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                        電動汽車四輪轉向系統控制設計

                        添加時間:2019/07/08 來源:吉林大學 作者:高琳琳
                        基于輪轂電機和轉向電機的 4WID-4WIS 電動汽車不但具備一般電動汽車在節能環保等方面的固有優勢,還兼具了可輕松實現多種駕駛模式以及各種車輛主動安全技術的獨有特色,該種類型的電動汽車符合行業發展要求。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘要

                          基于輪轂電機與轉向電機的四輪獨立驅動、四輪獨立轉向(Four-wheelindependent driving and Four-wheel independent steering, 4WID-4WIS)電動汽車是一種全新的電動汽車形式。與傳統汽車相比,該種類型的電動汽車在車輛節能控制、操縱穩定性控制等方面具有無可比擬的優勢。同時,這也意味著 4WID-4WIS電動汽車動力學控制系統需要全新的研究與設計,設計的優劣將對整車性能產生至關重要的影響。

                          本文以 4WID-4WIS 電動汽車為研究對象,基于改善汽車操縱穩定性的前提,針對四輪轉向(Four-wheel steering, 4WS)系統、4WIS 系統、4WID 系統的控制方法以及 4WID 系統與 4WIS 系統的協調策略進行深入研究。具體研究內容包括以下幾個方面:

                          (1) 搭建了包括車體動力學模型、GIM 輪胎模型、驅動系統模型以及轉向系統模型在內的 4WID-4WIS 電動汽車動力學仿真模型,同時提出了一種基于橫擺角度跟蹤的駕駛員模型。針對整車動力學模型進行測試分析,驗證模型的合理性,為后文中控制策略的研究奠定基礎。

                          (2) 針對 4WS 系統,利用收斂速度快、不易陷入局部極小的徑向基函數(Radial basis function, RBF)神經網絡,設計了 4WS 系統的 RBF 神經網絡控制器。

                          針對設計的 RBF 神經網絡控制器,分別采用―直接離線訓練‖和―離線訓練在線修正‖兩種不同方法進行訓練。直接離線訓練中提出了一個“前饋+反饋”訓練數據采集單元,用于訓練數據的采集。離線訓練在線修正法中設計了一個閉環訓練系統和一個 RBF 神經網絡辨識器,前者用于離線訓練,后者用于在線修正。仿真試驗表明, RBF 神經網絡控制器在汽車質心側偏角的控制方面具有較好的控制效果,而對于橫擺角速度的控制卻有所欠缺,這與 4WS 系統的控制輸出單一,無法同時很好地滿足兩個控制指標的本質有關。

                          (3) 為克服 4WS 系統的缺陷,進行了 4WIS 系統的研究。利用線性二次型(Linear-quadratic regulator, LQR) 最優控制理論,設計 4WIS 系統的模型跟蹤 LQR控制器。隨后,從車輛動力學角度出發,分析 4WIS 系統的轉向動力學特性,以提高輪胎側向力利用率為前提,提出一種基于車輛轉向狀態的 4WIS 系統車輪轉角分配策略。利用 LQR 控制參數與控制輸出之間的對應關系,將 4WIS 系統車輪轉角分配策略映射為 LQR 控制參數調整策略。借助專家控制思想與遺傳優化算法,設計了基于專家控制和遺傳優化的 LQR 參數調節器;借助模糊控制邏輯,設計了基于模糊控制的 LQR 參數調節器。將設計的兩個參數調節器分別與模型跟蹤 LQR 控制器結合,構造變參數 LQR(Varying parameter LQR, VLQR)控制系統。仿真試驗表明,設計的兩個 VLQR 控制系統均能在 4WIS 系統中取得良好的控制效果,可同時滿足質心側偏角與橫擺角速度兩項指標,且對于強側向風一類側向干擾也具有很好的抑制能力。

                          (4) 設計了包括車速控制功能和輔助轉向功能的 4WID 控制系統,并針對4WID 系統與 4WIS 系統間的協調策略進行了研究。對于 4WID 系統與 4WIS 系統可能相互干涉的轉向工況,依據 4WIS 系統的車輪轉角分配策略,提出了一種既不影響 4WIS 系統性能也不影響行駛車速的輔助轉向附加轉矩分配策略,實現4WID 系統輔助轉向功能的同時,完成 4WID 系統與 4WIS 系統間的協調控制。

