原文传递
轮毂电机驱动电动汽车状态估计与稳定性控制的研究
| 论文题名： | 轮毂电机驱动电动汽车状态估计与稳定性控制的研究 |
| 关键词： | 轮毂电机汽车;状态估计;稳定性控制;自适应卡尔曼滤波;遗传模糊PID |
| 摘要： | 轮毂电机驱动电动汽车可以将轮毂电机嵌入到每个车轮内，因此具有转矩独立可控、操控灵活、节能高效、车内空间大等优点。本文根据该型车辆驱动的特点，针对其状态估计和行驶稳定性控制两方面进行了较为系统的研究。本文研究的内容主要包含以下几点: (1)搭建车辆的仿真模型。使用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真进行算法的验证。由于Carsim中缺少纯电动汽车的模型，需要对原有的燃油车模型进行一些改进。依次对整车参数、悬架参数、轮胎等进行设置;拆除原有燃油车的动力系统，将四轮的动力输入改为外部输入;在Simulink中搭建了轮毂电机模型，设计了四轮差速协调算法和基于PID算法的车速跟踪控制器;最后在Carsim中设置车辆模型的输入输出变量，将Carsim和Matlab/Simulink连接起来，完成模型的搭建。将改进后的电动汽车模型与Carsim自带的车辆模型进行仿真对比，验证了所搭建模型的合理性。 (2)研究车辆的状态估计问题。车辆状态变量的准确获取是车辆稳定性控制的基础，车辆的横向速度和质心侧偏角往往难以直接获取，尤其是质心侧偏角，如果直接使用传感器获取，成本较高。根据三自由度车辆模型，设计了扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)对这几个状态变量进行了估计，取得了比较理想的估计效果。然而，扩展卡尔曼滤波器假设过程噪声和观测噪声已知，使用时将Q和R矩阵设定为定值，在不同的工况下，如果使用同一组Q和R参数，可能出现估计效果不佳的问题;针对这个问题，设计了模糊自适应扩展卡尔曼滤波器(FuzzyAdaptiveKalmanFilter,FAEKF)，使用模糊逻辑对Q和R矩阵进行在线调整，依次提高状态估计的精度和适应性。通过多工况仿真对算法进行了验证。 (3)研究车辆的稳定性控制问题。针对轮毂电机驱动电动汽车的特点，结合状态估计的结果，采用分层控制的方式设计了车辆横摆力矩控制器。上层控制器中，采用横摆角速度和质心侧偏角联合控制的方式，设计了两个基于模糊PID算法的控制器分别进行控制，并设计了用于调整以上两个控制器输出力矩比例因子的模糊调节器，使用调整后的比例因子对两个力矩输出值进行加和，实现了对两者的解耦控制。下层控制器使用基于最小目标函数优化的力矩分配算法对附加横摆力矩和驱动力矩进行了合理的分配。最后使用遗传算法对横摆力矩控制器进行了优化设计;优化的内容主要包含初始PID参数和模糊控制器隶属度函数的参数。在多种工况下对优化前后的横摆力矩控制器进行仿真，仿真的结果证明了优化后算法的有效性和优越性。 |
| 作者： | 许立涛 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 王永富 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2018 |
检索历史
应用推荐
