CN103886190A - 一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于新能源汽车控制领域的一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法。该方法的步骤为：1）结合四个轮的转速信息，利用最大转矩估计算法估算出整车的最大转矩输出值T_max；2）利用步骤1）的计算的结果，按照前后轮的载荷比算出前轮的转矩输出值T_f；3）利用前轮的转速ω_f估计整车车速V和加速度a；4）利用步骤3）的结果和后轮的转速ω_r，计算后轮的实际滑移率S及其变化率；5）根据步骤1）到4）的结果，以及后轮的目标滑移率S*，利用滑膜控制算法计算出后轮的转矩输出值T_r。本方法无需增加额外的硬件结构，最大程度上降低了系统的成本，保证了系统的可靠性，能够广泛应用于四轮独立驱动电动车中。

Description

一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法

技术领域

本发明属于新能源汽车控制领域，特别涉及一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法。

背景技术

随着新能源汽车的发展，电动汽车被很多人视为汽车发展的终极目标，近年来，四轮独立驱动电动车也成为了大家的研究重点，主要原因是：轮毂/轮边电机的转矩闭环控制简单易行、独立驱动的四个驱动轮可以实现复杂的动力学过程。也就是说，四轮独立驱动电动车为复杂的动力学控制过程提供了新的可能，比如说，无车辆速度、加速度传感器时的驱动防滑控制问题。对于传统汽车的驱动防滑控制来说，速度和加速度信号一般来说是不可缺少的，一种解决方案是，利用速度或者加速度传感器对二者进行测量和估计；另一种方案是利用轮速传感器测量车辆非驱动轮的转速，并利用该测量值估计车辆的速度和加速度。对于四轮驱动电动车来说，由于不存在非驱动轮，因此无法实施第二种方案，如果想要采用传统的驱动防滑算法来说，只能采用第一种方案，然而，增加车速或者车辆加速度传感器不仅增加了系统的成本，而且降低了系统整体的可靠性。为了避免这种情况，并充分利用四轮驱动平台的优越性，设计新的驱动防滑算法成为了研究焦点。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提出一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，该算法包括如下步骤：

1）结合四个轮的转速信息，利用最大转矩估计算法估算出整车的最大转矩输出值T_max；

2）利用步骤1）的计算的结果，按照前后轮的载荷比算出前轮的转矩输出值T_f；

3）利用前轮的转速ω_f估计整车车速V和加速度a；

4）利用步骤3）的结果和后轮的转速ω_r，计算后轮的实际滑移率S及其变化率

；

5）根据步骤1）到4）的结果，以及后轮的目标滑移率S*，利用滑膜控制算法计算出后轮的转矩输出值T_r。

所述步骤1）中，整车的最大转矩输出值T_max的计算公式为：

$T_{\max }=2(\frac{4J_w}{\mathrm{\α}{M}_g{r}^2}+1)(T_f+T_r-J_w{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_f-J_w{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_r);$

其中，J_w为车轮与电机转子的转动惯量之和，四个车轮的J_w相同，α为比例调节因子，M_g为整车质量，r为车轮转动半径，T_f为前轮的转矩输出值，T_r为后轮的转矩输出值，

为前轮的转速变化率，为后轮的转速变化率。

所述步骤2）中，前轮的转矩输出值T_f的计算公式为：

$T_f=\frac{1}{2}\frac{M_f}{M_g}{T}_{\max };$

其中，M_f为前轮的载荷质量，与之对应的为后轮的载荷质量M_r，计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{M}_f=M_g\frac{L_b}{L_{\mathrm{wb}}}\\ M_r=M_g\frac{L_a}{L_{\mathrm{wb}}}\end{array}\right.;$

其中，L_wb为车辆轴距，L_b为车辆质心距后轴距离，L_a为车辆质心距前轴距离。

所述步骤3）中，整车车速V和加速度a的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}V={\mathrm{\ω}}_{f}r\\ a={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{f}f\end{array}\right.;$

