CN109421552A - 分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法及系统，属于车辆控制技术领域。本发明通过实时估算出当前路面峰值附着系数，根据当前路面峰值附着系数与当前路面最优滑移率对应的线性关系，得出当前路面的最优滑移率，再结合当前车轮的轮心速度，确定当前车轮的参考轮速，计算出实际轮速与参考轮速的差值，依据轮速差，利用滑模变结构控制器，对驱动状态下打滑的车轮进行力矩控制，保证了将车轮滑移率控制到当前路面最优滑移率。本发明将车轮滑移率控制到当前路面最优滑移率，实现对车轮的防滑驱动的自适控制。

Description

分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法及系统

技术领域

本发明涉及一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法及系统，属于车辆控制技术领域。

背景技术

由于采用电机独立驱动，且电机转矩可以精确控制，分布式驱动电动汽车可以充分利用自身独特的优势实现很多安全性方面的控制。

当电动汽车行驶在附着系数较低的路面上时，比如雨雪天的路面，其电机的输出转矩可能会超过路面所能提供的最大附着力对应的转矩，这种情况在车辆加速行驶时最为常见。当此情况发生时，车轮轮速会在短时间内迅速升高，此时车辆纵向车速的变化却微乎其微，车轮发生打滑现象。之后，滑移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，极有可能引发安全事故。

公布号CN102267459公开了一种电机驱动车辆的驱动防滑控制方法，该方法以滑移率为控制变量，利用行驶速度、纵向加速度和驱动轮纵向滑移率得到目标驱动力矩，完成驱动防滑调节。该方法存在以下问题：

1)滑移率的计算依赖于车速估计的精度，而在车辆低速刚刚起步的过程中，控制存在明显的延迟，导致滑移率上升，车速估计误差以及传感器的信号噪声会造成滑移率的抖动，进一步造成力矩信号抖动。

2)电机力矩的延迟会造成在低速时候滑移率控制延迟更加严重，并且带来很大的抖振，进而造成明显的电机“低速振动”，并给驾驶员带来不舒适。

公布号CN104228607公开了一种电动汽车驱动防滑控制方法，该方法给定期望滑转率，并计算相应的期望车轮转速，通过跟踪车轮转速，实现驱动防滑。由于不同路面下期望滑转率参数设置有很大的不同，故此方法在实际应用中自适应调节性较差。

公布号CN105751919公开了一种四轮轮毂电动汽车驱动防滑控制方法，通过路面识别算法获取车轮的最佳滑移率，进而计算出车轮的期望转速。以期望轮速为控制目标，利用PID控制器计算出补偿转矩，将补偿转矩和指令转矩相加并输入电机，实现驱动防滑控制。该方法的缺陷在于：PID控制适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统，而驱动防滑控制过程中信号噪声、模型误差等不确定性因素较多，对系统的抗干扰性要求较高，显然，采用PID控制会影响控制器的适应性和稳定性。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，以解决目前防滑控制中出现的防滑力矩抖动、自适应性和稳定性差的问题；同时，本发明还提供了一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统。

本发明为解决上述技术问题而提供一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，包括以下六个方案，方法方案一：该控制方法包括以下步骤：

1)根据车辆的纵向车速、车轮当前滑移率和纵向力估算当前路面峰值附着系数；

2)根据路面峰值附着系数与路面最优滑移率的对应关系确定当前路面的最优滑移率；

3)根据当前路面的最优滑移率计算当前车轮的参考轮速，并计算实际轮速和参考轮速的差值；

4)将实际轮速和参考轮速的差值以及车轮纵向力输入到滑模变结构控制器，由滑模变结构控制器对驱动状态下打滑的车轮进行力矩控制。

本发明实时估算当前路面峰值附着系数，根据当前路面峰值附着系数确定滑移率，将车轮滑移率控制到当前路面最优滑移率，实现对车轮的防滑驱动的自适控制。

方法方案二：在方法方案一的基础上，所述步骤4)中滑模变结构控制器的模型为：

T_eq＝rF_z·μ_m

其中，s＝e+k₀ρ，k₀和都是正常数，且ρ的初值满足e为实际轮速和参考轮速的差值，T_eq为等效控制力矩，ΔT为切换控制力矩，μ_m为路面名义模型下对应的峰值附着系数，r为车轮半径，F_z为驱动轮垂向载荷，为模型误差上界，η为趋近率。

