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基于状态估计的分布式驱动电动汽车横向稳定性控制研究
| 论文题名： | 基于状态估计的分布式驱动电动汽车横向稳定性控制研究 |
| 关键词： | 电动汽车;横向稳定性控制系统;状态估计;质心侧偏角;容积卡尔曼滤波算法;自适应模糊滑模算法 |
| 摘要： | 面对日益严峻的能源短缺、交通安全、环境污染问题，分布式驱动电动汽车由于其具有结构简单、操纵性能优越、安全性能好等优势，成为未来汽车产业发展的重要方向。但是，分布式驱动电动汽车属于一个典型的多动力源过驱动系统，对车辆稳定性控制提出了更高要求。为提升车辆主动安全性，需加强横向稳定性控制方面研究，对控制系统在极限工况下保证车辆横向稳定性的相关性能也提出了新的挑战。本文依托江苏省重点研发计划竞争项目（BE2017129）“分布式驱动电动汽车关键技术及运用”，以分布式驱动电动汽车为研究对象，旨在解决车辆质心侧偏角估计及横向稳定性控制问题，主要研究工作如下： （1）车辆动力学模型建立。依据系统开发及仿真需求，建立整车二自由度模型、整车七自由度模型、轮胎模型、轮毂电机模型及CarSim电动汽车模型，为后续质心侧偏角观测器和横向稳定性控制器设计提供模型基础及仿真验证平台，并验证所建CarSim电动汽车模型的正确性。 （2）基于CKF算法的质心侧偏角观测方法研究。针对常规质心侧偏角观测器观测精度不高的问题，提出一种基于CKF算法的质心侧偏角观测器。搭建了CarSim/Simulink联合仿真验证平台，验证所提观测器的精确性和有效性。 （3）基于自适应模糊滑模算法的横向稳定性控制系统研究。利用二自由度模型计算质心侧偏角和横摆角速度的理想值，分析两者在车辆稳定性判定时的耦合关系，并基于β-β相平面完成车辆行驶状态的精准判定。针对传统滑模控制器不可避免会存在抖振的问题，首先采用自适应模糊理论对滑模控制的符号函数k sgn s进行模糊化处理，然后对符号函数增益k进行模糊自适应，形成一种双重自适应的模糊滑模控制算法，精准决策出极限工况下车辆稳定所需的附加横摆力矩。针对扭矩分配问题，提出一种最优纵向轮胎力分配方法，以轮胎最小负荷率为控制目标，运用二次规划算法完成目标函数求解。仿真结果表明，与传统的滑模控制器相比，本文提出的双重自适应模糊滑模控制器能够明显改善车辆的横向稳定性。 （4）基于NI实时仿真机的硬件在环实验验证。为进一步验证本文所提横向稳定性控制系统在实际应用中的有效性，搭建基于NI实时仿真机的硬件在环仿真平台。通过不同工况下的仿真验证，证明所提自适应模糊滑模横向稳定性控制器在实际运用中仍能保证车辆的行驶稳定性。 |
| 作者： | 颜志帅 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 耿国庆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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