                          此外,對于汽車的驅動防滑問題,設計了一個基于滑移率門限值的驅動防滑控制器,進一步完善了 4WID-4WIS 協調控制系統功能。仿真試驗結果表明,4WID-4WIS 協調控制系統在汽車穩定性提高、極限工況車道保持、驅動防滑等方面均能取得很好的控制效果,對于車輛行駛安全性的提升效果顯著。

                          (5) 搭建了包括 NI PXI 實時系統硬件、交流伺服電機及其驅動器、角度傳感器、數據采集卡、加速/制動踏板、方向盤、光電編碼器以及上位 PC 機在內的硬件在環試驗平臺。針對搭建的硬件在環仿真試驗平臺以及設計的 4WID-4WIS 協調控制系統進行測試,結果表明試驗平臺運行良好,可用于 4WID-4WIS 電動汽車動力學控制方法、系統的實時環境仿真試驗分析。設計的 4WID-4WIS 協調控制系統在實時環境下依然具有較好的控制效果,能夠有效地改善汽車的操縱穩定性和行車安全。

                          關鍵詞:四輪獨立驅動,四輪獨立轉向,車輛操縱穩定性,RBF 神經網絡控制,變參數 LQR 控制,協調控制

                        Abstract

                          Research on the control and coordination method for 4WID-4WIS electric vehicle The four-wheel independent driving and four-wheel independent steering (4WID-4WIS) electric vehicle is equipped with four in-wheel-motors and four steering motors, which is different from the electric vehicle that only replaces engine with motor. Compared with traditional vehicles, the 4WID-4WIS electric vehicle has more controllable degrees of freedom, and this makes it have unexampled advantages in the view of the saving energy control and the handling stability control. However, this also means that the dynamics control system for the 4WID-4WIS electric vehicle which has a crucial impact on the vehicle performance needs a completely new design and research.

                          Based on the vehicle handling stability, the paper focuses on the research of four-wheel steering (4WS) control system, 4WIS control system, 4WID control system and 4WID-4WIS coordination control system. The detailed content of this paper includes a few aspects:

                          (1) The 4WID-4WIS electric vehicle dynamics model that contains the 8-DOF vehicle body dynamics model, the GIM tire model, the driving system model and the steering system is established. Meanwhile, a driver model named YAT driver model is proposed based on the yaw angle tracking. The test results prove the rationality and validity of the model. The established 4WID-4WIS electric vehicle dynamics model lays a foundation for later studies.

                          (2) A radial basis function (RBF) neural network controller for 4WS system is designed by applying the theory of artificial neural network. The designed RBF controller has been trained by using the direct off-line training method and the off-line training and on-line revising method separately. In the process of the direct off-line training, a ―feedforward+feedback‖ data acquisition unit is proposed for the collection of training data. In the process of off-line training and on-line revising, a closed-loop direct training system and a RBF identifier are designed. The former is used for the off-line training, and the latter is used for the on-line revising. The experiment and analysis are shown that, the proposed RBF controller for 4WS system has good control effect on the side slip angle, but less control effect on the yaw rate. Because 4WS system has only one control output that makes it difficult to satisfy two control objectives well.

                          (3) The study is extended to the 4WIS system which could overcome the shortcoming of 4WS system. After establishing the ideal vehicle dynamic model, a 4WIS LQR controller for model following purpose is designed by using optimal control theory. Then, from perspective of vehicle dynamics, a steering angle adjustment strategy based on vehicle steering state is proposed by analyzing the 4WIS vehicle dynamic characteristics. The proposed adjustment strategy can improve the utilization of the lateral tire force. Based on the correspondence between the LQR control parameters and control outputs, the wheel steering angle adjustment strategy is mapped to the control parameters adjustment strategy. With the help of expert control theory and genetic algorithm (GA), a GA-based LQR control parameter adjuster is designed. With the help of fuzzy control logic, a fuzzy logic LQR control parameter adjuster is also designed. Two varying parameter LQR (VLQR) control systems are established by combining the model following LQR controller with different control parameter adjuster. Simulation results demonstrate that the VLQR control systems are both have a better control effect, which can meet the side slip angle control objective and the yaw rate control objective simultaneity. Besides, the proposed control systems have strong robustness and good capability of preventing lateral disturbance.

