分布式驱动电动汽车直接横摆力分析

55-分布式驱动电动汽车直接衡摆力分析摘要汽车行业的迅速发展促进了交通的便利和经济的繁荣，与此同时环境污染、石油危机以及交通安全等问题也随之而来。为迎合时代发展潮流，人们开始推广新能源汽车，其中，四轮独立驱动电动汽车的直接横摆力矩稳定性控制技术是热门领域之一。本文首先对四轮毂电动汽车整车模型建模展开分析。在CarSim软件中完成包括对车身、传动、悬架等系统的建模。同时，基于MATLAB/Simulink搭建四轮毂电机模型和车速控制器，并建立了线性二自由度模型。进而研究车辆的稳定性，选用横摆角速度和质心侧偏角两种评定车辆稳定性的参数作为本文的控制变量，设计了基于滑模控制策略的上层控制器计算附加横摆力矩，并引入模糊控制策略与之比对；下层控制器采用平均分配方法。最后进行高速低附着工况的双移线仿真实验。结果显示，滑模控制系统对横摆角速度和质心侧偏角的跟踪效果最好，对参数峰值的削弱最明显，尤其是工况条件恶劣的情况，模糊控制的效果相较于滑模控制较差，滑模控制下的车辆稳定裕度较高。关键词：分布式驱动，直接横摆力矩控制，滑模控制，平均分配

DirectbalancingforceanalysisofdistributeddriveelectricvehicleAbstractTherapiddevelopmentoftheautomotiveindustryhaspromotedtheconvenienceoftransportationandeconomicprosperity,whileenvironmentalpollution,oilcrisesandtrafficsafetyproblemshavealsofollowed.Inordertomeetthedevelopmenttrendofthetimes,peoplebegantopromotenewenergyvehicles,amongwhichthedirectpendulumtorquestabilitycontroltechnologyoffour-wheelindependentdriveelectricvehiclesisoneofthehotareas.Inthisthesis,themodeloffour-wheeledelectricvehicleisfirstanalyzed.CompletedinCarsimsoftware,includingthemodelingofthebody,transmission,suspensionandothersystems.Atthesametime,basedonMATLAB/Simulink,afour-wheelhubmotormodelandavehiclespeedcontrollerwerebuilt,andalineartwo-degree-of-freedommodelwasestablished.Inaddition,thestabilityofthevehiclewasstudied,andthetwoparametersofevaluatingthestabilityofthevehiclewereselectedasthecontrolvariablesofthethesis,andthetopcontrollerbasedontheslidingmodecontrolstrategywasdesignedtocalculatetheadditionalpendulummoment,andthefuzzycontrolstrategywasintroducedtocompareit.Theunderlyingcontrollerrealizestheoptimaldistributionoffourroundsoftorquebasedonthequadraticprogrammingalgorithm.Finally,thesimulationexperimentofdouble-shiftinglineofhigh-speedhighadhesionconditionandhigh-speedlowattachmentlimitconditioniscarriedout.Theresultsshowthattheslidingmodecontrolsystemhasthebesttrackingeffectontheswinganglespeedandthecenterofmasslateraldeclination,andtheweakeningofthepeakoftheparametersisthemostobvious,especiallyinthecaseoftheharshertheworkingconditions,theeffectofthefuzzycontrolispoorerthantheslidingmodecontrol,andthevehiclestabilitymarginundertheslidingmodecontrolishigher.KeyWords：four-wheelindependentdrive,DirectYawmomentControl,hubmotor,slidingmodecontrol,secondaryplanning目录TOC\o"1-3"\h\u12716摘要 [26]。