分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車轉(zhuǎn)矩控制研究(info提交版)

學(xué)習(xí)文檔僅供參考分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩控制研究〔申請(qǐng)清華大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文〕培養(yǎng)單位：汽車工程系學(xué)科：動(dòng)力工程及工程熱物理研究生：馬良峰指導(dǎo)教師：歐陽明高教授二〇一六年五月學(xué)習(xí)文檔僅供參考ResearchontheTorqueControlforDistributedDriveElectricVehicleThesisSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofMasterofScienceinPowerEngineering&EngineeringThermophysicsbyMaLiangfengThesisSupervisor：：ProfessorOuyangMinggaoMay,2016學(xué)習(xí)文檔僅供參考摘要發(fā)展電動(dòng)汽車已經(jīng)成為應(yīng)對(duì)交通領(lǐng)域的能源安全問題與空氣污染問題的共同選擇。在各類電動(dòng)汽車中，分布式電驅(qū)動(dòng)被認(rèn)為是純電驅(qū)動(dòng)汽車的前沿技術(shù)，在動(dòng)力性和能效方面具有很大的潛力。分布式電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)具有控制靈活、響應(yīng)快的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也帶來了相應(yīng)的研究熱點(diǎn)問題，比方各個(gè)驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)矩應(yīng)該如何控制，才能使電動(dòng)汽車的能效和動(dòng)態(tài)性能得到優(yōu)化？本課題圍繞能效優(yōu)化和動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制優(yōu)化兩個(gè)問題展開研究。在以能效優(yōu)化為目標(biāo)的轉(zhuǎn)矩控制方面，目前大多研究是采用基于模型的算法，需要電機(jī)等部件的大量測(cè)試標(biāo)定模型，本文采用了一種基于黃金比例搜索算法的前后軸轉(zhuǎn)矩分配策略，可實(shí)現(xiàn)在驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)性能參數(shù)不確定情況下的在線實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)矩最優(yōu)分配。但該算法的主要問題是搜索過程中的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)問題，針對(duì)這一問題，本課題在其基礎(chǔ)上提出了最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法，可實(shí)現(xiàn)優(yōu)化分配系統(tǒng)的自動(dòng)標(biāo)定，解決了實(shí)時(shí)搜索算法的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)問題。在分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車動(dòng)力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制優(yōu)化方面，主要內(nèi)容是針對(duì)輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)對(duì)外界突變載荷激勵(lì)敏感，路面條件變化時(shí)抖動(dòng)劇烈的情況，提出了電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法，從算法層面模擬實(shí)際轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的作用，在不增加汽車簧下質(zhì)量的情況下降低了輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)對(duì)外界激勵(lì)的敏感性，并通過轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法，解決了車輛目標(biāo)加速性能下降的問題。課題搭建了Matlab/Simulink和Carsim聯(lián)合仿真平臺(tái)，在此平臺(tái)上對(duì)提出的轉(zhuǎn)矩分配算法和轉(zhuǎn)矩動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制算法的功能進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。結(jié)果說明：在NEDC工況和中國(guó)乘用車典型城市工況下，采用最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法，可以相比轉(zhuǎn)矩平均分配分別節(jié)能%和7.4%；采用電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法，可以有效緩和在不良路面上行駛時(shí)車輪轉(zhuǎn)速的大幅波動(dòng)。為了驗(yàn)證以上研究成果在工程上應(yīng)用的可行性，分別搭建了基于xPC和控制器的硬件在環(huán)仿真平臺(tái)。應(yīng)用自動(dòng)代碼生成技術(shù)，將算法模型轉(zhuǎn)化成控制器可執(zhí)行代碼并移植到KPV13快速原型控制器中進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果證明實(shí)車控制系統(tǒng)的運(yùn)算和通訊能力能夠滿足實(shí)時(shí)搜索算法的要求，上述控制算法在實(shí)際控制系統(tǒng)中可用。關(guān)鍵詞：分布式驅(qū)動(dòng)；輪轂電機(jī)；轉(zhuǎn)矩分配；自動(dòng)標(biāo)定；動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制學(xué)習(xí)文檔僅供參考AbstractDevelopingelectricvehicleshasbecomeacommonsolutionfortheenergysecurityproblemandairpollution.Inthefieldofelectricvehicles,distributeddriveisconsideredtobeoneofthecutting-edgetechnologies.Ithasadvantagesofflexiblecontrol,fastresponseandhasshowngreatpotentialintermsofdynamicperformanceandenergysaving,atthesametimeithasalsobroughtsomehotspotproblems,suchastorquedistributionbetweendrivewheelsanddynamiccontrolofeachdrivewheel.Thisthesisfocusesonenergyefficiencyanddynamicresponseoptimizationofdistributeddriveelectricvehicles.Intermsofoptimizingenergyefficiency,mostofexistingresearchesfortorquedistributionarebasedonmodels,whichmeansthecontrolalgorithmneedseitheraccuratemodelsoftargetvehicleorlargequantitiesofcalibrationdata.Inthisthesis,atorquedistributionmethodbasedongoldenratiosearchalgorithmisadopted,whichcanrealizeoptimizedtorquedistributionbetweenfrontandrearaxleswhiledon’tneedanytargetmodels.However,themainproblemofthismethodistorquerippleintheprocessofsearching.Inordertosolvethisproblem,anautomaticcalibrationmethodofoptimizedtorquedistributionisproposed,whichcansolvethetorquerippleproblemsuccessfully.Intermsofdynamicresponseoptimization,in-wheel-drivesystem’ssensitivitytoexternalimpulsesismainlyconsidered.Anovelmethodcalledelectronicinertiaisdesignedtorealizethesamefunctionofmechanicalinertiatoreducethesystem’ssensitivitywhileaddnounsprungmasstothevehicle.Atorquecompensatorisdesignedtosolvetheaccelerationreductionproblemduetotheelectronicinertia.AjointsimulationplatformbetweenMatlab/SimulinkandCarsimhasbeensetuptoverifythefunctionofautomaticcalibrationmethodofoptimizedtorquedistributionandelectronicinertiamethod.Resultsshowthatwiththeproposedtorq%ofenergycanbesavedinNEDCcycleand7.4%ofenergycanbesavedinChina’stypicalcycleofcitypassengercars.Withtheelectronicinertiamethod,wheelvibrationwhendrivingoff-roadcanbeeffectivelymitigated.Tofurtherverifythefeasibilityoftheproposedtorquecontrolmethodsinrealapplication,twokindsofHIL(hardwareintheloop)simulationplatformsaresetup.OneisbasedonMatlabxPCplatform,theotherisbasedoncommunicationbetweentwocontrollers.Withautomaticcodegenerationtechnology,algorithmmodelsinSimulinkaretranslatedintoexecutablecodeanddownloadedtoKPV13rapidprototypingcontroller.ThecontrolleristestedinbothofthetwoHILsimulationplatforms.Resultsshowthatoperationandcommunicationspeedofrealcontrolsystemscansatisfytherequirementofreal-timesearchalgorithm,theproposedcontrolmethodcanbeappliedinrealcontrolsystems.Keywords:Distributeddrive;in-wheel-motor;torquedistribution;automaticcalibration;dynamicresponsecontrol

