汽车底盘域多维度动力学集成优化控制及其软件架构设计

来源 :吉林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sketchupbim
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在当今智能化、网联化的背景下,汽车的定义和边界正在被重写,人们希望未来的智能汽车具备更高水平的安全性、舒适性,甚至是可被定义的属性即“软件定义汽车”,但现有的车辆动力学控制系统还无法满足车辆更安全、更稳定、更智能的需求。首先,随着车辆底盘电控系统数量及复杂程度的增加,功能间的干涉和冲突已成为亟需解决的重要问题,其严重影响车辆的行驶稳定性及安全性。其次,车辆现有动力学控制功能是基于多个执行器的独立控制实现的,单一执行器只关注所属单一维度动力学特性,不能体现各维度动力学间的耦合作用,因此推导出的目标状态方程无法完整反映实际车辆动力学方程中的非线性耦合关系,继而无法实现集成控制,例如:在对轮胎侧偏有重要影响的垂向动力学控制中,较少关注稳定性。此外,如今的车辆系统中,单一执行器的应用控制软件与硬件深度绑定,应用软件与对应执行器不具备可替换性与复用性,动力学控制软件架构一致性差且不易维护。以上这些问题,无论对传统车辆亦或采用分布式独立驱动、线控转向的新构型车辆均是存在的。而新型底盘系统具备解耦程度高、可控自由度多等特点,使得上述问题的解决变得更为紧迫和必要。同时,对新型底盘进行集成控制,能够更有效的提高整车动力学控制潜能,控制效果也更为显著。本文主要依托深圳市科技计划项目以及国家重点研发计划项目“高性能轮毂电机及模块化总成集成关键技术与应用”,以轮毂电机独立驱动、线控转向汽车为研究对象,针对多维度动力学集成优化控制进行深入研究,主要研究内容如下。(1)设计并优化底盘域多维度动力学集成优化控制软件架构,弥补现有软件架构不足,使其能够满足未来汽车新构型及新技术的发展需求。结合所提多维动力学集成控制,通过梳理、明确各层级任务及信号流,将整体架构分为信息层、目标层、控制层、逆模型层以及执行层,有效避免算力浪费。充分考虑多系统动力学在纵、侧、垂三维度上的耦合关系,建立统一控制目标模型。同时,建立利用执行器逆模型实现动力学控制软件与执行器硬件解绑的方法,为智能汽车的软件化配置奠定基础。(2)开发基于多维信息融合的车辆关键状态参数识别算法,其服务于多维动力学集成优化控制,识别参数主要包括:参考车速、车轮载荷、路面附着系数及坡度等信息。为了保证相关算法在实际场景中的精度及鲁棒性,从传感器信号处理到算法逻辑制定,在考虑多工况适应性的同时,采用多维信息融合的方式,提升估算结果的精确性及稳定性。选择估算难度较大的典型工况完成道路测试,其中参考车速估算误差不超过0.68m/s,质量估算误差不超过2%,坡度估算误差不超过0.4%,有效证明了所提状态识别算法不局限于单一、特定工况,且具备较高的精确性、实时性以及实践应用能力。(3)建立能综合反映车辆纵、侧、垂向耦合作用的完整动力学方程,准确描述车辆实际状态下的驾驶员期望。分析车辆多系统动力学耦合效应及轮胎与路面作用力的非线性特性,在此基础上,基于拟牛顿法及深度确定性策略梯度算法,设计并开发了以车辆稳定裕度及能量损失度为目标的轮胎力优化分配控制。同时,考虑到轮胎纵、侧向力不易观测及直接控制,建立Dugoff轮胎逆模型,将其转化为滑移率及侧偏角并有效实现纵、侧向轮胎力的解耦,模型的绝对误差小于2‰。最终将转换后的滑移率、侧偏角结合车身俯仰及侧倾角速度作为三维动力学统一特性模型输出的实际参考值。(4)通过设计动态调节函数并引入临界转角的概念,建立了以车辆稳定裕度及能量损失度为目标的轮胎力优化分配控制动态协同方法。通过分析横摆角速度与质心侧偏角的耦合关系,建立了考虑路面附着的联合滑模控制器,对侧向控制目标进行协调。而为了实现应用软件与执行硬件的解绑,本文提出执行器逆模型的概念,并搭建了考虑铁耗的前馈+PI反馈电机转矩控制驱动系统逆模型以及基于轮缸压力估算的电磁阀控制制动系统逆模型。在联合仿真环境下,电机逆模型能够使被控转矩最大超调量不超过3%,稳态误差不超过1%,最长响应时间不超过46ms。而利用液压逆模型则能够使实际轮缸压力快速、准确的跟随期望值变化,轮缸压力估算误差不超过±5bar,从而验证了逆模型执行状态估算的精确性以及其对相应执行系统控制的实时性及准确性。(5)建立了底盘域多维度动力学集成控制仿真与试验验证平台,完成了多种工况下的控制性能验证。基于MATLAB/Simulink、AMESim及Car Sim构建联合仿真环境,并根据所研究的车辆构型,设计、试制了轮毂电机独立驱动、线控转向试验平台。在此基础上,对底盘域多维度动力学集成优化控制系统进行仿真及道路测试,在操稳控制目标下,通过轮胎力的优化分配能够保证各轮胎利用率相接近且平均值较低。相比无控制或DYC控制,整车稳定裕度显著提升,且控制过程更为温和、动能损失更少。雪环加速工况下,侧向加速度峰值能够提高约19.20%,稳定车速能够提高约15.35%,显著提升了车辆的稳定裕度,扩展了线性区边界。而节能控制目标下,在对算法进行足够次数的训练后,整车的驱动效率有所提高,SOC下降量最多能够减少约2.68%。
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