【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及纯电动汽车控制，具体地指一种轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统及方法。
技术介绍
1、汽车的驾驶过程通常可以细分为一系列的典型驾驶事件的集合。而驾驶员的驾驶风格是指其在此集合中驾驶车辆的行为偏好。由于驾驶员的驾驶行为受到过多主观因素影响，因为研究方法较为复杂。当前，对于驾驶风格的分类标准一般包括基于能耗进行分类和基于驾驶员不良行为进行分类两种。
2、目前，针对四轮轮毂电机驱动的纯电动汽车而言，其每个轮毂电机均可独立控制，为其对应车轮分配不同的驱动力矩和制动力矩。扭矩矢量控制则是通过主动控制车轮的扭矩分配在不以减少汽车纵向行驶速度为代价的情况下产生横摆力矩对车辆的稳定性能进行显著改善。
3、当前对于四轮轮毂电机驱动的纯电动汽车的横摆稳定性控制主要是车辆稳定性控制，而没有将操纵性当作优化目标来迎合不同驾驶风格驾驶员的驾驶需求，从而无法实现四轮轮毂电机驱动的纯电动汽车的自适应横摆稳定性控制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是要提供一种轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统及方法，本专利技术通过对四轮毂电机驱动的纯电动汽车进行考虑驾驶风格的横摆稳定性控制，从而针对不同驾驶风格的驾驶员实现了自适应横摆稳定性控制，使所述四轮毂电机驱动的纯电动汽车横摆稳定性控制实现智能化。
2、为实现此目的，本专利技术所设计的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，包括：驾驶风格辨识模块用于在轮毂电机四驱汽车行驶过程中判定驾驶员驾驶风格；
3、车辆状态感知模
4、车辆运动控制模块用于根据判定的驾驶员驾驶风格选取目标稳定性因数，并根据目标稳定性因数、实时方向盘转角和车辆纵向车速计算出轮毂电机四驱汽车的理想横摆角速度目标；
5、力矩矢量控制模块用于根据理想横摆角速度目标与实际横摆角速度计算出附加横摆力矩，并根据故障状态监测的结果执行相应的故障处理策略，然后根据附加横摆力矩结合故障状态监测结果进行力矩分配生成各个车轮的附加驱动力矩与附加制动力矩。
6、所述驾驶风格辨识模块选择驾驶特征量，并采用bp神经网络对驾驶特征量进行驾驶风格分类得出当前时刻驾驶员驾驶风格，所述驾驶特征量包括：侧向加速度最大值、方向盘转角与车速乘积方差、方向盘转角与车速乘积最大值。
7、所述驾驶风格辨识模块采用bp(back propagation neural network)神经网络对驾驶特征量进行驾驶风格分类的具体方法为：
8、基于模糊c均值聚类利用所述驾驶特征量进行驾驶风格划分，驾驶风格包括平稳型驾驶风格、标准型驾驶风格、激进型驾驶风格、运动型驾驶风格；
9、选择单隐含层的bp神经网络搭建驾驶风格辨识模型；
10、确定驾驶风格辨识模型的输入层神经元数量，输出层神经元个数和隐含层神经元个数；
11、选择softmax函数作为驾驶风格辨识模型输出层激活函数，将驾驶特征量输送到驾驶风格辨识模型进行驾驶风格辨识，输出最大概率的驾驶风格作为最终辨识结果。
12、车辆运动控制模块根据判定的驾驶员驾驶风格选取目标稳定性因数的具体方法为：
13、如果驾驶风格辨识模块将当前时刻驾驶员驾驶风格判定为平稳型驾驶风格或标准型驾驶风格时，则确定稳定性因数ktar为：
14、ktar＝m·(a·cf-b·cr)/(cf·cr·l2)
15、式中：m为轮毂电机四驱汽车总质量；a、b分别为轮毂电机四驱汽车质心到前后轴距离；cf、cr分别为轮毂电机四驱汽车前后轴侧偏刚度；l为轮毂电机四驱汽车轴距；
16、如果驾驶风格辨识模块将当前时刻驾驶员驾驶风格判定为激进型驾驶风格或运动型驾驶风格时，则确定稳定性因数ktar为：
17、
18、式中，ck0和ck1分别为驾驶员进入弯道和驶出弯道时传递函数的增益；τ0和τ1分别为进入弯道和驶出弯道时的传递函数的时间常数；大于0时，代表驶出弯道，小于0时，代表进入弯道；表示方向盘转角速度，δsw表示方向盘转角。
19、车辆运动控制模块根据稳定性因数ktar以及由车辆状态感知模块实时获取的方向盘转角δsw和车辆纵向车速vx计算出轮毂电机四驱汽车的理想横摆角速度目标r*的具体方法为：
20、根据不同的驾驶员驾驶风格确定不同驾驶员控制目标，包括：当驾驶风格辨识模块将当前时刻驾驶员驾驶风格判定为平稳型驾驶风格或标准型驾驶风格时，则确定控制目标为稳定性目标为主的力矩矢量控制策略；或当驾驶风格辨识模块将当前时刻驾驶员驾驶风格判定为激进型驾驶风格或运动型驾驶风格时，则确定控制目标为操纵性为主，兼具稳定性的力矩矢量控制策略；
21、所述稳定性目标为主的力矩矢量控制策略，包括：基于不足转向特性求解理想横摆角速度目标r*；
22、
23、
24、
25、
26、其中，cf和cr分别为前后轮侧偏刚度，iz为车辆绕z轴的转动惯量，a和b分别为质心到前和后轴的距离，ωn为车辆固有频率，ζ为车辆的阻尼比，m为轮毂电机四驱汽车总质量，l为车辆轴距，vx为纵向车速，τr为超前校正量，ωn为车辆固有频率，s表示传递函数，δw为前轮转角；
27、操纵性为主，兼具稳定性的力矩矢量控制策略包括：基于专业驾驶员的入弯、出弯特性对应的稳定性因数ktar利用上述公式求解理想的横摆角速度目标r*；
28、基于专业驾驶员的入弯、出弯特性对应的稳定性因数ktar求解理想的横摆角速度目标r*时在所述激进、运动驾驶风格的驾驶员对轮毂电机四驱汽车进行入弯操作时增加过度转向度；
