分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車容錯(cuò)控制策略研究綜述

賈子潤(rùn),王亞超

(1.河北科技大學(xué)，河北 石家莊 050018；2.北京理工大學(xué)，北京 100081)

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分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車容錯(cuò)控制策略研究綜述

賈子潤(rùn)1,王亞超2

(1.河北科技大學(xué)，河北 石家莊 050018；2.北京理工大學(xué)，北京 100081)

分布式驅(qū)動(dòng)是電動(dòng)汽車未來(lái)的發(fā)展方向之一。容錯(cuò)控制對(duì)提高車輛可靠性和安全性具有重要作用，是分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。文章重點(diǎn)總結(jié)了執(zhí)行器容錯(cuò)控制、網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)控制的相關(guān)理論與技術(shù)研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上對(duì)容錯(cuò)控制的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車；網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)控制；執(zhí)行器容錯(cuò)控制

0 引 言

分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車以其系統(tǒng)效率可靠性高、控制靈活和精度高、適應(yīng)未來(lái)智能車輛線控發(fā)展趨勢(shì)等優(yōu)點(diǎn)，成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)之一。開展分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車容錯(cuò)控制研究，對(duì)提高整車安全性、行駛的穩(wěn)定性和平順性具有重要意義。本文圍繞分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車容錯(cuò)控制，重點(diǎn)總結(jié)了分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車容錯(cuò)控制的方法，在此基礎(chǔ)上，對(duì)其研發(fā)趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

1 執(zhí)行器容錯(cuò)控制

分布式驅(qū)動(dòng)是典型的過驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)相比于完備驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)與欠驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)具有更多的執(zhí)行器與傳感器，出現(xiàn)故障的可概率也大大增加[1]。針對(duì)電動(dòng)汽車電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的失效控制，研究多集中于電機(jī)的故障診斷[2]和電機(jī)的失效控制[3]，多采用被動(dòng)容錯(cuò)控制與主動(dòng)容錯(cuò)控制。

被動(dòng)式容錯(cuò)系統(tǒng)應(yīng)用于有限模式，只對(duì)特定工況做出反應(yīng)。褚文博等提出基于規(guī)則的分布式電動(dòng)車驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)失效控制方法，建立了多種失效模式下綜合考慮動(dòng)力性和穩(wěn)定性的協(xié)調(diào)控制策略。試驗(yàn)結(jié)果表明，發(fā)生驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)失效后，所設(shè)計(jì)的失效控制策略通過協(xié)調(diào)控制各驅(qū)動(dòng)輪剩余的驅(qū)動(dòng)能力，能夠在低速小轉(zhuǎn)角階段改善車輛的縱向驅(qū)動(dòng)能力，在高速或者大轉(zhuǎn)角階段保證車輛的橫向穩(wěn)定性[4]?；诨？刂品椒?，Wang等設(shè)計(jì)了過驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的被動(dòng)容錯(cuò)控制策略，該方法不需要執(zhí)行器故障信息，且易于實(shí)施[5]。

主動(dòng)式容錯(cuò)指系統(tǒng)可以在線生成控制參數(shù)，對(duì)故障做出最優(yōu)響應(yīng)。主動(dòng)容錯(cuò)控制研究方法眾多，包括線性二次型約束、控制分配、H無(wú)窮大、智能控制等。錯(cuò)誤的準(zhǔn)確識(shí)別是主動(dòng)容錯(cuò)控制的前提，Zhang等對(duì)故障診斷方法做了回顧與分類，將診斷方法分為基于模型和基于數(shù)據(jù)兩類，并繼續(xù)分為定量方法與定性方法[6]。Jaewon Nah等應(yīng)用基于優(yōu)化力分配方法，建立了多輪驅(qū)動(dòng)多輪轉(zhuǎn)向車輛的容錯(cuò)控制策略[7]。日本Denso公司的Akira等人提出D*優(yōu)化控制方法，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向與分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的互補(bǔ)容錯(cuò)控制，針對(duì)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)失效問題，從故障診斷系統(tǒng)獲取信息，重新分配驅(qū)動(dòng)力和調(diào)整主動(dòng)轉(zhuǎn)角，實(shí)現(xiàn)車輛姿態(tài)校正[8]。Casavola等提出集成參數(shù)估計(jì)的容錯(cuò)控制方法，通過設(shè)置表征故障的系數(shù)將執(zhí)行器故障錯(cuò)誤轉(zhuǎn)化為控制效率矩陣的參數(shù)變化，基于時(shí)間窗或最小二乘回歸對(duì)系數(shù)進(jìn)行在線估計(jì)，并以估計(jì)值進(jìn)行基于約束優(yōu)化的控制分配[9]。Wang對(duì)四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的容錯(cuò)控制問題進(jìn)行了研究，通過在失效發(fā)生時(shí)重新分配驅(qū)動(dòng)力的方法避免車輛失去控制[10]。Wanner基于控制分配提出并比較了三種輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車容錯(cuò)控制策略，將錯(cuò)誤建模為約束的變化，證明容錯(cuò)控制提高了車輛的安全性[11]。

