轮毂电机驱动汽车侧向轮胎力及行驶状态估计

发布时间：2020-06-03 05:52

【摘要】：集中式驱动电动汽车属于单个电机集中驱动,其与传统燃油汽车的主要区别在于用电动机及相关部件替换了内燃机,除这点外,其余部分与传统的燃油汽车并无显著差别。与集中式驱动电动汽车相比,轮毂电机驱动汽车将驱动电机分别布置在四个车轮中,由于这种独特的结构布置,去除掉了传统燃油汽车中的差速器、变速器等结构,使得车辆的传动效率更高,结构更紧凑、也增加了空间的利用率。已成为电动汽车的重要发展方向。转矩分配控制是轮毂电机驱动车动力学控制的核心技术,而准确获取侧向轮胎力和车辆状态是实现转矩分配控制的必要前提。由于轮胎力和部分车辆状态通常无法直接测量,或直接测量的成本过于昂贵,无法广泛应用于汽车工业。轮毂电机驱动汽车在不增加传感器的情况下,可通过驱动电机准确获得车轮转矩和转速,信息的感知范围相对于传统车辆有较大程度的拓展,为轮胎力和状态估计提供了更大应用空间,也成为轮毂电机驱动汽车领域的研究热点。针对轮毂电机驱动汽车的侧向轮胎力和行驶状态估计,本文开展了如下工作:首先建立了轮毂电机驱动汽车的三自由度车辆动力学模型,基于CarSim开展了车辆动力学模型精度校验研究。通过分析侧向轮胎力计算模型的精度,论证了侧向轮胎力估计的必要性。根据轮毂电机驱动汽车容易获取驱动转矩的特点,由车轮旋转动力模型直接计算轮胎的纵向轮胎力。在此基础上,提出基于无迹卡尔曼滤波的侧向轮胎力估计方法。通过对比分析直接计算法、扩展卡尔曼滤波估计方法的精度,证明本文所提出方法不仅估计精度高,而且对参数不确定性具有一定的鲁棒性。最后,本文开展了纵向车速和质心侧偏角估计研究。结合分布式驱动电动汽车4个车轮转矩和转速可直接测量的特点,提出一种车辆状态自适应扩展卡尔曼滤波估计方法。基于归一化新息平方实现车辆状态估计有效性检测,提出滑动窗口长度自适应调整规则;根据新息统计特性提出卡尔曼滤波增益和状态估计误差协方差矩阵的自适应调整策略,及基于车辆状态估计稳态误差和动态响应速度的自适应参数确定原则。数值仿真和实验证明,所提出的车辆状态估计方法,不仅估计精度较高,而且实时性和易用性较强。
【图文】：

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本文编号：2694392