一种基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法

摘要

本发明公开了一种基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法，步骤一、计算整车需求横摆力偶矩；步骤二、估算各驱动车轮滑转率；步骤三、拟合电驱动系统损耗特性曲线，步骤四、建立在线优化目标函数，根据需求横摆力偶矩、车轮滑转率以及电驱动系统损耗对目标函数进行求解得到各车轮转矩；步骤五、将各车轮决策出的需求力矩发送至各车轮轮毂电机的控制器。本发明提供的基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法，在线优化过程中综合考虑电机能耗、横摆角速度跟踪误差以及滑移损失，对电动轮驱动汽车各车轮驱动转矩进行在线优化，在保证整车稳定性的前提下尽可能的提高整车的经济性，实现整车综合性能最优。

说明书

技术领域

本发明属于电动轮驱动车辆车轮转矩分配方法技术领域，特别涉及一种基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法。

背景技术

在环境污染和能源短缺的双重压力下，电动汽车得到了快速发展。电动轮驱动汽车省去了传统汽车的变速器、差速器等机械结构，精简了结构，提高了传动效率。电动轮驱动车辆的各个车轮驱动转矩独立可控，通过驱动转矩在各驱动车轮之间的合理分配，不仅可以提高电动车辆的稳定性，还可以提高行驶经济性。电动轮驱动车辆能够实现较好的操纵稳定性、动力性和通过性，并具备相当的驾驶机动性和驾驶乐趣，是未来高性能车辆的理想驱动形式。

目前，针对电动轮驱动车辆转矩分配方法的研究主要集中在电子驱动防滑控制、直接横摆力偶矩控制以及减少驱动系统能量损失等几方面。由于各轮独立驱动汽车各轮转矩独立可控，转速和转矩又易于获得，且电机响应快、控制准确，因此在驱动防滑控制与传统车相比有明显的优势。同时，电机在不同的工作点，驱动效率也明显不同，通过合理的分配各个驱动车轮的驱动转矩，还可以提高多个电机的综合工作效率，减少驱动系统的能量损失，从而提高电动车辆的续航里程。但是，目前的研究一般是单独研究稳定性或者经济性，很少能同时兼顾考虑电动轮驱动车辆的稳定性和经济性，限制了高性能电动轮驱动车辆的进一步发展。

发明内容

本发明的目的之一是提供一种基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法，通过在在线优化的过程中综合考虑电机能耗、横摆角速度跟踪误差以及滑移损失，对电动轮驱动汽车各车轮驱动转矩进行在线优化，在保证整车稳定性的前提下尽可能的提高整车的经济性，实现整车综合性能最优。

本发明的目的之二是通过构建电机能耗、轮胎滑移能耗以及横摆角速度跟踪误差和电机驱动转矩对应的数学表达式，提高在线优化求解的速度。

本发明提供的技术方案为：

一种基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法，包括：

步骤一、计算整车需求横摆力偶矩；

步骤二、估算各驱动车轮滑转率；

步骤三、拟合电驱动系统损耗特性曲线；

步骤四、建立在线优化目标函数，并根据所述需求横摆力偶矩、所述车轮滑转率以及所述电驱动系统损耗对所述目标函数进行求解得到各车轮转矩；

其中，所述在线优化目标函数为：

其中，C_p(T_mi)表示电驱动系统功率损失；C_t(T_mi)表示轮胎纵向滑移能量损失，σ_t为车轮纵向滑移权重系数；C_ω(T_mi)表示车辆横摆角速度跟踪误差，σ_w为横摆角速度跟踪权重系数；

