分布式驱动车辆操纵稳定性控制综述

为研究分布式驱动车辆的驱动控制问题,从转向控制、独立驱动控制及2个系统联合控制等3个角度入手,分析了分布式驱动车辆操纵稳定性控制策略的研究进展。首先,基于转向控制技术对影响操纵稳定性的方面进行分类;其次,分析了分层式与集中式控制结构的特点;然后,分析了基于控制结构的操纵稳定性研究;最后,结合分布式驱动车辆操稳性改善的研究现状和技术进展,展望了未来的发展趋势。

分布式驱动电动汽车横向稳定性抗饱和滑模控制

【目的】探讨轮毂电机输出转矩的幅值和响应速度饱和的问题。【方法】以分布式电动驱动汽车为研究对象,结合二阶嵌套饱和函数对滑模控制进行抗饱和设计,并基于轮毂电机的峰值转矩及其在台架试验中的实际响应设计抗饱和滑模控制器的上下限参数。【结果】抗饱和滑模控制器能严格限制直接横摆力矩的幅值和变化速率,能极大地提高极限工况下车辆的横向稳定性。【结论】本文提出的方法有效解决了极限工况下轮毂电机易陷入饱和的问题,避免了因车轮滑移导致车辆失稳。

分布式驱动电动汽车状态与路面附着系数估计

【目的】准确获取车辆行驶状态参数和路面附着系数对于维持分布式驱动电动汽车的安全性和稳定性十分重要,针对于此,研究了一种能够准确估计其参数的算法,既能降低量产车辆的成本,又能达到车辆安全稳定的目的。【方法】首先,建立三自由度车辆模型,应用基于奇异值分解方法(SVD)的容积卡尔曼滤波算法搭建参数估计器。然后,搭建Carsim/Simulink联合仿真实验平台,采用高、低附着和对接路面双移线工况进行仿真验证。【结果】仿真实验结果表明,估计器能够较准确地估计出参数的真实值。基于仿真的良好估计效果,搭建实车实验平台,进一步进行验证得出,实车实验结果与仿真结果趋势一致,该算法具有较好的估计准确性和时效性。

分布式驱动系统用轮毂电机及其技术综述

应用轮毂电机的分布式驱动型电动汽车在系统效率、车身控制、平台开发等方面具有突出优势,是新一代电动汽车领域的研究热点和重要发展方向。该文对比分析电动汽车集中式驱动与分布式驱动的技术优缺点,指出分布式驱动系统用轮毂电机具有巨大的发展潜力;介绍国内外学者在轮毂电机拓扑创新方面做的工作,总结该领域的研究特点以及面向高转矩密度的技术发展方向;阐述振动分析与抑制、温升计算与冷却、多目标优化与算法加速这三大轮毂电机优化设计研究领域的技术进展,提出全局性多物理场分析优化理论的技术空白;阐明驱动控制领域的研究主要围绕单电机层的高性能控制与容错控制、整车层的多电机协同控制展开;最后,该文总结分布式驱动轮毂电机的研究进展,展望该领域的技术研究方向。

基于NSGA-Ⅱ算法的分布式驱动电动汽车制动转矩分配控制策略研究

针对分布式驱动电动汽车制动安全性和制动能量回收兼顾的问题,研究了基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法的车辆制动转矩分配控制策略。建立基于模糊控制的优化集筛选模块,根据车速以及需求制动转矩从Pareto前沿优化集中确定最优转矩分配系数。以某款乘用车为研究对象,基于MATLAB/Simulink和VPAT搭建制动转矩分配控制策略模型进行仿真,并搭建硬件在环仿真平台,对算法的实时性和有效性进行了验证。结果表明:WLTC工况下,基于NSGA-Ⅱ的制动转矩分配的控制策略制动转矩分配系数更加接近理想Ⅰ曲线对应的分配系数,电机制动高效区工作点提高了9.51百分点,再生制动能量回收率提升4.71百分点。

基于自适应平方根容积卡尔曼滤波算法的分布式驱动车辆状态估计

为了解决分布式驱动电动汽车在实时车辆行驶状态难以获取、估计精度较低的问题,提出了基于奇异值分解(SVD)的平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的分布式驱动车辆状态估计方法。SCKF算法通过奇异值分解优化误差协方差矩阵,以改善CKF在强非线性车辆系统或协方差矩阵非正定时状态估计精度降低甚至发散的问题,利用7自由度车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型求得的参数信息准确估计车辆行驶状态。在Matlab/Simulink仿真平台上进行试验验证,并与基于CarSim数据的虚拟值进行了对比分析。结果表明:基于该算法的估计结果更接近真实值,并且响应速度快、实时性强。

分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略综述

以不同控制策略协调工作效果为目标,从分布式驱动电动汽车整体结构和控制结构出发,结合汽车侧向稳定性内部耦合原理的分析,对分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略进行综述。针对分布式驱动汽车的整体结构,总结了汽车整体结构的发展以及针对驱动电机的两种不同结构,分析了分布式驱动电动汽车常见的分散式、集中式和分层式控制结构的优缺点,整理出了分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略实现的参数判断工作区间法、实验计算权重法和算法协调法等3种方法。最后,对分布式驱动电动汽车侧向稳定性集成控制策略进行了总结和展望。