29、在激进型驾驶风格或运动型驾驶风格的驾驶员操纵轮毂电机四驱汽车在转弯过程中行驶时，保持中性转向特性；
30、在激进型驾驶风格或运动型驾驶风格的驾驶员对轮毂电机四驱汽车进行出弯操作时，增加不足转向度。
31、本专利技术的有益效果：
32、本专利技术通过设置的驾驶风格辨识模块判定当前时刻驾驶员的驾驶风格，车辆运动控制模块根据驾驶风格辨识结果对轮毂电机四驱汽车进行以稳定性为主的力矩矢量控制策略以满足平稳与标准型驾驶员需求或进行以操纵性为主、兼具安全性的力矩矢量控制策略以满足激进和运动型驾驶员需求，提高了轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制的自适应性。同时，本专利技术通过设置故障处理模块提高了力矩矢量控制系统的容错能力，提升了系统的鲁棒性。
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1.一种轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，包括：驾驶风格辨识模块用于在轮毂电机四驱汽车行驶过程中判定驾驶员驾驶风格；
2.根据权利要求1所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，所述驾驶风格辨识模块选择驾驶特征量，并采用BP神经网络对驾驶特征量进行驾驶风格分类得出当前时刻驾驶员驾驶风格，所述驾驶特征量包括：侧向加速度最大值、方向盘转角与车速乘积方差、方向盘转角与车速乘积最大值。
3.根据权利要求2所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，所述驾驶风格辨识模块采用BP神经网络对驾驶特征量进行驾驶风格分类的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，车辆运动控制模块根据判定的驾驶员驾驶风格选取目标稳定性因数的具体方法为：
5.根据权利要求4所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，车辆运动控制模块根据稳定性因数KTar以及由车辆状态感知模块实时获取的方向盘转角δsw和车辆纵向车速vx计算出轮毂电机四驱汽车的理想横摆角速度目标r*的具体方法为：
7.根据权利要求6所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，车辆状态感知模块对轮毂电机四驱汽车进行故障状态监测结果包括：
8.根据权利要求7所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，根据故障状态监测的结果执行相应的故障处理策略的具体方法为：
9.根据权利要求8所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，根据附加横摆力矩结合故障状态监测结果进行力矩分配生成各个车轮的附加驱动力矩与附加制动力矩的具体方法为：
10.根据权利要求9所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，当力矩矢量控制系统TVC进入降级模式时，轮毂电机控制单元MCU完成需完成的ΔMzm，包括：
11.一种轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求11所述方法的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求11所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，包括：驾驶风格辨识模块用于在轮毂电机四驱汽车行驶过程中判定驾驶员驾驶风格；
2.根据权利要求1所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，所述驾驶风格辨识模块选择驾驶特征量，并采用bp神经网络对驾驶特征量进行驾驶风格分类得出当前时刻驾驶员驾驶风格，所述驾驶特征量包括：侧向加速度最大值、方向盘转角与车速乘积方差、方向盘转角与车速乘积最大值。
3.根据权利要求2所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，所述驾驶风格辨识模块采用bp神经网络对驾驶特征量进行驾驶风格分类的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，车辆运动控制模块根据判定的驾驶员驾驶风格选取目标稳定性因数的具体方法为：
5.根据权利要求4所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，车辆运动控制模块根据稳定性因数ktar以及由车辆状态感知模块实时获取的方向盘转角δsw和车辆纵向车速vx计算出轮毂电机四驱汽车的理想横摆角速度目标r*的具体方法为：
6.根据权利要求5所述的轮毂电机四驱汽车力矩矢量控制系统，其特征在于，力矩矢量控制模块根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵鼎晔，张泽阳，闫涛卫，孟杨杨，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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