一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法技术

本发明专利技术公开一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法，综合考虑了驾驶员的控制需求以及车辆的稳定性原则，采用三种不同的驱动模式取代了单一的转矩分配方式，最大程度地利用了轮胎的纵、侧向附着裕度，保证了四轮独立驱动电动汽车在低附着路面的运动跟踪精度和车身稳定要求，同时也使得上层控制目标和底层执行结果保持一致，方便了驾驶员在极限工况对车辆的操纵，提高了车辆的主动安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法
本专利技术属于新能源汽车设计与制造领域，涉及四轮独立驱动电动汽车的牵引力控制分配技术，是一种提高车辆在低附着路面行驶时的运动跟踪性和车身稳定性的牵引力控制方法。
技术介绍
四轮独立驱动电动汽车以轮毂电机为动力单元，省去了复杂的传动系统，减小了动力总成质量，有效提高了动力传输效率，融合独立驱动、制动、转向功能的四轮独立驱动电动汽车已被国际汽车领域的研究学者认为是最具发展潜力的电动汽车之一。四轮独立驱动电动汽车是典型的过驱动系统，通过合理分配轮毂电机的牵引力大小，使得在附着椭圆的物理极限内车辆能稳定地完成各种动力学行为。因此，以动力学控制为核心的主动安全技术是四轮独立驱动电动汽车研究中的热点问题。低附着、急转向的行驶工况一直是主动安全技术的难点，往往涉及到稳定边界附近的车辆控制问题。在传统整车牵引力控制中，通常以单一的控制目标来设计相应的控制系统，例如通过控制轮胎的横向力保持汽车横向稳定性和轨迹跟踪性能的主动转向系统(AFS)，使用轮胎纵向力影响汽车横向运动的直接转矩控制(DYC)、电子稳本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法，其特征在于包含以下步骤：/n步骤一、横向稳定性控制器设计/n首先从CAN总线直接读取方向盘转角传感器信号δ

【技术特征摘要】
1.一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一、横向稳定性控制器设计
首先从CAN总线直接读取方向盘转角传感器信号δw，横摆角速度传感器信号γ，四轮轮速传感器信号ωi，由质心侧偏角估计模块和路面附着估计模块分别获取质心侧偏角β和当前路面附着系数μ；其次，通过推算得到前轮转角大小δ和纵向车速Vx，并由此得出需要跟踪的目标横摆角速度γd和目标质心侧偏角βd；最后建立二自由度车辆模型，采用模型预测控制算法计算跟踪当前γd，βd所需的理想前轮转角δd和直接横摆力矩需求Mz，并将其传递给模式判定层；
步骤二、驱动模式判定层设计
首先从CAN总线中获取总需求扭矩Tm并将其转化为总纵向力需求Fx，同时接受步骤一的横摆力矩需求Mz，将两者作为驾驶员需求输入模式判定层；其次考虑路面附着对轮胎力最大值的限制，将驱动模式分为同时响应总纵向力需求Fx和横摆力矩需求Mz、只响应横摆力矩需求Mz以及两种需求都不响应的三种模式；最后设计模式判定的准则，从三轴加速度计中读取车身纵向速度vx、纵向加速度侧向速度vy、侧向加速度信号，通过三自由度车辆模型计算各轮轮胎的垂向力Fzi和侧向力Fyi，根据附着椭圆理论判定当前车辆所属的驱动模式，并将判定结果输入到下层转矩分配；
步骤三、转矩分配层设计
接受步骤二模式判定层的判定结果，根据不同的模式分别设计转矩分配规则；首先考虑载荷重新分布的影响，以最小化轮胎负荷为目标建立代价函数；其次根据不同工况规定软硬约束，在驱动模式一中Fx和Mz都为硬约束，驱动模式二中Fx为软约束而Mz为硬约束，驱动模式三中Fx和Mz都为软约束，将其分别转化为三种二次规划问题；最后，采用拉格朗日数乘法求解二次规划问题，得到转矩分配的解析解，并将分配后的四轮转矩请求分别输入对应的轮毂电机控制器，完成整个牵引力控制的功能。