一种分布式驱动电动车原地转向控制策略

本文针对分布式驱动电动汽车原地转向控制旋转中心偏移的问题,提出通过模糊PID控制器跟踪车轮转速,间接跟踪横摆角速度控制,结合车轮滑移率等相关稳定性控制来控制车辆轨迹抑制旋转中心偏移的解决方案。在分布式驱动系能源汽车底盘控制行业起到参考作用。此外,论文原地转向技术的研究也有助于推动自动驾驶技术的发展。这项技术为自动驾驶汽车在复杂环境下的转向提供了新的思路和方法,可以进一步完善自动驾驶系统在城市环境中的驾驶表现,提升自动驾驶汽车的智能化水平和安全性。

基于RBF滑模控制的分布式驱动电动车辆转向稳定性研究

分布式驱动电动车辆四轮转矩独立可控,驱动电机响应较快、传动链短,但在转弯时由于车轮纵向力和侧向力之间的耦合关系,使车辆容易发生侧滑风险。因此,为提高分布式驱动电动车辆的转向稳定性,文章提出基于径向基函数(RBF)神经网络改进的滑模控制策略。整车采用分层控制结构,上层采用滑模控制器对横摆力矩进行控制,为避免“抖振”问题,引入RBF神经网络对传统滑模控制算法中的滑模增益进行优化改进;下层驱动力分配层根据轮胎垂向载荷的动态转移特性对四轮转矩进行合理分配,使其满足整车驱动力和附加横摆力矩需求,最后在CarSim和MATLAB/Simulink中进行联合仿真。结果表明,改进的滑模控制器在高速工况可以减小汽车前轮转角,转弯时横摆角速度、质心侧偏角分别可降低0.1 rad/s和0.01 rad,低速工况下横摆角速度和质心侧偏角分别可降低0.12 rad/s和0.013 rad,有效地改善车辆稳定性。

基于分布式驱动汽车的分层式控制系统设计

目前汽车之所以没有广泛采用轮毂电机驱动车轮,其一是考虑成本,其二是轮毂电机的搭载大大增加了簧下质量,对车辆行驶过程中的操纵稳定性有较大影响。以分布式驱动汽车为研究对象,设计分层式控制系统:上层控制器对车辆总横向运动进行解耦控制,其中纵向采用PID控制跟踪纵向车速,横向设计滑模控制器计算所需方向盘转角;中间层采用模糊控制计算维持车辆行驶稳定性所需附加横摆力矩;底层以轮胎附着利用率为优化目标对力矩进行最优分配。对比仿真试验表明:分层式控制系统可有效降低车辆行驶过程中的横摆角速度16%~48%,质心侧偏角62%~67%,抑制了实际值与理想值之间的偏差,提高了车辆在行驶过程中的安全性和舒适性。

分布式驱动电动汽车稳定性控制研究综述

分布式驱动电动汽车具有可控自由度高、响应速度快等优点,是新能源汽车的重要发展方向之一,针对分布式驱动电动汽车稳定性控制的研究也越发深入。文章主要从车辆动力学和稳定性控制器设计两方面介绍目前国内外分布式驱动电动汽车稳定性控制现状,并对稳定性控制技术当前存在的优缺点进行总结和展望。

基于多岛遗传算法的电动拖拉机分布式驱动系统优化设计与试验

针对分布式驱动电动拖拉机(Distributed drive electric tractor, DDET)牵引效率低、系统能量损耗大的问题,提出了一种基于多岛遗传算法(Multi-island genetic algorithm, MIGA)的分布式驱动系统参数优化设计与验证方法。根据犁耕作业工况,建立了拖拉机分布式驱动系统7自由度耦合动力学模型以及轮胎-土壤交互模型,完成了驱动系统关键部件参数设计和匹配选型。提出基于MIGA的前后轮边传动比参数优化策略,将轮边传动比作为决策变量,驱动系统能量损失最小为优化目标,驱动电机功率和转速为约束条件。搭建Matlab/Simulink-NI PXI联合仿真平台验证了参数优化策略的正确性和实时可执行性。结果表明,基于MIGA参数优化后的分布式驱动系统各方面性能得到了有效提升。犁耕循环工况下,拖拉机平均牵引力为10 610 N,最大牵引功率为31.25 kW;平均效率提升了0.38%,驱动电机能耗降低了7.53%。本研究可为分布式驱动电动拖拉机优化设计和系统控制提供理论基础和验证方法。

轮毂电机失效下分布式驱动电动汽车主动转向容错控制策略

为提高分布式驱动电动汽车在单轮或单边轮毂电机失效时的稳定性,提出了一种基于事件触发机制的主动转向容错控制策略。设计了基于线性矩阵不等式的故障状态观测器,建立了基于残差评估函数的容错切换机制;采用了Pareto最优理论的分布式模型预测协同控制策略,以实现车辆底盘主动转向系统和横摆力矩控制系统的容错控制最优分配机制。基于Matlab/Simulink软件和CarSim软件在硬件在环平台展开实验。结果表明:当轮毂电机发生恒偏差或变增益故障时,所设计的容错控制算法在低路面附着系数的双移线工况下,横摆角速度跟踪误差降低14.9%,侧向位移跟踪误差降低28.2%。因而,实现了分布式驱动电动汽车在轮毂电机失效下的容错性能和稳定性能。

