[发明专利]一种四轮驱动电动汽车的集成底盘控制方法有效

专利信息
申请号: 201910454983.9 申请日: 2019-05-29
公开(公告)号: CN111873985B 公开(公告)日: 2021-07-20
发明(设计)人: 赵彬;李何为;于微波;李响;劳红鹏 申请(专利权)人: 长春工业大学
主分类号: B60W30/02 分类号: B60W30/02;B60W50/00
代理公司: 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 代理人: 崔斌
地址: 130012 吉林*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 四轮驱动 电动汽车 集成 底盘 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种四轮驱动电动汽车的集成底盘控制方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

步骤一、为确定影响车辆侧向稳定性的相关状态量,以车身运动平面的四轮线性二自由度车辆模型为基础,对车辆转向、加速的运动状态进行分析,将主动前轮转向、直接横摆力矩作为控制输入,车辆的质心侧偏角和横摆角速度视为状态变量,分析前轮主动转向和横摆力矩对车辆稳定性的影响;

步骤二、针对所研究的四轮驱动电动汽车集成底盘控制,利用相关的动力学模型,包括十四自由度车辆模型、永磁同步电机控制模型和驾驶员模型,以上述模型为基础进行模型验证;

步骤三、建立集成底盘控制模型;

步骤四、建立模型预测控制;

步骤五、为获得车辆的稳定性区域,通过经典的相平面分析法来驱动车辆稳定性控制区域,通过不同初始β即质心侧偏角、γ即横摆角速度的初始条件激励二自由度车辆模型从而获得车辆的稳定区域,再通过相平面中稳定区域规律的研究从而设计车辆稳定性判据,以该判据为基础,通过集成底盘控制策略,自上而下统一平衡车辆的操纵稳定性;

步骤六、为构建车辆状态及参数估计系统,利用基于信息融合的车身纵向速度观测器和基于复合轮胎模型的质心侧偏角观测器,对质心侧偏角观测来说,基于动力学方法的观测难点是轮胎侧向力的观测,通过复合轮胎模型建立轮胎侧向力的估计,通过动力学方法直接观测车身侧偏角;

步骤七、为获得期望状态的反馈,根据四轮线性二自由度车辆模型,建立了参考状态轨迹;选择车辆的横摆角速度和侧向速度用于参考期望值作为模型预测指标J的反馈;横摆角速度和侧向速度用于车身的稳定性控制;

步骤八、为验证集成底盘控制方法控制效果,建立了四轮驱动电动汽车实时动态仿真平台,通过高/低附路面蛇形绕桩实验、加速实验、双移线实验和路面分离实验,依此对集成底盘控制方法控制效果的有效性进行验证。

2.根据权利要求1所述的一种四轮驱动电动汽车的集成底盘控制方法,其特征在于,所述步骤三的具体方法如下:

车辆在二自由度模型下,轮胎纵向力所提供的横摆力矩表示为:

式中,twf为前轮轮距,twr为后轮轮距,Fxi为各个车轮纵向力,δf为主动前轮转向角,△δf为主动前轮转向的增益,可控区间小于3°,这样轮胎侧向力在近似线性区间内,因此主动前轮转向的增益△δf很小,近似为零,式(1.1)简化为

式中,

Fxi=[Fxfl Fxfr Fxrl Fxrr]T

(1.2)

lf为前轮半轴矩,lr为后轮半轴矩;

通过式(1.2)得到的由轮胎纵向力提供的横摆力矩与前轮转角和纵向轮胎力有关,然而该项并没有考虑轮胎的弹性变形因素,假设轮胎的弹性变形恢复时间表示为一阶惯性环节,该力矩表示为

式中,τ为一阶时间常数,s为拉普拉斯算子,则

车辆在二自由度模型下,轮胎侧向力所提供的横摆力矩表示为:

式中,twf为前轮轮距,twr为后轮轮距,Fyi为各个车轮侧向力,δf为主动前轮转向角,△δf为主动前轮转向的增益,lf为前轮半轴矩,lr为后轮半轴矩,根据轮胎动力学,轮胎的侧向力由轮胎侧偏刚度和轮胎侧偏角近似简化得

Fyi=kyiαyi (1.6)

式中,kyi、αyi 分别表示轮胎复合工况下的侧偏刚度和侧偏角,轮胎的侧偏角由主动前轮转向角δf、主动前轮转向的增益△δf和轮心前进速度uwi和轮心侧向速度vwi表示,有

式中,轮心的前进速度uwi和侧向速度vwi由车身CG速度和横摆角速度表示

[vwfl vwfr vwrl vwrr]T=Vy+[lfr lfr -lrr -lrr]T (1.8)

式中,Vx、Vy分别为车辆纵向、侧向速度,twf为前轮轮距,twr为后轮轮距,lf为前轮半轴矩,lr为后轮半轴矩,r为横摆角速度;

由式(1.8)、(1.9)表示的轮胎侧偏角是横摆角速度的非线性函数,假设横摆角速度对轮心前进速度的影响很小,简化后的轮胎前进速度uwi近似为车身CG的纵向速度Vx,有

[uwfl uwfr uwrl uwrr]T=Vx (1.10)

因此,将式(1.8)、(1.10)带入式(1.6),简化后的轮胎侧向力

采用式(1.11)表示的轮胎侧向力Fyi与主动前轮转向角δf、主动前轮转向的增益△δf、车身纵向速度uwi、侧向速度vwi和侧偏刚度kyi有关,因此使用状态观测方法通过对基本变量的观测获得轮胎的侧向力;但是该方法得到的轮胎侧向力是一种准静态轮胎力模型,无法表达轮胎侧向力随时间的变化,因此将轮胎侧向力的变化率考虑到动力学模型中,有

