基于SIUKF观测器的分布式驱动电动汽车横向稳定性控制研究

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全球环境日益恶化和能源逐渐枯竭使得汽车电动化成为行业趋势,掀起了发展电动汽车的热潮,分布式驱动电动汽车以其轮毂电机驱动响应迅速,力矩独立可控且分配灵活性高等优势成为国内外研究重点。但是,分布式驱动电动汽车是典型的过驱动控制系统,对车辆稳定性控制提出了更高要求。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应用”,以分布式驱动电动汽车为研究对象,针对车辆状态参数估计以及横向稳定性控制问题,展开对应研究:首先,本文在Simulink中搭建三自由度车辆动力学模型、七自由度整车模型以及轮毂电机模型,作为状态参数估计和车辆横向稳定性研究的基础;在CarSim软件中对车辆传动系统进行改装,构建分布式驱动电动汽车整车模型并进行联合仿真。其次,针对路面附着系数难以测量、质心侧偏角无法直接测量等难题,基于UKF算法,结合车辆模型、Dugoff轮胎模型进行观测器设计;同时针对UKF算法Sigma点采样耗时长,影响分布式驱动电动汽车参数估计实时性的问题,在UKF算法的框架下,将最小偏度采样与比例修正框架结合,设计了简化的无迹卡尔曼滤波观测器(SIUKF)。接着,采用分层控制策略对车辆横向稳定性控制进行研究,上层控制器基于滑模控制算法决策横摆力矩。通过二自由度车辆参考模型获得理想的横摆角速度、质心侧偏角,理想值与真实值的偏差作为控制器输入;为减少滑模控制的固有抖振对系统稳定造成的影响,利用模糊控制调整滑模切换增益;然后,利用模糊自适应滑模控制算法决策出理想的附加横摆力矩。横向稳定性控制器的下层考虑电机参数等实际约束问题,制定转矩优化分配目标函数,采用序列二次规划算法,将车轮力矩分配问题转化为含约束条件的非线性函数问题。仿真结果表明,本文所提出的横向稳定控制算法以及力矩分配算法具有效性和优越性。最后,简要介绍了基于NI实时仿真机的硬件在环仿真平台,通过仿真试验,模拟真实电控单元(ECU)对车辆横向稳定进行控制,验证车辆横向稳定性控制算法的有效性。
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