2 網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)控制

通信延時(shí)是影響分布式驅(qū)動(dòng)控制效果最直接的因素之一。分布式驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)中的通信延時(shí)可分為兩部分：通信節(jié)點(diǎn)內(nèi)部延時(shí)和網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)。通信節(jié)點(diǎn)內(nèi)部延時(shí)主要包括消息幀/數(shù)據(jù)包在發(fā)送節(jié)點(diǎn)中的準(zhǔn)備時(shí)間與等待時(shí)間，以及在接收節(jié)點(diǎn)中的處理時(shí)間。其主要影響因素是通信節(jié)點(diǎn)的硬件及軟件水平，如信號(hào)處理速度、浮點(diǎn)運(yùn)算能力、操作系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度等。此外，消息在發(fā)送節(jié)點(diǎn)內(nèi)的等待時(shí)間還與網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計(jì)以及網(wǎng)絡(luò)中正在發(fā)送的消息情況有關(guān)。網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)不僅與通信協(xié)議、節(jié)點(diǎn)數(shù)目有關(guān)，而且受到電磁干擾、接插件松動(dòng)等不確定性因素的影響。

在面向控制的建模過程中，對(duì)通信延時(shí)的描述是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。許多學(xué)者采用概率分布來(lái)描述通信延時(shí)，He Xiao通過伯努利序列來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)通信的丟包率[12]，Lian Fengli采用一致分布來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)延時(shí)并研究其對(duì)系統(tǒng)的影響[13]。此外，還有學(xué)者采用馬爾可夫鏈(Markov Chains)更細(xì)致地描述前后時(shí)刻通信延時(shí)之間的關(guān)聯(lián)，獲得轉(zhuǎn)移概率矩陣等跳變信息，并在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)穩(wěn)定性條件[14]。在文獻(xiàn)[15]中，作者采用兩個(gè)馬爾可夫鏈分別描述前向通道和反饋通道的通信延時(shí)特性，提出雙模態(tài)依賴的控制器設(shè)計(jì)方案。

CAN通信是汽車工業(yè)當(dāng)前應(yīng)用的主流。Tindell基于CAN總線的簡(jiǎn)化模型，提出了計(jì)算CAN消息最差響應(yīng)時(shí)間的方法，并結(jié)合不同的CAN控制器芯片的具體行為研究了其對(duì)CAN消息發(fā)送實(shí)時(shí)性的影響[16]。Herpel針對(duì)車用CAN總線的傳輸延時(shí)、隊(duì)列長(zhǎng)度、系統(tǒng)利用率等統(tǒng)計(jì)特性展開了研究，不僅借助仿真手段研究了CAN通信在非強(qiáng)實(shí)時(shí)應(yīng)用中的統(tǒng)計(jì)特性，還通過演算確定了強(qiáng)實(shí)時(shí)系統(tǒng)中不同優(yōu)先級(jí)消息的延時(shí)上限，其研究結(jié)果對(duì)于CAN總線在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的工程應(yīng)用有很強(qiáng)的參考價(jià)值和借鑒意義[17]。李佳對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載下的CAN通信延時(shí)進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模，并通過實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證[18]。

