[发明专利]一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法

说明书

本申请涉及一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，通过合理分配四个驱动车轮的转矩，同时提高分布式电驱动车辆的驱动系统效率和行驶安全性。所述转矩分配方法包括以下步骤：(1)采用响应面分析法对轮毂电机的试验数据进行回归分析得到驱动电机效率函数。(2)基于分布式电驱动系统的需求转矩值，分别建立表征驱动系统效率优化和车辆行驶安全性优化的目标函数；并采用自适应权重系数的线性加权法将上述两个目标函数的求解转化为约束条件下的多目标优化问题。(3)综合遗传算法和禁忌搜索算法各自的优点，提出遗传禁忌混合搜索算法(HGTSA)对上述多目标优化问题进行求解，以获得分布式电驱动系统的最优转矩分配。

技术领域

本发明属于纯电动汽车和车辆纵向动力学控制领域，涉及一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法。

背景技术

随着节能和环保成为当今时代的主题，电动汽车的发展进入了一个全新的时代。纯电动汽车依靠驱动系统满足行驶需求，驱动系统的好坏对整车性能影响很大，电动汽车驱动方式有两种：集中驱动和分布式驱动。分布式电驱动车轮无需机械传动部件，提高了整车空间利用效率。最重要的，打破传统汽车固定的转矩分配模式，可以根据实际道路工况和车辆行驶状态任意分配车轮转矩。

多电机驱动车辆由于具有驱动制动转矩独立可控的优点，可以根据实际道路工况和车辆行驶状态任意分配车轮转矩，实现电动汽车的纵向动力学安全控制和节能控制。而分布式电驱动汽车作为一个高度复杂耦合的非线性时变系统，转矩优化分配控制策略应该考虑多个目标函数以此满足汽车各种性能。虽然现在有很多优化算法可以处理此类问题，但是都存在一些不足之处，模型预测控制算法对目标函数的梯度和海森矩阵要求较高，如果太负责则会增加计算负担从而延长仿真时间，多目标粒子群算法和多目标进化算法则是以损失运算时间为代价来满足精度要求。

因此，需要一种转矩优化分配方法，在优化分配车轮转矩时，不仅可以减少仿真运算时间，同时又可以达到较高的精度要求，达到同时提高驱动系统效率和纵向行驶安全性的目的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，通过合理分配车轮转矩，同时提高驱动系统效率和纵向行驶安全性。

一种基于分布式电驱动车辆的最优转矩分配方法，该分配方法的主要思路为：由上层控制器得到整车需求力矩，转矩分配层将需求力矩合理的分配给四个车轮，同时满足提高驱动系统效率和纵向行驶安全性的要求。所述优化转矩分配方法包含但不限于遗传算法、禁忌搜索算法、遗传禁忌混合搜索算法。

该方法包含以下步骤：

一、采用响应面分析法对轮毂电机的试验数据进行回归分析得到驱动电机效率函数。

二、基于分布式电驱动系统的需求转矩值，分别建立表征驱动系统效率优化和车辆行驶安全性优化的目标函数；并采用自适应权重系数的线性加权法将上述两个目标函数的求解转化为约束条件下的多目标优化问题。

三、综合遗传算法和禁忌搜索算法各自的优点，提出遗传禁忌混合搜索算法(HGTSA)对上述多目标优化问题进行求解，以获得分布式电驱动系统的最优转矩分配。

在本申请的一个优选实施方式中，步骤一中所述的采用响应面分析法对轮毂电机的试验数据进行回归分析得到驱动电机效率函数。其中，电机效率Y采用带交叉项的四阶回归方程进行描述，表达式如下：

其中：β为回归系数，x₁，x₂为设计变量，分别代表电机转速和需求转矩，ε为一个随机误差向量。

在本申请的一个优选实施方式中，首先建立表征驱动系统效率优化的目标函数J₁，其表达式如下：