轮胎侧向力的变化率由两部分组成,第一项由侧偏刚度的变化引起,第二项由侧偏角的变化引起;根据对复合工况动力学模型分析,当无量纲轮胎力较小时,轮胎的侧偏刚度变化很小,如果考虑轮胎的松弛特性,在较短的控制周期内其变化也很小,变化率近似为零,因此忽略侧偏刚度变化率的影响,则轮胎侧向力的变化率表示为

进一步有

轮胎侧偏角αyi的变化率与前轮转角δf、纵向速度Vx、侧向速度Vy及横摆角速度的变化率r有关;车辆的前轮转角由驾驶员输入获得,假设前轮转角的变化率很小,式(1.14)第一项近似为零;车辆侧向速度与极限工况下车辆的稳定性密切相关,通常车辆的侧向速度很小,因此侧向速度的变化率也很小;由于车辆纵向速度的变化率出现在侧偏角的分母项中,在车身纵向速度较大情况下,车辆侧偏角的变化受纵向速度的变化影响很小,因此轮胎侧向力的变化主要受车身横摆角速度的变化影响,即与横摆角加速度有关,有

式中,kyi为采用轮胎复合工况动力学分析的侧偏刚度,αyi为车轮侧偏角,r为横摆角速度;

为了得到轮胎侧向力提供的横摆力矩的状态方程,将式(1.5)微分,并将式(1.7)、(1.8)、(1.10)、(1.15)带入,整理得

式中,

kyi=diag([kyfl kyfr kyrl kyrr])

上式中twf为前轮轮距,twr为后轮轮距,δf为主动前轮转向角,△δf为主动前轮转向的增益,lf为前轮半轴矩,lr为后轮半轴矩,kyi为个车轮侧偏刚度,Vx和Vy分别为车辆纵向和侧向速度,为车身的横摆角加速度,表示为

式(1.17)第一项用于表示当前时刻由轮胎纵向力和侧向力产生的横摆力矩第二项为对车身施加的附加横摆力矩△MZ,IZ为车辆绕Z轴的转动惯量;由于附加横摆力矩是由控制输出产生的,式(1.17)实质上是一种具有一步预测功能横摆角加速度的表达形式;

其中,横摆角加速度通过主动前轮转向及车轮驱动力矩集成控制产生,写成矩阵形式,有

△Mz=(kyfl+kyfr)lf△δf+△ATi (1.18)

式中,kyi为侧偏刚度,lf为前轮半轴距,△δf为主动前轮转向的增益;

Ti=[Tfl Tfr Trl Trr]T

式中,twf为前轮轮距,twr为后轮轮距,re为横摆角速度,向量Ti为控制输出的驱动、制动力矩;

式(1.4)、(1.16)、(1.17)建立了横摆角速度与横摆力矩的关系,为了更好的控制车辆的操控性能,将车身的质心侧偏角β也作为状态变量考虑到模型中,根据车辆动力学有

式中,ay为侧向加速度,Vx为车辆纵向速度,函数f(△δf)为通过主动前轮转向对车辆质心侧偏角的主动控制用于对参考目标的跟踪控制,假设车身的质心侧偏角速度与轮胎侧向力呈线性关系,有

式中,ki为车轮侧偏刚度,△δf为主动前轮转向的增益,mt为整车质量,Vx为车辆纵向速度,由于f(△δf)产生的侧偏角速度是由主动前轮转向产生的,与车身横摆运动相似,该项也具有一步预测功能。

3.根据权利要求1所述的一种四轮驱动电动汽车的集成底盘控制方法,其特征在于,所述步骤四的具体方法如下:

基于模型预测控制原理,建立如下的性能指标

目标函数(1.21)中Np为预测步长,第一项Yref为系统期望的参考输出,Yk为预测模型输出,使得系统的被控输出接近参考输入,表征了偏差最小化;目标函数第二项Uk为预测控制输出,Ud为驾驶员期望的转向和力矩分布,该项用于为目标函数J提供一个二次的参考期望输出,第二项表征了控制最小化,优化目标J第三项Uk-1为前一时刻预测控制的输出,保障控制输出的动作不要过大,使得系统具有一定的柔性;正定矩阵Q、R、T是分配权矩阵函数用于反映各项性能指标在总性能指标的权重,Q、R、T是固定常数或时变矩阵,Q、R、T定义如下:

R=diag(rβrfl rfr rrl rrr)

T=diag(tβtfl tfr trl trr) (1.22)

需要指出的目标函数J既包含了目标参考期望控制项Ud,又在Yk项中包含了车辆主动前轮转向和横摆力矩的控制输出;因此目标函数J在车辆稳定情况下通过调节Q、R阵分布权重使系统预测输出Uk接近期望输出Ud;同样,当车辆接近极限工况下,通过调节Q、R阵各项分布权重,使目标函数J达到直接横摆力矩控制和主动转向控制上的一致;

根据模型预测控制算法,假设模型预测控制的控制步长等于预测步长,则状态空间方程在预测步长Np内的预测状态表示为

式中,Xk为系统第k步预测控制状态,X0为系统的初始状态,Uk为系统的预测控制输出,Wk为系统的扰动输入;

为了减小预测控制的计算量,假设系统在预测步长内扰动输入不变,有

离散化的状态空间方程表示为

Yk=CXk (1.25)

将式(1.23)带入式(1.25)得预测输出为

整理后,式(1.26)写成

假设模型的期望参考输出Yd、期望的转向和力矩分布Ud在预测步长内不变,有

将式(1.27)、(1.29)带入式(1.21),得

式中

展开并整理得

式中,

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