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基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法

阅读:3发布:2020-09-30

专利汇可以提供基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于双层控制的分布式驱动电动 汽车 转矩矢量控制方法,建立车辆动 力 学模型,并利用Dugoff轮胎模型计算轮胎滑转率;基于车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型建立转矩分配 控制器 ,所述转矩分配控制器包括上层控制器和下层控制器;所述上层控制器依据 车身 横摆 角 速度 计算车辆当前各 驱动轮 的传动转矩;所述下层控制器依据各驱动轮的理想轮胎滑转率为控制目标,计算出各驱动轮保持理想滑转率所需的补偿转矩,进而对传动转矩进行补偿分配,从而向驱动轮输出实际转矩,完成转矩矢量控制。本发明能够有效的对汽车转矩进行矢量分配,改善车辆行驶 稳定性 和平顺性,显著地减小了驾驶员操纵负担,提高了行车安全性。,下面是基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法专利的具体信息内容。

1.基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,其特征在于:按下述步骤进行:
a、建立车辆动学模型,用于表示车辆行驶状态的稳定性,并利用Dugoff轮胎模型计算轮胎滑转率;
b、基于车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型建立转矩分配控制器,所述转矩分配控制器包括上层控制器和下层控制器;所述上层控制器依据车身横摆速度计算车辆当前各驱动轮的传动转矩;所述下层控制器以各驱动轮的理想轮胎滑转率为控制目标,计算出各驱动轮保持理想滑转率所需的补偿转矩,进而对传动转矩进行补偿分配,从而向驱动轮输出实际转矩,完成转矩矢量控制。
2.根据权利要求1所述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,其特征在于:所述步骤a中建立的车辆动力学模型包括二自由度整车动力学模型;所述二自由度整车动力学模型的数学模型为:
其中: Hβ=CF+CR;Hδ=-CF;
Gβ=aCF-bCR;Gδ=-CF;;
式中:ωr为期望横摆角速度,δ为前轮转角,CF为前轮侧偏刚度、Cr为后轮侧偏刚度,a和b分别为质心到前后轴距离。
3.根据权利要求2所述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,其特征在于:所述步骤a中建立的车辆动力学模型还包括七自由度整车动力学模型;所述七自由度整车动力学模型包括沿X轴的纵向运动、沿Y轴的侧向运动和绕Z轴的横摆运动以及四个车轮旋转的七个自由度,其动力学方程为:
纵向运动:
侧向运动:
横摆运动:
式中:m为整车质量,单位kg;Vx、Vy分别为车辆纵向和横向速度,单位m·s-1;δ、ω分别为前轮转向角和车身横摆角速度,单位rad和rad·s-1;Fxij、Fyij分别代表车辆所受纵向力、横向力,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;lf、lr、lw分别表示车辆质心到前、后轴的的距离以及车辆后轮距,单位m;lz为车辆横摆转动惯量,单位kg·m2;
联立式(1)和(3),期望横摆角速度与车身横摆角速度ω之差可表示为:
Δω=ωr-ω,式(5)
则由Δω产生的附加横摆力矩为ΔM=Iz·Δω,式(6)。
4.根据权利要求3所述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,其特征在于:所述Dugoff轮胎模型中的纵向力、侧向力数学模型分别为:
式中:sij为各驱动轮的轮胎滑转率;Cx为轮胎的纵向刚度,单位N·rad-1;Cy为轮胎的侧-1
向刚度,单位N·rad ;αij为各驱动轮的轮胎侧偏角,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮,单位rad;
联立式(7)和式(8),反向推导出各驱动轮的轮胎滑转率为:
式中:Fxij、Fyij分别代表车辆所受纵向力、横向力,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;
利用轮胎滑转率计算得各驱动轮中心速度为:
其中,汽车质心侧偏角
式中:Vx为轮胎的纵向刚度,Vy为轮胎的侧向刚度;ωwij为轮胎侧偏角角速度;
以驱动轮受力分析,联立式(10)得各驱动轮的转矩平衡方程为:
式中:Jwij为各驱动轮的转动惯量,单位kg·m2;Tdij为各驱动轮的驱动转矩,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;单位N·m。
联立式(11)和式(7),计算的驱动电机的负载转矩为:
式中:Te为电机的电磁转矩,Tm为电机的负载转矩,单位N·m;c为电机阻尼系数;Jd为电-1
机转动惯量;ωd为电机转子角速度,单位rad·s 。
5.根据权利要求4所述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,其特征在于:所述上层控制器根据驾驶员输入的加速踏板开度和转向盘转角,基于车辆动力学模型进行传动转矩计算,所述各驱动轮的实际传动转矩分别为:
式中:R是轮胎的负载半径,Tij中的i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮,ΔM为附加横摆力矩。
6.根据权利要求5所述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,其特征在于:所述下层控制器中设有PID控制器,用于监测车辆动力学模型下各驱动轮的轮胎滑转率并计算各驱动轮在理想轮胎滑转率下所需的补偿转矩;所述补偿转矩的具体算法为:根据二自由度整车动力学模型和驱动轮转矩平衡方程得:
式中:Fx为驱动轮附着力,Td为驱动力,μx为纵向附着系数,Fx为驱动轮附着力,mg为整车重力;
所述纵向附着系数μx与滑转率S的数学关系式为:
所述横向附着系数μy与滑转率S的数学关系式为:
μy=μm(1-S),式(16)
式中:μp为纵向峰值附着系数;μs为滑动附着系数;Sp为理想轮胎滑转率;μm为横向峰值附着系数;
所述PID控制算法为:
联立式(14),式(15)和式(16),以实时滑转率偏差值ΔS(t)为输入参数,输出参数为驱动电机的补偿转矩Tsij;
式中:KP=1000,KD=20,KI=0.5,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮。
7.根据权利要求6所述的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,其特征在于:所述理想滑转率为10%-30%。