學(xué)習(xí)文檔僅供參考目錄第1章 引言 圖所示。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s16仿真過程車速和總轉(zhuǎn)矩變化曲線黃金比例搜索算法下前后軸轉(zhuǎn)矩分配比例值的變化情況如REF_Ref440791399\h圖3.7所示，每隔0.5s，值會(huì)進(jìn)行一次初始搜索區(qū)間為[0,1]的再搜索。采用黃金比例搜索算法的電機(jī)總效率曲線和前后軸轉(zhuǎn)矩平均分配的電機(jī)總效率曲線的比照情況如REF_Ref440791484\h圖3.8所示?？梢钥吹?，基于第2章建立的前后軸電機(jī)模型，在上述仿真工況下，采用黃金比例搜索算法相比轉(zhuǎn)矩平均分配策略大約能將總驅(qū)動(dòng)效率提高10%。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s17轉(zhuǎn)矩分配比例k值變化曲線圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s18搜索算法和轉(zhuǎn)矩平均分配電機(jī)總效率比照曲線最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法基于實(shí)時(shí)搜索算法的轉(zhuǎn)矩分配最突出的問題是搜索過程中引起的電機(jī)轉(zhuǎn)矩波動(dòng)問題，這會(huì)對(duì)駕駛舒適性造成影響，同時(shí)也會(huì)對(duì)懸架、傳動(dòng)軸等零部件的壽命產(chǎn)生影響。為了解決這個(gè)問題，本小節(jié)在黃金比例搜索算法的基礎(chǔ)上引入自學(xué)習(xí)功能，可實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)的在線自動(dòng)標(biāo)定，從而解決了搜索過程中的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)問題。算法的核心思想是每完成一次搜索，程序自動(dòng)記錄在當(dāng)前的轉(zhuǎn)矩和車速下效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)。當(dāng)車輛再次運(yùn)行到這個(gè)工況時(shí)，程序直接按照已經(jīng)記錄的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)分配轉(zhuǎn)矩，從而防止或減少優(yōu)化控制過程帶來的轉(zhuǎn)矩大幅波動(dòng)現(xiàn)象。車輛運(yùn)行的工況越多，之后發(fā)生搜索波動(dòng)的幾率就越小。首先引入最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)矩陣，并將其初始化為a乘b的零矩陣，(i,j)為系數(shù)矩陣的坐標(biāo)，表示第行第j列。坐標(biāo)上的點(diǎn)稱作矩陣的節(jié)點(diǎn)，4個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)圍成的區(qū)域稱作矩陣的網(wǎng)格。在進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)定算法的驗(yàn)證中，取，，矩陣共有361個(gè)網(wǎng)格?；诘?章中建立的動(dòng)力系統(tǒng)模型并結(jié)合的維度定義轉(zhuǎn)矩向量和車速向量：〔3-11〕〔3-12〕效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)的自學(xué)習(xí)、自標(biāo)定過程就是對(duì)系數(shù)矩陣不斷賦值的過程。相對(duì)應(yīng)的，賦值完成以后行駛過程中轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的過程就是對(duì)系數(shù)矩陣不斷讀取的過程。用表示某次搜索時(shí)的工況，即：〔3-13〕則工況點(diǎn)對(duì)應(yīng)最優(yōu)分配系數(shù)矩陣網(wǎng)格的相對(duì)位置關(guān)系如REF_Ref447825378\h圖3.9所示。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s19最優(yōu)分配系數(shù)矩陣網(wǎng)格示意圖假設(shè)搜索結(jié)果得到最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)為，與工況相鄰的矩陣節(jié)點(diǎn)上的系數(shù)分別為，，和。由于開始搜索時(shí)的工況不可能剛好在分配系數(shù)矩陣的節(jié)點(diǎn)上，所以需要考慮這些系數(shù)之間的換算問題。在設(shè)計(jì)自動(dòng)標(biāo)定算法中最優(yōu)分配系數(shù)和系數(shù)矩陣中節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的換算方式時(shí)，重點(diǎn)考慮以下3個(gè)因素：對(duì)系數(shù)矩陣的賦值過程必須具有一定的“拓展性”搜索次數(shù)的“有限性”輸出轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)的“精確性”其中“拓展性”是指每次搜索得到一個(gè)最優(yōu)分配系數(shù)后更新系數(shù)矩陣時(shí)，不能只更新當(dāng)前工況點(diǎn)，而應(yīng)該更新當(dāng)前工況點(diǎn)及其鄰域；“有限性”是指要求通過有限次的搜索就可以完成系數(shù)矩陣的賦值；“精確性”是指最后賦值完成后根據(jù)系數(shù)矩陣換算得到的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)必須與通過搜索得到的最優(yōu)值相近。參考上述3個(gè)因素設(shè)計(jì)的自動(dòng)標(biāo)定算法，其流程圖如REF_Ref447831153\h圖3.10所示。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s110自動(dòng)標(biāo)定算法程序流程圖程序按照原先設(shè)定的周期進(jìn)行搜索，每個(gè)周期開始前，第一步先確定當(dāng)前轉(zhuǎn)矩和車速對(duì)應(yīng)和上的哪個(gè)區(qū)間；第二步判斷區(qū)間對(duì)應(yīng)的4個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)上的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)，，和是否都已經(jīng)賦值，如果是，那么第三步搜索取消，轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)取4個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)系數(shù)的平均值，并一直維持直到下一個(gè)周期；如果否，第三步分配系數(shù)從初始區(qū)間開始搜索，得到最優(yōu)分配系數(shù)；第四步則將上一步搜索得到的最優(yōu)分配系數(shù)賦值給所有4個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)系數(shù)，同時(shí)按照分配轉(zhuǎn)矩直到下一個(gè)周期。經(jīng)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)該算法滿足“拓展性”要求；其次，只要在每個(gè)網(wǎng)格中都搜索1次，系數(shù)矩陣就賦值完成，而且在同一個(gè)網(wǎng)格不可能發(fā)生第2次搜索，同時(shí)考慮到轉(zhuǎn)矩外特性的限制，最多搜索233次就完成自學(xué)習(xí)過程，如REF_Ref447872937\h圖3.11所示，符合“有限性”要求；第三，由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分配系數(shù)都是其所在網(wǎng)格中的工況點(diǎn)搜索得到的最優(yōu)分配系數(shù)，誤差小于一個(gè)網(wǎng)格長(zhǎng)度或者寬度，而且只要增加網(wǎng)格數(shù)量，這個(gè)誤差就可以進(jìn)一步縮小，所以也符合“精確性”要求。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s111轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)矩陣和轉(zhuǎn)矩外特性位置關(guān)系為了初步驗(yàn)證自動(dòng)標(biāo)定算法的有效性，設(shè)定了重復(fù)工況進(jìn)行仿真，如REF_Ref447875537\h圖3.12所示。圖中按照從左到右，從上到下的順序依次是車速曲線、總轉(zhuǎn)矩曲線、前輪轉(zhuǎn)矩曲線、后輪轉(zhuǎn)矩曲線、轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)曲線和總驅(qū)動(dòng)效率曲線?？梢钥吹剑谝淮谓?jīng)過該工況時(shí)，程序通過實(shí)時(shí)在線搜索尋找到效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)，并自動(dòng)記錄；第二次重復(fù)該工況時(shí)不再進(jìn)行搜索，而是按照之前搜索記錄的轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩分配，同時(shí)總驅(qū)動(dòng)效率仍能夠維持在最優(yōu)值附近，從而初步證明了此最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法的有效性。此外需要說明的是，由于本課題研究過程中暫不考慮電機(jī)制動(dòng)能量回饋，因此車輛減速時(shí)制動(dòng)力全部由制動(dòng)器提供，電機(jī)的轉(zhuǎn)矩輸出為0。〔a〕車速〔b〕總轉(zhuǎn)矩〔c〕前輪轉(zhuǎn)矩〔d〕后輪轉(zhuǎn)矩〔e〕轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)〔f〕綜合效率圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s112重復(fù)工況仿真結(jié)果初始狀態(tài)下，最優(yōu)分配系數(shù)矩陣是一個(gè)零矩陣，如REF_Ref447876705\h圖3.13所示。經(jīng)過重復(fù)工況以后的狀態(tài)及其俯視圖分別如REF_Ref447876707\h圖3.14〔a〕和REF_Ref447876707\h圖3.14〔b〕所示。可以比較直觀的看到，工況點(diǎn)相鄰的矩陣節(jié)點(diǎn)上的分配系數(shù)都已經(jīng)被賦值。圖中沿車速方向有一條帶狀區(qū)域沒有被賦值，是因?yàn)榧铀龠^程的轉(zhuǎn)矩需求和勻速過程的轉(zhuǎn)矩需求存在突變，而且不存在過渡過程，所以這個(gè)范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)矩對(duì)應(yīng)的分配系數(shù)沒有被賦值。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s113最優(yōu)分配矩陣初始狀態(tài)〔a〕最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)三維圖〔b〕最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)俯視圖圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s114重復(fù)工況后最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)為了分析最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法的節(jié)能潛力，以NEDC工況〔NewEuropeanDrivingCycle〕〔如REF_Ref447888191\h圖3.15所示〕和中國(guó)乘用車典型城市工況〔如REF_Ref447888194\h圖3.16所示〕兩種典型工況進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證，通過仿真計(jì)算一個(gè)循環(huán)下的耗電量，并和轉(zhuǎn)矩平均分配下的耗電量進(jìn)行比照。