在對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能分析的基礎(chǔ)上，許多學(xué)者和工程應(yīng)用人員對(duì)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn)與優(yōu)化，以盡可能地減少通信延時(shí)、提高網(wǎng)絡(luò)利用率。在工程領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的TTCAN(Time-triggerd CAN)協(xié)議就是對(duì)CAN協(xié)議的成功改進(jìn)，在TTCAN的基礎(chǔ)上還衍生出了FTTCAN(Flexible Time-triggered CAN)等進(jìn)一步的優(yōu)化方案[19]。Zuberi基于CAN協(xié)議的優(yōu)先級(jí)仲裁機(jī)制，針對(duì)性地設(shè)計(jì)了更高效的混合傳輸調(diào)度機(jī)制(Mixed Traffic Scheduler, MTS)，并在摩托羅拉的TouCAN模塊上進(jìn)行了成功應(yīng)用[20]。

針對(duì)通信延時(shí)、丟包等問題對(duì)分布式控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，學(xué)者們進(jìn)行了大量的分析與控制研究。Yue Dong基于連續(xù)系統(tǒng)框架給出了采用狀態(tài)反饋的分布式控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的充分條件，并提出了相應(yīng)的控制設(shè)計(jì)方法[21-22]。Hu Lisheng基于采樣系統(tǒng)框架研究了分布式控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并針對(duì)系統(tǒng)中的時(shí)間驅(qū)動(dòng)部件和事件驅(qū)動(dòng)部件分別進(jìn)行了處理[23]。Cloosterman基于分布式控制系統(tǒng)的離散事件模型，實(shí)現(xiàn)了通信延時(shí)長(zhǎng)度大于采樣周期情況下的系統(tǒng)穩(wěn)定性控制[24]。

在實(shí)際工程應(yīng)用中，只保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。大多數(shù)控制系統(tǒng)都要求受控目標(biāo)盡可能快速、精確地跟隨參考信號(hào)變化，即跟蹤控制(Tracking Control)。對(duì)于考慮通信延遲等問題的分布式系統(tǒng)跟蹤控制，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也開展了相應(yīng)的研究工作。GaoHuijun等提出了基于參考模型的分布式控制系統(tǒng)跟蹤控制方法，在線性連續(xù)系統(tǒng)的框架下，設(shè)計(jì)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信延時(shí)和丟包具有魯棒性的狀態(tài)反饋跟蹤控制器[25]。Zhang Hui等基于線性離散系統(tǒng)框架展開分析，設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)PID跟蹤控制器，無(wú)需改變常見的控制器結(jié)構(gòu)，只要調(diào)整控制參數(shù)就可使控制器獲得較好跟蹤性能，同時(shí)也對(duì)通信延時(shí)和丟包問題具有較強(qiáng)的魯棒性[26]。Liu Guoping等采用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制方法解決具有通信延時(shí)的跟蹤控制問題，通過時(shí)滯的測(cè)量信號(hào)預(yù)測(cè)若干采樣周期之后的系統(tǒng)信息，并向智能執(zhí)行器發(fā)送多個(gè)控制信號(hào)以供選擇[27]。Marieke Cloosterman等人在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中，分析了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中產(chǎn)生的不定延時(shí)，在此基礎(chǔ)上，對(duì)誘導(dǎo)延時(shí)之于控制性能魯棒性的影響做了較為深入的研究，采用魯棒性能更好的控制策略，在一定程度上能夠改善車載總線所造成的影響[28]。Zhibin Shuai等人提出了基于H∞的控制策略，同時(shí)與采用前饋+LQR反饋控制策略的操縱穩(wěn)定性響應(yīng)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)在定延時(shí)的情況下，H∞相對(duì)于前饋+LQR算法具有更好的魯棒性，對(duì)于基于車載總線的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制系統(tǒng)來(lái)說(shuō)具有更好的控制性能[29]。

3 容錯(cuò)控制研發(fā)現(xiàn)狀

(1)被動(dòng)容錯(cuò)控制具有反應(yīng)速度快、控制穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)，但工況適應(yīng)性差；主動(dòng)容錯(cuò)控制可以應(yīng)用多工況，但控制模型復(fù)雜。需要根據(jù)分布式驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)容錯(cuò)控制和被動(dòng)容錯(cuò)控制的有機(jī)結(jié)合。