本发明的滑模变结构控制器引入了积分项，通过积分项消除了滑模变结构控制器的静态误差；本发明的滑模变结构控制器引入了抗积分饱和策略，保证了滑模变结构控制器的全局稳定。

方法方案三：在方法方案一的基础上，所述当前路面峰值附着系数的估算过程为：

A.根据车轮转角、车轮半径和车轮轮速计算整车纵向车速，并根据整车纵向车速计算车轮轮心速度；

B.根据车轮轮心速度、车轮转速和车轮半径计算车轮当前滑移率；

C.根据车辆半载质量、纵向加速度和侧向加速度计算车辆垂向载荷；

D.Burckhardt轮胎模型设计路面峰值系数估计器，根据当前车轮滑移率和纵向力反求路面峰值附着系数。

方法方案四：在方法方案三的基础上，所述步骤D中设计的路面峰值系数估计器为：

其中T_c为车轮实际输出力矩；y为对车轮角速度ω的观测值；φ为对纵向力F_x的估计；是等式方程的数值解；Ki为常数，根据实车状态进行标定；I_ω为车轮转动惯量；μ为实时路面附着系数；t表示时间。

方法方案五：在方法方案三的基础上，所述步骤B中当前滑移率λ的计算公式为：

其中ω为车轮转速，r为车轮半径，v为车轮轮心速度。

方法方案六：在方法方案一的基础上，当检测到实际轮速和参考轮速的差值不为零，且基础力矩大于滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩时，采用滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩驱动相应的车轮，否则，采用基础力矩控制相应的车轮。

本发明还提供了一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统，包括以下六个方案，系统方案一：该控制系统包括路面状态辨识模块、滑移率计算模块、轮速差计算模块和滑模变结构控制器；

所述路面状态辨识模块用于根据车辆的纵向车速、车轮当前滑移率和纵向力估算当前路面峰值附着系数；

所述滑移率计算模块用于根据路面峰值附着系数与路面最优滑移率的对应关系确定当前路面的最优滑移率；

所述轮速差计算模块用于根据当前路面的最优滑移率计算当前车轮的参考轮速，并计算实际轮速和参考轮速的差值；

所述滑模变结构控制器用于根据实际轮速和参考轮速的差值以及车轮纵向力确定车轮的驱动防滑控制力矩。

系统方案二：在系统方案一的基础上，所述滑模变结构控制器的模型为：

T_eq＝rF_z·μ_m

其中，s＝e+k₀ρ，k₀和都是正常数，且ρ的初值满足e为实际轮速和参考轮速的差值，T_eq为等效控制力矩，ΔT为切换控制力矩，μ_m为路面名义模型下对应的峰值附着系数，r为车轮半径，F_z为驱动轮垂向载荷，为模型误差上界，η为趋近率。

系统方案三：在系统方案一的基础上，所述路面状态辨识模块估算当前路面峰值附着系数的过程如下：

A.根据车轮转角、车轮半径和车轮轮速计算整车纵向车速，并根据整车纵向车速计算车轮轮心速度；

B.根据车轮轮心速度、车轮转速和车轮半径计算车轮当前滑移率；

C.根据车辆半载质量、纵向加速度和侧向加速度计算车辆垂向载荷；

D.Burckhardt轮胎模型设计路面峰值系数估计器，根据当前车轮滑移率和纵向力反求路面峰值附着系数。

系统方案四：在系统方案三的基础上，所述步骤D中设计的路面峰值系数估计器为：

其中T_c为车轮实际输出力矩；y为对车轮角速度ω的观测值；φ为对纵向力F_x的估计；是等式方程的数值解；Ki为常数，根据实车状态进行标定；I_ω为车轮转动惯量；μ为实时路面附着系数；t表示时间。