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s115NEDC工況圖圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s116中國(guó)乘用車典型城市工況圖NEDC工況和中國(guó)乘用車典型城市工況運(yùn)行完以后分配系數(shù)矩陣的狀態(tài)分別如REF_Ref447888733\h圖3.17和REF_Ref447888734\h圖3.18所示。〔a〕最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)三維圖〔b〕最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)俯視圖圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s117NEDC工況后最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)〔a〕最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)三維圖〔b〕最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)俯視圖圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s118中國(guó)典型城市工況后最優(yōu)分配矩陣狀態(tài)基于本課題第2章中建立的分布式電動(dòng)汽車車輛模型，在NEDC工況下進(jìn)行仿真分析，相比采用轉(zhuǎn)矩平均分配策略，最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法的應(yīng)用可以使驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)減少12.5%的耗電量；在中國(guó)典型城市工況下進(jìn)行仿真分析，相比采用轉(zhuǎn)矩平均分配策略，最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法的應(yīng)用可以減少7.4%的耗電量。具體結(jié)果如REF_Ref447889462\h表3.1所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s11兩種典型工況仿真數(shù)據(jù)項(xiàng)目NEDC工況中國(guó)乘用車典型城市工況一個(gè)循環(huán)里程〔km〕時(shí)長(zhǎng)〔s〕11801195平均車速〔km/h〕33.65轉(zhuǎn)矩平均分配耗電量〔kJ〕52883503自動(dòng)標(biāo)定分配耗電量〔kJ〕48963065節(jié)能百分比〔%〕為了更加直觀，分別計(jì)算了最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定和轉(zhuǎn)矩平均分配在兩種典型工況下百公里耗電量，計(jì)算結(jié)果如REF_Ref447890124\h圖3.19所示。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s119兩種典型工況下續(xù)駛里程延長(zhǎng)情況事實(shí)上，上述算法適用于各類分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車，包括符合轉(zhuǎn)矩分配效率凸特性的任何形式的雙電機(jī)并聯(lián)構(gòu)型，如下圖的一體化雙電機(jī)系統(tǒng)。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s120精進(jìn)電動(dòng)一體化動(dòng)力分配雙電機(jī)系統(tǒng)轉(zhuǎn)彎工況下效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略對(duì)于四輪分布式驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車，由于車輛轉(zhuǎn)向時(shí)四個(gè)電機(jī)的轉(zhuǎn)速均不一致，此時(shí)假設(shè)只考慮前后驅(qū)動(dòng)軸之間的轉(zhuǎn)矩分配，而將左右兩側(cè)驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)矩平均分配，得到的并不是最優(yōu)的結(jié)果。而如果采用搜索算法，搜索的維數(shù)將從原來前后軸分配的一維增加到三維，計(jì)算量是原來的三次方，這在實(shí)際控制系統(tǒng)中應(yīng)用是不現(xiàn)實(shí)的。本節(jié)將針對(duì)轉(zhuǎn)彎工況下的轉(zhuǎn)矩分配，對(duì)永磁同步電機(jī)效率模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，建立了基于模型的轉(zhuǎn)彎工況下效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配算法，并對(duì)其效率優(yōu)化潛力進(jìn)行分析。低轉(zhuǎn)速下永磁同步電機(jī)效率模型簡(jiǎn)化基于第2章中電機(jī)建模部分分析可知，對(duì)于永磁同步電機(jī)的損耗，低轉(zhuǎn)速時(shí)銅耗占主要部分，高轉(zhuǎn)速時(shí)鐵耗占的比例增加，機(jī)械損耗和雜散損耗所占比例較小且無法從控制上進(jìn)行優(yōu)化。所以此處針對(duì)低速工況，僅考慮電機(jī)的銅耗。相比搜索算法無需知道動(dòng)力系統(tǒng)的任何參數(shù)，低速下基于電機(jī)效率簡(jiǎn)化模型的算法需要知道兩個(gè)參數(shù)：〔1〕電機(jī)的轉(zhuǎn)矩/電流系數(shù)；〔2〕電機(jī)線圈電阻。這里四個(gè)電機(jī)的角速度，電流和輸出轉(zhuǎn)矩分別用，和表示，，分別表示左前輪，右前輪，左后輪，右后輪?？紤]到前后軸電機(jī)存在不一致的可能性，前軸電機(jī)的轉(zhuǎn)矩/電流系數(shù)和線圈電阻區(qū)別開來，分別用和表示，，分別表示前軸和后軸?？傒斎牍β视帽硎荆傒敵龉β视帽硎?，總能量損耗用表示，總效率用表示，則電機(jī)的效率模型可簡(jiǎn)化為：〔3-14〕〔3-15〕〔3-16〕3.3.2效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略制定優(yōu)化目標(biāo)是驅(qū)動(dòng)電機(jī)總效率最高，即損耗功率占輸出功率的比例最小。于是電機(jī)效率的優(yōu)化就可以抽象成如下問題：在總輸出功率一定的前提下，尋找總損耗功率的最小值問題。根據(jù)〔3-14〕和〔3-15〕，可以得到如下表達(dá)式：〔3-17〕顯然，是關(guān)于的凸函數(shù)。構(gòu)造廣義的拉格朗日函數(shù)如〔3-15〕，其中是拉格朗日乘子?！?-18〕根據(jù)凸優(yōu)化理論，到達(dá)最小值的條件為：〔3-19〕 可以推導(dǎo)出：〔3-20〕解〔3-20〕方程，得到效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配算法為：〔3-21〕相應(yīng)的損耗功率的最小值為：〔3-22〕在實(shí)際車輛控制系統(tǒng)中，加速踏板的開度控制驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩，而與驅(qū)動(dòng)功率沒有直接對(duì)應(yīng)關(guān)系。所以根據(jù)〔3-18〕的比例關(guān)系，轉(zhuǎn)矩分配公式可以轉(zhuǎn)換為：〔3-23〕另外，對(duì)于前后軸電機(jī)配置相同車型，轉(zhuǎn)矩/電流系數(shù)和線圈電阻一致，并忽略電機(jī)制造差異及運(yùn)行狀態(tài)的影響，轉(zhuǎn)矩分配公式可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化為：〔3-24〕所以，對(duì)于前后軸電機(jī)配置相同車型，低速轉(zhuǎn)矩分配策略同樣不需要知道電機(jī)的任何參數(shù)。3.3.3基于Ackerman轉(zhuǎn)向梯形的四輪轉(zhuǎn)速差異性分析為分析轉(zhuǎn)向時(shí)四輪轉(zhuǎn)速差異對(duì)轉(zhuǎn)矩分配造成的影響，此處采用經(jīng)典的阿克曼轉(zhuǎn)向梯形對(duì)不同轉(zhuǎn)向角下四輪轉(zhuǎn)速的差異進(jìn)行研究，阿克曼轉(zhuǎn)向梯形示意圖如REF_Ref441004686\h圖3.21所示。汽車轉(zhuǎn)向時(shí)，任意瞬間四個(gè)車輪都繞一個(gè)共同的圓心O作圓周運(yùn)動(dòng)。圖中，A、B、C、D分別表示左前輪、右前輪、左后輪、右后輪的中心位置，和分別表示軸距和輪距，和分別表示左前輪和右前輪的轉(zhuǎn)向角，根據(jù)幾何關(guān)系兩側(cè)車輪的轉(zhuǎn)向角并不是完全一致的。對(duì)于第2章中選定的仿真車輛，，。為了減少歧義，本文之后的分析如無特殊說明，默認(rèn)車輛都是向右轉(zhuǎn)彎，并且以左前輪轉(zhuǎn)角作為車輛的轉(zhuǎn)向角。左前輪轉(zhuǎn)角的極限值為°，此時(shí)左前輪的轉(zhuǎn)速最高，右后輪的轉(zhuǎn)速最低，兩者各自正比于OA和OD的長(zhǎng)度，即：〔3-25〕此時(shí)整車質(zhì)心軌跡的曲率半徑為。在此轉(zhuǎn)向角下，由于路面附著能力的限制，車輛的行駛速度存在上限為：〔3-26〕式中，m為整車質(zhì)量，vmax表示在當(dāng)前轉(zhuǎn)彎半徑下所能到達(dá)的最大車速，為路面附著系數(shù)，這里設(shè)置為，為重力加速度。由此估算得到左前輪轉(zhuǎn)向角為°時(shí)的最大車速為。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s121汽車轉(zhuǎn)向Ackerman模型3.3.4低速轉(zhuǎn)矩分配策略的效率優(yōu)化潛力分析本小節(jié)將以左前輪轉(zhuǎn)角為自變量，研究不同轉(zhuǎn)向角下采用轉(zhuǎn)彎工況的轉(zhuǎn)矩分配策略的效率優(yōu)化潛力。對(duì)于第2章中建立的車輛模型，不同車速下，研究低速轉(zhuǎn)矩分配策略相比四輪轉(zhuǎn)矩平均分配的效率提高量隨左前輪轉(zhuǎn)向角的變化情況。根據(jù)中分析可知，當(dāng)車速高于的時(shí)候，地面附著限制車輛無法到達(dá)最大轉(zhuǎn)向角°。所以每個(gè)高于的車速都對(duì)應(yīng)一個(gè)極限的左前輪轉(zhuǎn)向角。具體估算結(jié)果如REF_Ref441652422\h表3.2所示。表STYLEREF1\s3.SEQ表\*ARABIC\s12不同車速對(duì)應(yīng)左前輪極限轉(zhuǎn)向角車速〔單位：km/h〕左前輪極限轉(zhuǎn)向角〔單位：°〕102030405060前后軸采用不同電機(jī)的車型仿真結(jié)果如REF_Ref441654940\h圖3.22所示。圖中效率提供量包括前后軸轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配獲得效率提升量和左右輪轉(zhuǎn)矩分配獲得的效率提升量?？梢钥闯鲎笄拜嗈D(zhuǎn)向角為0時(shí)，效率提高量來自前后軸的轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配效果，最高接近14%。隨著轉(zhuǎn)向角的增加，總的效率在此基礎(chǔ)上繼續(xù)提升。車速越低，效率提高越明顯；轉(zhuǎn)向角越大，效率提高越明顯。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s122前后軸電機(jī)型號(hào)不一致效率提高情況前后軸采用相同電機(jī)的情況的仿真結(jié)果如REF_Ref441655468\h圖3.23所示?？梢钥闯觯翰煌囁賹?duì)應(yīng)的效率提高曲線近似重合；轉(zhuǎn)向角接近于0的時(shí)候效率提高量也接近于0。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s123前后軸電機(jī)型號(hào)一致效率提高情況綜合比照REF_Ref441654940\h圖3.22和REF_Ref441655468\h圖3.23的仿真結(jié)果，可以作出以下推斷：〔1〕前后軸電機(jī)型號(hào)不一致情況下，當(dāng)轉(zhuǎn)向角接近于0，四輪不存在轉(zhuǎn)速差異，兩側(cè)車輪采用轉(zhuǎn)矩平均分配策略，效率的提高是依賴于前后軸之間的轉(zhuǎn)矩分配優(yōu)化。