，对于实际工程问题，需要设计一定的规则选取最合理的解，选取规则为：

1)车辆前轮转向角为一个实数；

2)车辆前轮转向角方向与前轮侧向力方向一致。

根据反馈控制理论，定义

得：

定义

当K_P＞0，K_I＞0，K_D＞0时，***稳定。

车辆操纵稳定控制器中输出的前轮主动转向角u₁不经转矩分配控制器，直接作用于分布式驱动电动汽车的转向***，附加横摆力矩u₂输出至转矩分配控制器，经动态优化分配得到四个轮毂电机转矩，再作用于分布式驱动电动汽车的四个轮毂电机。

4转矩分配控制器设计

4.1***预测模型与方程

从动层转矩分配控制器需要在考虑多重约束的前提下，将驾驶员总的转矩需求分配为四个轮毂电机的转矩，通过这些不同大小的转矩产生的附加横摆力矩改善车辆的操纵稳定性，同时达到节能、高效的控制目标。因此，转矩动态优化分配问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性优化问题。本实施例基于非线性模型预测控制方法，设计了综合考虑稳定性、节能性、动力性等多种目标的代价函数，实现了转矩的动态优化分配。

***的状态空间方程可以描述为：

其中状态量x＝[κ_fl,κ_fr,κ_rl,κ_rr]^T，控制量u＝[T_fl,T_fr,T_rl,T_rr]^T，***输出y＝ΔM_z，下标i＝fl,fr,rl,rr。

为简化计算，将状态空间方程归一化处理，定义

得：

其中

式中κ_max，T_max和M_max分别为轮胎纵向滑移率、电机转矩、附加横摆力矩的最大值，本实施例选取κ_max＝0.01，T_max＝200，M_max＝2000。

将状态空间方程通过前向欧拉公式描述为离散的非线性形式：

X(k+1)＝f^k(X(k),U(k))·T_s+X(k)

Y(k)＝C'·X(k) (37)

其中T_s表示离散时间，k表示采样时刻，每当***运行时间为离散时间的整数倍时，***采样一次，离散预测模型具体形式为：

Y(k+1)＝C'·X(k) (42)

本实施例设置预测时域为N_p＝5，控制时域为N_c＝5。求解过程如图5所示，在当前时刻k，未来的控制输入序列为[U(k|k) U(k+1|k) … U(k+m-1|k)]^T，预测输出序列为[Y(k+1|k) Y(k+2|k) … Y(k+p|k)]^T，将所求得的最优控制输入序列的第一个元素U(k|k)作用于***，该元素包括四个轮毂电机的转矩。在下一时刻k+1，以新得到的测量值作为初始条件重新预测***未来输出并求解优化问题，再将最优控制输入序列的第一个元素U(k+1|k+1)作用于***，重复下去。上述过程中，预测***未来输出的初始条件是当前时刻的测量值，并且将所求控制序列的第一个元素作用于***，这实现了反馈控制。同时，各时刻的预测时域不变，随着时间的向前推移，预测输出序列对应的时间范围也向前滚动，实现了滚动优化，这表明了优化是反复不断进行的，且是在线的，能够及时弥补模型参数变化和干扰等引起的不确定性。

4.2代价函数设计

为了实现兼顾车辆稳定性、节能性、动力性等多种目标的转矩优化分配，本实施例提出的代价函数包含以下部分：

1)四个轮毂电机转矩产生的附加横摆力矩应跟踪主动层操纵稳定控制器输出的期望横摆力矩，以改善车辆的横摆稳定性：

2)永磁同步电动机与其他电动机相比有着较高的效率，但在一些工况下，例如高转速低转矩工况和低转速高转矩工况，其效率将变低。为了准确反映永磁同步电动机在不同转矩和转速下的效率分布情况，对所用永磁同步电动机进行损耗分析，得到电机效率MAP图，如图6所示。

为提高轮毂电机效率以达到节能的目的，本实施例使轮毂电机转矩向高效区域靠拢：

3)当多个电机转速相近时，相同的转矩能够使它们的效率更加均衡，均衡的效率能够延长轮毂电机的平均寿命和电池的使用年限。

E_T,l(k)＝(U_fl(k)-U_rl(k))²

E_T,r(k)＝(U_fr(k)-U_rr(k))² (44)

