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基于转矩分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制研究

发布时间:2017-10-12 03:46

  本文关键词:基于转矩分配的分布式驱动电动汽车稳定性控制研究


  更多相关文章: 分布式驱动电动汽车 车辆稳定性控制 车辆动力学 滑模控制 NI实时测试 基于模型设计 V型开发


【摘要】:电动汽车将是缓解汽车工业与环境和能源之间矛盾的可行方案之一。分布式驱动电动汽车具有与传统汽车完全不同的驱动形式,在动力学控制方面更加灵活与方便,为车辆的稳定性控制提供了一种新的解决方案。充分发挥直接横摆力矩的优势,基于模型跟踪、采用分层控制结构的控制策略为大多数研究者采用。参照基于模型设计的流程,本文对分布式驱动电动汽车稳定性控制策略进行研究。通过分析其与传统汽车的动力学特性,对两者动力学方程中外界作用力做出对比定性分析了前者在动力学控制上的优势,提出了系统的功能需求,即在保证车辆稳定性的基础上,充分发挥车辆的驱动能力。本文的车辆稳定性控制器模型采用分层控制架构形式。在上层控制器中,通过恰当选择滑模面、趋近律和近似函数提出了采用滑模控制算法来实现车辆质心侧偏角和横摆角速度跟踪参考模型状态的控制策略,用于计算校正车辆状态保证车辆稳定性所需直接横摆力矩的大小。下层控制器中,在附着约束范围内,考虑电机的驱动能力,合理分配四个车轮的驱动转矩,确保车辆的动力性。利用Simulink/stateflow搭建控制算法。在解决轮胎与路面附着识别问题上,利用驱动车轮的动力学,来预测当前工况下车轮所能提供的最大驱动转矩,并用这个转矩来限制轮毂电机的输入转矩以保证滑移率在合理取值界限内。在AMEsim中搭建车辆模型,并与控制器模型进行联合仿真,验证控制器算法能够满足稳定性控制系统的功能需求。AMEsim和Simulink自动生成两个模型的代码,在NI实时处理器上进行PIL试验,对代码和算法进行验证,同时也讨论了控制器模型中的相关参数对控制效果的影响。利用ECM555-48 ECU获得物理控制器,并进行HIL试验,以验证算法的可靠性。
【关键词】:分布式驱动电动汽车 车辆稳定性控制 车辆动力学 滑模控制 NI实时测试 基于模型设计 V型开发
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U469.72
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第1章 绪论10-20
  • 1.1 电动汽车发展概况10-11
  • 1.2 电动轮驱动技术概述11-12
  • 1.3 轮毂电机研究现状12-14
  • 1.4 四驱车辆14-16
  • 1.5 分布式驱动电动汽车稳定性控制和动力学研究现状16-18
  • 1.6 基于模型设计18-19
  • 1.7 本文工作内容19-20
  • 第2章 分布式驱动电动汽车整车动力学分析及建模20-28
  • 2.1 车辆操纵动力学模型-2DOF车辆模型20-22
  • 2.2 分布式驱动电动汽车动力学分析22-25
  • 2.3 分布式驱动电动汽车动力学建模25-27
  • 2.4 本章小结27-28
  • 第3章 分布式驱动电动汽车稳定性控制策略 —上层控制器28-48
  • 3.1 参考模型28-34
  • 3.2 滑模控制34-38
  • 3.2.1 滑模面34-35
  • 3.2.2 趋近律35-37
  • 3.2.3 近似函数37-38
  • 3.3 直接横摆力矩控制(DYC)38-39
  • 3.4 状态观测器39
  • 3.5 上层控制器算法验证39-47
  • 3.5.1 双移线、高附着路面(μ-0.9 )40-42
  • 3.5.2 双移线、低附着(μ-0.4 )42-44
  • 3.5.3 高速双移线44-46
  • 3.5.4 控制效果(低附双移线)46-47
  • 3.6 本章小结47-48
  • 第4章 分布式驱动电动汽车稳定性控制策略 —下层控制器48-60
  • 4.1 下层控制器设计要求48-56
  • 4.1.1 车轮动力学分析49-50
  • 4.1.2 车辆动力性要求50-51
  • 4.1.3 车辆动力学控制需求51
  • 4.1.4 电机模型51-52
  • 4.1.5 轮胎与路面的附着约束52-56
  • 4.2 下层控制器控制策略56-57
  • 4.3 下层控制器算法验证57-59
  • 4.4 本章小结59-60
  • 第5章 分布式驱动电动汽车稳定性控制策略验证60-82
  • 5.1 汽车电控系统研发60
  • 5.2 实时测试平台的选择60-62
  • 5.3 实时测试系统的搭建及验证62-67
  • 5.4 控制系统参数对控制效果的影响67-72
  • 5.5 硬件在环试验72-81
  • 5.6 本章小结81-82
  • 第6章 总结与展望82-84
  • 6.1 全文总结82-83
  • 6.2 未来研究工作展望83-84
  • 参考文献84-90
  • 致谢90

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本文编号:1016485

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