只要車速不是過低，這部分優(yōu)化量同樣可通過搜索算法實(shí)現(xiàn)；〔2〕低速轉(zhuǎn)矩分配策略由于只考慮電機(jī)銅耗的最小化，所以隨著車速的提高，鐵耗占的比重增加，優(yōu)化效果減弱；〔3〕當(dāng)車速高于20km/h時(shí)，由于極限轉(zhuǎn)向角的限制，四輪轉(zhuǎn)速差異額外增加的效率優(yōu)化裕量不超過%。3.4本章小結(jié)本章著眼于通過轉(zhuǎn)矩分配優(yōu)化來提高分布式純電驅(qū)動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)效率，從而提高純電續(xù)駛里程。針對(duì)直線行駛工況，首先搭建了在線實(shí)時(shí)黃金比例搜索算法來優(yōu)化前后軸之間的轉(zhuǎn)矩分配。該算法無需知道電機(jī)、逆變器等驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)部件的任何參數(shù)，就可以將前后軸的轉(zhuǎn)矩分配比控制在系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)效率最優(yōu)的工作區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了基于黃金比例搜索算法的最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法，只要完成有限步的搜索，就可以自動(dòng)完成最優(yōu)分配系數(shù)矩陣的賦值，從而有效解決在線實(shí)時(shí)搜索算法引起的轉(zhuǎn)矩大幅波動(dòng)的問題。采用文中的仿真車型參數(shù)在NEDC工況和中國(guó)乘用車典型城市工況進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證，結(jié)果說明，在兩種循環(huán)工況下相比轉(zhuǎn)矩平均分配分別能節(jié)能12.5%和7.4%。另外，本章也探索了轉(zhuǎn)彎工況下最優(yōu)的四輪轉(zhuǎn)矩分配策略。研究了不同車速、轉(zhuǎn)向角下，相對(duì)前后軸轉(zhuǎn)矩分配，四輪轉(zhuǎn)矩分配可以進(jìn)一步提升效率的空間。研究結(jié)果說明：僅轉(zhuǎn)向角較大的時(shí)候，才會(huì)有較明顯的效率提升，最高不超過%理論上，制定分布式電動(dòng)汽車最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略可基于車速或者轉(zhuǎn)向角在上述兩種分配方式之間切換，但考慮到汽車行駛的大部分工況都不會(huì)涉及很大的轉(zhuǎn)向角，且轉(zhuǎn)彎工況下通過四輪轉(zhuǎn)矩分配能夠進(jìn)一步提升的效率空間不大，因此，效率優(yōu)化的主要著眼點(diǎn)還是直線行駛工況，一般情況下只要進(jìn)行前后軸轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配即可。學(xué)習(xí)文檔僅供參考輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制優(yōu)化4.1本章引言本章主要對(duì)采用輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)的分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制問題開展研究。由于電機(jī)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度快，且輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量小，阻尼小，剛度大，因此在不良路面等突變載荷作用下其動(dòng)態(tài)響應(yīng)較為劇烈。針對(duì)以上問題，本章研究?jī)?nèi)容包括：駕駛員急加速踏板信號(hào)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)優(yōu)化控制和不良路面的動(dòng)態(tài)響應(yīng)優(yōu)化控制柜。前者主要考慮到實(shí)際駕駛過程中駕駛員對(duì)加速踏板的操作有可能發(fā)生突變，此時(shí)如果電機(jī)直接根據(jù)加速踏板開度輸出轉(zhuǎn)矩，會(huì)引起比較大的抖動(dòng)，降低舒適性。本課題中采用常規(guī)的一階濾波加轉(zhuǎn)矩斜率限值的方式控制轉(zhuǎn)矩輸出命令，內(nèi)容上不做詳細(xì)展開；后者主要考慮到當(dāng)汽車行駛在顛簸起伏路面或者附著系數(shù)變化的濕滑路面時(shí)，可能發(fā)生輪胎的滑轉(zhuǎn)和轉(zhuǎn)速波動(dòng)。本課題提出一種“電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量”的方法，以實(shí)現(xiàn)該工況下對(duì)轉(zhuǎn)矩波動(dòng)的優(yōu)化控制。電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量概念提出由于輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量小，因此對(duì)外界激勵(lì)比較敏感，當(dāng)路面對(duì)輪胎的作用力發(fā)生突變的時(shí)候〔比方在起伏路面行駛，或行駛過程中路面附著系數(shù)發(fā)生變化〕，可能引起相比傳統(tǒng)汽車或者集中式驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車更加劇烈的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)或驅(qū)動(dòng)輪滑轉(zhuǎn)。針對(duì)大幅波動(dòng)問題，有研究提出從機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上增加旋轉(zhuǎn)件的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，然而這對(duì)于輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)而言意味著簧下質(zhì)量的增加，會(huì)對(duì)汽車行駛平順性和輪胎的抓地性能造成比較惡劣的影響；對(duì)于輪胎滑轉(zhuǎn)問題，典型的驅(qū)動(dòng)防滑控制需要對(duì)輪胎的滑移率進(jìn)行監(jiān)控，而滑移率的計(jì)算除了需要輪胎的轉(zhuǎn)速信號(hào)外，還需要獲取車速信號(hào)。目前獲取汽車絕對(duì)速度的方法主要有3種：〔1〕通過多信號(hào)融合的速度傳感器獲取，如GPS信號(hào)和INS信號(hào)融合；〔2〕通過加速度傳感器積分獲?。弧?〕從動(dòng)輪等效速度獲取。但是以上3個(gè)方法都存在一定的缺陷：速度傳感器價(jià)格昂貴因而得不到廣泛應(yīng)用；加速度傳感器在上下坡的時(shí)候難以區(qū)分重力加速度的影響，而且積分過程容易產(chǎn)生累計(jì)誤差；從動(dòng)輪等效車速的方法只能應(yīng)用于兩驅(qū)車。本課題構(gòu)思一種從控制算法的層面來模擬機(jī)械部件轉(zhuǎn)動(dòng)慣量作用的方法，來解決上述問題。只需要知道車輪轉(zhuǎn)速信號(hào)，不需要額外的傳感器，在不增加簧下質(zhì)量的前提下，不僅減小動(dòng)力系統(tǒng)的對(duì)外界激勵(lì)的敏感度，而且在車輪發(fā)生滑轉(zhuǎn)的時(shí)候也能起到一定的緩和作用。首先建立電機(jī)-飛輪簡(jiǎn)化模型，如REF_Ref441825050\h圖4.1所示。忽略傳動(dòng)軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，圖中和分別表示電機(jī)輸出端轉(zhuǎn)矩〔飛輪輸入端〕和飛輪輸出端轉(zhuǎn)矩。電機(jī)和飛輪的角速度用表示，飛輪的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量用表示，則飛輪輸入端和輸出端轉(zhuǎn)矩之間的關(guān)系可以用以下公式描述：〔4-1〕圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s11電機(jī)—飛輪機(jī)構(gòu)可見，只要對(duì)輸出轉(zhuǎn)矩增加一個(gè)正比于角加速度的負(fù)反饋，就可以起到模擬附加轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的作用，該比例系數(shù)的大小就是額外附加的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的值，其控制流程圖如REF_Ref443641407\h圖4.2所示。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s12電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量控制框圖轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法設(shè)計(jì)由于對(duì)轉(zhuǎn)矩額外增加了負(fù)反饋，導(dǎo)致車輛正常加速時(shí)加速度減小。為了控制前后相同踏板開度下加速能力保持不變，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)矩補(bǔ)償。這里進(jìn)行轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償需要知道部分整車的質(zhì)量、旋轉(zhuǎn)件的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等參數(shù)。當(dāng)然，如果對(duì)駕駛感受要求不高，則無需進(jìn)行轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償，因?yàn)樵撍惴ú]有改變汽車的最大轉(zhuǎn)矩輸出能力，雖然加速時(shí)相同加速踏板開度下轉(zhuǎn)矩輸出減小，但是駕駛員可以增加踏板開度來到達(dá)目標(biāo)的加速度。忽略滾動(dòng)阻力和空氣阻力，水平路面上汽車的加速度計(jì)算公式可以近似為式〔4-2〕?！?-2〕式中，表示靜態(tài)下等效到各個(gè)車輪的輸出轉(zhuǎn)矩，表示輪胎的有效滾動(dòng)半徑，是汽車的旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)，是整車整備質(zhì)量。對(duì)于傳統(tǒng)汽車，旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)主要與發(fā)動(dòng)機(jī)〔同飛輪〕的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、車輪的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及傳動(dòng)系的傳動(dòng)比有關(guān)，計(jì)算公式可以表示為〔4-3〕?！?-3〕式中，是車輪的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，是發(fā)動(dòng)機(jī)和飛輪的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，和分別是變速器的速比和主減速器的速比，是傳動(dòng)系的傳動(dòng)效率。對(duì)于輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車，發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為0，但是增加了電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。因此輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的旋轉(zhuǎn)質(zhì)量系數(shù)以及額外附加轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以后的旋轉(zhuǎn)質(zhì)量系數(shù)分別如〔4-4〕和〔4-5〕所示。〔4-4〕〔4-5〕式中，表示額外附加的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量值。