说明书全文

基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电动汽车控制领域,特别涉及一种基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法

背景技术

[0002] 传统内燃机汽车行驶动学控制系统的研发已取得富有成效的成果,主要采用对车轮施加制动力矩,牺牲动力性的措施来控制车辆的运动状态,如ABS、ESP、和DYC等动力学控制系统,也有充分利用路面附着条件,在差速器输出端施加制动力矩来矢量分配驱动转矩(TVC)的复杂机械装置,一定程度上可以弥补由于阈值判断带来的控制死区。传统车辆一般采用差动制动或者差速器转矩矢量分配来控制转向特性,但是差动制动相对较为粗暴且工作频率较低,大大降低车辆舒适性,而差速器矢量控制结构较为复杂,由于液压制动系统工作较为粗暴且频繁启动恶化舒适性。电动汽车驱动方式一般可分为集中式和分布式。分布式驱动是将电机直接布置到各个车轮,具有结构空间紧凑,传动效率高,响应速度快和转矩独立可控性强等特点。目前有对分布式驱动电动汽车进行转矩控制的策略研究,但现有研究策略中的转矩控制算法运行复杂而且效率较低,不能有效快速地对车辆转向时进行转矩矢量分配控制,造成车辆转向不稳定,加大了驾驶员对车辆的的操纵负担。

