基于CKF的四轮驱动电动汽车质心侧偏角估计

针对传统质心侧偏角观测精度不高、实时性能差的问题,提出了一种基于CKF算法的质心侧偏角观测器。首先基于CKF算法结合Dugoff轮胎模型,实时观测路面附着系数,计算实时的轮胎力。再结合七自由度整车模型,基于CKF算法,实时、精确观测车辆的质心侧偏角。最后,利用Simulink/Carsim联合仿真验证平台和硬件在环平台进行仿真验证。试验结果表明,CKF算法相比与传统无迹卡尔曼滤波估计精度更高、实时性能更好,较好的改善了传统质心侧偏角观测器在非线性条件下的观测精度。

四轮驱动电动汽车多Agent能量管理体系研究

为探究四轮驱动电动汽车各用电系统的能量流动关系,基于多Agent系统思想构建四轮驱动电动汽车能量管理体系框架,并对该体系框架进行细部描述。对能量管理体系进行多Agent系统数学建模,基于状态转移和可传递置信模型搭建了决策规划层。利用Netlogo仿真软件建立了能量管理多Agent体系模型,并对电动汽车急加速工况下的能量配置状况进行了动态模拟。结果表明,所建立的能量管理多Agent模型能够动态调节各Agent的能量分配权重,在满足车辆系统动力性要求的前提下协调各Agent的能量配给。

四轮驱动电动汽车电机转矩脉动抑制的研究与应用

分析四轮驱动电动汽车采用无刷直流电机时产生转矩脉动的原因,设计双滑模变结构控制系统来抑制转矩脉动。在设计双滑模变结构控制系统时,选择电流误差为滑模面,使系统按照该滑模面运动。滑模观测器检测换相过程中产生的电流并反馈给滑模变结构控制系统,来提高系统的稳定性。通过仿真结果表明,双滑模变结构控制系统对无刷直流电机的转矩脉动抑制效果更好,系统抗干扰能力更强。因此采用双滑模变结构控制系统的无刷直流电机具有更好的转矩脉动抑制效果。

四轮驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力非线性鲁棒融合估计

针对四轮驱动电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力难以直接测量的问题,考虑系统未建模的动态特性、模型参数摄动、系统过程噪声及测量噪声等因素,提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)的联合估计方法。基于FFRLS法对整车质量进行实时估计,并将极大值背景下的估计误差最小化嵌入标准容积卡尔曼滤波(CKF)以实现RCKF,提出了联合估计算法的改进策略,有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力,可以实现质心侧偏角与轮胎侧向力的精准估计。在CarSim/Simulink联合仿真环境下,采用不同工况验证了算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性。在四轮驱动电动汽车实车平台上分析了算法的有效性。研究结果表明,所提方法比RCKF和CKF精度更高,解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力的联合估计问题。

基于ADVISOR的四轮驱动电动汽车的仿真

为了应对能源危机与环境恶化问题,以某款四轮驱动电动汽车为研究对象进行建模和仿真。基于该汽车的系统结构与工作原理研究了其主要部件匹配和参数配置问题,利用ADVISOR软件对整车模型进行了二次开发,建立了该汽车的仿真模型。以新欧洲驾驶循环工况为测试条件进行了仿真试验,得到了最优的四轮驱动电动汽车的整车参数配置,为四轮驱动电动汽车的研究提供了有价值的参考。

复合工况下四轮驱动电动汽车操纵稳定性控制

设计一个考虑车辆侧纵向耦合的模型预测控制器(Model predictive control,MPC)用于提升四轮驱动电动汽车在复合工况下的操纵性和稳定性。基于传统UniTire轮胎模型,推导面向控制器设计的复合工况UniTire轮胎模型解析表达式;基于前后轮侧偏角相平面提出一种新的车辆稳定性评价标准,通过前后轮侧偏角的位置到坐标原点的距离判断车辆的稳定性,给出定量的稳定性指标;采用MPC控制器结构将车辆操纵性控制、稳定性控制以及四轮滑移率约束作为目标函数,采用复合工况UniTire轮胎模型表达式和双轨车辆模型构建预测模型,并且通过稳定指标和轮胎滑移率实时调整各个目标的权重以达到最优的控制效果;通过Simulink-CarSim联合仿真和硬件在环(HiL)测试对算法进行验证,结果表明,该控制器能够根据车辆稳定性指标动态调节跟踪权重,有效提升车辆的操纵性和稳定性。并且由于复合UniTire轮胎模型的使用,极限工况下控制器决策的四轮力矩更小,有效地抑制轮胎滑移率的增加。