為了保持控制前后汽車的加速度不變，補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩算法可表示為：〔4-6〕根據(jù)式〔4-4〕、〔4-5〕和〔4-6〕，補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的大小可以進(jìn)一步推導(dǎo)為：〔4-7〕增加轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法以后的電子慣量控制框圖如REF_Ref443641536\h圖4.3所示。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s13轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償以后的電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量控制框圖動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制算法的聯(lián)合仿真驗(yàn)證為了驗(yàn)證上述電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量控制算法的有效性，針對(duì)兩種工況進(jìn)行了仿真。第一種工況是汽車以20%的加速踏板開度，20km/h的初速度加速通過一條減速帶，分析車輪的轉(zhuǎn)速波動(dòng)情況。減速帶的形狀和尺寸如REF_Ref448044387\h圖4.4所示。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s14減速帶示意圖車輪的轉(zhuǎn)速波動(dòng)情況如REF_Ref443724121\h圖4.5所示，簡(jiǎn)明起見，圖中只顯示左前輪轉(zhuǎn)速曲線。另外前后車輪的垂直載荷如REF_Ref450068237\h圖4.6所示。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s15過減速帶車輪轉(zhuǎn)速曲線圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s16輪胎垂直載荷曲線從圖中可以看到，不加控制情況下，汽車在行駛通過減速帶時(shí)，如果仍然保持加速狀態(tài)，驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)速會(huì)發(fā)生劇烈波動(dòng)，這是由于汽車經(jīng)過減速帶時(shí)車輪和地面之間的垂直載荷發(fā)生突變引起的。由于垂直載荷突然減小，甚至車輪短暫離地，導(dǎo)致輪胎和路面之間的附著無法滿足驅(qū)動(dòng)力要求，車輪發(fā)生了滑轉(zhuǎn)。除了減速帶，車輛加速過程中經(jīng)過冰面、積水路面等低附著路面時(shí)，也有可能發(fā)生同樣的的滑轉(zhuǎn)和波動(dòng)。采用電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量控制可有效緩和這種轉(zhuǎn)速波動(dòng)，如果結(jié)合轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法，則可以在一定程度上消除了由于額外增加的“轉(zhuǎn)動(dòng)慣量”引起的汽車加速性能下降。第二種工況是汽車在更接近真實(shí)路況的正弦波起伏路面上加速行駛，加速踏板開度為30%，初速度為30km/h。路面形狀示意圖及高度定義曲線分別如REF_Ref443725353\h圖4.7〔a〕和REF_Ref443725353\h圖4.7〔b〕所示?！瞐〕路面示意圖〔b〕路面高度定義圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s17正弦起伏路面仿真結(jié)果如REF_Ref443725562\h圖4.8所示。本研究只檢測(cè)左前輪轉(zhuǎn)速，圖中實(shí)線和點(diǎn)畫線分別為不加控制和帶轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)碾娮愚D(zhuǎn)動(dòng)慣量控制以后的左前輪轉(zhuǎn)速曲線。可以看到，采用帶轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)碾娮愚D(zhuǎn)動(dòng)慣量算法可以有效減小起伏路面上行駛時(shí)車輪的抖動(dòng)。圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s18正弦起伏路面車輪轉(zhuǎn)速曲線需要補(bǔ)充說明的是，由于本章的仿真只是為了驗(yàn)證輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制的優(yōu)化效果，因此以上仿真過程中四輪轉(zhuǎn)矩采用平均分配的方式。本章小結(jié)本章針對(duì)輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)問題進(jìn)行研究。提出了一種“電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量”的方法，從控制算法層面模擬附加機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的效果，以降低輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)對(duì)外界激勵(lì)的敏感性，緩和當(dāng)路面附著發(fā)生變化或者在起伏路面行駛時(shí)動(dòng)力系統(tǒng)的抖動(dòng)或者滑轉(zhuǎn)。為了消除采用電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量控制帶來的車輛加速度減小的問題，進(jìn)一步根據(jù)汽車的旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法。在Matlab/Simulink與Carsim聯(lián)合仿真環(huán)境下對(duì)以上控制算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。結(jié)果說明，該算法有效的降低了在不良路面上的車輪轉(zhuǎn)速的大幅波動(dòng)，并保證了車輛的行駛性能。在滑轉(zhuǎn)控制效果方面，當(dāng)滑轉(zhuǎn)發(fā)生的時(shí)候，電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法可以起到緩和作用，但是不能消除滑轉(zhuǎn)。由于應(yīng)用條件簡(jiǎn)單，對(duì)于本身不具有驅(qū)動(dòng)防滑功能的電動(dòng)汽車，采用電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法可以在不增加硬件成本的基礎(chǔ)上提升性能；對(duì)于已有驅(qū)動(dòng)防滑功能的電動(dòng)汽車，電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法也可以和驅(qū)動(dòng)防滑算法相互兼容。學(xué)習(xí)文檔僅供參考整車分布式控制算法的硬件在環(huán)仿真5.1本章引言前文研究的控制算法已經(jīng)在Matlab/Simulink與Carsim的軟件仿真中得到了初步驗(yàn)證，理論上可行，但是在實(shí)際控制系統(tǒng)中應(yīng)用可能存在控制網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性等問題。在電腦軟件仿真的時(shí)候，計(jì)算步長(zhǎng)可以設(shè)置為甚至更短，但是在現(xiàn)有的技術(shù)條件下實(shí)際控制系統(tǒng)的周期一般為甚至更長(zhǎng)，而且控制網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間通訊時(shí)還會(huì)存在數(shù)據(jù)幀丟包等情況。因此，在實(shí)車應(yīng)用前，有必要對(duì)上述控制算法做進(jìn)一步驗(yàn)證。本課題對(duì)控制算法的驗(yàn)證流程參考目前行業(yè)中控制系統(tǒng)開發(fā)普遍采用的V型開發(fā)模式，如REF_Ref446588039\h圖5.1所示。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s11V型開發(fā)模式流程圖V型開發(fā)模式包含5個(gè)階段：功能定制階段快速控制原型設(shè)計(jì)階段RCP〔RapidControlPrototype〕技術(shù)實(shí)現(xiàn)階段硬件在環(huán)驗(yàn)證階段HIL〔HardwareIntheLoop〕系統(tǒng)集成標(biāo)定階段本課題完成前4個(gè)階段的工作。功能定制階段采用流程圖和Matlab/Simulink模型的方式搭建控制算法，通過理論推導(dǎo)和離線仿真的方式初步得出算法可行；原型設(shè)計(jì)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)階段主要借助KPV13控制器的自動(dòng)代碼生成技術(shù)，將Matlab中搭建的算法模型轉(zhuǎn)換成控制器可執(zhí)行的代碼，下載到控制器中。跟一般的V型開發(fā)流程不同的是，由于本課題目的是開發(fā)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)車，所以在技術(shù)實(shí)現(xiàn)階段不需要重新設(shè)計(jì)產(chǎn)品化的車用控制器，最終也是將KPV13控制器作為整車控制器應(yīng)用到平臺(tái)車上。本章的主要工作就是上述開發(fā)流程中的第4個(gè)階段：硬件在環(huán)仿真。5.2自動(dòng)代碼生成作為硬件在環(huán)仿真的基礎(chǔ)，首先介紹一下自動(dòng)代碼生成的過程。Matlab中自帶的RTW〔RealTimeWorkshop〕可以將Simulink中的算法模型轉(zhuǎn)換成C代碼，用于移植到控制器中，但是控制器硬件的底層驅(qū)動(dòng)模塊需要開發(fā)者手動(dòng)配置。一般這樣的算法開發(fā)技術(shù)稱作為“半自動(dòng)代碼生成技術(shù)”。相比傳統(tǒng)的手動(dòng)編程，“半自動(dòng)代碼生成技術(shù)”能夠減少很大一部分工作量，提高開發(fā)效率。而本課題中采用的“全自動(dòng)代碼生成技術(shù)”正是在上述“半自動(dòng)代碼生成技術(shù)”的基礎(chǔ)上，針對(duì)特定的一款原型控制器，為Simulink工具箱開發(fā)底層驅(qū)動(dòng)模塊。這樣一來，控制算法的底層驅(qū)動(dòng)也可以通過拖動(dòng)Simulink模塊進(jìn)行圖形化的編程，進(jìn)一步減小了工作量，同時(shí)可以有效防止端口配置時(shí)容易發(fā)生的錯(cuò)誤。KPV13快速原型控制器就是在這個(gè)技術(shù)基礎(chǔ)上開發(fā)的。5.2.1KPV13快速原型控制器KPV13控制器是本人所在PCG課題組〔PowertrainControlGroup〕和科易動(dòng)力共同開發(fā)的快速原型控制器，如REF_Ref445624112\h圖5.2所示。該控制器以飛思卡爾MPC5644A32位單片機(jī)為核心，支持1路FlexRay，3路CAN，一路LIN，一路RS232，另外還有多路模擬量/數(shù)字量輸入/輸出，支持高/低邊驅(qū)動(dòng)和半橋驅(qū)動(dòng)。本章硬件在環(huán)仿真中用到的接口主要是一路CAN和一路模擬量輸入。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s12KPV13多功能快速原型控制器5.2.2控制算法模型配置將Simulink中的算法模型編譯成控制器可執(zhí)行的代碼之前，需要對(duì)算法模型的輸入輸出端口以及相關(guān)的底層模塊進(jìn)行配置。首先從Simulink工具箱中拖入KPV13系統(tǒng)配置模塊和軟件版本模塊，如REF_Ref448410005\h圖5.3所示。在本課題的硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)中，配置CAN的波特率為250kHz，控制系統(tǒng)的運(yùn)算周期為20ms。模型編譯之前需要將CANlogger通過USB連接到電腦，重新雙擊打開系統(tǒng)配置模塊進(jìn)行代碼生成授權(quán)。