发明内容

[0003] 本发明的目的在于,提供一种基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法。本发明能够有效的对汽车转矩进行矢量分配,改善车辆行驶稳定性和平顺性,显著地减小了驾驶员操纵负担,提高了行车安全性。
[0004] 本发明的技术方案:基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,按下述步骤进行:
[0005] a、建立车辆动力学模型,用于表示车辆行驶状态的稳定性,并利用Dugoff轮胎模型计算轮胎滑转率;
[0006] b、基于车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型建立转矩分配控制器,所述转矩分配控制器包括上层控制器和下层控制器;所述上层控制器依据车身横摆速度计算车辆当前各驱动轮的传动转矩;所述下层控制器以各驱动轮的理想轮胎滑转率为控制目标,计算出各驱动轮保持理想滑转率所需的补偿转矩,进而对传动转矩进行补偿分配,从而向驱动轮输出实际转矩,完成转矩矢量控制。
[0007] 上述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,所述步骤a中建立的车辆动力学模型包括二自由度整车动力学模型;所述二自由度整车动力学模型的数学模型为:
[0008]
[0009] 其中: Hβ=CF+CR;Hδ=-CF
[0010] Gβ=aCF-bCR;Gδ=-CF;
[0011] 式中:ωr为期望横摆角速度,δ为前轮转角,CF为前轮侧偏刚度、Cr为后轮侧偏刚度,a和b分别为质心到前后轴距
[0012] 前述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,所述步骤a中建立的车辆动力学模型还包括七自由度整车动力学模型;所述七自由度整车动力学模型包括沿X轴的纵向运动、沿Y轴的侧向运动和绕Z轴的横摆运动以及四个车轮旋转的七个自由度,其动力学方程为:
[0013] 纵向运动:
[0014]
[0015] 侧向运动:
[0016]
[0017] 横摆运动:
[0018]
[0019] 式中:m为整车质量,单位kg;Vx、Vy分别为车辆纵向和横向速度,单位m·s-1;δ、ω分别为前轮转向角和车身横摆角速度,单位rad和rad·s-1;Fxij、Fyij分别代表车辆所受纵向力、横向力,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;lf、lr、lw分别表示车辆质心到前、后轴的的距离以及车辆后轮距,单位m;lz为车辆横摆转动惯量,单位kg·m2;
[0020] 联立式(1)和(3),期望横摆角速度与车身横摆角速度ω之差可表示为:
[0021] Δω=ωr-ω,式(5)
[0022] 则由Δω产生的附加横摆力矩为ΔM=Iz·Δω,式(6)。
[0023] 前述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,所述Dugoff轮胎模型中的纵向力、侧向力数学模型分别为:
[0024]
[0025]
[0026] 式中:sij为各驱动轮的轮胎滑转率;Cx为轮胎的纵向刚度,单位N·rad-1;Cy为轮胎的侧向刚度,单位N·rad-1;αij为各驱动轮的轮胎侧偏角,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮,单位rad;
[0027] 联立式(7)和式(8),反向推导出各驱动轮的轮胎滑转率为:
[0028]
[0029] 式中:Fxij、Fyij分别代表车辆所受纵向力、横向力,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;
[0030] 利用轮胎滑转率计算得各驱动轮中心速度为:
[0031]
[0032] 其中,汽车质心侧偏角:
[0033] 式中:Vx为轮胎的纵向刚度,Vy为轮胎的侧向刚度;ωwij为轮胎侧偏角角速度;
[0034] 以驱动轮受力分析,联立式(10)得各驱动轮的转矩平衡方程为:
[0035]
[0036] 式中:Jwij为各驱动轮的转动惯量,单位kg·m2;Tdij为各驱动轮的驱动转矩,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;单位N·m。
[0037] 联立式(11)和式(7),计算的驱动电机的负载转矩为:
[0038]
