一种电动车驱动轴扭矩的观测方法及相关观测控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电动车驱动轴扭矩的观测方法，由传感器模块检测驱动系统的电机转速、轮速；将传感器模块检测到的电机转速、轮速数据传输给UKF观测模块进行仿真运算，并输出驱动轴扭矩估计结果。其优点是：可以实现对驱动轴扭矩的观测估计，且将这种观测方法运用到驱动系统控制中，实现了汽车控制器对驱动轴扭矩的提前预判和处理，起到了对汽车驱动系统的可靠控制的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种控制估计方法，具体涉及一种电动车驱动轴扭矩的观测方法及相关观测控制系统。
技术介绍
近年，随着地球环境的恶化和人们环保意识的提高，传统化石燃料机动车尾气污染问题越发引起人们关注，为解决这个问题，一方面人们研究开发了一些尾气处理装置，另一方面人们也开始积极研究电动汽车来逐步替代传统机动车；此外，电动汽车还有许多其他优点，比如较汽油机驱动汽车的能源利用率更高，省去了发动机、变速器、油箱、冷却和排气系统，结构较简单，噪声小，可在用电低峰时进行汽车充电，可以平抑电网的峰谷差，使发电设备得到充分利用等，鉴于上述优点，可见电动车有着很大的发展潜力；电动汽车上一般都是配置自动变速器(AMT)或双离合变速器(DCT)，而想要将变速器更好地运用于电动车，那么变速箱换挡质量就至关重要，众所周知，精确的驱动轴扭矩信息对变速箱换挡质量以及驱动系统的振荡抑制控制有很重要的影响，然而，出于成本和安装条件的限制，驱动轴扭矩在车辆系统中无法直接测量，因此设计一种可以观测驱动轴扭矩信息的方法显得十分重要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种电动车驱动轴扭矩的观测方法及相关观测控制系统，其将传感器测量得到的轮速和电机转速作为输入，根据驱动系统内动力学建立状态空间模型建立UKF算法，实现对驱动轴扭矩的观测估计。为了达到上述目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征是，该观测方法具体包含以下步骤：S1、由传感器模块检测驱动系统的电机转速、轮速以及车轮偏转角；S2、将传感器模块检测到的电机转速、轮速以及车轮偏转角数据传输给UKF观测模块进行仿真运算，并输出驱动轴扭矩估计结果。上述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其中，步骤S2中的UKF观测模块的仿真运算具体包含以下步骤：S21、根据驱动系统内动力学原理建立状态空间模型；S22、将建立的数学状态空间模型运用于UKF计算模型中，形成UKF算法；S23、运用软件编码所述的状态空间模型和UKF算法，进行计算仿真，并输出驱动轴扭矩估计结果。上述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其中，所述步骤S21中的状态空间模型为以驱动电机转速、轮速以及变速箱驱动轴扭转角作为状态变量，驱动电机力矩作为控制输入的状态空间方程：x1＝ωmx2＝ωwx3＝θm/igi0-θwu＝Tmx·=Ax+Bu+f]]>A=-cmJmg-cfig2i02Jmgcfigi0Jmg-kfigi0Jmgcfigi0Jv-ca+cfJvkfJvIigi0-10,B=1/Jmg00,f=0-Troll+TgradeJv0]]>其中，ωm是电机转动角速度，ωw是车轮角速度；θm是变速箱驱动轴扭转角，θw是车轮偏转角；ig是变速箱齿轮传动比，i0是主减速器传动比；Tm是电机扭矩；cm是电机转子轴黏性阻力系数，cf是驱动轴黏性阻力系数，kf是驱动轴刚度，ca为空气阻力线性化系数；Jv是车轮转动惯量；Troll转动扭矩，Tgrade摩擦阻力扭矩。上述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其中，所述步骤S22中的UKF算法包含两步：S221，预测过程；S222，更新过程。上述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其中，所述的步骤S221中：选择状态空间模型中的x3＝θm/igi0-θw作为预测方程，x1＝ωm和x2＝ωw作为观测方程。上述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其中，所述的步骤S221具体包含：A)构造sigma点：在k-1步，根据随机状态变量x的统计量和协方差Pk-1构造sigma点集；Xk-1(i)=x^k-1,i=0x^k-1+((nx+λ)Pk-1)i,i=1,...nxx^k-1-((nx+λ)Pk-1)i,i=nx+1,...2nx,]]>其中，λ是尺度参数，λ＝α2(nx+q)-nx，nx为状态空间维数，q是第二个尺度参数，α设定为一个常数；B)对sigma点进行传播计算：转换公式如下，其中u代表输入；Xk|k-1(i)=f(Xk-1(i),uk-1);]]>C)计算输出均值与误差协方差；输出的先验均值与误差协方差计算公式计算如下：x^k|k-1=Σi=02nxWm(i)Xk|k-1(i),]]>Pk|k-1=Σi=02nxWc(i)(Xk|k-1(i)-x^k|k-1)(Xk|k-1(i)-x^k|k-1)T+Q,]]>其中，Q为噪声协方差，和为计算均值和协方差的加权，定义如下：Wm(i)=λλ+nx,i=0λ2(λ+nx),i=1,...2nx,]]>Wc(i)=λλ+nx+(1-α2+β),i=0λ2(λ+nx),i=1,...2nx,]]>其中，β为常数。