电动汽车驱动防滑控制系统设计

Posted 2022-05-02 studyer_domi

 随着两次工业革命的先后进行以及各种科学技术的发展，世界各国的经济飞速发展，人们的物质生活水平不断提高，汽车的拥有量显著提升。汽车在给我们日常生活带来极大方便的同时，同时也带来了极大的石油能源消耗和环境污染问题。于是科学家把目光从消耗大量石油资源，严重污染环境的传统内燃机汽车转向了低能耗，无污染的电动汽车。电动汽车的研发则会是世界各国新能源汽车研究的首选，是主流趋势。

如今，随着经济的发展以及人们生活需求的不断提升，汽车的拥有量显著提高。毋庸置疑，汽车的发展为我们提供了越来越多的方便，快捷及满足感，可同时给我们的生命及财产造成了严重的伤害。据报道，一年中全球将近50万人丧命汽车事故。随着技术的不断创新，私家车的拥有量大幅上涨，汽车安全问题已备受关注。[1]汽车安全类型分为被动安全类型（安全带，安全气囊，吸附式车体结构）和主动安全类型（防抱死制动系统（ABS），电子制动力分配（EBD），牵引力控制系统（TCS）,驱动防滑控制系统(ASR）)。

   汽车驱动防滑系统（Acceleration Slip Regulation ），简称ASR，是主动安全控制的主流之一。ASR是继ABS后采用的一套防滑控制系统，是ABS功能的进一步发展和重要补充。ASR系统和ABS系统密切相关，通常配合使用，构成汽车行驶的主动安全系统。从原理上讲，ASR与ABS本质上是一致的。制动时，ABS控制车轮的制动力矩，防止车轮抱死；驱动时，ASR控制驱动轮的驱动力拒，防止车轮滑转。二者本质上都是将车轮的滑移率控制在合理的范围内，可以说，ASR是ABS在驱动状态下的扩展。[2]

   ASR的作用是当汽车加速时将滑动控制在一定的范围内，从而防止驱动轮快速滑动。它的功能一是提高牵引力；二是保持汽车的行驶稳定性。行驶在易滑的路面上，没有ASR的汽车加速时驱动轮容易打滑；如果是后驱动的车辆容易甩尾，如果是前驱动的车辆容易方向失控。有ASR时，汽车在加速时就不会有或能够减轻这种现象。在转弯时，如果发生驱动轮打滑会导致整个车辆向一侧偏移，当有ASR时就会使车辆沿着正确的路线转向

二、国内外发展状况

目前，国内外对轮式驱动都已取得了一定的研究成果。1991年10月在东京汽车展览会上,日本东京电力公司联合日本电池公司共同推出了“IZA”牌电动汽车,其性能远远超过以往的电动汽车。IZA是一种四轮轮式驱动的电动轿车,在结构上,四个车轮均采用外转子式无刷直流轮毅电机,电机直接安装在车轮轮毅内,轮毅作为电机的外转子由轴承支承在车轴上,电动机的旋转直接转化为轮胎的旋转。采用这种独立驱动结构,经实测电机与变换器的总效率可达91%以上。日本四国电力公司开发的“YONDNE”电动汽车也采用了轮式驱动,车内设有车载充电装置,最高时速可达100km/h,续驶里程为200km。通用汽车公司对未来的燃料电池汽车提出了一个名为“AUTOnomy”的概念,它的主要技术基础就是电动轮驱动,电动轮技术的采用使底盘空间得到解放,可以用来容纳燃料电池、氢容器、控制设备等。[3]

基于四轮独立驱动电动汽车的特点，国内众多学者和研究机构提出了多种防滑控制策略，并开发了算法。但是，由于电动汽车技术远远未涉及到安全技术领域，目前研究主要以仿真研究为主，较少进行实验研究，尤其在国内，针对四轮独立驱动电动汽车的驱动防滑实车道路实验还是空白，这主要是由于缺乏一套可行的实验方案和有效的评价体系，为此，同济大学研制的“春晖”系列轮毂电机四轮独立驱动电动汽车第三代样车为实验车，对自行研制的电动汽车驱动防滑控制算法进行了实验验证，搜索了一套适用于四轮独立驱动电动汽车实车驱动防滑实验的方案和简单的评价体系，并在此框架内进行了实验。[4]

三、研究目标

   基于Matlab/simulink建立分布式驱动电动汽车的闭环控制系统模型，运用PID和模糊PID的控制理论和方法，计算出电动汽车在各种路面的最优滑转率，验证电动汽车驱动防滑控制系统控制器的控制效果。

四、研究内容

   本设计是基于模糊控制理论的仿真系统，通过建立分布式驱动电动汽车车辆动力学模型、永磁直流无刷轮毂电机模型、轮胎模型以及设计驱动防滑系统控制器。运用模糊PID控制的基本思想把滑转率S控制在最佳值附近，这样既能使路面提供最大的附着力，又能提供足够的侧向附着力，满足汽车行驶时的稳定性和可操作性，取得最优的控制效果。在模糊控制中，模糊控制的输入变量选用滑转率的误差EC和滑转率的误差变化EC-C,输出控制参数为驱动防滑控制驱动电机施加给车轮的转矩T。[5]由于不同路面所对应的最佳滑转率不同，所以设计了路面识别系统，用于识别不同路面的最佳滑转率，然后通过控制电机提供给车轮的驱动力控制车轮的转速，使汽车在最佳滑转率下行驶，充分利用路面的附着系数，获得最大驱动力。采用模糊PID联合控制算法对滑转率进行控制，使实际滑转率趋紧并稳定在最佳滑转率上，获得最佳的驱动效果.[6]