[0039] 式中:Te为电机的电磁转矩,Tm为电机的负载转矩,单位N·m;c为电机阻尼系数;Jd-1为电机转动惯量;ωd为电机转子角速度,单位rad·s ;
[0040] 前述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,所述上层控制器根据驾驶员输入的加速踏板开度和转向盘转角,基于车辆动力学模型进行传动转矩计算,所述各驱动轮的实际传动转矩分别为:
[0041]
[0042] 式中:R是轮胎的负载半径,Tij中的i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮,ΔM为附加横摆力矩。
[0043] 前述的基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,所述下层控制器中设有PID控制器,用于监测车辆动力学模型下各驱动轮的轮胎滑转率并计算各驱动轮在理想轮胎滑转率下所需的补偿转矩;所述补偿转矩的具体算法为:根据二自由度整车动力学模型和驱动轮转矩平衡方程得:
[0044]
[0045] 式中:Fx为驱动轮附着力,Td为驱动力,μx为纵向附着系数,Fx为驱动轮附着力,mg为整车重力;
[0046] 所述纵向附着系数μx与滑转率S的数学关系式为:
[0047]
[0048] 所述横向附着系数μy与滑转率S的数学关系式为:
[0049] μy=μm(1-S),式(16)
[0050] 式中:μp为纵向峰值附着系数;μs为滑动附着系数;Sp为理想轮胎滑转率;μm为横向峰值附着系数;
[0051] 所述PID控制算法为:
[0052]
[0053] 联立式(14),式(15)和式(16),以实时滑转率偏差值ΔS(t)为输入参数,输出参数为驱动电机的补偿转矩Tsij;
[0054] 式中:KP=1000,KD=20,KI=0.5,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮。
[0055] 前述的分布式驱动电动汽车转矩矢量分配控制方法,其特征在于:所述理想滑转率为10%-30%。
[0056] 与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
[0057] 1、本发明通过建立车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,用车辆动力学模型表示车辆行驶状态的稳定性,用Dugoff轮胎模型计算轮胎滑转率,基于车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型建立转矩分配控制器,转矩分配控制器进行双层控制,上层控制器依据车身横摆角速度计算车辆当前各驱动轮的传动转矩;所述下层控制器以各驱动轮的理想轮胎滑转率为控制目标,计算出各驱动轮保持理想滑转率所需的补偿转矩,进而对传动转矩进行补偿分配,从而向驱动轮输出实际转矩,完成转矩矢量控制,本发明能够对整车的横摆角速度和驱动轮的滑移率进行综合控制,很好地解决了车辆的四轮转矩协调分配问题,使得车辆在过弯时具有理想的运动状态,改善了车辆行驶稳定性和平顺性,显著地减小了驾驶员操纵负担,提高了行车安全。
[0058] 2、本发明中的上层控制器通过采用二自由度整车动力学模型求出期望横摆角速度,再与七自由度车辆模型中的横摆角速度之差作为控制目标,完成整车横摆力矩的预分配;下层控制器中设置PID控制器,用于监测车辆动力学模型下各驱动轮的轮胎滑转率控制器则实现驱动轮的转矩补偿控制,并优化了PID控制器中转矩补偿的算法,由此,本发明一方面能够较好的利用路面的附着力,另一方面改善了车辆启动时的滑转现象以及提高整车转弯时的车速和稳定性。
[0059] 3、本发明通过Dugoff轮胎模型来计算轮胎纵向滑率,减少了试验识别的参数数量,降低了非线性程度和计算量,使得分布式电动汽车在确保总动力不变的前提下,尤其在轮胎附着极限下施加不同的驱动力来调节横摆力矩,使得各个驱动轮的滑移率被控制在稳定的范围内,提高了车辆行驶的稳定性。附图说明
[0060] 图1是本发明的流程示意图;
[0061] 图2是本发明的七自由度整车动力模型示意图;
[0062] 图3是本发明的驱动轮受力分析图;
[0063] 图4是本发明基于MATLAB/SIMULINK进行构建的系统框架图;
[0064] 图5本发明的高附着路况与低附着路况下的启动防滑仿真分析图;
[0065] 图6是本发明在高附着路况进行不同高速转弯工况的仿真分析图。