(2)網(wǎng)絡(luò)通信延時(shí)是影響分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和可靠性的核心問題，需要通過通訊協(xié)議優(yōu)化、穩(wěn)定性控制、跟蹤控制等方法，改善網(wǎng)絡(luò)延時(shí)并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)控制。

(3)分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的整車動(dòng)力學(xué)模型與車載網(wǎng)絡(luò)模型的深度融合和高可靠性、高容錯(cuò)能力的控制器開發(fā)將成為未來(lái)研究的重點(diǎn)和技術(shù)發(fā)展方向之一。

4 容錯(cuò)控制未來(lái)研發(fā)趨勢(shì)

(1)主動(dòng)容錯(cuò)控制和被動(dòng)容錯(cuò)控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)典型失效工況快速力矩分配和特殊失效工況快可靠構(gòu)建控制模型并實(shí)施容錯(cuò)控制。

(2)車載網(wǎng)絡(luò)模型與分布式驅(qū)動(dòng)車輛動(dòng)力學(xué)控制模型深度融合，研究魯棒性更好的控制算法來(lái)避免總線所帶來(lái)的影響，并優(yōu)化總線設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)總線對(duì)控制系統(tǒng)影響最小化。

(3)目前的網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)控制算法主要適用于短延時(shí)工況，隨著延時(shí)的增大，系統(tǒng)維數(shù)和多胞形頂點(diǎn)數(shù)將呈指數(shù)增加，需開展全新網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)控制算法和求解器研究，提高模型求解效率，解決長(zhǎng)延時(shí)工況下的穩(wěn)定控制問題。

(4)深入開展分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可靠性研究，開發(fā)高可靠性、高容錯(cuò)能力分布式驅(qū)動(dòng)電機(jī)及其控制系統(tǒng)，提供系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

[1] Liu X,He H,Xiong R, et al.Study on the fault tolerance control strategy of the distributed driving electric vehicle running in straight line with failure motor [A].2nd International Conference on Electronic & Mechanical Engineering and Information Technology[C].Atlantis Press,2012:1627-1632.

[2] Akin B,Choi S,Orguner U,et al.A Simple Real-Time Fault Signature Monitoring Tool for Motor-Drive-Embedded Fault Diagnosis Systems[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(5):1990-2001.

[3] Khwan-on S,Lillo L D,Empringham L P,et al.Fault Tolerant,Matrix Converter, Permanent Magnet Synchronous Motor Drive for Open-Circuit Failures[J].Electric Power Applications,2011,5(8):654-667.

[4] 褚文博,羅禹貢,韓云武.基于規(guī)則的分布式電驅(qū)動(dòng)車輛驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)失效控制[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2012,48(10):90-96.

[5] Dumont P E,Aitouche A, Merzouki R, et al.Fault tolerant control on an electric vehicle[A].IEEE International Conference on Industrial Technology[C].2007:2450-2455.

[6] Luo Y,Serrani A,Yurkovich S, et al.Model-Predictive Dynamic Control Allocation Scheme for Reentry Vehicles[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2007,30(1):100-113.

[7] Nah J,Kim W,Yi K,et al.Fault-tolerant driving control of a steer-by-wire system for six-wheel-driving-six-wheel-steering vehicles[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Part D:Journal of Automobile Engineering,2013,227(4):506-520.

[8] Akira ITO,Yoshikazu HAYAKAWA.Design of Fault Tolerant Control System for Electric Vehicles with Steer-by-Wire and In-Wheel Motors[A].7th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control[C].Tokyo,2013.

[9] Casavola A,Garone E.Fault-tolerant adaptive control allocation schemes for overactuated systems[J].International Journal of Robust and Nonlinear Control,2010,20(17):1958-1980.

[10] Wang R,Wang J.Fault-Tolerant Control With Active Fault Diagnosis for Four-Wheel Independently Driven Electric Ground Vehicles[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2011,60(9):4276-4287.