系统方案五：在系统方案三的基础上，所述步骤B中当前滑移率λ的计算公式为：

其中ω为车轮转速，r为车轮半径，v为车轮轮心速度。

系统方案六：在系统方案一的基础上，所述控制系统还包括驱动防滑使能控制模块，当检测到实际轮速和参考轮速的差值不为零，且基础力矩大于滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩时，驱动防滑使能控制模块采用滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩驱动相应的车轮，否则，采用基础力矩控制相应的车轮。

附图说明

图1是驱动防滑控制系统原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。

本发明分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法的实施例

本发明通过实时估算出当前路面峰值附着系数，根据当前路面峰值附着系数与当前路面最优滑移率对应的线性关系，得出当前路面的最优滑移率，再结合当前车轮的轮心速度，确定当前车轮的参考轮速，计算出实际轮速与参考轮速的差值，依据轮速差，利用滑模变结构控制器，对驱动状态下打滑的车轮进行力矩控制，保证将车轮滑移率控制到当前路面最优滑移率。该方法的具体过程如下：

1.实时估算出当前路面峰值附着系数。

1)根据车轮转角、车轮半径和车轮轮速计算整车纵向车速，并根据整车纵向车速计算车轮轮心速度，

其中V为纵向车速，r_l,r_r分别为左右从动轮半径，w_l,w_r分别为左右从动轮轮速，δ为车轮转角，为轮心速度，b为左右对称两车轮的轮距；W为横摆角速度,v为轮心速度，可通过传感器获得；

2)根据车轮转速、车轮半径和轮心速度计算车轮当前滑移率λ：

其中ω为车轮转速，r为车轮半径，v为车轮轮心速度。

3)根据车辆半载质量、纵向加速度和侧向加速度计算单轮垂向载荷F_z：

其中a_log,a_lat分别为车辆的纵向加速度和侧向加速度，可通过加速度传感器获得，H为半载条件下质心的高度，L_f为半载条件下质心到驱动轴的距离，B为车辆驱动轴轮距，M为车辆半载质量，L为车辆轴距。

4)在Burckhardt轮胎模型的基础上，设计路面峰值附着系数估计器。

为了更好地表征真实路面轮胎曲线的形状特性，采用改进Burckhardt轮胎模型：

式中，θ₁为路面峰值附着系数，θ₂为纵滑刚度，θ₃,θ₄,θ₅为模型控制参数，λ为车轮当前滑移率；。

在车轮轮速ω、车轮驱动工况下的当前滑移率λ、驱动轮垂向载荷F_z都已知的前提下，结合改进的Burckhardt轮胎模型，设计路面峰值附着系数估计器(路面状态辨识模块)，实时输出当前路面的峰值附着系数路面峰值附着系数估计器包含两部分，一个是纵向力估计，一个是路面峰值附着系数估计：

其中，T_c为车轮实际输出力矩，通过改进后的滑模变结构控制器可以获得，y为对车轮角速度ω的观测值，φ为对纵向力F_x的估计，是等式方程的数值解。

车辆正常行驶时，车轮会输出一定的力矩，定义为基础力矩；当车辆行驶发生打滑的瞬间，Tc为基础力矩，此时本发明计算出一定的力矩，定义为驱动防滑控制力矩，之后根据车辆打滑状态，不断更新驱动防滑控制力矩，作为车轮实际输出力矩。有了车轮实际输出力矩Tc，根据本发明提供的路面峰值附着系数估计器，即可确定路面峰值附着系数θ的估计值。

