轮毂电机电动汽车纵向动力学控制研究
发布时间：2022-01-09 10:05
随着能源问题和环境问题的日益突出,新能源汽车受到了越来越多的关注,我国也已将新能源汽车列入七大战略性新兴产业之一。轮毂电机电动汽车作为新能源汽车的重要一员,直接通过安装在轮毂内的轮毂电机进行驱动,具有机械损失低、动力响应快、可实现线控独立驱动等诸多优点,备受青睐。本文以四轮独立驱动的轮毂电机电动汽车为研究对象,主要研究在保证车辆动力性的前提下,通过驱动转矩的合理分配,达到提高整车经济性和稳定性的目标。具体内容如下:（1）基于Matlab/Simulink和CarSim软件搭建联合仿真平台。利用CarSim软件建立轮毂电机电动汽车整车动力模型,通过Matlab/Simulink软件建立轮毂电机模型、轮毂电机矢量控制策略及驾驶员意图识别模型,用于后续控制策略的仿真验证。（2）基于卷积神经网络进行路面条件识别。基于卷积神经网络设计路面条件识别模型,通过路面图像的有效识别,获得相应的路面附着系数,用于驱动转矩优化控制。并在此基础上利用Burckhardt轮胎模型识别出不同路面条件下的最优滑转率,用于轮毂电机电动汽车的驱动轮防滑控制。（3）轮毂电机电动汽车驱动转矩控制策略设计。对轮毂电机进行能量...
【文章来源】：长春工业大学吉林省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013~2019年中国汽车销量
Motion2.0系统
第1章绪论4荷兰的e-Traction公司从1981年成立至今已有近四十年历史，主要目标是创造最高效的电力传动系统解决方案，研究领域涉及轮毂电机、锂离子电池、混合动力传动系统、汽车创新等多个方面，拥有6大组合超200项专利技术，覆盖电驱动动力系统的所有关键要素，并在轮毂电机及电动汽车传动系统的研发、生产上处于国际领先地位。目前，公司在荷兰和中国均拥有生产布局，其产品首先着眼于商用车，如公交车和配送车等，技术已更新到第三代，并已在欧洲多个国家被广泛应用。公司推出的新一代Motion2.0系统，使用了轮毂电机驱动，从根本上简化了传动系统，如图1.4所示。图1.4Motion2.0系统轮毂电机刹车盘主动悬挂电机减震弹簧轮内主动悬架图1.5VenturiVolage概念车图1.6米其林主动车轮在2008年的巴黎车展上，法国米其林公司汽车研发团队将自主研发的主动车轮（Activewheel）与Venturi汽车公司的技术实现强强联合，首次展示了VenturiVolage概念车，如图1.5所示，使其拥有了四轮独立驱动和主动悬挂技术，将轮毂电机电动汽车带入了一个新时代。如图1.6所示，每个主动车轮都拥有两个电动机，其中，轮
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积神经网络的人脸识别[J]. 刘楠,刘瑞安,尹宁浩,曾贝贝. 软件. 2019(08)
[2]四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动防滑控制关键技术综述[J]. 王震坡,丁晓林,张雷. 机械工程学报. 2019(12)
[3]深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用[J]. 李升波,关阳,侯廉,高洪波,段京良,梁爽,汪玉,成波,李克强,任伟,李骏. 汽车安全与节能学报. 2019(02)
[4]科技创新引领燃料电池领域发展——访中国工程院院士衣宝廉[J]. 卫夏雯. 科技导报. 2019(10)
[5]基于模糊控制的防滑控制方法研究[J]. 曹宏发. 铁道机车车辆. 2019(01)
[6]路面附着系数识别方法发展现状综述及展望[J]. 袁朝春,张龙飞,陈龙. 机械制造与自动化. 2018(02)
[7]浅谈轮毂电机驱动方案在电动汽车上的应用[J]. 王慧波. 科技创新与应用. 2015(25)
[8]电动轮车驱动防滑控制策略的研究[J]. 张振良,赵亚超,黄妙华,喻厚宇. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2014(06)
[9]我国电动汽车发展现状及对策[J]. 张学敏,李泓欣. 才智. 2014(22)
[10]低附着路面条件的EPS控制策略[J]. 赵林峰,陈无畏,秦炜华,杨军. 机械工程学报. 2011(02)
博士论文
[1]四轮驱动电动汽车操纵稳定性与节能集成优化控制[D]. 赵彬.吉林大学 2019
[2]基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用[D]. 高震宇.中国科学技术大学 2018
[3]8×8轮毂电机驱动车辆动力学与节能优化集成控制研究[D]. 张蕊.北京理工大学 2016
[4]线控四轮独立驱动轮毂电机电动汽车稳定性与节能控制研究[D]. 李刚.吉林大学 2013
硕士论文
[1]低附工况下四轮驱动电动汽车牵引力控制算法研究[D]. 李雪栋.合肥工业大学 2019
[2]电动汽车轮毂电机力矩协调分配研究[D]. 张增帅.长春工业大学 2018
[3]四轮驱动电动汽车驱动力分配与防滑控制研究[D]. 赵庆薛.吉林大学 2018
[4]4WID轮毂电机电动汽车驱动工况下稳定性控制策略研究[D]. 黄龙.湖南大学 2018