具体实施方式

[0066] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
[0067] 实施例:基于双层控制的分布式驱动电动汽车转矩矢量控制方法,如附图1所示,并按下述步骤进行:
[0068] a、建立车辆动力学模型,用于表示车辆行驶状态的稳定性,并利用Dugoff轮胎模型计算轮胎滑转率;
[0069] 所述车辆动力学模型包括二自由度整车动力学模型;所述二自由度整车动力学模型的数学模型为:
[0070]
[0071] 其中: Hβ=CF+CR;Hδ=-CF;
[0072] Gβ=aCF-bCR;Gδ=-CF;
[0073] 式中:ωr为期望横摆角速度,δ为前轮转角,CF为前轮侧偏刚度、Cr为后轮侧偏刚度,a和b分别为质心到前后轴距离。
[0074] 如附图2所示,所述车辆动力学模型还包括七自由度整车动力学模型;所述七自由度整车动力学模型包括沿X轴的纵向运动、沿Y轴的侧向运动和绕Z轴的横摆运动以及四个车轮旋转的七个自由度,忽略汽车的侧倾、垂向及俯仰运动,忽略滚动阻力空气阻力,其动力学方程为:
[0075] 纵向运动:
[0076]
[0077]
[0078] 侧向运动:
[0079]
[0080] 横摆运动:
[0081]
[0082] 式中:m为整车质量,单位kg;Vx、Vy分别为车辆纵向和横向速度,单位m·s-1;δ、ω分别为前轮转向角和车身横摆角速度,单位rad和rad·s-1;Fxij、Fyij分别代表车辆所受纵向力、横向力,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;lf、lr、lw分别表示车辆质心到前、后轴的的距离以及车辆后轮距,单位m;lz为车辆横摆转动惯量,单位kg·m2;
[0083] 联立式(1)和(3),期望横摆角速度与车身横摆角速度ω之差可表示为:
[0084] Δω=ωr-ω,式(5)
[0085] 则由Δω产生的附加横摆力矩为ΔM=Iz·Δω,式(6)。
[0086] 所述Dugoff轮胎模型中的纵向力、侧向力数学模型分别为:
[0087]
[0088]
[0089] 式中:sij为各驱动轮的轮胎滑转率;Cx为轮胎的纵向刚度,单位N·rad-1;Cy为轮胎的侧向刚度,单位N·rad-1;αij为各驱动轮的轮胎侧偏角,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮,单位rad;
[0090] 联立式(7)和式(8),反向推导出各驱动轮的轮胎滑转率为:
[0091]
[0092] 式中:Fxij、Fyij分别代表车辆所受纵向力、横向力,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;
[0093] 利用轮胎滑转率计算得各驱动轮中心速度为:
[0094]
[0095] 其中,汽车质心侧偏角
[0096] 式中:Vx为轮胎的纵向刚度,Vy为轮胎的侧向刚度;ωwij为轮胎侧偏角角速度;
[0097] 如附图3所示,以驱动轮受力分析,联立式(10)得各驱动轮的转矩平衡方程为:
[0098]
[0099] 式中:Jwij为各驱动轮的转动惯量,单位kg·m2;Tdij为各驱动轮的驱动转矩,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮;单位N·m。
[0100] 联立式(11)和式(7),计算的驱动电机的负载转矩为:
[0101]
[0102] 式中:Te为电机的电磁转矩,Tm为电机的负载转矩,单位N·m;c为电机阻尼系数;Jd为电机转动惯量;ωd为电机转子角速度,单位rad·s-1;
[0103] b、基于车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型建立转矩分配控制器,所述转矩分配控制器包括上层控制器和下层控制器;所述上层控制器依据车身横摆角速度计算车辆当前各驱动轮的传动转矩;
[0104] 所述上层控制器根据驾驶员输入的加速踏板开度和转向盘转角输出车身横摆角速度,并基于车辆动力学模型进行传动转矩计算,所述各驱动轮的实际传动转矩分别为:
[0105]
[0106] 式中:R是轮胎的负载半径,Tij中的i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮,ΔM为附加横摆力矩。
[0107] 所述下层控制器中设有PID控制器,所示的PID控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件,这个控制器把收集到的数据和一个参考值进行比较,然后把这个差别用于计算新的输入值,这个新的输入值的目的是可以让系统的数据达到或者保持在参考值,和其他简单的控制运算不同,PID控制器可以根据历史数据和差别的出现率来调整输入值,这样可以使系统更加准确,更加稳定,在其他控制方法导致系统有稳定误差或过程反复的情况下,一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。所述下层控制器依据各驱动轮的理想轮胎滑转率为控制目标,计算出各驱动轮保持理想滑转率所需的补偿转矩,进而对传动转矩进行补偿分配,从而向驱动轮输出实际转矩,完成转矩矢量控制。