4)过大的轮胎纵向滑移率会加剧轮胎的磨损，同时使车辆失稳的风险增加，为了实现对轮胎纵向滑移率的限制且减小对求解速度的影响，本实施例在代价函数中添加惩罚项，代替轮胎纵向滑移率的状态约束。

综上，代价函数为：

J(X(k),U(k))＝Γ_Q·J₁+Γ_G·J₂+Γ_F·J₃+Γ_H·J₄ (48)

式中，Γ_Q，Γ_G，Γ_F和Γ_H为权重系数。

4.3约束条件

对于分布式驱动电动汽车，有诸多约束需要被考虑，除代价函数中包含的轮胎纵向滑移率软约束外，本实施例还考虑以下两个约束：

1)轮毂电机输出转矩是有界的，求解优化问题得到的轮毂电机转矩不能大于其物理极限：

-1≤U_i≤1 (49)

为了保证车辆动力满足驾驶员意图，保证驾驶员对车辆的控制，车辆四个轮毂电机输出的总转矩受驾驶员给出的车辆总转矩约束：

U_total＝U_fl+U_fr+U_rl+U_rr (50)

采用本实施例所涉及的基于主从式结构的分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***的优点是：①本实施例考虑了车辆轮胎力非线性特性，使得该***能够适用于常见的道路工况和复杂的极限工况，适用范围广；②采用主从式的结构，综合考虑了车辆的操纵稳定性、节能性和动力性，在保证车辆操纵稳定性的前提下，改善了其节能性，并减小了对动力性的影响；③本实施例所述主动安全控制层中，采用前轮主动转向技术，在一定程度上实现了车辆横摆角速度和质心侧偏角的独立控制，能够改善稳定性和操纵性；④本实施例所述***采用基于前馈-反馈和预测控制的控制方法，***响应速度快，鲁棒性强。⑤本实施例所述能量优化管理层中，利用电机效率MAP图，使得电机尽可能的工作在高效区，提高并均衡了电机效率。

Claims (1)

1.一种分布式驱动电动汽车稳定与节能控制***，其特征在于：分为主动层和从动层两部分，主动层包括车辆参考状态模块、车辆操纵稳定控制器；

(1)车辆模型的建立

(1.1)底盘模型

仅考虑横摆和侧向两个自由度，得到二自由度车辆模型，该二自由度车辆模型的x轴正方向为汽车向前直线行驶的方向，与该方向垂直向左的方向为y轴正方向，垂直地面的轴为z轴，向上为正方向，符号定义及量纲如下：

m是车辆质量，d是车辆轮距，I_z是车辆绕z轴转动惯量，C_f和C_r是轮胎侧偏刚度，h_g是车辆质心高度，α_f和α_r是前、后轮侧偏角，R_e是轮胎滚动半径，J是车轮转动惯量，L_f和L_r是质心到前后轴的距离，V_x是车辆纵向速度，F_yf和F_yr是前、后轮胎侧向力，F_x是轮胎纵向力，β，β^*是质心侧偏角，ΔM_z是附加横摆力矩，γ，γ^*是横摆角速度，δ_f是前轮转向角，

是高效率转矩，δ_f,d是驾驶员输出前轮转向角，κ是轮胎纵向滑移率，T_driver是驾驶员输出总转矩；

对二自由度车辆模型进行受力分析，得到动力学方程：

分布式驱动电动汽车四个轮胎纵向力产生的附加横摆力矩如下：

式中，F_xfl，F_xfr，F_xrl和F_xrr分别为车辆左前轮、右前轮、左后轮、右后轮的纵向力；

(1.2)轮胎模型

轮胎魔术公式是一种半经验公式，充分考虑了轮胎纵向力与侧向力的耦合关系：

F_yi＝-D_ysin(C_yarctan(B_yα_i-E_y(B_yα_i-arctanB_yα_i))) (3)

