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武
基于分布式驱动电动车辆的新型驾驶和再生制动调节设计
张旭东
柏林工业大学产品开发方法与机电一体化
柏林，德国xudong.zhang@campus.tu-berlin.de
DietmarGouml;hlich
柏林工业大学产品开发方法与机电一体化
柏林，德国dietmar.goehlich@tu-berlin.de
摘 要：电动汽车主要在城市工作。由于频繁的加速和减速，驱动和制动转矩在大范围内变化以及电动机效率。分布式驱动电动车辆允许对每个车轮的独立且精确的转矩控制。基于此种原因，开发了关于节能的新颖的驱动和再生制动调节（DRBR）方式。首先，建立基于经济的目标函数用以优化驾驶条件下的车辆效率。其解决方案，牵引分配系数，是在所需的驱动转矩，电流RPM和电机性能的约束下导出的，然后根据理想制动力分布曲线和ECE法规，提出了结合摩擦制动和电机制动的再生制动调节。因此，它可以保证制动稳定性和能量恢复能力。最后，驾驶和制动调节通过基于全球协调轻型车辆测试程序的计算机模拟来验证。模拟结果表明，所提出的方法显着提高车辆效率。
关键词：电动汽车；节能；牵引分配；再生制动和制动力分配
1 引言
在过去几年中，由于能源危机和环境问题，电动汽车已成为快速增长的热点[1]之一。随着电动机和电动机控制器技术的改进，提出了动力传动系配置的许多可能性[2]。最新的配置之一被称为分布式驱动器EV，采用集成到每个车轮并独立控制的四个电机的配置。这种配置具有许多优点，例如快速和精确的扭矩响应，更容易的扭矩和RPM测量，对单个电机的独立控制，这为车辆动态改进提供了广阔的前景。
牵引力控制是车辆动态控制的一个非常重要的方面，这极大地影响车辆的稳定性，安全性甚至经济性。因此，迄今为止已经进行了大量的研究[3,4]。他们大多只注重稳定性控制，然而，应该注意的是，电动车辆被开发可以作为能量危机的解决方案，这意味着我们需要更加注意基于经济的扭矩分配策略设计。此外，考虑到电动机提供的再生制动转矩快速但有限，在一些制动条件下，需要补充通常的摩擦制动系统[5]。所提出的驱动和再生制动调节从两个方面开发，包括驱动条件和再生制动条件。在驱动条件下，通过前轮和后轮之间的总驱动扭矩的合理分布来优化车辆经济性。牵引分配系数从包含驱动转矩信息和电动机转速信息的二维表获得。对于再生制动条件，目标是通过摩擦制动器和电动机制动器的组合来再循环尽可能多的能量。最后，通过MATLAB / Simulink验证了所提出的用于节能的驱动和再生制动规则的有效性。
2 系统建模
在本节中，使用由四个独立控制的电机驱动的MATLAB / Simulink建立电动车辆纵向动态模型。底盘布置如图1所示。控制器从四个电机获取转矩和RPM信号，同时发送转矩指令号。
图1底盘和牵引力控制系统布局
2.1 车辆动态模型
车辆动力学模型由四个车轮的纵向运动和旋转运动组成，这导致具有五个自由度的模型。对于侧向运动，偏航运动和侧倾运动等，它们被省略，因为这项研究强调车辆纵向性能。
车辆纵向运动方程可以表示为下列公式：
（1）
其中和是纵向加速度和速度，m是车辆质量，是轮胎纵向力，是空气阻力系数，A是正面投影面积，rho;是空气密度。
每个电动车轮的旋转动力学方程由下式给出：
（2）
其中Jw是车轮转动惯量，gamma;是车轮滚动半径，是电动机驱动转矩，beta;是减速器传动比，w是车轮角速度。
此外，非常重要的是考虑由于纵向加速度的负载传递以具有关于车辆特性的更好的分析。每个车轮的垂直载荷公式为：
（3）
其中l是前后轴之间的距离， 是从前轴到中心（重心）的距离， 是从后轴到中心的距离，h 为重心的高度和g 是重力加速度。
2.2 轮胎模型
准确的轮胎模型是动态分析所必需的。因此本文应用广泛使用的“Magic Formula（MF）”轮胎模型，因为其高精度和可靠性。这个轮胎模型是由Pacejka在沃尔沃和代尔夫特理工大学之间的一个联合项目中开发的，它应用三角函数来描述轮胎力。
在纯纵向运动下，轮胎纵向力可以描述为形式：
（4）
其中系数B，C，D和E取决于轮负荷，滑移率和轮胎/道路摩擦系数。在本文中，应用Pacejka的滑移率定义[6]。在该定义中，纵向滑移率的有效值在域（-infin;，infin;）中，并定义为以下等式：
（5）
其中u表示车轮的中心速度，等于车体速度，因为本文着重于纵向动力学。
2.3 电机模型
对于分布式驱动EV，每个车轮通过固定减速齿轮由直流电动机单独驱动，这是广泛应用的配置之一。电动机效率图如图2所示。其基于并根据[7]的测试结果修改。为了简化计算，假设再生制动条件的电动机效率与驱动条件的电动机效率相同。
图2电机转矩外特性及效率图