其中，ω_f为前轮的转速。

所述步骤4）中，后轮的实际滑移率S的计算公式为：

$S=\frac{{\mathrm{\ω}}_{r}r-V}{{\mathrm{\ω}}_{r}r};$

其中，ω_r为后轮的转速。

所述步骤5）中，后轮的转矩输出值T_r的计算公式为：

$T_r=\frac{{\left({\mathrm{\ω}}_{r}r\right)}^2{J}_w}{V}(\stackrel{\·}{S}*-\stackrel{\·}{S})+\frac{a{\mathrm{\ω}}_{r}r{J}_w}{V}+(\frac{1}{4}\frac{C_{D}A{V}^2}{1.63}+\frac{1}{2}{M}_{r}a)r+\mathrm{Ksat}\left(\frac{S*-S}{\mathrm{\ζ}}\right);$

其中，S*为后轮的目标滑移率，S*为已知量，

为后轮的目标滑移率的变化率，

为后轮的实际滑移率S的变化率，C_D为车辆风阻系数，A为车辆迎风面积，

为后轮单轮车辆模型的阻力估计值，K为滑膜放大系数，sat为饱和函数，ζ为滑膜面边界参数。

发明的有益效果：1、本发明方法利用最大转矩估计算法对前轮实施有效的控制，并利用前轮转速估测整车速度和加速度，利用该信息，滑膜控制器能够较为精确地将后轮滑移率控制在目标值附近，两种算法的结合实现了互相促进，互相弥补的作用，既保证了车辆在低附着路面的行驶稳定性，又充分保证了其加速性能，进而实现了最优的控制效果；2、本发明方法无需增加额外的硬件结构，最大程度上降低了系统的成本，保证了系统的可靠性；3、本发明易于实现，能够广泛应用于四轮独立驱动电动车中。

附图说明

图1为四轮独立驱动电动车示意图；

图2为车辆纵向动力学模型示意图；

图3为本发明提出的驱动防滑控制算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明进行详细的阐述。

如图1为所示，本发明的实现平台为四轮独立驱动电动车，其包括四个独立的驱动电机1、2、3、4，四个与之对应的电机控制器5、6、7、8，一个整车控制器10以及供电机控制器5、6、7、8之间实施通讯的CAN网络9，电机控制器5、6、7、8的主要功能是提取驱动电机1、2、3、4的转速，完成驱动电机1、2、3、4的转矩闭环控制；整车控制器10的作用就是根据各驱动轮的状态，计算各驱动轮的输出转矩值，并将该命令通过CAN网络9传给电机控制器5、6、7、8。

本发明基于车辆的纵向动力学模型进行设计，如图2所示。车辆的纵向动力学模型的相关参数如表1所示，

表1车辆的纵向动力学模型的相关参数

本发明利用最大转矩估计算法估计整车的最大输出转矩，并按照前后驱动轮载荷比计算出前驱动轮的最大输出转矩，由于最大转矩算法相对“严格”，因此可以将前驱动轮严格的控制在“不打滑”的状态，但是，该算法的最大缺点就是无法真正的估算出地面可以产生的“最大附着力”，因此，车轮会被低转矩钳制在一个低转速范围内，车轮虽然不会出现打滑，但是地面附着力将无法得到充分利用；相比之下，滑膜算法可以精确地将车轮滑移率控制在目标值附近，但是，整车速度和加速度均是其重要的输入信息，缺少这些信息，滑膜算法将无法工作。因此，本发明的核心思想就是利用两种算法进行互补，提升综合的控制效果，利用最大转矩估计算法对将前驱动轮进行严格，利用前驱动轮的转速信号估测出整车的速度和加速度，并在滑膜控制算法中利用这些信息，将后驱动轮控制在目标滑移率附近，这样一来，不仅驱动防滑效果得到了保证，而且地面附着力也得到了充分的利用。下面具体说明算法的执行过程，如图3所示。

首先，结合四个轮的转速信息，利用最大转矩估计算法估算出整车的最大转矩输出值T_max，计算公式为：

$T_{\max }=2(\frac{4J_w}{\mathrm{\α}{M}_g{r}^2}+1)(T_f+T_r-J_w{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_f-J_w{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_r)---\left(1\right)$

其中，J_w为车轮与电机转子的转动惯量之和（认为四个轮一样），α为比例调节因子，M_g为整车质量，r为车轮转动半径，T_f为前轮的转矩输出值，T_r为后轮的转矩输出值，为前轮的转速变化率，

为后轮的转速变化率。

调节因子α是本算法中一个比较重要的调节参量，增加α可以提高防滑控制算法的稳定性，而减小α会增加车辆的加速性能，能够更加有效的利用地面附着力，因此，应根据车辆状态将其值控制在一个合理的范围内。