5)根据轮胎纵向力的估计值和当前车轮滑移率，通过对轮胎模型求逆得到路面峰值附着系数θ的估计值。

2.根据当前路面峰值附着系数与当前路面最优滑移率对应的线性关系，确定当前路面的最优滑移率。

通过不同附着系数下的轮胎特性仿真试验，可获得当前路面峰值附着系数和最优滑移率对应的线性关系，依据此线性关系，确定当前路面的最优滑移率λ_r。

3.确定当前车轮的参考轮速，并计算实际轮速与参考轮速的差值。

根据轮心速度v和当前路面的最优滑移率λ_r，计算车轮的参考轮速ω_r：

计算实际轮速ω与参考轮速的差值e：

e＝ω-ω_r

4.将实际轮速和参考轮速的差值以及车轮纵向力输入到滑模变结构控制器，由滑模变结构控制器对驱动状态下打滑的车轮进行力矩控制。

本发明所采用的滑模变结构控制在传统的滑模变结构控制器基础上，做了两点改进：

1)引入积分项，通过积分项消除静态误差；

2)引入抗积分饱和策略，保证控制器全局稳定。

选取路面名义模型下对应的峰值附着系数为0.5，即μ_m＝0.5，结合单轮垂向载荷F_z，确定路面名义模型下的车轮纵向力F_x：

F_x＝μ_mF_z

定义到滑模面的距离为：

s＝e+k₀ρ

式中，k₀和都是正常数，且ρ的初值满足

抗积分饱和控制策略有效地抑制了执行器的过度饱和，在边界层外时，滑模切换力矩控制可以使系统状态向滑模面上收敛；在边界层内时，控制方法类似于PI控制。

因此本发明所采用的滑模变结构控制器为：

其中，T_eq为等效控制力矩，ΔT为切换控制力矩。

等效控制的目的就是使系统状态可以尽快地沿着滑模面运动，要达到理想的滑动模态控制，需使计算得等效控制力矩。

等效控制力矩设计为：

T_eq＝-f_m(x)＝rF_x

切换力矩的目的是克服等效控制力矩中由于模型不确定性引起的模型误差，从而保证整个控制系统的稳定性。

切换力矩设计为：

式中，为模型误差上界，可取为峰值附着系数为0.5的名义路面上车轮所受阻力矩大小，即η为趋近率。

在驱动状态下，当车辆检测到轮速差不为0，且上层控制策略分配的基础力矩大于驱动防滑控制力矩时，说明分布式驱动电动汽车出现一个或多个车轮打滑，进入滑模变结构控制器，由滑模变结构控制器根据轮速差和车轮纵向力，输出驱动防滑控制力矩T_c，对一个或多个车轮执行驱动防滑控制力矩，当车辆检测不到车轮打滑时，退出滑模变结构控制器，正常执行上层控制策略分配的基础力矩。

本发明分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统的实施例

本实施例的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统如图1所示，包括滑模变结构控制器、驱动防滑使能控制模块、路面状态辨识模块、垂向载荷计算模块、纵向力计算模块、滑移率计算模块、轮心速度计算模块和轮速差计算模块，其中，路面状态辨识模块的输入端与垂向载荷计算模块和滑移率计算模块连接，用于根据车轮轮速、实际滑移率和驱动轮垂向载荷F_z，实时估算出当前路面峰值附着系数；滑模变结构控制器用于根据轮速差计算模块计算出的实际轮速和参考轮速的差值以及纵向力计算模块计算出的车轮纵向力确定驱动防滑控制力矩；驱动防滑使能控制模块用来根据轮速差和基础力矩与驱动防滑控制力矩的大小关系确定滑模变结构控制器的介入与退出，当检测到轮速差不为0，且基础力矩大于驱动防滑控制力矩时，驱动防滑使能控制模块发出使能信号，介入滑模变结构控制器，以滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩作为车轮执行的防滑控制力矩。各模块的具体实现手段已在方法的实施例中进行详细说明，这里不再赘述。

Claims (10)

1.分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：

1)根据车辆的纵向车速、车轮当前滑移率和纵向力估算当前路面峰值附着系数；

2)根据路面峰值附着系数与路面最优滑移率的对应关系确定当前路面的最优滑移率；

3)根据当前路面的最优滑移率计算当前车轮的参考轮速，并计算实际轮速和参考轮速的差值；

4)将实际轮速和参考轮速的差值以及车轮纵向力输入到滑模变结构控制器，由滑模变结构控制器对驱动状态下打滑的车轮进行力矩控制。

2.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，其特征在于，所述步骤4)中滑模变结构控制器的模型为：