3.3.2模糊控制器设计模糊控制器，该控制器有一个输出量加两个输入量，其框架原理图如图3.5，以与的误差（）以及与的误差（）作为输入变量，以附加横摆力矩作为输出变量。图3.5双输入单输出的模糊控制器原理框图设计隶属度函数如下：在MATLAB中fuzzy模块里编辑输入和输出的隶属度函数，采用高斯型建立隶属度函数，如图3.6、3.7、3.8所示。图3.6横摆角速度误差隶属函数图3.7质心侧偏角误差隶属函数图3.8附加横摆力矩隶属函数根据输入输出的模糊论域，在的模糊论域内定义7个模糊子集：其中，NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。横摆角速度的误差、质心侧偏角的误差以及附加横摆力矩均采用该模糊集，并建立输入和输出间的模糊规则，如图3.9。图3.9附加横摆力矩模糊控制规则建立模糊控制规则后，打开输入输出关系的3D曲面视图，如图3.10所示，该控制器的模糊规则合理，模糊控制规则不存在错误，并通过仿真证明该设计是可靠的。图3.10横摆力矩模糊控制规则图3.4下层控制器本节主要是对下层控制器的设计，针对前两节上层控制器修正得到的，下层转矩分配控制器采用平均分配法，使转矩合理地分配到每个车轮，从而提高车辆的横摆稳定性。即将上层控制器计算的附加横摆力矩平均分配到4个车轮上，具体分配方法如下： （3.53）3.5本章小结本章对分布式驱动电动汽车的直接横摆稳定控制器进行了研究，具体工作如下：建立车辆的参考模型。本章学习滑模控制策略的相关概念基础，基于滑模变结构理论建立上层控制器。参考模糊控制理论的研究，建立模糊控制器，并在后续仿真实验中比较二者的优劣。下层控制器采用平均分配法。图3.13仿真模型图综合第二章和第三章工作内容，本文的相关建模已全部完成，其仿真模型如图3.13所示，其主要包含了CarSim整车模型、参考模型、轮毂电机模型、上层控制器和下层控制器。

第四章仿真与结果分析汽车横摆稳定性控制研究主要是探讨车辆在极限工况下的操纵稳定性，衡量稳定性的参数主要有以及，常用的仿真工况为双移线工况和蛇形工况REF_Ref10476\r\h[27]，这里路面采用双移线路面，如图4.1所示。基于CarSim/Simulink软件联合仿真，分析高速低附着系数工况下的车辆稳定性。图4.1双移线路面4.1双移线低附着系数工况设置车速为108km/h,地面附着率为0.3，仿真得到该工况下的结果图如下：图4.6108km/h低附着率路面下双移线车速变化曲线如图4.6为有稳定性控制器和无稳定性控制器下的车速变化情况，从图中可以看出在车速为108km/h、地面附着率为0.3的双移线工况下，车速维持在目标车速附近，车速控制效果好。图4.7横摆角速度曲线横摆角速度曲线如图4.7所示，从上图可以看出驶员通过方向盘对车辆进行控制时，方向盘的转动情况所形成的曲线图，无异常波动，变化较为正常，这个曲线图可以反映出对车辆控制的精准度、反应速度和稳定性效果较好。图4.8质心侧偏角曲线图4.8为质心侧偏角曲线，从上图可见滑模控制下的质心侧偏角曲线更加贴近参考值，模糊控制下的质心侧偏角曲线虽然也较为贴近参考值，但存在一定偏差。两者控制总体上变化趋势一致，反映出车辆稳态响应较好，稳定系数较高。图4.9滑模控制算法四轮转矩曲线图4.9为采用滑模控制器或模糊控制器时的汽车附加横摆力矩图。在低附着率的路面上，汽车行驶时的稳定条件变差，所需的附加横摆力矩要很大，两种控制器在该工况下，相比于工况1，其所需的附加横摆力矩大约翻一番，模糊控制算法产生的最高附加横摆力矩相比于工况1时有所增加（其峰值约405Nm）；而滑模控制算法产生的最高附加横摆力矩约为1100Nm，且在汽车需要的时刻总能及时提供电机能力极限内的转矩，保证车辆的实时稳定性，故通过图4.7和4.8可以看到滑模控制状态下汽车的和与其对应的期望值跟踪效果更好，汽车更稳定。4.2本章小结本章基于第二、三章建立的模型进行CarSim/Simulink联合仿真，设置高速低附着率工况，得出结论：高速低附着率的工况下，滑模控制算法控制效果比模糊控制算法控制效果好很多。综上所述，在汽车的横摆稳定性控制方面，本文设计的滑模控制算法总体上比模糊控制算法控制效果更好。第五章总结与展望5.1研究总结本文研究四轮独立驱动电动汽车的横摆稳定性控制，故以四轮毂电机驱动电动车作为研究对象，主要研究工作如下：（1）针对四轮轮毂电机驱动汽车的稳定性控制研究，综述了国内外的车辆稳定性控制相关研究和现状，发现其中的问题和不足之处，并提出论文的研究主要内容。（2）基于CarSim软件建立电动车的整车模型，并依据四轮毂电机电动车理论设计了各个系统仿真模型。在Simulink软件中搭建轮毂电机模型，要求电机的相关参数与所建的电动车整车模型相匹配。（3）设计了车辆直线行驶稳定性控制策略。该控制策略采用双层控制结构，包括基于滑模控制算法和模糊控制算法的上层控制器以及基于转矩平均分配算法的下层控制器。其中，参考模型采用线性二自由度模型，保证控制过程中车辆横摆稳定性参数尽可能趋近其理想稳定值。（4）进行了双移线仿真研究，分析了高速高附着工况和高速低附着工况下的仿真结果，比较了滑模控制算法和模糊控制算法，得到了汽车在极限工况下的稳定性控制器的优选方案。5.2研究展望（1）以横摆角速度和质心侧偏角为控制变量，使用滑模理论以及模糊理论对车辆的横摆运动进行控制，由于二自由度车辆模型假设条件过多，过于简化了汽车模型，故其精度有限以及适用环境也受限制，后续可以研究多自由度的车辆模型。