由于此算法只针对前轮进行控制，因此需要按比例求出前轮的转矩输出值，在计算过程中，只考虑纵向动力学过程，因此假定左右轮状态一致，转矩平均分配。前轮的转矩输出值T_f的计算公式为：

$T_f=\frac{1}{2}\frac{M_f}{M_g}{T}_{\max }---\left(2\right)$

其中，M_f为前轮的载荷质量，与之对应的为后轮的载荷质量M_r，计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{M}_f=M_g\frac{L_b}{L_{\mathrm{wb}}}\\ M_r=M_g\frac{L_a}{L_{\mathrm{wb}}}\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，L_wb为车辆轴距，L_b为车辆质心距后轴距离，L_a为车辆质心距前轴距离。

前轮得到有效的控制，便可以利用前轮的转速ω_f估计整车车速V和加速度a。计算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}V={\mathrm{\ω}}_{f}r\\ a={\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_{f}f\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中，ω_f为前轮的转速。

接下来针对后轮的滑膜控制器进行设计，首先，驱动过程中的后轮实际滑移率S定义为：

$S=\frac{{\mathrm{\ω}}_{r}r-V}{{\mathrm{\ω}}_{r}r}---\left(5\right)$

其中，ω_r为后轮的转速。利用后轮的目标滑移率S*，S*为已知量，基于后轮的单轮车辆模型，选取滑膜面为目标滑移率和实际滑移率的差值：S*-S，并令该差值的导数等于0，便可推导出后轮目标输出转矩中的“连续”控制部分，具体过程为：

$\stackrel{\·}{S}*-\stackrel{\·}{S}=0\⇒\stackrel{\·}{S}*+\frac{a{\mathrm{\ω}}_r-V{\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_r}{{{\mathrm{\ω}}_r}^{2}r}=0---\left(6\right)$

其中，

为后轮的目标滑移率的变化率，

为后轮的实际滑移率S的变化率，并且有：

${\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}}_r=\frac{T_r-{(\frac{1}{4}\frac{C_{D}A{V}^2}{1.63}+\frac{1}{2}{M}_{r}a)}^2}{J_w}---\left(7\right)$

于是能够得到：

$T_{r1}=\frac{{\left({\mathrm{\ω}}_{r}r\right)}^2{J}_w}{V}(\stackrel{\·}{S}*-\stackrel{\·}{S})+\frac{a{\mathrm{\ω}}_{r}r{J}_w}{V}+(\frac{1}{4}\frac{C_{D}A{V}^2}{1.63}+\frac{1}{2}{M}_{r}a)r---\left(8\right)$

其中，T_r1为后轮目标转矩中的连续控制变量，C_D为车辆风阻系数，A为车辆迎风面积，

为后轮单轮车辆模型的阻力估计值，该估计值存在一定误差，但是滑膜观测器具有一定的容错特性，该容错特性便是由后轮目标转矩中的“离散”控制部分实现的，该“离散”控制部分为：

$T_{r2}=\mathrm{Ksat}\left(\frac{S*-S}{\mathrm{\ζ}}\right)---\left(9\right)$

其中，T_r2为后轮目标转矩中的离散控制变量，K为滑膜放大系数，sat为饱和函数，ζ为滑膜面边界参数，因此后轮的转矩输出值T_r为：

$T_r=\frac{{\left({\mathrm{\ω}}_{r}r\right)}^2{J}_w}{V}(\stackrel{\·}{S}*-\stackrel{\·}{S})+\frac{a{\mathrm{\ω}}_{r}r{J}_w}{V}+(\frac{1}{4}\frac{C_{D}A{V}^2}{1.63}+\frac{1}{2}{M}_{r}a)r+\mathrm{Ksat}\left(\frac{S*-S}{\mathrm{\ζ}}\right)---\left(10\right)$

由滑膜控制的相关理论不难推导出，只要滑膜放大系数K大于一定值（如公式（11）所示），便可以保证公式（12）成立，而公式（12）的成立，便可以保证实际滑移率S在目标滑移率S*附近小范围变化，进而达到控制目的。

$K>\frac{{V_r}^2{J}_w}{V}f(V,V_r,a,\stackrel{\·}{S}*)---\left(11\right)$

$(S*-S)(\stackrel{\&CenterDot;}{S}*-\stackrel{\&CenterDot;}{S})<0---\left(12\right)$