                          (4) A 4WID control system has been put forward, which includes the functionalities of vehicle speed control and assist steering control. The coordinated control strategy between 4WID system and 4WIS system is further studied. According to the wheel steering angle adjustment strategy of 4WIS system, an assist steering additional torque allocation strategy of 4WID system is proposed. The proposed allocation strategy will not affect the 4WIS system and not change vehicle speed when the assist steering function of 4WID system works. Through the additional torque allocation strategy, the coordination between 4WID system and 4WIS system is implemented. Furthermore, an acceleration slip regulation based on the slip threshold is designed, which can solve wheel’s skid and improve the function of the 4WID-4WIS coordinated control system. Simulation results demonstrate that the 4WID-4WIS coordinated control system has a great effect on improving vehicle handling stability, keeping lane under extreme condition and acceleration slip, and enhances the vehicle driving and steering safety very significant.

                          (5) Hardware-in-loop simulation platform includes NI PXI real-time system hardware, AC servo motors and their drivers, angle sensors, data acquisition cards, drive/brake pedal, steering wheel and photoelectric encoder is established. A few tests about the established hardware-in-loop simulation platform and 4WID-4WIS coordinated control system hardware-in-loop simulation have been completed. The results show that the established hardware-in-loop simulation platform is running well and it can be used for the real-time environment test of 4WID-4WIS dynamics control system. The 4WID-4WIS coordinated control system has ideal control effects in real-time environment, and can effectively improve vehicle handling stability.

                          Key words:Four-wheel independent driving, Four-wheel independent steering, Vehicle handling stability, RBF neural network control, Varying parameter LQR control, Coordinate control

                          自汽車誕生的一百多年里,隨著經濟技術水平的高速發展,汽車的結構與性能經歷了數代跨越式的進化、革新[1]。與此同時,汽車的保有量也隨之不斷增長,如圖 1.1 所示。統計表明,2008 年中國的民用汽車保有量為 5099.6 萬輛,其中私家車保有量為 3501.4 萬輛,占 68.7%。至 2014 年,中國民用汽車保有量已達到 14598.1 萬輛,其中私家車比例達到 82.9%[2-3]。汽車保有量的不斷增加,促進了汽車產業飛速發展的同時,也帶來了能源緊缺、環境污染(如圖 1.2 所示)等一系列問題。在能源危機、大氣污染、霧霾、PM2.5 等詞匯已經耳熟能詳的今天,研發、制造節能環保的新型汽車是所有汽車從業人員所有面臨的共同問題[4-6]。

                          與采用內燃機作為動力的傳統汽車相比,部分或全部采用電力的新能源汽車具有能量來源廣、利用率高,可實現低排放甚至零排放,結構簡單、維護便利,具有更好的操縱穩定性與安全性等諸多優勢[7-11]。美國、德國、日本等許多國家均投入大量資金與人力進行新能源汽車的研發工作[12-15]。為促進汽車產業轉型,增加行業競爭力,2012 年我國就新能源汽車產業發展問題發布了《節能與新能源汽車產業發展規劃(2012-2020)》,明確了我國 10 年內關于新能源汽車產業的總體目標及發展路線。2014 年國務院發布了《關于進一步做好新能源汽車推廣應用工作的通知》,在財政方面給予新能源汽車行業進一步支持。2016 年,我國針對新能源汽車的推廣、行業標準規范、充電設施等方面出臺了共 30 項相關政策。由此可見,新能源汽車正是我國汽車行業未來的主攻方向[16-18]。

                          新能源汽車主要包括混合動力汽車、純電動汽車以及燃料電池電動汽車[19-20]。其中,混合動力汽車無法實現真正零排放,且技術平臺結構復雜,成本高,不易維護,因此其更多是作為電動汽車推廣過程中的一種折中產品[21]。燃料電池電動汽車雖然被譽為人類交通的最終解決方案,然而現階段卻受到氫氣的量產、儲存與安全保障技術尚不成熟,配套基礎設施成本高等關鍵技術的制約[22]。純電動汽車是指單純以電力作為動力源的汽車。該種類型的汽車本身不產生有害氣體,可實現真正的零污染,能量來源廣泛且利用率高,結構簡單靈活,是未來汽車發展的主要方向之一[23]。

                          由于純電動汽車以電力作為能量源,采用電機作為執行機構,因而其驅動、轉向系統極易實現如分布式驅動、四輪轉向等靈活多變的布置模式;谳嗇炿姍C及轉向電機的四輪獨立驅動(Four-wheel Independent Driving, 4WID)、四輪獨立轉向(Four-wheel Independent Steering, 4WIS)電動汽車,是一種可實現各車輪轉矩(包括驅動與制動轉矩)、轉速、轉角獨立控制的先進電動汽車。這種新型電動汽車的優勢如下[25-26]:

                          基于輪轂電機的 4WID 系統(包括獨立驅動和獨立制動功能,此處與后文中簡稱為 4WID 系統或驅動系統),由內嵌于輪轂當中的電機直接控制車輪轉矩,可輕松實現汽車的獨立驅動與獨立制動,無需使用傳統汽車的離合器、變速箱等傳動機構,這樣不僅提高了傳動效率,也為制動防抱死系統(Anti-skid BrakeSystem,ABS),牽引力控制系統(Traction Control System,TCS)等多種汽車主動安全系統的設計帶來了便利。通過雙驅/四驅,前驅/后驅行駛模式間的轉換,能夠更加充分地發揮電動汽車在動力性和經濟性上的優勢。

                          基于轉向電機的 4WIS 系統,放棄了轉向梯形的機械結構,避免了機械結構對車輪轉角的限制。此外,車輪轉角可獨立控制的特點使得主動前輪轉向 (ActiveFront Steering,AFS),四輪轉向(Four wheel steering, 4WS)等主動轉向技術,以及橫移、原地轉向等一些特殊轉向工況可以輕易實現,滿足不同環境下對車輛機動性的不同要求;谳嗇炿姍C及轉向電機的 4WID-4WIS 電動汽車至少具有 8 個可控自由度,可同時滿足多種車輛動力學優化目標。此外,通過協調或集成控制技術,可實現多種車輛主動安全技術間的配合,達到動力性與經濟性、穩定性與機動性間的相互協調,以及車輛性能的綜合最優。

                          由于 4WID-4WIS 電動汽車存在 8 個可控自由度,大于車輛平面運動的自由度維數(一般為縱向、橫向、橫擺 3 個自由度),因此 4WID-4WIS 電動汽車實際上是一個冗余式系統。冗余式系統雖然使得系統的復雜性和控制難度有所增加,但同時也為容錯控制技術奠定了硬件條件基礎。對于一個可控自由度維數大于控制目標維數的系統而言,當執行器出現故障時,可通過相應容錯控制策略實現控制目標的再分配,從而保證控制目標的實現,提高整個系統的可靠性。

                          綜上所述,基于輪轂電機及轉向電機的 4WID-4WIS 電動汽車不但具有其他類型電動汽車節能、環保的特點,還具有易于實現多種駕駛模式以及各種車輛主動安全功能的獨有特色。從長遠角度來看,4WID-4WIS 電動汽車具有很好的發展前景,符合汽車行業的未來趨勢。4WID-4WIS 系統的控制與協調策略作為基于輪轂電機及轉向電機的 4WID-4WIS 電動汽車研發的重要組成部分及核心,對整車動力性、穩定性、舒適性等產生決定性影響,針對這一方向的研究具有十分重要和深遠的現實意義。為此,本文將以 4WID-4WIS 電動汽車為研究對象,深入研究 4WID 系統與 4WIS 系統的控制方法,以及 4WID 系統與 4WIS 系統間的協調策略。

                        電動汽車四輪轉向系統控制設計:

                        V 型開發流程
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                        硬件在環仿真試驗平臺結構
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                        硬件在環仿真試驗平臺實物結構
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                        蝸輪蝸桿減速器
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                        伺服電機及驅動器
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                        角度傳感器
                        角度傳感器