[5]4WID电动汽车直驶稳定性协调控制研究[D]. 贺志颖.湖南大学 2018
[6]基于深度学习的路面裂缝分类与识别技术研究与实现[D]. 车艳丽.长安大学 2018
[7]考虑单电机故障的轮毂电机驱动汽车稳定性控制研究[D]. 林澍.合肥工业大学 2018
[8]电动客车分布式驱动控制系统研究[D]. 方子东.浙江大学 2018
[9]基于卷积神经网络的人脸识别方法研究[D]. 吕妙娴.暨南大学 2017
[10]基于卷积神经网络的语音识别研究[D]. 梅俊杰.北京交通大学 2017
本文编号：3578499
【文章来源】：长春工业大学吉林省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
013~2019年中国汽车销量
Motion2.0系统
第1章绪论4荷兰的e-Traction公司从1981年成立至今已有近四十年历史，主要目标是创造最高效的电力传动系统解决方案，研究领域涉及轮毂电机、锂离子电池、混合动力传动系统、汽车创新等多个方面，拥有6大组合超200项专利技术，覆盖电驱动动力系统的所有关键要素，并在轮毂电机及电动汽车传动系统的研发、生产上处于国际领先地位。目前，公司在荷兰和中国均拥有生产布局，其产品首先着眼于商用车，如公交车和配送车等，技术已更新到第三代，并已在欧洲多个国家被广泛应用。公司推出的新一代Motion2.0系统，使用了轮毂电机驱动，从根本上简化了传动系统，如图1.4所示。图1.4Motion2.0系统轮毂电机刹车盘主动悬挂电机减震弹簧轮内主动悬架图1.5VenturiVolage概念车图1.6米其林主动车轮在2008年的巴黎车展上，法国米其林公司汽车研发团队将自主研发的主动车轮（Activewheel）与Venturi汽车公司的技术实现强强联合，首次展示了VenturiVolage概念车，如图1.5所示，使其拥有了四轮独立驱动和主动悬挂技术，将轮毂电机电动汽车带入了一个新时代。如图1.6所示，每个主动车轮都拥有两个电动机，其中，轮
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度卷积神经网络的人脸识别[J]. 刘楠,刘瑞安,尹宁浩,曾贝贝. 软件. 2019(08)
[2]四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动防滑控制关键技术综述[J]. 王震坡,丁晓林,张雷. 机械工程学报. 2019(12)
[3]深度神经网络的关键技术及其在自动驾驶领域的应用[J]. 李升波,关阳,侯廉,高洪波,段京良,梁爽,汪玉,成波,李克强,任伟,李骏. 汽车安全与节能学报. 2019(02)
[4]科技创新引领燃料电池领域发展——访中国工程院院士衣宝廉[J]. 卫夏雯. 科技导报. 2019(10)
[5]基于模糊控制的防滑控制方法研究[J]. 曹宏发. 铁道机车车辆. 2019(01)
[6]路面附着系数识别方法发展现状综述及展望[J]. 袁朝春,张龙飞,陈龙. 机械制造与自动化. 2018(02)
[7]浅谈轮毂电机驱动方案在电动汽车上的应用[J]. 王慧波. 科技创新与应用. 2015(25)
[8]电动轮车驱动防滑控制策略的研究[J]. 张振良,赵亚超,黄妙华,喻厚宇. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2014(06)
[9]我国电动汽车发展现状及对策[J]. 张学敏,李泓欣. 才智. 2014(22)
[10]低附着路面条件的EPS控制策略[J]. 赵林峰,陈无畏,秦炜华,杨军. 机械工程学报. 2011(02)
博士论文
[1]四轮驱动电动汽车操纵稳定性与节能集成优化控制[D]. 赵彬.吉林大学 2019
[2]基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用[D]. 高震宇.中国科学技术大学 2018
[3]8×8轮毂电机驱动车辆动力学与节能优化集成控制研究[D]. 张蕊.北京理工大学 2016
[4]线控四轮独立驱动轮毂电机电动汽车稳定性与节能控制研究[D]. 李刚.吉林大学 2013
硕士论文
[1]低附工况下四轮驱动电动汽车牵引力控制算法研究[D]. 李雪栋.合肥工业大学 2019
[2]电动汽车轮毂电机力矩协调分配研究[D]. 张增帅.长春工业大学 2018
[3]四轮驱动电动汽车驱动力分配与防滑控制研究[D]. 赵庆薛.吉林大学 2018
[4]4WID轮毂电机电动汽车驱动工况下稳定性控制策略研究[D]. 黄龙.湖南大学 2018
[5]4WID电动汽车直驶稳定性协调控制研究[D]. 贺志颖.湖南大学 2018
[6]基于深度学习的路面裂缝分类与识别技术研究与实现[D]. 车艳丽.长安大学 2018
[7]考虑单电机故障的轮毂电机驱动汽车稳定性控制研究[D]. 林澍.合肥工业大学 2018
[8]电动客车分布式驱动控制系统研究[D]. 方子东.浙江大学 2018
[9]基于卷积神经网络的人脸识别方法研究[D]. 吕妙娴.暨南大学 2017
[10]基于卷积神经网络的语音识别研究[D]. 梅俊杰.北京交通大学 2017
本文编号：3578499
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