电机的转矩响应可以简化为一阶惯性，如下式所示：
（6）
其中是电动机的转矩输出，是转矩指令信号，t是时间常数。
由于电动机功率是电动机效率，转速和转矩输出的函数，基于图1中的效率图。 1，电机功率可以很容易计算为：
（7）
其中和表示电机功率和转速。是四个电机的效率，可以从图1获得。带有当前转矩和RPM信号。
3.常规驾驶和再生制动规则
在本节中，引入常规的驱动和再生制动调节（CDRBR）用于作为对比度控制策略。对于驱动条件，驱动力分配策略相对简单。通常我们有两种模式，前轮驱动（FWD）和四轮均匀扭矩驱动（4WETD）。常规的制动力分配策略如图3所示。如果zle;0.6，前轴和后轴的制动力根据OA分布。如果zge;0.6，则根据AB进行分布。电机产生的制动转矩首先施加在前轴和后轴上。如果最大电机转矩不满足制动需求，则摩擦制动转矩作为补偿施加在相应的轴上。
图3前后制动力分布曲线（OAB）
图4.传统的驱动和再生制动调节
4. 新的节能控制策略
在本节中，提出了一种适当的节能控制策略，包括基于节能的驱动分配策略（ESDDS）和基于节能的制动分配策略（ESBDS）。
4.1 驾驶条件的控制策略设计
4.1.1 目标函数建立
电机的转矩，RPM和效率之间的关系如图2所示。电机效率在不同工作区域有很大区别，特别是在低速条件或低扭矩输出区域工作时，电机的效率较差。可以看出，当车辆以高速运行，并且驱动扭矩以最常见的方式均匀地分布到四个车轮，根据图2对于单个电机，由于其低扭矩输出，它必须效率很低。相反，如果我们使用前轮驱动（FWD）或后轮驱动（RWD）而不是四轮驱动（4WD），则电机转矩输出将大约增加原来的两倍。这意味着电机工作效率更高。然而，当车辆以高扭矩开始加速时，驱动扭矩仅会分配到前轮或后轮，这也是非常低的效率分配方式，在这种情况下显然4WD是更好的驾驶模式。
根据上述定性分析，单个牵引分布模式不能满足实际车辆经济需求。如果驱动转矩可以根据电机操作条件实时分布在四个电机中，则电机效率将得到提高[8]。
考虑到再生制动，建立以下目标函数：
(8)
目标函数应满足以下条件等式约束和不等式约束，期望驱动转矩，电动机性能，道路状况和一些假设：
s.t． （9）
|Ti |le;|Tmotor
其中是电机最大转矩。
给出了几个假设来简化计算:
a）每个车轮的滑移率和转速相差非常小，因此，电动机转速n等于。
b）如果电机在同一轴上，转矩输出是相同的。
尽管它的简化，这些假设仍然是合理的，因为这里只讨论纵向动态，经济控制只有当控制器完全确定汽车运行稳定时才会激活。
假设可以被公式化为：
其中pisin;[0.5,1]为牵引分配系数，为前桥驱动转矩; 是后桥驱动转矩。
然后获得最终经济目标函数：
(10)
4.1.2 目标函数的解决方案
在本文中，遗传算法被用于解决这些不连续的目标函数。它可以有效地防止局部优化，并准确快速地找到解决方案[9]。目标函数解p被给出为具有当前期望驱动扭矩和电动机旋转速度的二维查找表，其可以避免大量在线计算并且满足系统实时要求。牵引分配系数p如图5所示。
图5.牵引力分配系数
对于一个单个控制循环，将驾驶员期望扭矩Td和马达转速n作为输入参数。通过查表和插值获得扭矩分配系数作为输出值。可以从比例分布系数图中得出一些结论：
（1）在低扭矩区域中，所有分配系数等于1，这表示当扭矩需求相对较小时，应用前轮驱动（FWD）作为更好的模式。
（2）在中高扭矩区域，分配系数为0.5或略大于0.5，这表明四轮驱动（4WD）可以实现更高的效率。
4.2再生条件的控制策略设计
为了同时提高再生效率和保证制动稳定性，应设计适当的再生条件控制策略。如第三节所述，对于常规再生策略，前轴和后轴之间的制动力分配通常基于固定比例，其通过制动系统中的比例阀调节。前桥上分配的制动力略高于后桥上分配的制动力。这种固定比例分配方法简单但实用。然而，对于分布式驱动电动车辆，使用相同的设计原理。为了提高车辆制动稳定性，我们需要确保beta;曲线应接近理想的制动力分布曲线。应该注意的是，电动车的再生主要发生在城市驾驶循环中，并且城市的道路粘附系数通常在0.7-0.9之间。研究表明，城市制动强度一般低于0.35，只有在一些严重的情况下才能达到0.6。事实上，如果制动强度高于0.5，乘客可能会受伤。因此，电动车辆的再生制动力集中在制动强度为0-0.6的条件下。当制动强度超过0.6的时候，为了安全，车辆设计为完全进行摩擦制动。
此外，传统的制动力分配策略总是首先使用电动机扭矩来实现驾驶员期望的制动力。然而，这并不意味着更多的再生能量。在本文中，旨在回收更多制动能量的目标函数建立如下：
(11)
s.t
（12）
图6.制动力矩分配系数：（
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