CN112848923A - 一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法包括以下步骤：步骤S1：通过感知设备获取前车行驶信息；步骤S2：通过传感器获得当前车辆行驶信息并计算各车轮滑移率；步骤S3：通过所述前车行驶信息和各车轮滑移率计算各电机最优的输入转矩；步骤S4：电动菱形汽车依据所述各电机最优的输入转矩，驱动车辆进行跟车行为。本发明所提出的转矩分配策略可提升电动菱形汽车在跟车工况下的经济性；并充分考虑了菱形的车轮布置形式，让每个轮胎都能充分利用其路面附着系数。

Description

一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法
技术领域
本发明涉及电动菱形车技术领域，尤其涉及一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法。
背景技术
电动汽车的一个最新设计问题是如何在跟车操作中降低能耗，菱形电动汽车相比于传统电动汽车在节能方面有更大的潜力。菱形汽车具有流线型的车头，能大幅降低空气阻力，然而菱形电动汽车存在的问题是如何合理进行驱动转矩分配，从而使得在总的需求转矩一定的情况下，尽可能提高电机效率并保证行驶性能，从而降低能耗。
从研究对象上看，现有研究转矩分配策略主要面向传统电动汽车，包括四轮独立驱动汽车、双轴驱动汽车与单轴驱动汽车，这些方法都不适用于具有三轴的菱形电动汽车。从转矩分配方法来看，部分研究采用基于规则的策略进行转矩分配，此类方法无法实现最优节能效果；另有部分研究采用预分配后修正的策略，此类方法侧重于根据轮胎附着系数进行修正，没有兼顾转矩分配策略的经济性；其他研究则未能充分考虑转矩分配策略与其他车辆行为的融合。
总结而言，现有电动汽车转矩分配策略主要聚焦于单车，对转矩分配策略与其他车辆行为的融合研究较少。此外，现有研究基本上都针对传统电动汽车，因此电动菱形汽车的转矩分配策略亟待解决。
发明内容
本发明提供了本发明提出了一种电动菱形汽车兼顾跟车性能、经济性能、舒适性能和安全性能的跟车转矩分配方法。
具体而言本发明提供了一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法，其特征在于，所述跟车转矩分配方法包括以下步骤：
步骤S1：通过感知设备获取前车行驶信息；
步骤S2：通过传感器获得当前车辆行驶信息并计算各车轮滑移率；
步骤S3：通过所述前车行驶信息和各车轮滑移率计算各电机最优的输入转矩；
步骤S4：电动菱形汽车依据所述各电机最优的输入转矩，驱动车辆进行跟车行为；
其中，所述前车行驶信息包括前车车速vpre、前车加速度apre和与前车的间距Δx。
更进一步地，在步骤S2中，还包括以下步骤：
步骤S21：通过自车传感设备获取车轮行驶信息，所述车轮行驶信息包括第i个车轮所受的垂向力Fzi、当前转矩Tdi、角速度ωi和车轮中心纵向速度ui；
步骤S22：计算第i个车轮当前的路面附着系数μi，根据所述当前路面附着系数μi判断当前路面条件属于干燥路面、潮湿路面、积雪路面中的哪一种；
步骤S23：根据所述当前路面条件确定轮胎的滑移率-附着系数，并从所述滑移率-附着系数获取第i个车轮的最大路面附着系数对应的期望滑移率λd,i；
步骤S24：计算第i个车轮的当前滑移率λi；
步骤S25：将当前滑移率λi和期望滑移率λd,i输入至转矩分配计算模块。
更进一步地，在步骤S3中，还包括以下步骤：
步骤S31：转矩分配计算模块通过车载传感设备获取车辆行驶信息，所述车辆行驶信息包括自车车速vego、自车加速度aego、第j个电机的转速ωEMj和当前时刻电池SOC值；
步骤S32：建立车载电池模型
Figure BDA0002952385370000035
并计算所述车载电池模型
Figure BDA0002952385370000036
与三台电机的电机转矩TEMj之间关系；
步骤S33：结合整车运动学关系与所述车载电池模型
Figure BDA0002952385370000037
利用零阶保持器将连续系统离散化，得到离散时间跟车系统状态方程；
步骤S34：定义转矩分配优化问题的成本函数Jopt，并获取所述成本函数Jopt与跟车成本函数JACC、经济性成本函数JEco和滑移成本函数JSta之间的关系；
步骤S35：定义转矩分配优化问题的状态约束；
步骤S36：将所述离散时间跟车系统状态方程、所述成本函数Jopt和所述状态约束构成了一个带约束模型预测控制问题，并利用动态规划的方法实时求所述预测控制问题，得到下一时刻各电机最优的输入转矩；
步骤S37：将所述各电机最优的输入转矩输入至整车模块。
更进一步地，在步骤S22中，所述第i个车轮当前的路面附着系数μi为：
Figure BDA0002952385370000031
其中，Ii为第i个车轮的转动惯量，Ri为第i个车轮的滚动半径。