步骤五、将各车轮决策出的需求力矩发送至各车轮轮毂电机的控制器。

优选的是，在所述步骤三之前还包括，将各驱动车轮滑转率λ与滑转率门限值λ₀进行比较，如果车轮的λ≥λ₀，对该车轮进行驱动防滑控制。

优选的是，在所述步骤一中，需求横摆力偶矩M_d的计算方法为：

如果则M_d＝0；

如果并且则M_d＝0；

其中，为中性转向对应的理想横摆角速度，横摆角速度控制过程允许的最大偏差；

如果并且则将实际横摆角速度和理想横摆角速度值输入需求横摆力偶矩控制器，计算得到整车的需求横摆力偶矩M_d。

优选的是，所述需求横摆力偶矩控制器采用前馈加反馈联合控制器，所述需求横摆力偶矩为：

M_d＝M_ff+M_df

其中，M_ff为前馈控制器求得的需求横摆力偶矩，M_df为反馈控制器求得的需求横摆力偶矩。

优选的是，在所述步骤二中，基于轮胎逆模型估算各驱动车轮滑转率，包括如下步骤：

步骤1、估算路面附着系数；

步骤2、通过电机转矩近似求解轮胎纵向力；

步骤3、根据车辆纵向加速度、侧向加速度求得各驱动车轮法向载荷；

步骤4、将路面附着系数、轮胎纵向力及法向载荷代入轮胎逆模型，求解得到各驱动车轮滑转率。

优选的是，在所述步骤三中，对起始点正负50Nm区间拟合电驱动系统损耗特性曲线，拟合公式为：

C_p(T_mi)＝p₃T_mi³+p₂T_mi²+p₁T_mi+p₀；

其中，p₀、p₁、p₂、p₃是对应拟合系数，T_mi为第i个车轮的转矩。

优选的是，轮胎纵向滑移能量损失为：

其中，n₀为电机转速；T_mi为电机转矩；N为多轴驱动电动车辆的轴数，λ_i为第i个车轮的滑转率。

优选的是，车轮纵向滑移权重系数为：

其中，k为权重系数；λ_max是估算到的各驱动车轮滑转率的最大值；λ₀是车轮滑转率门限值，μ为路面附着系数。

优选的是，所述车辆横摆角速度跟踪误差为：

其中，T_mi为电机转矩；L_mi为对应车轮的绕质心Z轴旋转的力臂；N为多轴驱动电动车辆的轴数，λ_i为第i个车轮的滑转率；R_w车轮滚动半径；M_d为整车需求横摆力偶矩。

优选的是，所述横摆角速度跟踪权重系数为：

其中，α为设置的横摆角速度跟踪权重系数最大值；为中性转向对应的理想横摆角速度；为实际横摆角速度。

本发明的有益效果是：

1、本发明将横摆角速度控制纳入在线加权优化函数中，从而允许一定的横摆角速度跟随误差的存在，这保证了车辆转弯行驶稳定性的同时进一步挖掘了车辆的转弯节能潜力，实现了整车综合性能最优。

2、本发明采用参数化优化方法，在已知驱动转矩的情况下轮通过胎逆模型直接计算轮胎滑移能耗，不需要实时估算各驱动车轮滑转率，整车处理器运算量相对较小；通过构建电机能耗、轮胎滑移能耗以及横摆角速度跟踪误差和电机驱动转矩对应的数学解析表达式，一次求解就可以得到最优转矩分配系数，提高求解速度。

3、本发明的在线优化目标函数各部分权重系数可根据工况动态调整，有效的提高了车辆应对不同行驶工况的能力，在保证车辆稳定性的前提下，进一步挖掘了四轮独立驱动电动车辆的节能潜力。

附图说明

图1为本发明所述的基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法的总体流程示意图。

图2为本发明所述的需求横摆力偶矩计算流程图。

图3为本发明所述的各车轮滑转率估算子流程图。

图4为本发明所述的纵向力观测器原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1所示，本发明提供了一种基于整车综合性能最优的电动轮驱动车辆车轮转矩多目标优化方法，包括如下步骤：

步骤一、获取汽车的基本参数，包括车辆质量m，车轮滚动半径R_w，转向系统角传动比i_s，车辆轮距B，驱动轴数量N，各轴到质心的距离l_i，质心距地面高度H_g，汽车轴距l，其中，对于两轴驱动车辆来说轴距l是前后轴轴距，对于多轴驱动车辆来说l为转向架轴距。并通过总线或传感器获取汽车的行驶速度V，方向盘转向角δ_sw，总需求转矩T_d，横摆角速度以及纵向加速度侧向加速度在另一实施例中，不安装侧向加速度传感器，侧向加速度通过下式计算得到：

步骤二：计算整车需求横摆力偶矩M_d。

如图2所示，为需求横摆力偶矩M_d的计算流程图，具体计算流程如下：

第1步：判断侧向加速度是否大于0.6g，若需求横摆力偶矩M_d＝0，若进行第2步；其中，g为重力加速度。

第2步：计算中性转向对应的理想横摆角速度

理想横摆角速度是通过线性二自由度车辆模型计算得到的。对于线性二自由度模型来说，稳定横摆角速度增益可以通过下式计算得到：

其中，K是车辆稳定性因子。当K＞0时，车辆具有不足转向特性；当K＜0时，车辆具有过多转向特性；当K＝0时，车辆具有中性转向特性。

以两轴车辆为例，K可由如下公式计算：

其中，l_f为质心至前轴的距离；l_r为质心距后轴的距离；C_f为前轴侧偏刚度；C_r为后轴侧偏刚度。

本发明需要求解的是中性转向需求的理想横摆角速度，因此K＝0，中性转向对应的理想横摆角速度可以通过下式计算得到：

第3步：将横摆角速度与横摆角速度门限值进行比较，其中，为横摆角速度控制过程允许的最大偏差。若M_d＝0；若进行第4步。

第4步：将实际横摆角速度和理想横摆角速度值输入需求横摆力偶矩控制器，计算得到左右两侧车身的需求横摆力偶矩M_d。

在本实施例中，选择设计前馈加反馈联合控制器作为需求横摆力偶矩控制器，即需求横摆力偶矩M_d由两部分计算可得，包括前馈控制器求得的需求横摆力偶矩M_ff以及反馈控制器求得的需求横摆力偶矩M_df，具体计算公式如下：

