CN104483833A - 一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法，由基于最速跟踪微分器的模糊控制器(TD-Fuzzy)和PID控制器组合控制实现。基于这种控制算法的车载电子控制单元(ECU)接受来自各种车载传感器的信息，根据滑转率定义式由期望滑转率计算出此时的期望车轮转速，与实际车轮转速进行比较后，经TD-Fuzzy和PID组合控制方法得到电动汽车驱动电机的输出转矩调整值，实现对电机输出转矩和转速的调整，从而降低在电动汽车驱动过程中的滑转率，实现驱动防滑，提高电动汽车行驶稳定性。本发明致力于由智能控制器根据控制算法调整电机的输出转矩以实现电动汽车驱动防滑。

Description

一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法

技术领域

本发明属于电动汽车控制技术领域，具体涉及一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法。

背景技术

随着石油等化石能源的枯竭和环境污染问题的越来越严重，内燃机车在未来显然不能满足社会发展的需要，人们也积极寻找到和关注它的替代品—电动汽车。电动汽车使用电能，零排放，本身不会对环境造成任何污染。国外有科学研究表明即使在现阶段计算发电过程中对环境造成的污染，电动汽车对环境造成的污染也会比内燃机车下降40％。电动汽车最大的优势在于其采用电机驱动，因此其转矩可以精确控制，特别是当使用轮毂电机后，可以对四个轮子的转矩实行独立控制，电动汽车可控制的自由度和安全性可以得到很大的提高，这些都是内燃机车无法比拟的。安全性的控制分为被动安全控制和主动安全控制，被动安全性例如安全带，安全气囊等，而电动汽车驱动防滑控制系统是一种电动汽车主动安全性控制系统。当电动汽车在低附着路面上行驶时，特别是加速行驶时，其电机的输出转矩可能会超过路面所能提供的最大的附着力所对应的转矩。当此情况发生时，其轮速与车速的差距会越来越大，导致车轮急剧滑转，滑差率由稳定区进入非稳定区，电动汽车与路面之间的附着力下降，从而极有可能导致安全事故的发生。

传统上一些驱动防滑控制方法主要有：

1.门限逻辑控制方法。主要是设置门限逻辑控制值来实现驱动防滑，可设置的门限逻辑变量可以是门限车轮角加速度等。当检测到的角加速度信号超过门限值时，由ECU控制单元调整电机的输出转矩，从而实现驱动防滑。

2.PID控制方法。PID控制器在驱动防滑控制中的应用主要是针对轮胎与地面的附着率控制。其输入是实际滑转率与期望滑转率之间的差值，其输出是电机输出转矩的调整值，从而实现驱动防滑。

3.模糊控制方法。模糊控制器在驱动防滑控制中的应用也主要是针对轮胎与地面的附着率控制。其输入可以实际滑转率与期望滑转率之间的偏差及偏差的变化率，也可以使其他的一些物理量，输出仍然是电机输出转矩的调整值。

然而，以上几种传统的控制方法由于其本身的局限性导致在驱动防滑控制过程中影响了其驱动防滑的效果。例如，门限逻辑控制中，门限逻辑值的设定对于多种复杂路况的下的不适应性；PID控制多应用于线性系统，但含轮胎模型的电动汽车是一个强非线性系统，而且PID参数对于复杂路况的变化并不具有很好的适应性。对于非线性系统的控制，选择模糊控制是一种不错的选择，但是模糊控制在控制过程中经常会出现存在稳态误差和震颤现象。以上几种控制方法的缺陷导致了目前传统的电动汽车驱动防滑系统难以实现令人十分满意的驱动防滑。

发明内容

本发明的目的是针对一些传统电动汽车驱动防滑控制系统控制过程中存在的问题，提出一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法。

本发明采用的技术方案为：一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法，包括TD-Fuzzy(含最速跟踪微分器的模糊控制器)、PID控制器、阈值开关、电机驱动器、轮毂电机和旋转编码器，所述TD-Fuzzy、PID控制器和阈值开关构成电动汽车驱动防滑的组合控制器；

电动汽车在驱动过程中,轮胎的滑转率与附着系数为一种非线性关系,当电动汽车的轮胎滑转率小于最佳滑转率(期望滑转率)时,轮胎与地面的附着系数是随着滑转率的增加而增加,此时滑转率处于稳定区；当电动汽车的轮胎滑转率大于最佳滑转率(期望滑转率)时,轮胎与地面的附着系数是随着滑转率的增加而下降的,此时滑转率处于非稳定区。驱动过程中滑转率的定义如下：