公式（11）中的函数f(V，V_r，a，

)为正值，并且和公式（8）中右面各项的估测误差成正比，也就是说，后驱动轮的转矩输出值T_r中的各参量估测误差越大，K的值就越大，因此，只要各估测值的估测误差不是非常大，滑膜控制器都能既快又准确地将控制目标控制在理想范围内，实现预期目标。

上述实施事例只用于说明本发明，其中前轮施加最大转矩估计算法、后轮实施滑膜控制算法的架构也是可以变化的，即后轮施加最大转矩估计算法，前轮实施滑膜控制算法；并且需要说明的是，滑膜算法本身具有结构的可变性，因此凡是在本发明技术方案基础上进行等同变换和改进的，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (6)

1.一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，该算法包括如下步骤：

1）结合四个轮的转速信息，利用最大转矩估计算法估算出整车的最大转矩输出值T_max；

2）利用步骤1）的计算的结果，按照前后轮的载荷比算出前轮的转矩输出值T_f；

3）利用前轮的转速ω_f估计整车车速V和加速度a；

4）利用步骤3）的结果和后轮的转速ω_r，计算后轮的实际滑移率S及其变化率

；

5）根据步骤1）到4）的结果，以及后轮的目标滑移率S*，利用滑膜控制算法计算出后轮的转矩输出值T_r。

2.根据权利要求1所述的一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，所述步骤1）中，整车的最大转矩输出值T_max的计算公式为：

$T_{\max }=2(\frac{4J_w}{\mathrm{\&alpha;}{M}_g{r}^2}+1)(T_f+T_r-J_w{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&omega;}}}_f-J_w{\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&omega;}}}_r);$

其中，J_w为车轮与电机转子的转动惯量之和，四个车轮的J_w相同，α为比例调节因子，M_g为整车质量，r为车轮转动半径，T_f为前轮的转矩输出值，T_r为后轮的转矩输出值，

为前轮的转速变化率，

为后轮的转速变化率。

3.根据权利要求1所述的一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，所述步骤2）中，前轮的转矩输出值T_f的计算公式为：

$T_f=\frac{1}{2}\frac{M_f}{M_g}{T}_{\max };$

其中，M_f为前轮的载荷质量，与之对应的为后轮的载荷质量M_r，计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{M}_f=M_g\frac{L_b}{L_{\mathrm{wb}}}\\ M_r=M_g\frac{L_a}{L_{\mathrm{wb}}}\end{array}\right.;$

其中，L_wb为车辆轴距，L_b为车辆质心距后轴距离，L_a为车辆质心距前轴距离。

4.根据权利要求1所述的一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，所述步骤3）中，整车车速V和加速度a的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}V={\mathrm{\&omega;}}_{f}r\\ a={\stackrel{\&CenterDot;}{\mathrm{\&omega;}}}_{f}f\end{array}\right.;$

其中，ω_f为前轮的转速。

5.根据权利要求1所述的一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，所述步骤4）中，后轮的实际滑移率S的计算公式为：

$S=\frac{{\mathrm{\&omega;}}_{r}r-V}{{\mathrm{\&omega;}}_{r}r};$

其中，ω_r为后轮的转速。

6.根据权利要求1所述的一种用于四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑控制算法，其特征在于，所述步骤5）中，后轮的转矩输出值T_r的计算公式为：

$T_r=\frac{{\left({\mathrm{\&omega;}}_{r}r\right)}^2{J}_w}{V}(\stackrel{\&CenterDot;}{S}*-\stackrel{\&CenterDot;}{S})+\frac{a{\mathrm{\&omega;}}_{r}r{J}_w}{V}+(\frac{1}{4}\frac{C_{D}A{V}^2}{1.63}+\frac{1}{2}{M}_{r}a)r+\mathrm{Ksat}\left(\frac{S*-S}{\mathrm{\&zeta;}}\right);$

其中，S*为后轮的目标滑移率，S*为已知量，

为后轮的目标滑移率的变化率，

为后轮的实际滑移率S的变化率，C_D为车辆风阻系数，A为车辆迎风面积，

为后轮单轮车辆模型的阻力估计值，K为滑膜放大系数，sat为饱和函数，ζ为滑膜面边界参数。

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