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s13KPV13系統(tǒng)及版本配置轉(zhuǎn)矩解析模塊〔如REF_Ref448411475\h圖5.4所示〕采用一路0到5V的模擬量輸入作為加速踏板信號(hào)，對(duì)應(yīng)控制器線束的87號(hào)引腳。加速踏板信號(hào)經(jīng)低通濾波器和斜率限值以后，與當(dāng)前車速下的外特性轉(zhuǎn)矩相乘，得到總轉(zhuǎn)矩需求。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s14模擬量輸入及轉(zhuǎn)矩解析模塊CAN消息打包及發(fā)送模塊和CAN消息接收及解析模塊分別如REF_Ref450118256\h圖5.5和REF_Ref448411994\h圖5.6所示。解析和打包模塊可以根據(jù)dbc文件配置，也可以手動(dòng)配置。在實(shí)車控制系統(tǒng)中，整車控制器從CAN網(wǎng)絡(luò)中主要讀取電機(jī)控制器返回的電機(jī)轉(zhuǎn)速信號(hào)和控制器的輸入功率信號(hào)。如果電機(jī)控制器不能返回輸入功率信號(hào)，也可以返回線電流和線電壓信號(hào)，相乘計(jì)算得到控制器的輸入功率信號(hào)。整車控制器輸出的是4個(gè)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩控制命令。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s15CAN消息打包及發(fā)送模塊圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s16CAN消息接收及解析模塊建立最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法的核心模塊，如REF_Ref448413034\h圖5.7所示。黃金比例搜索算法是該算法的基礎(chǔ)。算法涉及到前后多步搜索結(jié)果的比較和迭代，每個(gè)步驟采用Simulink函數(shù)的形式編寫，并封裝在使能子系統(tǒng)中?？偣卜譃?個(gè)步驟，采用一個(gè)驅(qū)動(dòng)模塊進(jìn)行控制。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s17最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法核心模塊電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法的核心模塊構(gòu)成如REF_Ref448414499\h圖5.8所示。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s18電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法核心模塊5.2.3代碼生成與下載算法配置完成以后，選擇BuildModel或者在Simulink界面下按Ctrl+B進(jìn)行模型編譯，程序會(huì)自動(dòng)調(diào)用CodeWarrior，最終生成kbl格式的代碼文件。將CANlogger的USB接口連接電腦，CAN口跟KPV13控制器的CAN1連接，打開Bootloader界面，如REF_Ref448418015\h圖5.9所示。之后依次打開CAN、掃描、控制器上電、確認(rèn)上電，此時(shí)已經(jīng)完成控制器信息回讀，進(jìn)一步選擇編譯完成的kbl文件，進(jìn)行燒寫。燒寫完成以后控制器斷電后重新上電，控制程序就開始運(yùn)行。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s19Bootloader控制器程序下載界面5.3基于xPC平臺(tái)的硬件在環(huán)仿真硬件在環(huán)仿真是以實(shí)時(shí)處理器運(yùn)行控制對(duì)象的模型，模擬控制對(duì)象的實(shí)際運(yùn)行情況，通過I/O接口和被測(cè)控制器連接，從而以比較低的成本和風(fēng)險(xiǎn)對(duì)控制器的功能進(jìn)行較為全面的測(cè)試。相比實(shí)際系統(tǒng)測(cè)試，硬件在環(huán)仿真測(cè)試周期短，成本低，而且便于實(shí)現(xiàn)某些較為極端的工況。通用的硬件在環(huán)仿真平臺(tái)包括德國(guó)dSPACE公司開發(fā)的dSPACE平臺(tái)、美國(guó)NI公司開發(fā)的LabviewRT平臺(tái)、德國(guó)ETAS公司開發(fā)的LabCar平臺(tái)以及MathWorks公司基于Matlab軟件的xPC和Rtwin平臺(tái)。xPC和Rtwin的主要區(qū)別在于，xPC系統(tǒng)至少需要2臺(tái)電腦，仿真過程在Dos環(huán)境下進(jìn)行，系統(tǒng)運(yùn)算速度快，適合模型復(fù)雜、對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的仿真。而Rtwin系統(tǒng)只需要一臺(tái)電腦，仿真過程在Windows環(huán)境下進(jìn)行，系統(tǒng)相對(duì)簡(jiǎn)單。缺點(diǎn)是實(shí)時(shí)性相對(duì)較低，而且其內(nèi)核容易和Windows及其它應(yīng)用程序沖突，適合簡(jiǎn)單模型的初步仿真。綜合考慮現(xiàn)有條件和性能要求，本課題采用基于xPC平臺(tái)的硬件在環(huán)仿真對(duì)已經(jīng)下載完控制程序的整車控制器進(jìn)行測(cè)試。5.3.1仿真系統(tǒng)架構(gòu)xPC硬件在環(huán)仿真平臺(tái)主要由2臺(tái)電腦組成：宿主機(jī)〔HostPC〕和目標(biāo)機(jī)〔TargetPC〕，兩者之間可以通過RS232或者網(wǎng)線進(jìn)行連接〔此處采用網(wǎng)線〕。在宿主機(jī)中搭建被控對(duì)象的模型，可以通過網(wǎng)線下載到目標(biāo)機(jī)中進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)行?？刂破鞣矫?，利用KPV13的自動(dòng)代碼生成功能將控制算法下載到控制器中，同時(shí)用電壓源輸出0到5V的電壓給控制器的一個(gè)模擬量引腳，用來代替實(shí)車上的加速踏板輸入。控制器和目標(biāo)機(jī)之間進(jìn)行CAN通訊，同時(shí)用Vector公司的總線調(diào)試工具CANoe對(duì)CAN通訊進(jìn)行監(jiān)控。xPC仿真系統(tǒng)架構(gòu)的原理圖和實(shí)物圖分別如REF_Ref446600001\h圖5.10和REF_Ref448143846\h圖5.11所示。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s110xPC仿真系統(tǒng)架構(gòu)原理圖圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s111xPC仿真系統(tǒng)實(shí)物圖5.3.2軟硬件配置xPC系統(tǒng)的配置過程比較復(fù)雜，這里只對(duì)關(guān)鍵的幾步進(jìn)行說明，詳細(xì)的過程可以參考清華大學(xué)出版社出版的《系統(tǒng)實(shí)時(shí)仿真開發(fā)環(huán)境與應(yīng)用》[63]。首先在Matlab的命令窗口中輸入xpcexplr命令并回車，就可以調(diào)出REF_Ref448476568\h圖5.12所示的xPC瀏覽器。該界面中左側(cè)一列主要功能是目標(biāo)機(jī)連接、仿真操作和示波器操作；中間部分是瀏覽器主界面，REF_Ref448476568\h圖5.12中顯示的是目標(biāo)機(jī)的初始配置界面。在對(duì)宿主機(jī)和目標(biāo)機(jī)進(jìn)行連接之前，需要對(duì)宿主機(jī)和目標(biāo)機(jī)的通訊、目標(biāo)機(jī)的啟動(dòng)模式和宿主機(jī)的TCP/IP協(xié)議等進(jìn)行配置。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s112Matlab2015b版本的xPC瀏覽器界面宿主機(jī)和目標(biāo)機(jī)的通訊設(shè)置和目標(biāo)機(jī)的基本配置頁面分別如REF_Ref448477095\h圖5.14和REF_Ref448477143\h圖5.13所示。宿主機(jī)和目標(biāo)機(jī)的通訊主要功能是把宿主機(jī)中的模型編譯下載到目標(biāo)機(jī)中，在宿主機(jī)的示波器中監(jiān)控模型的運(yùn)行情況，同時(shí)可以在宿主機(jī)界面中對(duì)目標(biāo)機(jī)的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行導(dǎo)出和操作。通訊模式可以選擇串口通訊或者網(wǎng)線通訊，這里選擇網(wǎng)線通訊。目標(biāo)機(jī)的IP地址和網(wǎng)關(guān)可以任意設(shè)置，子網(wǎng)掩碼和端口選擇默認(rèn)值，目標(biāo)驅(qū)動(dòng)和板卡類型根據(jù)目標(biāo)機(jī)的實(shí)際硬件配置進(jìn)行選擇，這里選擇INTEL_I82559驅(qū)動(dòng)和PCI板卡。目標(biāo)機(jī)的其余設(shè)置維持默認(rèn)狀態(tài)。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s113目標(biāo)機(jī)設(shè)置圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s114宿主機(jī)和目標(biāo)機(jī)的通訊設(shè)置目標(biāo)機(jī)有多種啟動(dòng)模式可供選擇，如REF_Ref448482223\h圖5.15所示。這里選擇U盤啟動(dòng)模式。上述設(shè)置完畢以后可以制作啟動(dòng)盤。將U盤插入宿主機(jī)，按照FAT格式將U盤格式化，點(diǎn)擊生成啟動(dòng)盤，U盤中就會(huì)生成3個(gè)啟動(dòng)文件。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s115生成啟動(dòng)盤對(duì)宿主機(jī)的TCP/IP協(xié)議進(jìn)行設(shè)置，如REF_Ref448482339\h圖5.16所示。其中IP地址必須和目標(biāo)機(jī)的IP地址區(qū)分，子網(wǎng)掩碼和默認(rèn)網(wǎng)關(guān)可以一致。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s116宿主機(jī)IP設(shè)置目標(biāo)機(jī)主機(jī)xPC〔如REF_Ref448482718\h圖5.17所示〕跟普通臺(tái)式相比，加裝了PCICAN卡和PCI網(wǎng)卡，網(wǎng)卡用于和宿主機(jī)通訊，CAN卡用于和被測(cè)控制器通訊。根據(jù)需求，目標(biāo)機(jī)還可以加裝其它種類的I/O板卡。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s117硬件實(shí)物圖5.3.3底層驅(qū)動(dòng)配置需要下載到目標(biāo)機(jī)的Simulink模型〔REF_Ref448482966\h圖5.18所示〕中綠色的子系統(tǒng)是模型的主體部分，其余部分是目標(biāo)機(jī)的CAN通訊底層驅(qū)動(dòng)模塊。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s118目標(biāo)機(jī)模型底層驅(qū)動(dòng)配置5.3.4仿真結(jié)果〔1〕仿真工況1：驗(yàn)證動(dòng)態(tài)工況下轉(zhuǎn)矩實(shí)時(shí)分配功能汽車以初速度30km/h開始加速，手動(dòng)調(diào)節(jié)電壓輸入模擬加速踏板開度變化，直線行駛，測(cè)量轉(zhuǎn)矩分配及效率變化情況。仿真結(jié)果如REF_Ref450113861\h圖5.19所示，其中REF_Ref450113861\h圖5.19〔a〕為手動(dòng)調(diào)節(jié)得到的加速踏板開度變化曲線。可以看到，在加速踏板開度、車速變化的工況下，控制器仍然能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)搜索功能?！