分布式驱动电动汽车自适应巡航控制策略研究

以分布式驱动汽车为研究对象,针对多目标协同的自适应巡航问题,应用非线性可变车头时距模型,对坡道、弯道工况设计了间距补偿策略,提高实际车间距离信号的准确性;综合考虑车辆行驶安全性,舒适性,节能性,设计了基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)算法、分层控制的自适应巡航控制(Adaptive cruise control,ACC)系统。基于变步长离散化的方法改进ACC系统多目标协同上层控制算法,在保证较长预测时域的基础上提高系统的精确性和实时性。下层控制器中建立逆驱动系统模型、逆制动系统模型,制动/驱动切换逻辑,以车辆整体驱动效率最优为目标设计了期望力矩分配策略。在CarSim/Simulink搭建仿真环境验证了所设计策略的有效性。

基于路面识别算法的分布式驱动汽车驱动防滑控制策略

针对在低附着系数路面上由于分布式驱动汽车质量变化及道路坡度影响造成驱动防滑控制效果差的问题,提出了一种基于路面识别算法和滑模控制的驱动防滑控制策略。通过递归最小二乘法估计整车质量和道路坡度,修正车轮垂直载荷,根据附着系数和滑转率的关系设计路面识别策略,获取最优滑转率作为控制目标,采用滑模控制算法实现对滑转率的快速跟踪。通过Carsim和Simulink联合仿真和实车试验,与传统的PI控制策略进行对比,仿真结果表明本文提出的策略滑转率误差RMSE值降低75.1%,实车试验验证本文中提出的控制算法在整车滑转率控制上具有优势。

基于模型预测控制的分布式驱动底盘转向稳定性控制研究

针对分布式驱动移动底盘转向时稳定性较差与响应速度慢的问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)方法的移动机器人底盘转向控制策略.上层控制器基于7自由度动力学模型,以最优横摆角速度、质心侧偏角和侧向车速为目标,考虑多种约束,采用二次规划算法求解移动机器人底盘输出的合力矩,并转化为车轮转角进行控制输入.下层控制器将根据最佳滑移率求解驱动力及制动力.最后,采用CarSim与Simulink开展联合仿真,搭建实车验证平台,选取正弦线和双移线工况展开实车实验,结果表明基于MPC的分布式驱动移动底盘转向稳定性控制策略是有效性的.

矿用分布式驱动铰接车辆差速控制策略研究

针对矿用分布式驱动铰接车辆在转向时容易打滑的问题,提出一种基于PID滑模控制的电子差速控制策略。建立了分布式驱动铰接车辆的动力学模型和基于运动学模型的滑移率计算模块,基于PID滑模面和指数趋近律设计了PID滑模控制器。通过MATLAB/Simulink对分布式驱动铰接车辆转向工况进行了仿真。结果表明:基于PID滑模控制的差速控制策略在小角度和大角度转向工况下内外侧车轮均具有良好的差速性能,即使部分车轮进入低附着路面,车轮滑移率也有效调控在0.2附近。该差速控制策略可以有效减少打滑,减轻轮胎磨损,对于提高矿用分布式电驱动铰接车的稳定性与动力性具有重要意义。

电动汽车分布式驱动技术与应用(一)

一、发展分布式驱动电动汽车的背景和意义。发展节能、环保、安全的电动汽车被认为是解决未来能源和环境问题以及提高汽车主动安全的措施之一。电动汽车是以电驱动为基础的机动车辆。按照使用能源的不同,电动汽车可以分为纯电动汽车。

分布式驱动电动汽车转矩优化分配模式探究——基于低碳节能技术分析

随着社会对可持续发展的需求不断增加,低碳经济已成为全球经济发展的重要方向。在这一背景下,电动汽车作为替代传统燃油车辆的重要选择,其经济性和性能优化成为研究的焦点之一。文章针对分布式驱动电动汽车提出一种经济性转矩优化分配模式。首先,围绕分布式驱动技术原理,探究该技术在电动汽车领域的应用。然后从经济性角度思考如何在保证速度的前提下对转矩控制策略进行优化。最后,以仿真试验为基础,对提出的经济性转矩优化分配模式进行验证,结果表明,文章提出的优化发配策略具备实用价值,可以在保证驱动电机效率的前提下,降低能耗。

分布式驱动电动汽车底盘集成控制技术综述

分布式驱动结构形式为多线控系统与辅助驾驶系统间的高效、协同控制带来了更大的可能。本文介绍了分布式驱动系统概况,探讨了集成控制架构,深入分析了分布式驱动电动汽车底盘集成控制策略,旨在为分布式驱动电动汽车底盘高性能集成控制技术的发展提供参考。