分布式驱动电动汽车动力学控制发展现状综述

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1、学兔兔www.xuetutu.com学兔兔www.xuetutu.com学兔兔www.xuetutu.com学兔兔www.xuetutu.com学兔兔www.xuetutu.com2013年4月余卓平等：分布式驱动电动汽车动力学控制发展现状综述前述的车辆期望响应都是通过模型或公式计程计算得到反馈控制力矩。其他最优控制方法也包算得出的，其中需要用到一些整车的参数如，质量、括线性二次型高斯[28】、最优动态滑模控制等。转动惯量、前后轴等效侧偏刚度等。其中前后轴等为了更好地适应车辆的非线性特性，文献[30，效侧偏刚度由于同时包含了悬架及轮胎的动态特37．38]应用反馈线性

2、化方法，通过消去非线性系统性，很难直接测量，文献[34】采用根据试验数据的的非线性部分，再对剩余系统采用线性系统设计方试凑法获得前后轴等效侧偏刚度。也有文献[25—261法(PI控制方法。们、极点配置方法瑚)设计控制器。利用神经网络获得期望的横摆角速度响应，直接利该控制算法可以有效规避车辆系统的中非线性对控用车速、前轮转角与期望横摆角速度的关系训练神制效果的影响，但其无法适应车辆参数的不确定性。经网络，无须设计模型的稳态增益和瞬态响应，也前后轴侧偏刚度是参考模型中的重要参数，结就避免了参数的测量。合轮胎及悬架的非线性特性，同时受到时变的路面分布式驱动电动汽车直接横摆

3、力矩控制的参条件的影响，相比其他参数其在车辆行驶过程中的考模型由2自由度模型到零化质心侧偏角的2自由不确定性最为显著。文献[32，37]设计了基于侧偏刚度模型再到带质心侧偏角约束的参考模型，经历了度辨识的自适应算法，利用在线辨识的侧偏刚度实由操纵性到稳定性再到操纵稳定性兼顾的过程。但时修正线性二次型最优调节器的反馈系数，有效改由于横摆角速度和质心侧偏角的耦合关系，其控制善了控制算法对侧偏刚度变化的适应性。另一种解所需横摆力矩往往相反，单独依靠直接横摆力矩控决模型不确定性的控制方法是鲁棒控制，鲁棒控制制很难实现二者的解耦，而且越是极限工况两者的的最简单途径是所谓的滑模

4、控制方法论J。文献[37]矛盾越突出。现有的解决方案是引入多执行器的集设计了滑模变结构运动跟踪控制算法，由于滑动模成控制实现解耦，例如加入主动转向控制【5训，但其态的设计与模型参数及扰动无关，算法对参数变化价格昂贵，而且随着其控制所需的侧向力的饱和，及扰动不灵敏，因此无须在线参数辨识。但应注意转向控制在轮胎非线性区的控制效果严重受限。传感器信号噪声的处理和切换函数的设计以防止高2．1．2运动跟踪控制算法频抖振。运动跟踪控制算法以参考模型给出的理想车2．2转矩分配控制辆响应为基准，根据当前驾驶者操作输入以及车辆转矩分配控制的过程就是建立从广义力到各状态反馈，计算出使实

5、际车辆跟随理想响应所需要个车轮转矩的映射，现有的分布式驱动电动汽车下的广义横摆力矩，从而实现对车辆动态性能的闭环层转矩分配方案如表3所示。控制。表3分布式驱动电汽车下层转矩分配方案最常见的运动跟踪控制算法结构为前馈+反，瑚】，这类结构多配合零化质心侧偏角的2自由度参考模型，前馈控制横摆力矩负责控制保持车辆的稳态质心侧偏角为零，反馈控制横摆力矩负责消除横摆角速度跟踪误差，前馈与反馈横摆力矩之和为总的控制力矩。由于单独采用前馈控制的系统易受到未知扰动或车辆参数发生变化，因此其余研究多采用反馈控制结构。2．2．1非优化分配算法文献[29】采用PI控制，该控制器设计的关键是

6、文献[23】不计算车辆的广义控制力，采用PI控控制参数的选取，其控制算法简单，可靠性高，适制分别利用横摆角速度误差和侧向加速度误差调节用于建立精确数学模型的线性定常系统。但由于车前后轴和左右轮的转矩分配系数，但其算法有必要辆系统存在明显的非线性以及参数不确定性，属于结合一定程度增益调度，以提高不同工况下的适应非线性时变系统，在文献[38】的仿真结果也表明比性。文献【34]利用附加横摆转矩和纵向加速度需求例积分微积分(Proportional—integra1．derivative，PID)两个方程求解所需的两个车轮差动转矩。文献控制器在不同工况下的控制结果出现了明显

7、差异。[24．27]针对分布式驱动电动车以横摆角速度的误差文献【31．35，37]利用线性最优二次型最优调节和误差的变化速率作为输入设计了模糊控制策略直器(Linearquadraticregulator,LQR)实现反馈控制，接调节四个车轮的转矩。设定目标函数(控制能量、控制误差等)，根据最优2．2．2优化分配算法控制原理使目标函数达到最小，通过求解黎卡提方前述文献采用的属于直接计算方法，但考虑到学兔兔www.xuetutu.com110机械工程学报第49卷第8期分布式驱动电动汽车多数布置了四个驱动电动机，控制的滑移率控制器来保证各个车轮的滑移率被控而且在直接