上述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其中，所述的步骤S222具体包含：A)、构造sigma点：根据步骤S111中计算出的先验均值，再次构造sigma点；Xk|k-1(i)=x^k|k-1,i=0x^k|k-1+((nx+λ)Pk|k-1)i,i=1,...nxx^k|k-1-((nx+λ)Pk|k-1)i,i=nx+1,...2nx,]]>B)、计算预测输出：传播计算每个sigma点Yk|k-1(i)=g(Xk|k-1(i),uk),]]>则预测输出公式如下：Y^k|k-1=Σi=02nxWm(i)Yk|k-1(i);]]>C)、计算卡尔曼增益：提供一个最佳的卡尔曼增益Kk，计算方程如下所示：Pykyk=Σi=02nxWc(i)(Yk|k-1(i)-Y^k|k-1)(Yk|k-1(i)-Y^k|k-1)T+R,]]>Pxkyk=Σi=02nxWc(i)(Xk|k-1(i)-x^k|k-1)(Yk|k-1(i)-Y^k|k-1)T,]]>Kk=PxkykPykyk-1,]]>其中，是预测出输出误差协方差，是均值与预测输出交叉协方差，R是噪声协方差；D)、计算后验均值和后验协方差：在第k步，根据输出的测量值，计算出后验的状态和协方差，x^k=x^k|k-1+Kk(Yk-Y^k|k-1),]]>Pk=Pk|k-1-KkPykykKkT,]]>其中Yk表示第k步的实际测量值。一种电动车观测控制系统，其特征是，包含：驱动系统，其执行当前k-1时刻的操作输入，使电机和车轮转动，该驱动系统包含一控制单元；传感器模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，该观测方法具体包含以下步骤：S1、由传感器模块检测驱动系统的电机转速、轮速以及车轮偏转角；S2、将传感器模块检测到的电机转速、轮速以及车轮偏转角数据传输给UKF观测模块进行仿真运算，并输出驱动轴扭矩估计结果。

【技术特征摘要】
1.一种电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，该观测方法具体包含以下步骤：
S1、由传感器模块检测驱动系统的电机转速、轮速以及车轮偏转角；
S2、将传感器模块检测到的电机转速、轮速以及车轮偏转角数据传输给UKF观测模块进
行仿真运算，并输出驱动轴扭矩估计结果。
2.如权利要求1所述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，步骤S2中的UKF
观测模块的仿真运算具体包含以下步骤：
S21、根据驱动系统内动力学原理建立状态空间模型；
S22、将建立的数学状态空间模型运用于UKF计算模型中，形成UKF算法；
S23、运用软件编码所述的状态空间模型和UKF算法，进行计算仿真，并输出驱动轴扭矩
估计结果。
3.如权利要求2所述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，所述步骤S21中
的状态空间模型为以驱动电机转速、轮速以及变速箱驱动轴扭转角作为状态变量，驱动电
机力矩作为控制输入的状态空间方程：
x1＝ωmx2＝ωwx3＝θm/igi0-θwu＝Tmx·=Ax+Bu+f]]>A=-cmJmg-cfig2i02Jmgcfigi0Jmg-kfigi0Jmgcfigi0Jv-ca+cfJvkfJv1igi0-10,]]>B=1/Jmg00,]]>f=0-Troll+TgradeJv0]]>其中，ωm是电机转动角速度，ωw是车轮角速度；θm是变速箱驱动轴扭转角，θw是车轮偏
转角；ig是变速箱齿轮传动比，i0是主减速器传动比；Tm是电机扭矩；cm是电机转子轴黏性阻
力系数，cf是驱动轴黏性阻力系数，kf是驱动轴刚度，ca为空气阻力线性化系数；Jv是车轮转
动惯量；Troll转动扭矩，Tgrade摩擦阻力扭矩。
4.如权利要求3所述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，所述步骤S22中
的UKF算法包含两步：
S221，预测过程；
S222，更新过程。
5.如权利要求4所述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，所述的步骤S221
中：
选择状态空间模型中的x3＝θm/igi0-θw作为预测方程，x1＝ωm和x2＝ωw作为观测方程。
6.如权利要求5所述的电动车中驱动轴扭矩的观测方法，其特征在于，所述的步骤S221
具体包含：
A)构造sigma点：
在k-1步，根据随机状态变量x的统计量和协方差Pk-1构造sigma点集；
Xk-1(i)=x^k-1,i=0x^k-1+((nx+λ)Pk-1)i,i=1,...nxx^k-1-((nx+λ)Pk-1)i,i=nx+1,...2nx,]]>其中，λ是尺度参数，λ＝α2(nx+q)-nx，nx为状态空间维数，q是第二个尺度参数，α设定为
一个常数；
B)对sigma点进行传播计算：
转换公式如下，其中u代表输入；
Xk|k-1(i)=f(Xk-1(i),uk-1);]]>C)计算输出均值与误差协方差；
输出的先验均...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋楷，张辉，孟飞，耿鹏，魏立江，祝小元，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：上海;31