[11] Wanner D,Wallmark O,Jonasson M, et al.Control allocation strategies for an electric vehicle with a wheel hub motor failure[J].International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing,2015,10(3):263-287.

[12] He Xiao,Wang Zidong,Wang Xiaofeng,Zhou D H.Networked strong tracking filtering with multiple packet dropouts:Algorithms and applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(3):1454-1463.

[13] Zhang Liqian,Shi Yang,Chen Tongwen,Huang Biao. A new method for stabilization of networked control systems with random delays[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2005,50(8):1177-1181.

[14] Wu Jing,Chen Tongwen.Design of networked control systems with packet dropouts[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2007,52(7):1314-1319.

[15] Shi Yang,Yu Bo.Output feedback stabilization of networked control systems with random delays modeled by Markov chains[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2009,54(7):1668-1674.

[16] Tindell K,Burns A,Wellings A J.Calculating Controller Area Network (CAN) message response times[J].Control Engineering Practice,1995,3(8):1163-1169.

[17] Herpel T,Hielscher K,Klehmet U,German R.Stochastic and deterministic performance evaluation of automotive CAN communication[J].Computer Networks,2009,53(8):1171-1185.

[18] 李佳,朱元,田光宇.CAN與TTCAN通信延遲時(shí)間的分析[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2006,46(2):261-265.

[19] Almeida L,Pedreiras P,Fonseca J A G.The FTT-CAN protocol:Why and how[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2002,49(6):1189-1201.

[20] Zuberi K M,Shin K G.Design and implementation of efficient message scheduling for Controller Area Network[J].IEEE Transactions on Computers,2000,49(2):182-188.

[21] Yue Dong,Han Qinglong,Peng Chen.State feedback controller design of networked control systems[J].IEEE Transactions on Circuits Systems-II:Express Briefs,2004,51(11):640-644.

[22] Yue Dong,Han Qinglong,Lam J.Network-based H∞ control of systems with uncertainty[J].Automatica,2005,41(6):999-1007.

[23] Hu Lisheng,Bai Tao,Shi Peng,Wu Ziming.Sampled-data control of networked linear control systems[J].Automatica,2007,43(5):903-911.

[24] Cloosterman M B G,Wouw N van de,Heemels W P M H,Nijmeijer H.Stability of networked control systems with uncertain time-varying delays[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2009,54(7):1575-1580.

[25] Gao Huijun,Chen Tongwen.Network-based H∞ output tracking control[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2008,53(3):655-667.

[26] Zhang Hui,Shi Yang,Mehr A S.Robust H∞ PID control for multivariable networked control systems with disturbance/noise attenuation[J].International Journal of Robust and Nonlinear Control,2012,22(2):183-204.

[27] Liu Guoping,Xia Yuanqing,Chen Jie,Rees D,Hu Wenshan.Networked predictive control of systems with random network delays in both forward and feedback channels[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007,54(3):1282-1297.

[28] Constantin F,Mircea L,Rob H.Lyapunov based predictive control of vehicle drivetrains over CAN[J].Control Engineering Practice 2013,21(12):1884-1898.

[29] Zhibin Shuai,Hui Zhang.Combine AFS and DYC Control of Four-Wheel-Independent-Drive Electric Vehicles over CAN Network with Time-Varying Delays[J].Vehicular Technology,2014,63(2):591-602.

Research on Fault Tolerant Control Strategyof Distributed Driving Electric Vehicles

JIAZi-run1,WANGYa-chao2

(1.HebeiUniversityofScience&Technology，Shijiazhuang050018，China；2.BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)

The distributed driving is one important development direction of the electric vehicles. Fault-tolerant control plays an important role in improving EV safety and reliability. Now it has been studied deeply and widely. The fault tolerant control methods of the actuator and the network control system are summarized in this paper, and the prospect for its development is concluded too.

distributed driving electric vehicles；network fault tolerant control；actuator fault tolerant control

2017-05-15

賈子潤(rùn)(1998-)，男，河北科技大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院在讀，研究方向：材料科學(xué)與機(jī)械；王亞超(1983-)，男，北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院博士生，研究方向：新能源汽車整車集成與控制。

U462.3

A

1674-3229(2017)02-0034-04