M_d＝M_ff+M_df

前馈控制器求得的需求横摆力偶矩M_ff具体计算公式如下：

M_ff＝G_ffδ_sw；

其中，G_ff为前馈系数。

在另一实施例中，反馈控制采用P控制，具体计算公式如下：

式中，P为比例系数。

本发明所述的计算需求横摆力偶矩M_d的控制器不仅限于此类前馈加反馈控制器，也可按需选用设计其他类型的需求横摆力偶矩控制器。

第5步：输出需求横摆力偶矩M_d。

步骤三：基于轮胎逆模型估算各驱动车轮滑转率。

如图3所示，为估算各驱动车轮滑转率的流程图。各驱动车轮滑转率具体求解过程如下：

第1步：估算得到路面附着系数；

估算路面附着系数的方法很多，作为一种优选，本发明采用基于侧向加速度的方法进行简单估算，具体计算公式如下：

其中，a_ymax为汽车在高附着路面行驶时的最大侧向加速度；K_μ为估算常数，一般取值范围为1～1.1，本实施例中取值为1.1。

第2步：通过电机转矩近似求解轮胎纵向力；

如图4所示，车轮的纵向力求解使用轮胎纵向力观测器实现，用轮胎的纵向力观测值作为轮胎纵向力。根据车轮的受力关系，所述的纵向力观测器具体计算公式如下：

其中，表示第i个车轮的纵向力观测值，T_mi表示第i个车轮的转矩，I_w表示车轮的转动惯量，为第i个车轮的角加速度；LPF指低通滤波器。

所述的纵向力观测器原理为：读取车轮的角速度微分后，乘上车轮的转动惯量，再将乘积通过低通滤波器，滤掉高频的干扰信息。读取的车轮转矩减去通过低通滤波器的车轮角加速度与车轮转动惯量的乘积再除以车轮的滚动半径即为车轮的纵向力观测值。

第3步：根据车辆纵向加速度、侧向加速度求得各驱动车轮法向载荷。这里以两轴汽车为例，各车轮法向载荷可由如下公式计算：

其中，F_zfl,F_zfr,F_zrl以及F_zrr分别表示左前轮，右前轮，左后轮以及右后轮的法向载荷。

第4步：把路面附着系数、轮胎纵向力、法向载荷三个参数代入轮胎逆模型，求解得到各驱动车轮滑转率。

作为一种优选，本发明选择杜可夫轮胎逆模型作为各驱动车轮滑转率计算模型。杜可夫轮胎逆模型的具体计算公式如下：

其中，C_λ为轮胎的滑移刚度，F_x为车轮的纵向力，F_y为车轮的侧向力，F_z为车轮的法向载荷。实际中，车轮的侧向力较难获取，本发明不考虑侧向力对纵向力的影响，因此公式中的F_y默认为0。

D的计算公式如下：

步骤四：将各驱动车轮滑转率λ与滑转率门限值λ₀进行比较，若存在车轮的λ≥λ₀，车辆存在失稳危险，进行步骤7；若否，进行步骤5。

步骤五：拟合电驱动系统损耗特性曲线；

电驱动系统损耗特性比较复杂，很难用数学表达式去表示。但是，对于在线优化来说，电机转速一定，而且在线优化后的结果一般会出现在初始点的附近，因此，只需要对电驱动系统当前转速下的起始转矩点附近一小段区间进行拟合。作为一种优选，在本实施例中，只对起始点附近正负50Nm区间进行三次拟合，拟合公式如下：

C_p(T_mi)＝p₃T_mi³+p₂T_mi²+p₁T_mi+p₀；

式中，p₀、p₁、p₂、p₃是对应拟合系数。得到拟合系数后，把系数传递给在线优化目标函数，进行在线优化。

步骤六：进行在线寻优。

在线寻优的优化目标函数可以用下式表示：

在线快速寻优目标函数的第一项C_p(T_mi)用来控制电驱动系统功率损失，步骤五拟合得到相应拟合系数后，可以直接用步骤五中的公式表示电驱动系统的功率损失大小，即：

C_p(T_mi)＝p₃T_mi³+p₂T_mi²+p₁T_mi+p₀；

目标函数中的第二项用来控制驱动车轮滑转率，驱动车轮滑转率由轮胎纵向力、垂向力、路面附着系数等轮胎参数共同决定。通过简单的数学表达式很难建立车轮滑转率和电机驱动转矩对应关系的数学表达式，为此本发明通过控制轮胎滑移能耗来控制车轮滑转率。轮胎纵向滑移能量损失可以用下式表示：