2.根据权利要求1所述的一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法，其特征在于，横向稳定性控制器设计包含以下部分：
(Ⅰ)计算目标横摆角速度γd和目标质心侧偏角βd；
从车辆CAN总线中直接读出方向盘转角传感器信号δw，四轮轮速传感器信号ωi；前轮转角通过公式(1)算出，其中分别为转向器角传动比和转向传动机构角传动比：



根据公式(2)计算各轮的等效纵向运动速度其中Rw为轮胎滚动半径，下标i＝fl,fr,rl,rr分别表示左前轮、右前轮、左后轮和右后轮：



纵向车速Vx通过公式(3)估算：



车辆的稳定性因数K通过公式(4)计算，其中m为整备质量，L为轴距，lf和lr分别为质心到前轴和后轴的距离，Ccf和Ccr分别为前后轮的侧偏刚度：



因此，当前行驶工况下的理想横摆角速度γd'和理想质心侧偏角βd'由公式(5)得到：



实际的目标横摆角速度γd和目标质心侧偏角βd通过公式(6)确定，其中μ为当前路面附着系数，g为重力加速度：



(Ⅱ)基于模型预测控制的横向稳定性控制器设计：
a).建立二自由度车辆模型如公式(7)，其中Iz为车辆绕Z轴的转动惯量；状态量x＝[β,γ]T为当前的质心侧偏角和横摆角速度，控制量u＝[δ,Mz]T为前轮转角和直接横摆力矩：



采用单步欧拉法对模型进行离散，时间步长T为可标定量：



b).预测未来的系统状态序列：规定预测时域为Np，控制时域为Nc，两者均为可标定量；未来Np时域的状态量用Nc时域的控制量表示，方法如公式(9)所示：



将其记为公式(10)所示，其中X为预测状态序列，U为控制序列：
X＝N+MU(10)
c).确定目标函数并优化求解：预测时域内的目标轨迹用公式(11)表示：



目标函数J1的选择如公式(12)所示，其中权重矩阵P为可标定量：
J1＝(X-Xref)TP(X-Xref)(12)
加入目标函数J2限制输入量的大小，其中权重矩阵Q为可标定量：
J2＝UTQU(13)
采用目标函数J3对控制量进行平滑处理：
J3＝ΔUTRΔU(14)
其中ΔU为前后两次输入量的差值，简记为公式(15)：



总目标函数为上述三者之和，如公式(16)所示：
J＝(X-Xref)TP(X-Xref)+UTQU+ΔUTRΔU(16)
讲公式(10)、(15)代入(16)，可以得到最终的目标函数(17)：



通过求解二次规划问题(18)，可以得到最优控制序列Uopt：



d).选取最优控制序列Uopt中的第一部分作为的最优控制输入uopt(19)，并由此得到当前的最优前轮转角δopt和直接横摆力矩Mzopt：
uopt＝[δopt,Mzopt]T＝Uopt(1)(19)
将最优前轮转角δopt经CAN总线发送给电控助力转向控制器或者线控转向控制器，将最优直接横摆力矩Mzopt发送至模式判定层。


3.根据权利要求1所述的一种极限工况下的四轮独立驱动电动汽车牵引力控制方法，其特征在于，模式判定层的设计包括以下部分：
(Ⅰ)从CAN总线中读取总需求扭矩信号Tm，并通过公式(20)转化为总的纵向力需求Fxopt：



接受上层的最优直接横摆力矩Mzopt，将Fxopt和Mzopt作为驾驶员需求输入模式判定层；
(Ⅱ)在低附着转向工况下，驾驶员的纵向力需求Fxopt和直接横摆力矩需求Mzopt不一定能够全部满足；因此将牵引力控制划分为三种模式：
①驱动模式一：在路面附着裕度充...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷国栋，沈童，任彦君，王金湘，梁晋豪，黄文涵，王凡勋，丁昊楠，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32