[0108] 所述驱动轮的滑移率从0开始增加时驱动力也增加,当达到期望滑转率为10%-30%时,驱动力达到最大值,如果滑移率继续增加,驱动力则会下降。车辆滑转率过高时不仅无法正常行驶还会加剧轮胎磨损甚至失去操纵稳定性,滑转率过低则无法充分利用路面的附着力致使车辆动力性较差。考虑车辆驱动防滑控制即将车轮滑转率控制在最优滑转率附近,当车辆实际滑转率超过最优滑转率时,降低驱动电机的输出转矩以减轻车轮的滑转程度。
[0109] 所述补偿转矩的具体算法为:根据二自由度整车动力学模型和驱动轮转矩平衡方程得:
[0110]
[0111] 式中:Fx为驱动轮附着力,Td为驱动力,μx为纵向附着系数,Fx为驱动轮附着力,mg为整车重力;
[0112] 驱动轮附着力由轮胎载荷Fx和纵向峰值附着系数μx共同决定。
[0113] 几种常见路面的附着系数值见表1:
[0114]
[0115] 表1
[0116] 所述纵向附着系数μx与滑转率S的数学关系式为:
[0117]
[0118] 所述横向附着系数μy与滑转率S的数学关系式为:
[0119] μy=μm(1-S),式(16)
[0120] 式中:μp为纵向峰值附着系数;μs为滑动附着系数;Sp为理想轮胎滑转率;μm为横向峰值附着系数;
[0121] 所述PID控制算法为:
[0122]
[0123] 联立式(14),式(15)和式(16),以实时滑转率偏差值ΔS(t)为输入参数,输出参数为驱动电机的补偿转矩Tsij;
[0124] 式中:KP=1000,KD=20,KI=0.5,其中i=f、r表示前、后车轮,j=l、r表示左右车轮。
[0125] 基于MATLAB/SIMULINK进行构建本发明的系统框架图,Simulink提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境,可构造出复杂的系统。如附图4所示,图中Tcfl、Tcfr、Tcrl、Tcrr分别表示控制器分配给左前轮电机、右前轮电机、左后轮电机、右后轮电机的输出转矩,单位N·m;Tdfl、Tdfr、Tdrl、Tdrr分别表示左前轮、右前轮、左后轮、右后轮获得的驱动转矩,单位N·m;Fx、Fy分别表示各车轮的纵向力、横向力,单位N;Vx表示车身的纵向速度,单位m·s-1;ω为车辆横摆角速度,单位rad·s-1;ωwfl、ωwfr、ωwrl、ωwrr分别为左前轮、右前轮、-1左后轮、右后轮的转速,单位rad·s 。
[0126] 基于本系统框架进行仿真试验,整车部分的参数入表2所示:
[0127]
[0128]
[0129] 表2
[0130] 在以下几种路况下进行仿真分析:
[0131] (1)在高附着路况和低附着路况下进行启动加速试验,其试验结果如附图5所示;
[0132] 2)在高附着路况进行不同转弯工况试验,其试验结果如附图6所示;
[0133] 其中,μ=0.8实线为参考横摆角速度;虚线主动分配;点画线为未加控制的;
[0134] 图5和图6中,Uncontrolled为不受控制时横摆角速度的变化曲线、Desired为期望横摆角速度的变化曲线、Active control为按照本发明进行的横摆角速度变化曲线,从图5和图6中可以明显看出,本发明可以对转矩进行矢量控制,使得经本发明控制后的横摆角速度接近了期望横摆角速度,实现了对期望横摆角速度和理想滑转率的跟踪,改善车辆行驶稳定性和平顺性,显著地减小了驾驶员操纵负担,在充分发挥动力性的同时还保证了车辆的行驶稳定性。
[0135] 综上所述,本发明通过建立车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型,用车辆动力学模型表示车辆行驶状态的稳定性,用Dugoff轮胎模型计算轮胎滑转率,基于车辆动力学模型和Dugoff轮胎模型建立转矩分配控制器,转矩分配控制器进行双层控制,上层控制器依据车身横摆角速度计算车辆当前各驱动轮的传动转矩;所述下层控制器依据各驱动轮的理想轮胎滑转率为控制目标,计算出各驱动轮保持理想滑转率所需的补偿转矩,进而对传动转矩进行补偿分配,从而向驱动轮输出实际转矩,完成转矩矢量控制,本发明能够对整车的横摆角速度和驱动轮的滑移率进行综合控制,很好地解决了车辆的四轮转矩协调分配问题,使得车辆在过弯时具有理想的运动状态,改善了车辆行驶稳定性和平顺性,显著地减小了驾驶员操纵负担,提高了行车安全。
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