更进一步地，在步骤S24中，所述第i个车轮的当前滑移率λi为：
Figure BDA0002952385370000032
其中，ui是第i个车轮的绝对速度；uil是各车轮绝对速度ui分别向轮胎坐标系
Figure BDA0002952385370000033
的l轴投影；轮胎坐标系
Figure BDA0002952385370000034
的原点为车轮平面和地平面的交线与车轮旋转轴线在地平面上投影线的交点，l轴为车轮平面与地平面的交线并规定向前为正，q轴在地平面上且垂直于l轴指向左方为正。
更进一步地，在步骤S32中，所述车载电池模型
Figure BDA0002952385370000041
为：
Figure BDA0002952385370000042
其中，Vbat是电池开环电压，为常值；Rbat是电池内电阻，为常值；Qbat为电池电容量，为常值；Pbat为电池功率，其表达式如下：
Pbat＝Pbat,1+Pbat,2+Pbat,3
其中，Pbat,1、Pbat,2、Pbat,3分别代表三台电机的功率，每台电机的功率可表示如下：
Pbat,j＝TEMj·ηEMjj＝1,2,3
其中，TEMj为电机转矩；ηEMj为电机效率，为常值。
更进一步地，在步骤S33中，所述离散时间跟车系统状态方程为：
Figure BDA0002952385370000043
Figure BDA0002952385370000044
其中，k代表k时刻，k+1代表k的下一时刻，两者的间隔δ0为常值。(k)代表某一参数在k时刻的取值，(k+1)代表某一参数在k+1时刻的取值。
更进一步地，在步骤S34中，所述成本函数Jopt为：
Jppt＝JACC+γ1JEco+γ2JSta
其中，JACC代表跟车成本函数，JEco为经济性成本函数，JSta为滑移成本函数，γ1和γ2为正的常值，代表权重系数；
所述跟车成本函数JACC具体定义如下：
Figure BDA0002952385370000045
其中，k1和k2为正的常值，代表权重系数；tf为预测时域，为常数；Δv为车速差，Δa为速度差；所述车速差Δv与加速度差Δa分别定义如下：
Δv＝vpre-vego
Δa＝0.25Δv+0.02Δx
所述经济性成本函数JEco具体定义如下：
JEco＝1-SOC
其中，SOC代表电池的电能储量，其定义如下：
Figure BDA0002952385370000051
所述滑移成本函数JSta具体定义如下：
Figure BDA0002952385370000052
更进一步地，在步骤S35中，所述状态约束为：
Figure BDA0002952385370000053
Figure BDA0002952385370000054
Figure BDA0002952385370000055
其中，
Figure BDA0002952385370000056
和
Figure BDA0002952385370000057
为转速ωEMj下的最小和最大转矩；
Figure BDA0002952385370000058
和
Figure BDA0002952385370000059
为自车的最小和最大加速度，为常值；Δxmin和Δxmax为最小和最大车间距，为常值。
本发明的有益效果为：
本发明所提出的转矩分配策略可提升电动菱形汽车在跟车工况下的经济性；并充分考虑了菱形的车轮布置形式，让每个轮胎都能充分利用其路面附着系数。
本发明从车载电池SOC的角度探讨车辆行驶经济性，更符合实际场景，因此具有工程应用价值。
本发明在模型预测控制的框架下将转矩分配策略与车辆跟车行为有机结合，形成一个共同的优化目标，从而有效兼顾了自车行驶的经济性与跟车性能。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法的流程示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图1，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
如附图1所示，本发明是一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过感知设备获取前车行驶信息；
步骤S2：通过传感器获得当前车辆行驶信息并计算各车轮滑移率；
步骤S3：通过前车行驶信息和各车轮滑移率计算各电机最优的输入转矩；
步骤S4：电动菱形汽车依据各电机最优的输入转矩，驱动车辆进行跟车行为。
具体的，在步骤S1中，电动菱形汽车的前车行驶信息感知模块通过车载感知设备获取前车行驶信息，前车行驶信息包括前车车速vpre、前车加速度apre和与前车的间距Δx，并将前车行驶信息的参数输入至转矩分配计算模块。