瞐〕加速踏板開度〔b〕車速〔c〕前輪轉(zhuǎn)矩〔d〕后輪轉(zhuǎn)矩〔e〕轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)〔f〕綜合效率圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s119xPC工況1仿真結(jié)果〔2〕仿真工況2：驗(yàn)證實(shí)時(shí)搜索算法和電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法的兼容性汽車以初速度30km/h開始加速，加速踏板開度維持30%不變。從附著系數(shù)為的正常路面開始行駛，突然經(jīng)過一段1m寬的附著系數(shù)為的低附著路面，測(cè)量轉(zhuǎn)矩分配及動(dòng)態(tài)響應(yīng)情況，仿真結(jié)果如REF_Ref450114602\h圖5.20所示?？梢钥吹剑ss時(shí)前輪經(jīng)過低附著路面，轉(zhuǎn)速出現(xiàn)了波動(dòng)，前輪轉(zhuǎn)矩迅速降低以緩和波動(dòng)；短暫延遲后，后輪轉(zhuǎn)矩也出現(xiàn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)。由于后輪分配轉(zhuǎn)矩較小，因此經(jīng)過低附著路面時(shí)轉(zhuǎn)矩波動(dòng)并不明顯。此工況仿真結(jié)果說明，實(shí)時(shí)搜索算法和電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法在實(shí)際控制系統(tǒng)中可以兼容。〔a〕車速〔b〕前后輪轉(zhuǎn)速〔c〕前輪轉(zhuǎn)矩〔d〕后輪轉(zhuǎn)矩〔e〕轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)〔f〕綜合效率圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s120xPC工況2仿真結(jié)果〔3〕仿真工況3：驗(yàn)證轉(zhuǎn)矩分配算法的自動(dòng)標(biāo)定功能重復(fù)工況2的操作，汽車仍然以30km/h的初速度，30%的加速踏板開度開始加速，但是路面附著維持不變。測(cè)量轉(zhuǎn)矩分配及效率變化情況。可以看到，再次經(jīng)過相同工況時(shí)，轉(zhuǎn)矩根據(jù)分配系數(shù)矩陣分配，不再發(fā)生轉(zhuǎn)矩搜索波動(dòng)。〔a〕車速〔b〕前后輪轉(zhuǎn)速〔c〕前輪轉(zhuǎn)矩〔d〕后輪轉(zhuǎn)矩〔e〕轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)〔f〕綜合效率圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s121xPC工況3仿真結(jié)果5.4以控制器為對(duì)象的硬件在環(huán)仿真節(jié)中已經(jīng)在Matlab的xPC硬件在環(huán)仿真平臺(tái)上對(duì)整車控制器的功能進(jìn)行了驗(yàn)證，但是xPC系統(tǒng)中目標(biāo)機(jī)的運(yùn)算能力和實(shí)時(shí)性比實(shí)際控制器要高很多，而基于黃金比例搜索算法的轉(zhuǎn)矩分配恰好對(duì)實(shí)時(shí)性有比較高的要求，因此僅通過xPC硬件在環(huán)仿真，仍然不能確?？刂破髟趯?shí)車控制系統(tǒng)中能夠直接使用。于是，本節(jié)進(jìn)一步以實(shí)際控制器為對(duì)象進(jìn)行了硬件在環(huán)仿真。5.4.1仿真系統(tǒng)架構(gòu)以控制器為對(duì)象的硬件在環(huán)仿真的系統(tǒng)架構(gòu)原理圖和實(shí)物圖分別如REF_Ref448784413\h圖5.22和REF_Ref448784416\h圖5.23所示。與xPC硬件在環(huán)仿真中采用目標(biāo)機(jī)作為控制對(duì)象不同的是，此硬件在環(huán)仿真是以另一個(gè)KPV13控制器作為控制對(duì)象，模擬電機(jī)控制器的輸入輸出。在電機(jī)控制器中運(yùn)行第2章中建立的電機(jī)效率模型。需要說明的是，此次仿真主要是為了確保實(shí)際控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力及實(shí)時(shí)性能夠滿足控制算法的要求，因此只進(jìn)行了對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的黃金比例搜索算法進(jìn)行了仿真。對(duì)于電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法，采用在CANoe向總線發(fā)送的轉(zhuǎn)速信號(hào)中人為引入波動(dòng)的方法，觀測(cè)轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)，從而間接驗(yàn)證算法功能。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s122以控制器為對(duì)象的硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)架構(gòu)原理圖圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s123以控制器為對(duì)象的硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)實(shí)物圖5.4.2仿真結(jié)果〔1〕仿真工況1：驗(yàn)證是否能滿足黃金比例搜索算法的實(shí)時(shí)性要求車速設(shè)置為44km/h，加速踏板開度維持33%不變，轉(zhuǎn)矩按照搜索算法分配，測(cè)量轉(zhuǎn)矩分配及效率變化情況。CANoe數(shù)據(jù)界面如REF_Ref448826676\h圖5.24所示，數(shù)值從上到下依次為：加速踏板開度、總轉(zhuǎn)矩命令、車速、轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)穩(wěn)態(tài)值、綜合效率穩(wěn)態(tài)值、4個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速、4個(gè)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩的穩(wěn)態(tài)值。CANoe的圖形界面如REF_Ref448826928\h圖5.25所示，曲線從上到下依次為：綜合效率、轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)、左前輪電機(jī)轉(zhuǎn)矩、左后輪電機(jī)轉(zhuǎn)矩?？梢钥吹?，通過搜索過程可以將綜合效率維持在最高值附近，說明基于黃金比例搜索算法的轉(zhuǎn)矩分配可以應(yīng)用于實(shí)車控制系統(tǒng)。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s124仿真工況1的CANoe數(shù)據(jù)界面圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s125仿真工況2的CANoe圖形界面〔2〕仿真工況2：驗(yàn)證轉(zhuǎn)速波動(dòng)時(shí)電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法的轉(zhuǎn)矩輸出響應(yīng)車速設(shè)置為44km/h，加速踏板開度維持33%不變，轉(zhuǎn)矩按照搜索算法分配。為了驗(yàn)證電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法，對(duì)左前輪轉(zhuǎn)速信號(hào)施加周期性的擾動(dòng)，擾動(dòng)的波形設(shè)置如REF_Ref448834651\h圖5.26所示。主要測(cè)量前后輪電機(jī)的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)情況。仿真結(jié)果如REF_Ref448834744\h圖5.27的CANoe的圖形界面所示，曲線從上到下依次為：綜合效率、轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)、左前輪轉(zhuǎn)速、右前輪轉(zhuǎn)速、左前輪轉(zhuǎn)矩、右前輪轉(zhuǎn)矩?？梢钥吹?，當(dāng)一個(gè)車輪轉(zhuǎn)動(dòng)突然出現(xiàn)較大加速度的時(shí)候，對(duì)應(yīng)驅(qū)動(dòng)電時(shí)機(jī)及時(shí)降低輸出轉(zhuǎn)矩，而且優(yōu)先于轉(zhuǎn)矩搜索過程，說明電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法可以應(yīng)用于實(shí)車控制系統(tǒng)。圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s126仿真工況2的轉(zhuǎn)速波動(dòng)配置圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s127仿真工況2的CANoe圖形界面5.5本章小結(jié)本章應(yīng)用自動(dòng)代碼生成技術(shù)將Simulink中的算法模型轉(zhuǎn)化成控制器可執(zhí)行的代碼，并移植到KPV13快速原型控制器中。先后搭建了基于xPC平臺(tái)的硬件在環(huán)仿真和以實(shí)際控制器為對(duì)象的硬件在環(huán)仿真，分別對(duì)控制器的算法功能和控制系統(tǒng)的運(yùn)算和通訊能力進(jìn)行了測(cè)試驗(yàn)證。測(cè)試結(jié)果證明：實(shí)車控制系統(tǒng)的運(yùn)算和通訊速度能夠滿足實(shí)時(shí)搜索算法的要求，本課題研究的控制算法在實(shí)際控制系統(tǒng)中可用。學(xué)習(xí)文檔僅供參考總結(jié)與展望6.1總結(jié)本課題針對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制兩個(gè)核心問題開展研究，即轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制策略和動(dòng)力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制優(yōu)化。主要開展的研究工作包括：〔1〕構(gòu)建了分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制研究的聯(lián)合仿真平臺(tái)。更改Carsim模型庫中自帶的傳統(tǒng)四輪驅(qū)動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)模型，在Simulink中建立永磁同步輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)矩輸出模型和效率模型，并與Carsim的整車動(dòng)力學(xué)模型結(jié)合，從而建立起Matlab/Simulink與Carsim的分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車聯(lián)合仿真平臺(tái)，為控制策略的研究奠定基礎(chǔ)?！?〕實(shí)現(xiàn)了基于黃金比例搜索算法的分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩前后軸分配。從提高能效的角度出發(fā)研究分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的轉(zhuǎn)矩分配優(yōu)化。在分析比較現(xiàn)有技術(shù)路線優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選擇基于在線實(shí)時(shí)搜索算法的轉(zhuǎn)矩分配。在Simulink中搭建了黃金比例搜索算法模型，在控制對(duì)象車輛參數(shù)模型不確定的情況下實(shí)現(xiàn)了能效最優(yōu)的前后軸轉(zhuǎn)矩分配。〔3〕提出并實(shí)現(xiàn)了具有自學(xué)習(xí)功能的轉(zhuǎn)矩最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法。