式中，F_xi为轮胎纵向力；v_xi为车轮纵向滑移速度；n₀为电机转速；T_mi为电机转矩；N为多轴驱动电动车辆的轴数。各车轮滑移率由步骤三实时估算可得。

车轮纵向滑移权重系数σ_t，可以根据实际需求进行选取，当车辆行驶在高附着路面(μ＞0.4)时可以取σ_t＝1。而在低附着路面(μ≤0.4)，为了更好的限制车轮滑转可以选取较高的权重系数。作为一种优选，选取σ_t使之可以根据各驱动车轮滑转情况自适应变化，如下式所示：

式中，k定值权重系数；λ_max是车身参数估算到的各驱动车轮滑转率的最大值；λ₀是车轮滑转率门限值，一般为0.5。当车轮滑转率比较低σ_t近似为1，此时，在线优化以整车驱动能耗最小为目的；而随着车轮滑转率的增加，σ_t逐渐变大，车轮滑转率控制的权重在在线优化过程中越来越大，当车轮滑转率最大值趋近于门限值λ₀时，σ_t无限大，此时在线优化的目标是控制打滑车轮。当车轮滑转率达到或大于门限值λ₀时在线优化退出，交给底层驱动防滑控制策略。

目标函数第三项用来控制车辆横摆角速度跟踪误差，通过控制控制驱动车轮产生的横摆力偶矩和目标力偶矩的误差可以控制横摆角速度跟踪误差，可以通过下式实现：

其中，L_mi为对应车轮的绕质心Z轴旋转的力臂，σ_w为横摆角速度跟踪权重系数，该系数的取值直接关系到整车的稳定性。横摆角速度控制直接决定车辆的横向稳定性，但是它的权重系数并不是越大越好，横摆角速度度跟踪权重系数过大可能会影响整车的经济性，车辆行驶过程中应该根据车辆的运行状态动态调整大小。

作为一种优选，本发明采用如下公式实时计算横摆角速度跟踪权重系数σ_w：

其中，α为设置的横摆角速度跟踪权重系数最大值。

在线快速寻优得到的各车轮驱动转矩还需要满足车辆总驱动转矩要求和电机外特性约束：

作为一种优选，本发明选用序列二次规划算法求解该问题。值得说明的是，本发明选取的在线优化求解方法为序列二次规划法，但本发明所述的转矩优化分配方法不限于此方法，也可按需选用其他优化求解方法。

步骤7：对滑转率λ大于或等于转率门限值λ₀的车轮进行驱动防滑控制。

具体修正方法如下实施例所述：

实时估算每个时刻下的该车轮的最佳滑转率λ_best，最佳滑转率的估算方法较多且为成熟的现有技术，可按需选用μ-λ曲线估算法或设定为常数，本发明不再赘述，此项不构成对本发明的实质性创新。

将实时滑转率λ和估算出的最佳滑转率λ_best之差输入驱动防滑PID控制器，PID控制器输出滑转率控制修正力矩T_xi(i＝1,2,3,4)，具体可由如下公式计算：

式中，P为比例系数；I为积分系数；D为微分系数。

修正力矩直接与初始车轮需求力矩T_i求代数和，即修正过后的车轮需求力矩T_si(i＝1,2,3,4)计算公式如下：

T_si＝T_i+T_xi；

作为一种优选，此时的初始车轮需求力矩T_i采用平均分配，即由如下公式计算：

作为一种优选，本发明所述的驱动防滑控制选择的最佳滑转率控制，但本发明所述的驱动能量在线优化方法不仅限于应用此类滑转率控制方法和控制器，也可按需选择其他的滑转率控制方法和控制器，如基于逻辑门限值的车轮防滑控制方法。

步骤8：将各车轮决策出的需求力矩发送至各车轮轮毂电机的控制器。

本发明提出了通过轮胎逆模型直接计算轮胎滑移能耗，不需要估算各驱动车轮滑转率，整车处理器运算量相对较小。本发明给出的在线快速寻优目标函数中考虑了电驱动系统功率损失控制和车轮滑转率控制以及横摆角速度跟踪控制三部分。本发明通过构建电机能耗、轮胎滑移能耗以及横摆角速度跟踪误差和电机驱动转矩对应的数学表达式，一次求解就可以得到最优的转矩分配，可以做到瞬时整车综合性能最优。但是，根据实际需求，在线快速寻优目标函数中同样可以加入对其他参数控制的部分(例如，质心侧偏角)，这些并不影响对本发明所提驱动能量管理方法的保护。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。