T_eq＝rF_z·μ_m

其中，s＝e+k₀ρ，k₀和都是正常数，且ρ的初值满足e为实际轮速和参考轮速的差值，T_eq为等效控制力矩，ΔT为切换控制力矩，μ_m为路面名义模型下对应的峰值附着系数，r为车轮半径，F_z为驱动轮垂向载荷，为模型误差上界，η为趋近率。

3.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，其特征在于，所述当前路面峰值附着系数的估算过程为：

A.根据车轮转角、车轮半径和车轮轮速计算整车纵向车速，并根据整车纵向车速计算车轮轮心速度；

B.根据车轮轮心速度、车轮转速和车轮半径计算车轮当前滑移率；

C.根据车辆半载质量、纵向加速度和侧向加速度计算车辆垂向载荷；

D.Burckhardt轮胎模型设计路面峰值系数估计器，根据当前车轮滑移率和纵向力反求路面峰值附着系数。

4.根据权利要求3所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，其特征在于，所述步骤D中设计的路面峰值系数估计器为：

其中T_c为车轮实际输出力矩；y为对车轮角速度ω的观测值；φ为对纵向力F_x的估计；是等式方程的数值解；Ki为常数，根据实车状态进行标定；I_ω为车轮转动惯量；μ为实时路面附着系数；t表示时间。

5.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制方法，其特征在于，当检测到实际轮速和参考轮速的差值不为零，且基础力矩大于滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩时，采用滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩驱动相应的车轮，否则，采用基础力矩控制相应的车轮。

6.一种分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统，其特征在于，该控制系统包括路面状态辨识模块、滑移率计算模块、轮速差计算模块和滑模变结构控制器；

所述路面状态辨识模块用于根据车辆的纵向车速、车轮当前滑移率和纵向力估算当前路面峰值附着系数；

所述滑移率计算模块用于根据路面峰值附着系数与路面最优滑移率的对应关系确定当前路面的最优滑移率；

所述轮速差计算模块用于根据当前路面的最优滑移率计算当前车轮的参考轮速，并计算实际轮速和参考轮速的差值；

所述滑模变结构控制器用于根据实际轮速和参考轮速的差值以及车轮纵向力确定车轮的驱动防滑控制力矩。

7.根据权利要求6所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统，其特征在于，所述滑模变结构控制器的模型为：

T_eq＝rF_z·μ_m

其中，s＝e+k₀ρ，k₀和都是正常数，且ρ的初值满足e为实际轮速和参考轮速的差值，T_eq为等效控制力矩，ΔT为切换控制力矩，μ_m为路面名义模型下对应的峰值附着系数，r为车轮半径，F_z为驱动轮垂向载荷，为模型误差上界，η为趋近率。

8.根据权利要求6所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统，其特征在于，所述路面状态辨识模块估算当前路面峰值附着系数的过程如下：

A.根据车轮转角、车轮半径和车轮轮速计算整车纵向车速，并根据整车纵向车速计算车轮轮心速度；

B.根据车轮轮心速度、车轮转速和车轮半径计算车轮当前滑移率；

C.根据车辆半载质量、纵向加速度和侧向加速度计算车辆垂向载荷；

D.Burckhardt轮胎模型设计路面峰值系数估计器，根据当前车轮滑移率和纵向力反求路面峰值附着系数。

9.根据权利要求8所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统，其特征在于，所述步骤D中设计的路面峰值系数估计器为：

其中T_c为车轮实际输出力矩；y为对车轮角速度ω的观测值；φ为对纵向力F_x的估计；是等式方程的数值解；Ki为常数，根据实车状态进行标定；I_ω为车轮转动惯量；μ为实时路面附着系数；t表示时间。

10.根据权利要求6所述的分布式驱动电动汽车路面自适应驱动防滑控制系统，其特征在于，所述控制系统还包括驱动防滑使能控制模块，当检测到实际轮速和参考轮速的差值不为零，且基础力矩大于滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩时，驱动防滑使能控制模块采用滑模变结构控制器输出的驱动防滑控制力矩驱动相应的车轮，否则，采用基础力矩控制相应的车轮。