                        轉向機械結構
                        轉向機械結構

                        轉向機構總成
                        轉向機構總成

                        方向盤及光電編碼器
                        方向盤及光電編碼器

                        電子加速與制動踏板
                        電子加速與制動踏板

                        加速測試顯示界面
                        加速測試顯示界面

                        轉向測試顯示界面
                        轉向測試顯示界面

                        目 錄

                          摘 要
                          Abstract
                          第 1 章 緒論
                            1.1 研究背景及意義
                            1.2 國內外研究現狀
                              1.2.1 純電動汽車國內外研究現狀
                              1.2.2 多輪驅動系統控制技術國內外研究現狀
                              1.2.3 多輪轉向系統控制技術國內外研究現狀
                              1.2.4 車輛動力學系統協調/集成技術國內外研究現狀
                            1.3 研究現狀綜合分析
                            1.4 研究內容與技術路線
                          第 2 章 4WID-4WIS 電動汽車動力學模型建立
                            2.1 汽車動力學模型概述
                            2.2 4WID-4WIS 電動汽車動力學模型
                              2.2.1 車輛坐標系與模型簡化
                              2.2.2 車體動力學模型
                              2.2.3 輪胎模型
                              2.2.4 車輪動力學模型
                              2.2.5 輔助計算模型
                              2.2.6 驅動系統模型
                              2.2.7 轉向系統模型
                            2.3 駕駛員模型
                            2.4 動力學模型仿真試驗分析
                              2.4.1 模型開環響應試驗
                              2.4.2 模型閉環響應試驗
                              2.4.3 與 Carsim 模型對比分析
                            2.5 本章小結
                          第 3 章 基于 RBF 神經網絡的 4WS 系統控制方法研究
                            3.1 4WS 系統概述
                            3.2 車輛穩定性分析
                              3.2.1 質心側偏角對車輛穩定性的影響
                              3.2.2 橫擺角速度對車輛穩定性的影響
                            3.3 4WS 系統的 RBF 神經網絡控制器結構
                            3.4 RBF 神經網絡控制器的學習算法
                              3.4.1 正交最小二乘算法
                              3.4.2 梯度下降算法
                            3.5 RBF 神經網絡控制器的學習訓練
                              3.5.1 RBF 神經網絡控制器學習訓練機制
                              3.5.2 RBF 神經網絡控制器學習訓練機制
                            3.6 仿真試驗分析
                              3.6.1 RBF 神經網絡控制器 I 仿真試驗分析
                              3.6.2 RBF 神經網絡控制器 II 仿真試驗分析
                              3.6.3 RBF 神經網絡控制器 I 與控制器 II 對比分析
                            3.7 本章小結
                          第 4 章 基于模型跟蹤的 4WIS 系統控制方法研究
                            4.1 4WIS 系統概述
                            4.2 VLQR 控制系統結構
                            4.3 理想參考模型
                            4.4 模型跟蹤 LQR 控制器
                            4.5 參數調節器
                              4.5.1 LQR 控制參數分析
                              4.5.2 控制參數調整規則
                              4.5.3 基于專家控制與遺傳優化的參數調節器
                              4.5.4 基于模糊控制的參數調節器
                            4.6 仿真試驗分析
                              4.6.1 LQR 與 VLQR 控制系統對比試驗
                              4.6.2 VLQR 與 GA-VLQR 控制系統對比試驗
                              4.6.3 GA-VLQR、FL-VLQR 與傳統 4WS 控制系統對比試驗
                              4.6.4 抗側向風試驗
                            4.7 本章小結
                          第 5 章 4WID 與 4WIS 系統協調控制策略研究
                            5.1 車輛動力學協調系統概述
                            5.2 4WID-4WIS 協調控制系統結構
                            5.3 4WID 控制系統設計
                              5.3.1 車速控制器
                              5.3.2 輔助轉向控制器及其激活條件
                              5.3.3 車輪附加轉矩分配策略
                            5.4 4WID-4WIS 協調控制系統驅動防滑功能改進
                            5.5 仿真試驗分析
                              5.5.1 開環響應試驗
                              5.5.2 閉環響應試驗
                              5.5.3 對開路面制動試驗
                              5.5.4 驅動防滑試驗
                            5.6 本章小結
                          第 6 章 4WID-4WIS 協調控制系統硬件在環仿真試驗
                            6.1 硬件在環試驗概述
                            6.2 硬件在環仿真試驗平臺總體結構設計
                              6.2.1 實時系統硬件平臺選型
                              6.2.2 硬件在環仿真試驗平臺總體結構
                            6.3 硬件在環仿真試驗平臺硬件部分
                              6.3.1 實時系統硬件平臺
                              6.3.2 數據采集卡
                              6.3.3 轉向機構硬件
                              6.3.4 其他硬件
                            6.4 硬件在環仿真試驗平臺軟件部分
                            6.5 4WID-4WIS 協調控制系統的硬件在環試驗
                              6.5.1 硬件在環仿真試驗平臺試驗測試
                              6.5.2 4WID-4WIS 協調控制系統試驗測試
                            6.6 本章小結
                          第 7 章 全文總結與展望
                            7.1 全文總結
                            7.2 研究展望
                          參考文獻
                          攻讀博士期間取得的科研成果
                          致 謝

                        (如您需要查看本篇畢業設計全文,請您聯系客服索。

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