在步骤S2中，菱形电动车为三电机四轮结构，四个车轮按前后各一个、中间两个呈菱形布置，前后轮为转向轮，中间轮为驱动轮；前轮为车轮1，中轮为车轮2和车轮3，后轮为车轮4，依据菱形电动车及动力学模型计算各车轮滑移率。
具体包括以下步骤：
步骤S21：通过自车传感设备获取车轮行驶信息，车轮行驶信息包括第i个车轮所受的垂向力Fzi、当前转矩Tdi、角速度ωi和车轮中心纵向速度ui。
步骤S22：计算第i个车轮当前的路面附着系数μi；
Figure BDA0002952385370000071
其中，Ii为第i个车轮的转动惯量，Ri为第i个车轮的滚动半径。根据当前路面附着系数μi判断当前路面条件属于干燥路面、潮湿路面、积雪路面中的哪一种。
步骤S23：根据当前路面条件查表确定菱形车所用轮胎的滑移率-附着系数，并从该曲线得到第i个车轮的最大路面附着系数对应的滑移率，把这一滑移率称为期望滑移率λd,i，在这个滑移率的时候，轮胎在当前路面条件下具有最大的路面附着系数。
步骤S24：计算第i个车轮的当前滑移率：
假设u为菱形车质心的绝对速度，ux、uy为其在车辆坐标系
Figure BDA0002952385370000072
中的分量；ui(i＝1,2,3,4)分别为菱形车前、中、后轮绝对速度；αi分别为菱形车前、中、后轮侧偏角；δ1和δ4为前、后轮的转角。
可得菱形车各轮的侧偏角为：
Figure BDA0002952385370000073
Figure BDA0002952385370000074
将菱形车各轮胎绝对速度ui分别向轮胎坐标系
Figure BDA0002952385370000075
的l轴投影，有：
uil＝ui·cosαi
其中，轮胎坐标系
Figure BDA0002952385370000076
的原点为车轮平面和地平面的交线与车轮旋转轴线在地平面上投影线的交点，l轴为车轮平面与地平面的交线并规定向前为正，q轴在地平面上且垂直于l轴指向左方为正。
因此，得到菱形车各轮胎的滑移率为：
Figure BDA0002952385370000077
步骤S25：将当前滑移率λi和期望滑移率λd,i输入至转矩分配计算模块。
在步骤S3中，具体包括以下步骤：
步骤S31：转矩分配计算模块通过车载传感设备获取车辆行驶信息，车辆行驶信息包括自车车速vego、自车加速度aego、第j个电机的转速ωEMj和当前时刻电池SOC值。
步骤S32：建立车载电池模型，具体如下：
Figure BDA0002952385370000081
其中，Vbat为电池开环电压，为常值，可通过当前电池SOC值查表得到；Rbat为电池内电阻，为常值，可通过当前电池SOC值查表得到；Qbat为电池电容量，为常值；Pbat为电池功率，其表达式如下：
Pbat＝Pbat,1+Pbat,2+Pbat,3
其中，Pbat,1、Pbat,2、Pbat,3分别代表三台电机的功率，每台电机的功率可表示如下：
Pbat,j＝TEMj·ηEMjj＝1,2,3
其中，TEMj为电机转矩，ηEMj为电机效率，为常值，可通过当前时刻电机转矩TEMj与转速ωEMj查表得到。
步骤S33：结合整车运动学关系与步骤S32中的电池模型，利用零阶保持器将连续系统离散化，得到离散时间跟车系统状态方程为：
Figure BDA0002952385370000082
Figure BDA0002952385370000083
其中，k代表k时刻，k+1代表k的下一时刻，两者的间隔δ0为常值。(k)代表某一参数在k时刻的取值，(k+1)代表某一参数在k+1时刻的取值。
步骤S34：定义转矩分配优化问题的成本函数Jopt，具体为
Jopt＝JACC+γ1JEco+γ2JSta
其中，JACC代表跟车成本函数，JEco为经济性成本函数，JSta为滑移成本函数，γ1和γ2为正的常值，代表权重系数。
跟车成本函数JACC具体定义如下：
Figure BDA0002952385370000091
其中，k1和k2为正的常值，代表权重系数；tf为预测时域，为常数；车速差Δv与加速度差Δa分别定义如下：
Δv＝vpre-vego
Δa＝0.25Δv+0.02Δx
其中，vpre为前车车速；vego为自车车速；
经济性成本函数JEco具体定义如下：
JEco＝1-SOC
其中，SOC代表电池的电能储量，其定义如下：
Figure BDA0002952385370000092
滑移成本函数JSta具体定义如下：
Figure BDA0002952385370000093
步骤S35：定义转矩分配优化问题的状态约束，具体为
Figure BDA0002952385370000094
Figure BDA0002952385370000095
Figure BDA0002952385370000096
其中，
Figure BDA0002952385370000097
和
Figure BDA0002952385370000098