（2）本文的电动汽车采用轮毂电机，该电机模型是在CarSim软件外的Simulink模型中搭建的，一方面增加了簧下质量，另一方面也对汽车的转动惯量等参数产生一些影响，会间接对极限环境下汽车的稳定性控制起着一定的干扰作用REF_Ref103595945\r\h[29]，本文未研究这部分内容。（3）本文默认轮胎的刚度为定值，而实际车辆在行驶时，车轮的轮胎刚度会随着周围状态发生改变的，后面研究需要考虑轮胎刚度的变化，降低系统的误差。（5）滑模控制系统的抖振现象不可避免，越是极限的工况下，滑模控制系统的抖振越明显，而滑模控制系统的抖振削弱效果与车辆的稳定性控制效果二者不可兼得，因此只能协调两者之间的关系。参考文献李绍松,牛加飞,于志新,等.电动助力转向系统阻尼特性分析及测试方法[J].制造业自动化,2015,37(09):99-101.罗良铨.分布式驱动电动汽车状态参数估计及转矩分配控制[D].赣州:江西理工大学,2018.张缓缓,向绪爱,叶克宝.基于稳定性的四轮独立驱动电动汽车转矩分配策略研究[J].公路交通科技,2016,33(5):141-146.史培龙,余曼,魏朗,等.基于直接横摆力矩控制的FSAE纯电动赛车操纵稳定性控制策略[J].西北大学学报,2018,48(06):827-838.贺鹏,崛洋一.四轮独立驱动电动汽车的稳定性控制及其最优动力分配法[J].河北工业大学学报,2007,36(4):26-32.叶星宇.基于分布式驱动电动汽车的轨迹跟踪控制算法设计[D].浙江大学,2022.吴文娟.基于相平面的车辆稳定性分析与协调控制研究[D].重庆大学,2021.余志生.汽车理论[M].北京:机械工业出版社,2012.SakaiSI,SadoH,HoriY.Dynamicdriving/brakingforcedistributioninelectricvehicleswithindependentlydrivenfourwheels[J].ElectricalEngineeringinJapan,2002,138(1):79-89.CairanoSD,TsengHE,BernardiniD,etal.VehicleYawStabilityControlbyCoordinatedActiveFrontSteeringandDifferentialBrakingintheTireSideslipAnglesDomain[J].ControlSystemsTech-nologyIEEETransactionson,2013,21(4):1236-1248.AhmadianNarjes,KhosraviAlireza,SarhadiPouria.Driverassistantyawstabilitycontrolviaintegratio-nofAFSandDYC[J].VehicleSystemDynamics,2022,60(5):1742-1762.KHELLADIFaïza,ORJUELARodolfo,BASSETMichel.CoordinatedAFSandDYCforautonomosvehiclesteerabilityandstabilityenhancement[J].IFACPapersOnLine,2020,53(2):14248-14253.AriaNooriAsiabar,RezaKazemi.Adirectyawmomentcontrollerforafourin-wheelmotordriveelectricvehicleusingadaptiveslidingmodecontrol[J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartK:JournalofMulti-bodyDynamics,2019,233(3):549-567.TakaoKobayashi,EtsuoKatsuyama,HidekiSugiura,etal.Efficientdirectyawmomentcontrol:tyre-slippowerlossminimisationforfour-independentwheeldrivevehicle[J].VehicleSystemDynamics,2018,56(5):719-733.JiaxuZhang,JingLi.Integratedvehiclechassiscontrolforactivefrontsteeringanddirectyawmo-mentcontrolbasedonhierarchicalstructure[J].TransactionsoftheInstituteofMeasurementandControl,2019,41(9):2428-2440.王庆年,张缓缓,靳立强.四轮独立驱动电动车转向驱动的转矩协调控制[J].吉林大学学报,2007,37(5):985-989.钟龙飞,彭育辉,江铭.基于相平面的分布式驱动电动汽车稳定性控制[J].汽车工程,2021,43(05):721-729+738.李家林.基于ASOSM算法的分布式驱动电动汽车侧向稳定性研究[D].广州:广东工业大学,2021.张恺城.分布式驱动电动汽车驱动力分配控制策略研究[D].北京:北京理工大学,2016.杨龙.分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制[D].重庆:重庆大学,2016.田宏奇.滑模控制理论及其应用[M].武汉:武汉出版社,1995.陈