$s=\frac{\mathrm{\ωr}-v}{\mathrm{\ωr}}---\left(1\right)$

其中，s表示车轮滑转率，ω表示车轮转速,ν表示车速,r表示车轮半径。

期望滑转率s₀经下面公式(2)转换,可计算得到电动汽车的期望车轮转速信号

${\mathrm{\ω}}_0=\frac{v}{(1-s_0)r}---\left(2\right)$

其中，s₀表示期望车轮滑转率，ω₀表示期望车轮转速。将期望车轮转速ω₀与由旋转编码器测得的实际车轮转速ω_a比较，得到转速的误差信号E，送入组合控制器中。根据误差信号的大小，阈值开关选通TD-Fuzzy或者PID控制器的输出控制信号。当误差信号E的绝对值大于阈值开关的设定值时，选通TD-Fuzzy，此时TD-Fuzzy的控制信号有效；当误差信号E的绝对值不大于阈值开关的设定值时，选通PID控制器，PID控制器的控制信号有效。控制信号经过阈值开关选通后，输入到电机驱动器，通过电机驱动器控制轮毂电机输出相应的转矩T和转速ω，轮毂电机转速ω由旋转编码器测得之后与期望车轮ω₀进行比较。

作为优选，TD-Fuzzy由最速跟踪微分器和模糊控制器构成。最速跟踪微分器用来对输入的误差信号起到过渡的作用，输出误差信号的跟踪值及其变化率，再将跟踪值和变化率值送入到模糊控制器中，输出信号为电机驱动器的控制信号。最速跟踪微分器完整的算法如下：

$\left\{\begin{array}{c}e=E^{*}-E\\ \mathrm{fh}=\mathrm{fhan}(e,\mathrm{\Δ}{E}^{*},r_0,h)\\ E^{*}=E^{*}+\mathrm{h\Δ}{E}^{*}\\ \mathrm{\Δ}{E}^{*}=\mathrm{\Δ}{E}^{*}+\mathrm{hfh}\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，E^*表示误差信号E的跟踪值，ΔE^*表示误差信号跟踪值的变化率，r₀表示速度因子，h表示步长；

所述模糊控制器是将信号E^*和ΔE^*经过模糊逻辑推理获得电机驱动器的控制信号u，首先将E^*及其变化率ΔE^*进行模糊化，其模糊论域均可选择为{-8，-7，-6，…,0,…,6，7,8}，隶属度函数曲线均采取三角形，模糊集合为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，且当输入模糊集合元素在ZO附近时，模糊语言丰富，当输入模糊集合元素远离ZO时，模糊语言稀疏；在模糊推理过程中遵循的原则是当E^*及其变化率ΔE^*处于零附近，而且是以控制E^*为主；控制信号u的模糊论域可选择[-600,600]，经过采用重心法的清晰化过程后输出控制信号u。

在对于控制精度要求不高的环境下，电动汽车驱动防滑控制也可单独使用TD-Fuzzy控制器对电机的驱动器进行控制，使得轮毂电机输出相应的转速和转矩。

作为优选，所述的电机驱动器中PWM调制方法为空间矢量调制法和直接转矩控制。

作为优选，所述的轮毂电机为永磁同步电机、异步电机和直流电机之一。

有益效果：本发明使用了微分模糊组合控制算法用于电动汽车防滑控制系统，这种控制方法在误差较大时使用TD-Fuzzy控制器，好处在于：不仅能够继承模糊控制响应具有鲁棒性和快速性的优点，而且能够消除纯模糊控制响应中抖动和震颤的现象，使得电动汽车的驱动防滑控制更加的平滑。当误差信号较小时使用PID控制器，好处在于：能够有效消除电动汽车驱动防滑控制响应的稳态误差。当采用了TD-Fuzzy和PID的组合控制后，不仅能够实现驱动防滑，而且汽车驱动防滑控制响应无抖动、震颤和稳态误差。在此控制器中，最速跟踪微分器模块的参数具有很宽的适用范围和很强的继承性，所以其中的参数一旦确定可以不用再做改变。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图；

图1中有：TD-Fuzzy(1)、PID控制器(2)、阈值开关(3)、电机驱动器(4)、轮毂电机(5)、旋转编码器(6)、最速跟踪微分器(7)、模糊控制器(8)和组合控制器(9)。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。

如图1所示，一种电动汽车驱动防滑控制方法，包括TD-Fuzzy1、PID控制器2、阈值开关3、电机驱动器4、轮毂电机5和旋转编码器6。所述TD-Fuzzy1中包括最速跟踪微分器7和模糊控制器8。将由期望滑转率s₀转换得到的期望车轮转速ω₀与由旋转编码器测得的实际车轮转速ω_a比较后，得到转速的误差信号E，送入TD-Fuzzy和PID组合控制器9中；阈值开关3根据送入误差信号的大小选通TD-Fuzzy1或者PID控制器2。当误差信号的绝对值大于阈值开关3的设定值时，选通TD-Fuzzy1；当误差信号的绝对值不大于阈值开关3的设定值时，选通PID控制器2。控制信号经过阈值开关选通后，输入到电机驱动器4，通过电机驱动器4控制轮毂电机5输出相应的转矩T和转速ω。