为转速ωEMj下的最小和最大转矩，可通过查表得到，这一约束用于保证电机工作在合理区间；
Figure BDA0002952385370000099
和
Figure BDA00029523853700000910
为自车的最小和最大加速度，为常值，这一约束用于保证车辆的舒适性。Δxmin和Δxmax为最小和最大车间距，为常值，这一约束用于保证跟车的安全性和高效性。
步骤S36：步骤S33中的离散时间跟车系统状态方程、步骤S34中的成本函数和步骤S35中的约束构成了一个带约束模型预测控制问题，利用动态规划的方法实时求解这一问题，并得到下一时刻各电机最优的输入转矩
Figure BDA0002952385370000101
和
Figure BDA0002952385370000102
步骤S37：将步骤S36所得的各电机最优输入转矩输入至整车模块。
步骤S4：电动菱形汽车的整车模块执行步骤S3所得的各电机最优输入转矩，从而驱动车辆进行跟车行为。
在一种实施例中，以一种电动菱形汽车转矩分配的情况为例：
(1)前车行驶信息感知模块通过车载感知设备获取前车车速vpre、加速度apre和与前车的间距Δx，并将这些参数输入至转矩分配计算模块。
(2)自车行驶状态估计模块首先获取部分自车参数，其次利用步骤S22和S23中得到第i个车轮所在路面的最大路面附着系数对应的期望轮胎滑移率λd,i，接着根据步骤S24计算得到第i个车轮实际的滑移率，最后将期望滑移率和实际滑移率输入至转矩分配计算模块。
(3)转矩分配计算模块首先获取自车车速vego等必要参数，其次利用步骤S32建立车载电池模型，接着利用步骤S33，结合车辆运动学关系和电池模型，利用零阶保持器将这个连续系统离散化，并得到离散时间的跟车系统状态方程。随后利用步骤S34和S35，定义转矩分配优化问题的成本函数Jopt以及该优化问题的相关状态约束，这样就有了系统状态方程、优化成本函数、状态约束，从而把转矩分配问题转变为一个模型预测控制问题。接下来就利用步骤S36对这一状态方程、优化成本函数和状态约束够成的模型预测控制问题进行求解，求解方法采用动态规划方法。这样就求解得到了下一时刻各电机最优的输入转矩
Figure BDA0002952385370000103
和
Figure BDA0002952385370000104
将结果输入至整车模块。
(4)电动菱形汽车的整车模块执行各电机最优转矩，并驱动电动菱形车进行跟车行为。
虽然本发明已经以较佳实施例公开如上，但实施例并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内，所做的任何等效变化或润饰，同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。

Claims (9)

1.一种电动菱形汽车跟车转矩分配方法，其特征在于，所述跟车转矩分配方法包括以下步骤：
步骤S1：通过感知设备获取前车行驶信息；
步骤S2：通过传感器获得当前车辆行驶信息并计算各车轮滑移率；
步骤S3：通过所述前车行驶信息和各车轮滑移率计算各电机最优的输入转矩；
步骤S4：电动菱形汽车依据所述各电机最优的输入转矩，驱动车辆进行跟车行为；
其中，所述前车行驶信息包括前车车速vpre、前车加速度apre和与前车的间距Δx。
2.根据权利要求1所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S2中，还包括以下步骤：
步骤S21：通过自车传感设备获取车轮行驶信息，所述车轮行驶信息包括第i个车轮所受的垂向力Fzi、当前转矩Tdi、角速度ωi和车轮中心纵向速度ui；
步骤S22：计算第i个车轮当前的路面附着系数μi，根据所述当前路面附着系数μi判断当前路面条件属于干燥路面、潮湿路面、积雪路面中的哪一种；
步骤S23：根据所述当前路面条件确定轮胎的滑移率-附着系数，并从所述滑移率-附着系数获取第i个车轮的最大路面附着系数对应的期望滑移率λd，i；
步骤S24：计算第i个车轮的当前滑移率λi；
步骤S25：将当前滑移率λi和期望滑移率λa，i输入至转矩分配计算模块。
3.根据权利要求1所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括以下步骤：
步骤S31：转矩分配计算模块通过车载传感设备获取车辆行驶信息，所述车辆行驶信息包括自车车速vego、自车加速度aego、第j个电机的转速ωEMj和当前时刻电池SOC值；
步骤S32：建立车载电池模型
Figure FDA0002952385360000021
并计算所述车载电池模型
Figure FDA0002952385360000022
与三台电机的电机转矩TEMj之间关系；
步骤S33：结合整车运动学关系与所述车载电池模型
Figure FDA0002952385360000023
利用零阶保持器将连续系统离散化，得到离散时间跟车系统状态方程；
