轮边驱动电动汽车状态估计方法与稳定性控制研究

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1、轮边驱动电动汽车状态估计方法与稳定性控制研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：韩家伟指导教师：李以农教授专业：机械设计及理论学科门类：工学重庆大学机械工程学院二O一五年五月StudyOnMethodsOfStatesEstimationAndStabilityControlResearchForWheelDriveElectricVehicleAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEn

2、gineeringByHanJiaweiSupervisedbyProf.LiYinongSpecialty：MechanicalDesignandTheoryCollegeofMechanicalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay,2015中文摘要摘要随着环境、能源对汽车提出的挑战越来越严峻，电动汽车已成为当今汽车工业研究的热点。轮边驱动电动汽车由于其动力布置灵活，取消了传统汽车上的机械连接，整车结构得到了大大简化，使驱动轮的运动自由度得以较多提升，以其结构和控制上独特的优

3、势，更容易实现底盘集成控制。但给轮边驱动电动汽车系统带来诸如稳定性控制等技术难题，在对其进行稳定性控制、主动安全性控制时，这些控制系统大部分需要获知车辆的一些关键状态信息量，如质心侧偏角、横摆角速度、纵向车速等作为决策控制的状态反馈，单凭车载传感器难以完全获取车辆的各种状态信号。为了实现轮边驱动电动汽车稳定性控制，并解决由于测量困难及成本限制带来的控制所需的状态信息不易获取的问题，以轮边驱动电动汽车为研究对象，对其行驶过程中进行了状态估计和稳定性控制研究，主要开展了以下几部分内容：①建立了轮边驱动电动汽车的仿真模型。以某纯电动汽车为平台开发轮

4、边驱动系统，通过虚拟仿真软件MATLAB/Simulink建立轮边驱动电动汽车的整车仿真模型。②车辆底盘集成控制的关键状态估计。准确、实时地获取汽车行驶状态是实现汽车稳定性、主动安全性控制的前提，建立三自由度的车辆估计模型，采用扩展卡尔曼滤波算法对车辆行驶的状态进行估计，通过仿真实验，选择蛇形工况对估计算法的准确性进行了验证。③轮胎力和路面附着系数的估计。在原有状态估计方法的基础上，根据二阶高斯—马尔可夫过程和改进的“魔术公式”轮胎模型，通过扩展卡尔曼滤波算法对轮胎力及路面附着系数进行估计，通过仿真实验，选择不同路面工况对估计方法进行了验证。

5、④稳定性控制研究。利用状态估计结果，设计了滑模控制器计算所需的横摆力矩，研究了轮胎利用率最小化为目标，采用加权最小二乘法的优化分配方法，在路面附着条件和电机最大扭矩约束的条件下，合理分配纵向力，并通过仿真试验对所研究的算法进行了验证。关键词：轮边驱动电动汽车，状态估计，扩展卡尔曼滤波，稳定性控制I英文摘要ABSTRACTWiththeincreasingseverechallengesoftheenvironment,energyforvehicles,electricvehiclesarebecomingthefocusofresearch

6、anddevelopmentoftheglobalautomotiveindustry.Duetotheflexibledynamiclayout,thetraditionalmechanicalconnectiononthecariseliminated,whichleadtosimplifythevehiclestructuregreatlyandincreaseindegreesoffreedomofthedrivingwheels.Also,withitsuniqueadvantagesonstructureandcontrol,it

7、iseasiertoimplementtheintegratedchassiscontrolsystem.However,italsobringsproblemslikestabilitycontroltowheeldrivevehicles.Duringstabilityandsafetycontrol,mostofthesecontrolsystemsneedtoknowsomekeyvehiclestateinformation,suchasside-slipangle,yawrateandthelongitudinalspeed,et

8、c.Itcanbedifficulttoacquirealltheneededinformationbytheon-boardsensorsalone.Inorde