最速跟踪微分器7用来对输入的误差信号起到过渡的作用，输出误差信号的跟踪值及其变化率，再送入模糊控制控制器构成TD-Fuzzy控制器。

所述模糊控制器8是将信号E^*和ΔE^*经过模糊逻辑推理输出电机驱动器的控制信号u，首先将E^*及其变化率ΔE^*进行模糊化，其模糊论域均可选择为{-8，-7，-6，…,0,…,6，7,8}，隶属度函数曲线均采取三角形，模糊集合为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，且当输入模糊集合元素在ZO附近时，模糊语言丰富，当输入模糊集合元素远离ZO时，模糊语言稀疏；在模糊推理过程中遵循的原则是当E^*及其变化率ΔE^*处于零附近，而且是以控制E^*为主；电机驱动器的控制信号u的模糊论域可选择[-600,600]，经过采用重心法的清晰化过程后输出电机驱动器的控制信号u。

应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (4)

1.一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法，其特征在于：包括TD-Fuzzy(1)、PID控制器(2)、阈值开关(3)、电机驱动器(4)、轮毂电机(5)和旋转编码器(6)，所述TD-Fuzzy(1)、PID控制器(2)和阈值开关(3)构成电动汽车驱动防滑的组合控制器(9)；

期望滑转率s₀经下面公式(1)转换,可计算得到电动汽车的期望车轮转速信号

${\mathrm{\ω}}_0=\frac{v}{(1-s_0)r}---\left(1\right)$

其中，s₀表示期望车轮滑转率，ω₀表示期望车轮转速,ν表示车速,r表示车轮半径；

将期望车轮转速ω₀与由旋转编码器(6)测得的实际车轮转速ω_a比较，得到转速的误差信号E，送入组合控制器(9)中；

根据误差信号的大小，所述阈值开关(3)选通TD-Fuzzy(1)或者PID控制器(2)的输出控制信号，当误差信号E的绝对值大于阈值开关(3)的设定值时，选通TD-Fuzzy(1)，此时TD-Fuzzy(1)的控制信号有效；当误差信号E的绝对值不大于阈值开关(3)的设定值时，选通PID控制器(2)，PID控制器(2)的控制信号有效；控制信号经过阈值开关选通后，输入到电机驱动器(4)，通过电机驱动器(4)控制轮毂电机(5)输出相应的转矩T和转速ω，轮毂电机转速ω由旋转编码器(6)测得之后与期望车轮ω₀进行比较。

2.根据权利要求1所述的一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法，其特征在于：所述的TD-Fuzzy(1)由最速跟踪微分器(7)和模糊控制器(8)构成，由最速跟踪微分器(7)对输入的误差信号进行最速跟踪，输出误差信号的跟踪值及其误差信号跟踪值的变化率值，再将跟踪值和变化率值送入到模糊控制器(8)中，输出信号为电机驱动器(4)的控制信号。

所述最速跟踪微分器(7)经过下面公式(2)获得两个输出信号，分别为误差信号E的跟踪值E^*和误差信号跟踪值的变化率ΔE^*；

$\left\{\begin{array}{c}e=E^{*}-E\\ \mathrm{fh}=\mathrm{fhan}(e,\mathrm{\Δ}{E}^{*},r_0,h)\\ E^{*}=E^{*}+\mathrm{h\Δ}{E}^{*}\\ \mathrm{\Δ}{E}^{*}=\mathrm{\Δ}{E}^{*}+\mathrm{hfh}\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，E^*表示误差信号E的跟踪值，ΔE^*表示误差信号跟踪值的变化率，r₀表示速度因子，h表示步长；

所述模糊控制器(8)是将信号E^*和ΔE^*经过模糊逻辑推理获得电机驱动器的控制信号u，首先将E^*及其变化率ΔE*进行模糊化，其模糊论域均选择为{-8，-7，-6，…,0,…,6，7,8}，隶属度函数曲线均采取三角形，模糊集合为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}，且当输入模糊集合元素在ZO附近时，模糊语言丰富，当输入模糊集合元素远离ZO时，模糊语言稀疏；在模糊推理过程中遵循的原则是当E^*及其变化率ΔE^*处于零附近，而且是以控制E^*为主；控制信号u的模糊论域可选择[-600,600]，经过采用重心法的清晰化过程后输出控制信号u。

3.根据权利要求1所述的一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法，其特征在于：所述的电机驱动器(4)中PWM调制方法为空间矢量调制法和直接转矩控制。

4.根据权利要求1所述的一种电动汽车驱动防滑的微分模糊组合控制方法，其特征在于：所述的轮毂电机(5)为永磁同步电机、异步电机和直流电机之一。