四轮毂电机电动汽车状态软测量及操纵稳定性控制系统研究

发布时间：2017-08-12 12:33

  本文关键词：四轮毂电机电动汽车状态软测量及操纵稳定性控制系统研究

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【摘要】：传统汽车主要以汽油或柴油等石油制品为动力燃料,随着世界经济的日益繁荣,对石油制品的需求量急剧增长,石油的储量与产能越来越无法满足日益增长的消费需求,传统汽车而临着能源短缺的危机。石油制品。在传统汽车的内燃机中燃烧,会通过尾气排放系统释放大量的有毒有害气体,污染环境的同时还会增加温室效应,传统汽车面临着环境危机。为了应对传统汽车所面临的各种危机,研究人员设计开发出多种类型的电动汽车来实现汽车的绿色能源驱动。轮毂电机电动汽车采用可以独立控制的轮毂电机为车辆提供动力,发动机、离合器、变速器、传动轴、差速器、主减速器等传统汽车的机械装置被取消,汽车的动力来源和传递都由轮毂电机来完成。这些与传统汽车机械结构上的不同,使轮毅电机电动汽车在车辆动力学特性方面具有独自的特点。轮毂电机的精准可控性和快速响应性有助于轮毂电机电动汽车对轮胎力进行控制。传统汽车与轮毂电机电动汽车在操纵稳定性控制方法和控制系统结构上不同。汽车行驶过程中的状态参数和路面附着系数对操纵稳定性控制效果具自直接影响,快速获取有效的状态参数和路面附着系数是操纵稳定性控制的前提条件。一些车辆状态参数可以通过传感器等物理设备直接测量,还有一些状态参数和路面附着系数由于相关传感设备缺乏或成本较高等原因而无法直接测量,需要采用软测量技术对这些无法直接测量的参数和系数进行估计。基于上述各种原因,有必要对轮毂电机电动汽车的状态软测量方法和操纵稳定性控制系统展开研究。本文针对四轮独立驱动轮毅电机电动汽车的软测量方法和操纵稳定性控制系统进行研究。软测量方法研究主要针对无轨迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行改进应用研究,并设计车辆状态参数和路面附着系数的联合估计方法。操纵稳定性控制系统研究主要对动态面滑模控制方法进行改进应用研究,并分别设计基于稳定性和基于操纵性的直接横摆力矩控制系统。改进UKF的采样策略采用将比例修正框架与最小偏度单形采样策略结合而构成的比例最小偏度单形采样策略(Scaled Minimal Skew Simplex,SMSS)进行Sigma点采样；改进UKF采用引入虚拟噪声和Sage-Husa时变噪声估计器来降低模型线性化误差和提高估计算法自适应性能;改进UKF采用引入等价变换后的渐消因子来提高估计算法的强跟踪性能;改进UKF最终构成改进比例最小偏度单形无轨迹卡尔曼滤波(Improved Scaled Minimal Skew Simplex-UKF, ISMSS-UKF)算法。采用ISMSS-UKF算法并结合三自由度车辆状态空间模型,以车速、加速度、横摆角速度、质心侧偏角等为车辆状态,以路面附着系数为车辆参数,建立状态估计和参数估计的联合估计方法。基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台,对联合估计方法进行了高附着路面正弦转向输入工况和低附着路面双移线工况的仿真实验,实验结果表明ISMSS-UKF算法在自适应性和强跟踪性等方面的性能得到提高,达到对质心侧偏角、轮胎力等车辆状态参数和路面附着系数的有效估计目的。采用分层设计理念设计了包含信号处理层、管理层、直接横摆力矩控制层和执行层的操纵稳定性控制系统。直接横摆力矩控层中,基于车辆稳定性和操纵性分别设计了直接横摆力矩控制系统,两个控制系统中各自设计有直接横摆力矩控制器和力矩分配器。改进动态面滑膜控制方法采用指数趋近律、动态面滑模控制法、函数替代法相结合来消除抖振,提高滑模控制的时效性和抗干扰性。稳定性直接横摆力矩控制器采用改进动态面滑膜控制方法来控制需求直接横摆力矩,稳定性力矩分配器采用路面附着消耗最小为目标函数并结合消元求解法来进行力矩分配。操纵性直接横摆力矩控制器采用前馈与反馈复合控制方法来控制需求直接横摆力矩,操纵性力矩分配器的目标函数考虑电机相应速度和节能。建立了轮毅电机电动汽车的动力学整车模型和AMESim整车模型。基于MATLAB/Simulink与AMESim联合仿真平台对操纵稳定性控制系统进行了仿真实验验证。采用dSPACE、PC机、液压制动系统和驾驶员系统设计了硬件在环实时测试平台,进行了多种工况下的硬件在环试验。仿真实验和硬件在环试验结果表明,设计的操纵稳定性控制系统中可以良好的对车辆的稳定性和操纵性进行控制。
【关键词】：轮毂电机驱动 软测量 改进UKF 操纵稳定性 改进滑模控制
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 绪论14-30
• 1.1 论文选题背景与意义14-17
• 1.1.1 传统汽车对能源与环境的影响14-16
• 1.1.2 汽车工业应对能源与环境危机的解决办法16-17
• 1.2 轮毅电机电动汽车发展现状17-21