步骤S34：定义转矩分配优化问题的成本函数Jopt，并获取所述成本函数Jopt与跟车成本函数JACC、经济性成本函数JEco和滑移成本函数JSta之间的关系；
步骤S35：定义转矩分配优化问题的状态约束；
步骤S36：将所述离散时间跟车系统状态方程、所述成本函数Jopt和所述状态约束构成了一个带约束模型预测控制问题，并利用动态规划的方法实时求所述预测控制问题，得到下一时刻各电机最优的输入转矩；
步骤S37：将所述各电机最优的输入转矩输入至整车模块。
4.根据权利要求2所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S22中，所述第i个车轮当前的路面附着系数μi为：
Figure FDA0002952385360000024
其中，Ii为第i个车轮的转动惯量，Ri为第i个车轮的滚动半径。
5.根据权利要求2所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S24中，所述第i个车轮的当前滑移率λi为：
Figure FDA0002952385360000025
其中，ui是第i个车轮的绝对速度；uil是各车轮绝对速度ui分别向轮胎坐标系
Figure FDA0002952385360000031
的1轴投影；轮胎坐标系
Figure FDA0002952385360000032
的原点为车轮平面和地平面的交线与车轮旋转轴线在地平面上投影线的交点，l轴为车轮平面与地平面的交线并规定向前为正，q轴在地平面上且垂直于l轴指向左方为正。
6.根据权利要求3所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S32中，所述车载电池模型
Figure FDA0002952385360000033
为：
Figure FDA0002952385360000034
其中，Vbat是电池开环电压，为常值；Rbat是电池内电阻，为常值；Qbat为电池电容量，为常值；Pbat为电池功率，其表达式如下：
Pbat＝Pbat，1+Pbat，2+Pbat，3
其中，Pbat，1、Pbat，2、Pbat，3分别代表三台电机的功率，每台电机的功率可表示如下：
Pbat，j＝TEMj·ηEMj j＝1，2，3
其中，TEMj为电机转矩；ηEMj为电机效率，为常值。
7.根据权利要求3所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S33中，所述离散时间跟车系统状态方程为：
Figure FDA0002952385360000035
vego(k+1)＝vego(k)+aego(k)·δ0
Figure FDA0002952385360000036
其中，k代表k时刻，k+1代表k的下一时刻，两者的间隔δ0为常值。(k)代表某一参数在k时刻的取值，(k+1)代表某一参数在k+1时刻的取值。
8.根据权利要求3所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S34中，所述成本函数Jopt为：
Jopt＝JACC+γ1JEco+γ2JSta
其中，JACC代表跟车成本函数，JEco为经济性成本函数，JSta为滑移成本函数，γ1和γ2为正的常值，代表权重系数；
所述跟车成本函数JACC具体定义如下：
Figure FDA0002952385360000041
其中，k1和k2为正的常值，代表权重系数；tf为预测时域，为常数；Δv为车速差，Δa为速度差；所述车速差Δv与加速度差Δa分别定义如下：
Δv＝vpre-vego
Δa＝0.25Δv+0.02Δx
所述经济性成本函数JEco具体定义如下：
JEco＝1-SOC
其中，SOC代表电池的电能储量，其定义如下：
Figure FDA0002952385360000042
所述滑移成本函数JSta具体定义如下：
Figure FDA0002952385360000043
9.根据权利要求3所述跟车转矩分配方法，其特征在于，在步骤S35中，所述状态约束为：
Figure FDA0002952385360000044
Figure FDA0002952385360000045
Δxmin≤Δx≤Δxmax
其中，
Figure FDA0002952385360000046
和
Figure FDA0002952385360000047
为转速ωEMj下的最小和最大转矩；
Figure FDA0002952385360000048
和
Figure FDA0002952385360000049
为自车的最小和最大加速度，为常值；Δ　xmin和Δxmax为最小和最大车间距，为常值。
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