在黃金比例搜索算法基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)矩陣，設(shè)計(jì)自學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)每次搜索時(shí)對(duì)矩陣數(shù)據(jù)的自動(dòng)讀取或賦值，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)標(biāo)定功能，解決了基于在線實(shí)時(shí)搜索的轉(zhuǎn)矩分配算法在搜索過程中轉(zhuǎn)矩大幅波動(dòng)問題。采用NEDC工況和中國(guó)乘用車典型城市工況進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證，結(jié)果說明，在兩種循環(huán)工況下相比轉(zhuǎn)矩平均分配分別能節(jié)能12.5%和7.4%?！?〕研究轉(zhuǎn)彎工況下的四輪轉(zhuǎn)矩分配，分析其相比前后軸分配的節(jié)能潛力?；谟来磐诫姍C(jī)效率模型推導(dǎo)了轉(zhuǎn)彎工況下能效最優(yōu)的四輪轉(zhuǎn)矩分配算法，分析了其相對(duì)前后軸轉(zhuǎn)矩分配的能效優(yōu)化空間。結(jié)果說明，在給定的車輛及動(dòng)力系統(tǒng)模型下，當(dāng)前輪在大轉(zhuǎn)向角下的能效提升不超過2.5%，考慮到轉(zhuǎn)彎工況占車輛運(yùn)行工況比例很小，且汽車行駛大部分工況不會(huì)出現(xiàn)大的轉(zhuǎn)向角，因此得出的結(jié)論是實(shí)際應(yīng)用中只需要考慮前后軸分配即可?！?〕提出以電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法優(yōu)化輪轂電機(jī)系統(tǒng)對(duì)突變載荷的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。輪轂電機(jī)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)控制優(yōu)化方面，提出了電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法，從控制算法的層面模擬實(shí)際轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的效果，從而降低輪轂電機(jī)系統(tǒng)對(duì)外界激勵(lì)的敏感性。結(jié)果顯示，當(dāng)行駛在起伏路面或者當(dāng)路面附著變化導(dǎo)致輪胎滑轉(zhuǎn)的時(shí)候，可以有效緩和電機(jī)和輪胎的抖動(dòng)。同時(shí)設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法對(duì)轉(zhuǎn)矩命令進(jìn)行補(bǔ)償，從而保證了引入電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法前后同一款車的加速感受一致。〔6〕搭建硬件在環(huán)仿真對(duì)控制算法的可行性和有效性進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。將上述控制算法轉(zhuǎn)化為控制器可執(zhí)行代碼，并下載到KPV13快速原型控制器中作為整車控制器。先后通過Matlab的xPC硬件在環(huán)仿真和以實(shí)際控制器為對(duì)象的硬件在環(huán)仿真對(duì)整車控制器的控制算法功能和通訊能力進(jìn)行了測(cè)試，確保能夠直接應(yīng)用于實(shí)車控制系統(tǒng)。6.2展望本課題研究分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車的轉(zhuǎn)矩控制問題，基于前人研究成果，在控制方法上有所創(chuàng)新，但是由于課題時(shí)間和作者本人的精力限制，目前在相關(guān)問題和拓展應(yīng)用方面還存在較大的探索空間，一方面，控制算法還需完善，更多的功能要考慮，另一方面，需要進(jìn)一步開展控制策略的工程化應(yīng)用研究。主要包括以下內(nèi)容：最優(yōu)分配系數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法的應(yīng)用對(duì)象拓展本課題雖然以分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車為對(duì)象研究轉(zhuǎn)矩分配算法，但最終得到的算法適用范圍并不局限于分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車，事實(shí)上適用于所有雙電機(jī)并聯(lián)系統(tǒng)，只要該系統(tǒng)具有效率凸特性。因此后續(xù)研究可以嘗試該算法在其它雙電機(jī)并聯(lián)系統(tǒng)上的應(yīng)用，比方以精進(jìn)電機(jī)為代表的一體化雙電機(jī)系統(tǒng)，以特斯拉為代表的前后軸雙電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)等。另外，課題只對(duì)永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)矩分配效率凸特性進(jìn)行了推導(dǎo)，其它常用種類的驅(qū)動(dòng)電機(jī)如交流感應(yīng)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩分配效率凸特性需要進(jìn)一步研究和證明。制開工況的轉(zhuǎn)矩最優(yōu)分配方法研究目前只研究了正轉(zhuǎn)矩輸出時(shí)的分配方法，此方法能否進(jìn)一步推廣用于制動(dòng)時(shí)的轉(zhuǎn)矩分配從而提高制動(dòng)回饋的能量，值得進(jìn)一步研究。另外，制動(dòng)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮滿足制動(dòng)力需求以及保證整車的穩(wěn)定性，因此問題相對(duì)加速時(shí)更加復(fù)雜。電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法與現(xiàn)有驅(qū)動(dòng)防滑算法的集成測(cè)試電子轉(zhuǎn)動(dòng)慣量算法原理簡(jiǎn)單，硬件上不需要增加額外的成本，并且理論上可以和現(xiàn)有的驅(qū)動(dòng)防滑、牽引力控制、制動(dòng)防抱死等控制算法相互兼容，具體有待實(shí)車集成測(cè)試。學(xué)習(xí)文檔僅供參考參考文獻(xiàn)歐陽明高.中國(guó)新能源汽車研發(fā)及展望[J].科技導(dǎo)報(bào)，2016，34〔6〕：13-20.豐田官網(wǎng).800萬輛！豐田油電混合雙擎動(dòng)力車型全球累計(jì)銷量再創(chuàng)新高[EB/OL].[2015-08-21]..工信部.2013年新能源汽車產(chǎn)銷保持增長(zhǎng)[EB/OL].[2014-01-10]..工信部.2014年新能源汽車產(chǎn)銷爆發(fā)式增[EB/OL].[2015-01-13]..工信部.2015年新能源汽車高速增長(zhǎng)[汽車之友.默片時(shí)代獨(dú)家海外試駕保時(shí)捷918Spyder[EB/OL].[2014-10-24].李克強(qiáng).汽車技術(shù)的發(fā)展動(dòng)向及我國(guó)的對(duì)策[J].汽車工程，2009，31〔11〕：1005-1016.曹秉剛.中國(guó)電動(dòng)汽車技術(shù)新進(jìn)展[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，41〔1〕：114-118.李建秋,方川,徐梁飛.燃料電池汽車研究現(xiàn)狀及發(fā)展[J].汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào),2014,5(01):17-29.谷靖.四輪驅(qū)動(dòng)微型電動(dòng)汽車整車控制[博士學(xué)位論文].清華大學(xué),2012.RodriguezJM,MenesesR,OrusJ.Activevibrationcontrolforelectricvehiclecompliantdrivetrains[C]//IndustrialElectronicsSociety,IECON2013-39thAnnualConferenceoftheIEEE.IEEE,2013:2590-2595.HoriY.Futurevehicledrivenbyelectricityandcontrol-researchonfour-wheel-motored"UOTElectricMarchII"[J].IndustrialElectronics,IEEETransactionson,2004,51(5):954-962.AndoN,FujimotoH.Yaw-ratecontrolforelectricvehiclewithactivefront/rearsteeringanddriving/brakingforcedistributionofrearwheels[C]//AdvancedMotionControl,201011thIEEEInternationalWorkshopon.IEEE,2010:726-731.WangR,ChenY,FengD,etal.Developmentandperformancecharacterizationofanelectricgroundvehiclewithindependentlyactuatedin-wheelmotors[J].JournalofPowerSources,2011,196(8):3962-3971.MassachusettsInstituteofTechnology,MediaLab.CommercialVersionoftheMITMediaLabCityCarUnveiledatEuropeanUnionCommissionHeadquarters[EB/OL].[2014-10-24].騰訊汽車.世界最快的電動(dòng)汽車Eliica“艾利卡”[EB/OL].[2014-09-14].李剛.線控四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)輪轂電機(jī)電動(dòng)汽車穩(wěn)定性與節(jié)能控制研究[博士學(xué)位論文].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院，2013.同濟(jì)大學(xué)新聞網(wǎng).春暉號(hào)承載著同濟(jì)學(xué)子汽車夢(mèng)[EB/OL].[2014-09-14].AdrianChernoff.GeneralMotorsAUTONOMY:SportsCoupe[EB/OL].[2014-10-24].欣聞.Sequel氫燃料電池車[J].可再生能源,2005(2):38-38.MitsubishiMotorspressrelease.MitsubishiMotorstodriveforwarddevelopmentofnext-generationEVs[EB/OL].[2005-05-11].MitsubishiMotorspressrelease.MitsubishiMotorstodisplayMitisubishiConcept-EZMIEVconceptandnewColtCZCcoupe-cabrioletmodelsat2006GenevaMotorShow[EB/OL].[2005-05-11].寧國(guó)寶.電動(dòng)汽車輪邊驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的發(fā)展[J].上海汽車,2006(11):2-6.GreenCarCongress.PeugeotShowsTwoHybrid4Concepts,NewBB1EVConceptatFrankfurt[EB/OL].[2009-09-15].MichelinGroup.Michelinactivewheelpresskiton2008ParisMotorShow[EB/OL].[2014-4-27].article?articleID=N23791.VanZantenAT,ErhardtR,PfaffG.VDC,thevehicledynamicscontrolsystemofBosch[R].SAETechnicalPaper,1995.VanZantenAT.BoschE