四驱电动汽车变附着路面行驶操稳性控制研究

针对四轮驱动电动汽车行驶时路面峰值附着系数和附着利用率变化的问题,提出利用直接横摆力矩控制提高操纵稳定性的控制策略。该策略采用分层控制,上层控制器负责目标车速的追踪、滑移率调整力矩的计算、以及根据行驶危险程度实现对质心侧偏角和横摆角速度的协调控制,下层控制器包括以轮胎利用率最优为目标的分配算法及集成滑移率控制的分配算法,根据滑移率大小实时切换。Carsim-Simulink联合仿真结果表明,在对开路面行驶时,相比于转矩平均分配控制策略,该控制策略能够使车辆具有良好操稳性的同时保持各车轮处于最佳滑移率区间内,有效改善了车辆性能。

基于I线制动力分配的四驱纯电动汽车制动能量回收策略的研究

针对具有双轴双电机四驱结构的电动汽车,设计了一种基于I线制动力分配策略。该策略在制动时,前后轴制动力按照I线分配,前后电机同时回收能量,既发挥了制动能量回收潜力,又保证了制动稳定性。仿真结果表明,该策略能回收更多的能量,制动力分配曲线与I线相吻合,保证了制动稳定性,也验证了该策略的有效性。

基于AMESim的四驱电动汽车液压再生制动系统的研究

为了提高四驱电动汽车在起步加速和加速超车时的驱动力,对带有液压再生制动系统的四驱电动汽车进行了建模仿真,并对系统中的关键元件进行了参数设计。通过利用液压再生制动力单独驱动汽车,并设置不同的马达排量,进行对比仿真分析,从而得到不同的马达排量对四驱电动汽车的速度、位移和加速度的影响,验证了所建立的四驱电动汽车液压再生制动系统的有效性。仿真结果表明,在四驱电动汽车上加设液压再生制动系统,可在起步加速和加速超车时提供转矩,改善汽车的动力性能。

基于转向与主动横摆力矩协调的四轮驱动智能电动汽车路径跟踪控制

为提高智能汽车的路径跟踪能力,并保证其在极限工况下的动力学稳定性,以四轮驱动智能电动汽车为研究对象,根据转向和主动横摆力矩(Direct yaw moment,DYC)系统的特点分别设计控制律进行协调控制。首先,针对汽车在转向过程中轮胎侧偏刚度的不确定性,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)理论构造可实现系统区域极点配置的鲁棒控制器,并研究其求解方案。然后,采用分层架构设计主动横摆力矩的控制律;其中,上层控制器通过车-路运动学关系,基于线性时变模型预测控制(Linear-time-varying model predictive control,LTV-MPC)计算期望横摆角速度;下层采用基于双曲正切趋近函数的滑模控制计算主动横摆力矩,为了在提高跟踪精度的同时确保汽车动力学稳定性,在滑模面中引入质心侧偏角的控制权重,其大小根据质心侧偏角稳定性相图确定。考虑到在大多数常见工况中,转向系统单独作用就已经可以取得良好的控制效果,对主动横摆力矩系统设置激活机制,使其仅在转向系统被判定难以完成当前控制目标时才介入,避免了正常工况下的非必要激活引起的耗能。最后,通过Simulink-CarSim联合仿真进行了算法验证,结果表明,即使在较极端的工况下,所提出的控制方法仍然能保持良好的循迹控制效果,并且可以很好地确保汽车的动力学稳定性。

四驱电动车液压再生制动系统制动能效的研究

为定量分析四驱电动汽车液压制动能量再生系统的制动效能和蓄能能力,设置再生制动系统单独制动仿真。液压二次元件以泵的形式运行,建立蓄能器数学建模,对汽车制动时的受力进行运动学分析,然后在AMESim软件上搭建仿真模型。由于蓄能器最低工作压力是影响蓄能器效能的关键参数,进而也是影响液压制动能量再生系统制动效能的关键因素,所以赋予蓄能器不同的最低工作压力进行对比仿真分析。仿真结果表明:当蓄能器最低工作压力为17 MPa时,在保证四驱电动车液压再生制动系统有较高的制动能效的同时,可以获得较高的蓄能器效能。