• 1.2.1 纯电动汽车简介17
• 1.2.2 轮边电机与轮毂电机技术17-19
• 1.2.3 轮毂电机电动汽车及其四轮独立驱动19-21
• 1.3 轮毂电机电动汽车软测量技术研究现状21-24
• 1.3.1 车辆状态参数和路面附着系数软测量研究现状21-23
• 1.3.2 车辆状态参数和路面附着系数软测量存在的不足23-24
• 1.4 轮毂电机电动汽车操纵稳定性研究现状24-28
• 1.4.1 车辆操纵稳定性研究现状24-27
• 1.4.2 车辆操纵稳定性研究存在的不足27-28
• 1.5 论文研究切入点与技术路线28-30
• 1.5.1 论文研究切入点28
• 1.5.2 论文研究技术路线28-30
• 第2章 基于单形采样策略的车辆状态估计方法30-48
• 2.1 扩展卡尔曼滤波(EKF)算法31-33
• 2.2 无轨迹卡尔曼滤波(UKF)算法33-37
• 2.2.1 无轨迹变换(U变换)过程33-34
• 2.2.2 常规UKF算法流程34-37
• 2.3 Sigma点采样策略37-42
• 2.3.1 对称采样策略及其比例修正38-40
• 2.3.2 最小偏度单形采样策略及其比例修正40-42
• 2.4 基于比例最小偏度单形UKF(SMSS-UKF)的车辆状态估计42-46
• 2.4.1 车辆离散系统状态空间方程建立42-45
• 2.4.2 基于SMSS-UKF算法的车辆状态估计45-46
• 2.5 仿真验证46-47
• 2.6 本章小结47-48
• 第3章 基于改进SMSS-UKF的车辆状态联合估计方法48-72
• 3.1 SMSS-UKF自适应性改进48-54
• 3.1.1 自适应EKF算法49-51
• 3.1.2 自适应SMSS-UKF算法51-54
• 3.2 SMSS-UKF的强跟踪性改进54-59
• 3.2.1 强跟踪EKF算法54-55
• 3.2.2 渐消因子等价转换形式55-57
• 3.2.3 强跟踪SMSS-UKF57-59
• 3.3 改进SMSS-UKF(ISMSS-UKF)59-61
• 3.4 汽车联合状态估计动力学模型61-66
• 3.4.1 车体动力学模型61-62
• 3.4.2 车轮动力学模型62-66
• 3.5 基于ISMSS-UKF的汽车状态联合估计66-67
• 3.6 仿真验证67-70
• 3.7 本章小结70-72
• 第4章 轮毂电机电动汽车操纵稳定性控制系统72-104
• 4.1 轮毂电机电动汽车操纵稳定性控制系统结构72-73
• 4.2 稳定性控制参数选择及目标值确定73-79
• 4.2.1 稳定性控制参数选择73-76
• 4.2.2 稳定性控制参数目标值确定76-79
• 4.3 车辆转向特性分析及稳定性判断79-87
• 4.3.1 车辆转向特性分析79-82
• 4.3.2 车辆稳定性判断82-87
• 4.4 基于稳定性的直接横摆力矩控制系统87-99
• 4.4.1 稳定性控制参数表达87-89
• 4.4.2 改进动态面滑模变结构控制方法89-93
• 4.4.3 基于稳定性的直接横摆力矩控制器93-95
• 4.4.4 基于稳定性的直接横摆力矩分配器95-99
• 4.5 基于操纵性的车辆直接横摆力矩控制系统99-102
• 4.5.1 基于操纵性的直接横摆力矩控制器99-101
• 4.5.2 基于操纵性的直接横摆力矩分配器101-102
• 4.6 本章小结102-104
• 第5章 基于车辆操纵稳定性控制的仿真建模及仿真实验104-130
• 5.1 轮毂电机电动汽车动力学模型104-121
• 5.1.1 车辆动力学模型105-111
• 5.1.2 轮胎联合工况动力学模型111-115
• 5.1.3 轮毂电机模型115-118
• 5.1.4 液压制动系统模型118-119
• 5.1.5 电池模型119-121
• 5.2 轮毂电机电动汽车AMESim建模121-126
• 5.3 基于Matlab/Simulink-AMESim联合仿真平台的仿真实验126-128
• 5.4 本章小结128-130
• 第6章 轮毂电机电动汽车操纵稳定性硬件在环试验130-144
• 6.1 车辆控制系统测试验证技术130-133
• 6.2 控制系统测试平台选择133-136
• 6.2.1 HIL的主要测试平台对比133-135
• 6.2.2 基于HIL用途的dSPACE135-136
• 6.3 硬件在环实时测试平台搭建136-139
• 6.4 硬件在环试验139-142
• 6.5 本章小结142-144
• 第7章 全文总结和研究展望144-148
• 7.1 全文总结144-147
• 7.2 研究展望147-148
• 参考文献148-160
• 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果160-162
• 致谢162

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