摘要

為了解決四輪獨立驅(qū)動電動車極限工況穩(wěn)定性控制的問題，文章提出了四輪獨立驅(qū)動電動車橫擺力矩控制原理，并選取車輛二自由度模型計算出期望的橫擺角速度和期望質(zhì)心側(cè)偏角。設(shè)計了橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角聯(lián)合控制模糊控制器和驅(qū)動力分配規(guī)則，決策出附加橫擺力矩通過差動驅(qū)動實現(xiàn)。選取2種極限工況，通過MATLAB/Simulink與CarSim聯(lián)合仿真對控制算法進行了驗證。結(jié)果表明，橫擺角速度與質(zhì)心側(cè)偏角聯(lián)合控制的橫擺力矩模糊控制方法能夠改善汽車極限工況下的行駛穩(wěn)定性。為汽車主動安全領(lǐng)域提供了參考。

近年來，國內(nèi)外學者越來越重視汽車主動安全方面的研究。直接橫擺力矩控制（DYC）系統(tǒng)是控制車輛穩(wěn)定性的主動安全系統(tǒng)，DYC系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)組成了車輛電子穩(wěn)定性控制系統(tǒng)。大部分研究都是基于傳統(tǒng)車通過差動制動來實現(xiàn)對橫擺力矩的控制，文章將用差動驅(qū)動的方法來實現(xiàn)。對于直接橫擺力矩控制的研究，常用的方法有最優(yōu)控制、滑?？刂啤ID控制等方法。文獻基于模糊控制原理，制定純電動汽車ESC系統(tǒng)的模糊控制策略；文獻采用分層控制結(jié)構(gòu)，上層基于滑膜控制算法，以橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角為控制變量，搭建了DYC系統(tǒng)；文獻采用前饋和反饋的優(yōu)化控制方法決策橫擺力矩。汽車是復雜性很強的系統(tǒng)，建立精確的數(shù)學模型很難，而模糊控制作為一種智能控制理論，不需要精確的數(shù)學模型。因此，文章以四輪獨立驅(qū)動電動車為載體，采用模糊控制理論對其橫擺力矩進行研究。

1 控制原理

整車控制原理，如圖1所示。上層決策層中根據(jù)當前車速和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角借助二自由度車輛參考模型計算出期望的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角。將橫擺角速度的差值和質(zhì)心側(cè)偏角差值作為模糊控制器輸入量，通過模糊控制器計算出所需的附加橫擺力矩。下層分配層將所需的目標驅(qū)動力矩和附加橫擺力矩進行重新分配，驅(qū)動力矩規(guī)則分配器計算出每個車輪應該有的驅(qū)動力矩，將其值給到輪邊驅(qū)動電機，使之產(chǎn)生相應大小的驅(qū)動力矩，從而使左側(cè)和右側(cè)車輪驅(qū)動力不同，通過這種差動驅(qū)動的方式實現(xiàn)對汽車的直接橫擺力矩控制。圖片



2 附加橫擺力矩模糊控制算法

2.1 參考模型

目前車輛控制領(lǐng)域廣泛采用線性二自由度模型作為各種控制方法用的參考模型。文章利用線性二自由度車輛參考模型計算出橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的期望值。線性二自由度模型，如圖2所示。





2.2 模糊控制器設(shè)計

1）模糊控制器的輸入、輸出變量：輸入變量為橫擺角速度偏差和質(zhì)心側(cè)偏角偏差Δω，Δβ輸出變量為所需的附加橫擺力矩ΔΜ。

2）確定變量的模糊化條件：根據(jù)輸入、輸出變量的實際變化范圍，確定物理論域，并將其轉(zhuǎn)化為相應的模糊論域。文章將輸入變量模糊論域設(shè)為[-3,3]，將輸出變量模糊論域設(shè)為[-1,1]，同時通過量化因子和比例因子進行比例縮放，實現(xiàn)變量論域的變換。量化因子κe和比例因子κu的定義，如式（8）和式（9）所示。



3）設(shè)置輸入變量的隸屬度函數(shù)：使用MATLAB軟件編寫m文件創(chuàng)建模糊控制器。模糊語言輸入、輸出變量隸屬度函數(shù)具體設(shè)置，如圖3和圖4所示。圖片



4）模糊規(guī)則的建立：依據(jù)大量的軟件仿真結(jié)果和車輛動力學理論基礎(chǔ)，制定出合理的模糊控制器輸出語言變量。模糊控制規(guī)則，如表1所示。



5）確定去模糊化方法：去模糊化就是將模糊量和精確量之間進行轉(zhuǎn)換。另外，物理論域和模糊論域之間還需要進行變換論域。常見的去模糊化方法有最大隸屬度法、加權(quán)平均法、面積中心法等，選取面積中心法作為模糊控制策略的清晰化方法。輸入/輸出特性曲面，如圖5所示。圖片



3 驅(qū)動力分配規(guī)則

決策層計算出的附加橫擺力矩通過控制4個車輪輪邊電機輸出轉(zhuǎn)矩實現(xiàn)。制定驅(qū)動力分配規(guī)則：內(nèi)側(cè)2個車輪的驅(qū)動力相同，外側(cè)2個車輪的驅(qū)動力相同，并且內(nèi)外側(cè)驅(qū)動力不同，使其在前軸和后軸上各產(chǎn)生所需附加橫擺力矩的一半。分配規(guī)則如下：圖片



4 仿真驗證

為了驗證控制方法的有效性，選取CarSim中的A-ClassHatchback車輛模型，進行MATLAB/Simulink和CarSim聯(lián)合仿真。試驗選取2種工況：工況1為汽車以80km/h速度在路面附著系數(shù)為0.8的路面進行蛇形繞樁；工況2為汽車以60km/h速度在路面附著系數(shù)為0.5的路面進行雙移線行駛。工況1的仿真結(jié)果，如圖6~圖8所示。從圖6~圖8可以看出，汽車在沒有控制時雖然沒有發(fā)生完全失穩(wěn)，但是有很大的甩尾趨勢。附加橫擺力矩施加控制時，有效地降低了拐點處橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的大小，從而減小了甩尾趨勢，避免了下一時刻危險的出現(xiàn)。驅(qū)動力矩的變化趨勢也很好地對應了圖6~圖8的變化。工況2仿真結(jié)果，如圖9~圖11所示。




從圖11可以看出，汽車沒有控制時，在5s處橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角會發(fā)生劇烈變化，汽車完全失穩(wěn)，不能夠按照期望路徑行駛。附加橫擺力矩施加控制時能夠有效地降低橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的大小，從而避免汽車完全失穩(wěn)，使其按照期望路徑行駛。驅(qū)動力矩的變化趨勢也很好地對應了圖9~圖11的變化。

5 結(jié)論

文章基于四輪獨立驅(qū)動電動車通過差動驅(qū)動的方式實現(xiàn)對橫擺力矩的控制，除了能夠提高汽車的行駛穩(wěn)定性，還能夠很好地滿足駕駛員的駕駛意圖，不會通過犧牲速度來提高穩(wěn)定性。電動汽車是汽車發(fā)展的必然趨勢，通過這種控制可以很好地提高穩(wěn)定性，所以此研究既有理論意義也有實際價值。除此以外，還可以用差動驅(qū)動和差動制動相結(jié)合的方式對橫擺力矩進行優(yōu)化控制，以做進一步的研究。