式中，B_y，C_y，D_y和E_y为公式参数，由轮胎试验测定；

对魔术公式进行泰勒展开，得到轮胎侧向力模型如下：

式中，K_a和K_b为拟合系数；

轮胎侧向力可按下式计算：

F_yf,max＝-μF_z,fsgn(α_f) (7)

F_yr,max＝-μF_z,rsgn(α_r) (8)

根据车辆动力学原理可知，前轮、后轮的轮胎侧偏角分别为：

轮胎纵向滑移率为车轮滑移速度v_sx与车轮旋转中心速度V_x的比值，如下：

式中，ω为车轮转速；

假设车辆质量平均分配在四个车轮上，得到单个车轮纵向滑移动力学方程：

将轮胎纵向力简化为：

F_x＝C_κ·κ (12)

式中，C_κ为轮胎纵向滑移刚度系数，该刚度系数主要由轮胎垂向载荷F_z决定；

进而可得

上述公式中四个轮胎的垂向载荷的转移考虑如下：

式中，a_x和a_y分别为车辆纵向、侧向加速度；

(2)车辆参考状态模块

期望的车辆横摆角速度和质心侧偏角

车辆匀速行驶时，车辆的横摆角速度γ为定值，质心侧偏角速度

和横摆角加速度

均为0

得到横摆角速度和质心侧偏角的期望值：

(3)车辆操纵稳定控制器

根据动力学建模得到状态空间方程：

式中，x＝[β γ]^T为状态量，u＝[δ_f ΔM_z]^T为控制量；

根据前馈控制理论，令x₁＝β^*，x₂＝γ^*，得：

解非线性方程可得：

u₁＝f_f(β^*,γ^*,V_x) (26)

选取规则为：

1)车辆前轮转向角为一个实数；

2)车辆前轮转向角方向与前轮侧向力方向一致；

根据反馈控制理论，定义

得：

定义

当K_P＞0，K_I＞0，K_D＞0时，***稳定；

(4)转矩分配控制器

(4.1)***预测模型

***的状态空间方程可以描述为：

其中状态量x＝[κ_fl,κ_fr,κ_rl,κ_rr]^T，控制量u＝[T_fl,T_fr,T_rl,T_rr]^T，***输出y＝ΔM_z，下标i＝fl,fr,rl,rr；

将状态空间方程归一化处理，定义

得：

其中

式中κ_max，T_max和M_max分别为轮胎纵向滑移率、电机转矩、附加横摆力矩的最大值；将状态空间方程通过前向欧拉公式描述为离散的非线性形式：

X(k+1)＝f^k(X(k),U(k))·T_s+X(k)

Y(k)＝C'·X(k) (37)

其中T_s表示离散时间，k表示采样时刻；

离散预测模型具体形式为：

Y(k+1)＝C'·X(k) (42)

(4.2)代价函数包含以下部分：

1)四个轮毂电机转矩产生的附加横摆力矩应跟踪主动层操纵稳定控制器输出的期望横摆力矩，以改善车辆的横摆稳定性：

2)为提高轮毂电机效率以达到节能的目的，使轮毂电机转矩向高效区域靠拢：

3)当多个电机转速相近时，相同的转矩能够使它们的效率更加均衡，均衡的效率能够延长轮毂电机的平均寿命和电池的使用年限：

E_T,l(k)＝(U_fl(k)-U_rl(k))²

E_T,r(k)＝(U_fr(k)-U_rr(k))² (44)

4)在代价函数中添加惩罚项，代替轮胎纵向滑移率的状态约束：

综上，代价函数为：

J(X(k),U(k))＝Γ_Q·J₁+Γ_G·J₂+Γ_F·J₃+Γ_H·J₄ (48)

式中，Γ_Q，Γ_G，Γ_F和Γ_H为权重系数；

(4.3)约束条件

1)轮毂电机输出转矩是有界的，求解优化问题得到的轮毂电机转矩不能大于其物理极限：

-1≤U_i≤1 (49)

2)为了保证车辆动力满足驾驶员意图，保证驾驶员对车辆的控制，车辆四个轮毂电机输出的总转矩受驾驶员给出的车辆总转矩约束：

U_total＝U_fl+U_fr+U_rl+U_rr (50)

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