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    混合動(dòng)力汽車(chē)穩(wěn)定性控制硬件在環(huán)仿真研究

    2020-02-20 03:41:28張金柱
    關(guān)鍵詞:液力偏角控制算法

    張金柱

    (黑龍江工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150050)

    當(dāng)汽車(chē)行駛到未預(yù)料到的路面時(shí),如在分離摩擦系數(shù)路面,輪胎側(cè)偏角,也包括汽車(chē)質(zhì)心側(cè)偏角快速增大,將使汽車(chē)輪胎和路面之間的附著力達(dá)到極限。由于多數(shù)駕駛員不具備駕駛這種情況車(chē)輛的經(jīng)驗(yàn),最終失去對(duì)汽車(chē)的控制[1]。汽車(chē)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)通過(guò)主動(dòng)控制驅(qū)動(dòng)力矩或每個(gè)車(chē)輪的制動(dòng)力,使汽車(chē)按預(yù)期的方向行駛,駕駛員重獲對(duì)汽車(chē)的控制[2]。

    在混合動(dòng)力汽車(chē)中,電機(jī)可用作發(fā)電機(jī),恢復(fù)制動(dòng)期間的動(dòng)能或勢(shì)能?;謴?fù)的能量存儲(chǔ)在儲(chǔ)能裝置中,如電池或超級(jí)電容,并用來(lái)驅(qū)動(dòng)汽車(chē),提高燃油經(jīng)濟(jì)性。基于電機(jī)的再生制動(dòng)可以用來(lái)提高汽車(chē)穩(wěn)定性,與現(xiàn)存的液力摩擦制動(dòng)相比,電機(jī)力矩產(chǎn)生的時(shí)間很短,并且電機(jī)力矩控制精確,可用于輪胎非線(xiàn)性區(qū)域[3]。

    本文采用再生制動(dòng)和液力制動(dòng)聯(lián)合控制混合動(dòng)力汽車(chē)穩(wěn)定性的方法。建立硬件在環(huán)仿真系統(tǒng),硬件包括實(shí)時(shí)控制平臺(tái)、實(shí)物部分、信號(hào)采集系統(tǒng)。軟件包括混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力學(xué)模型和控制算法。通過(guò)硬件在環(huán)仿真,驗(yàn)證在各種道路條件(如干燥、濕滑、冰雪道路)下混合動(dòng)力汽車(chē)穩(wěn)定性控制算法的性能。

    1 混合動(dòng)力汽車(chē)模型

    圖1為本文采用的四輪驅(qū)動(dòng)混合動(dòng)力汽車(chē)?;旌蟿?dòng)力汽車(chē)前輪由發(fā)動(dòng)機(jī)和前輪電機(jī)驅(qū)動(dòng),后輪由后電機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng),采用無(wú)級(jí)變速器[4]。

    圖1 四輪驅(qū)動(dòng)混合動(dòng)力汽車(chē)傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    1.1 實(shí)際車(chē)輛模型

    建立四輪車(chē)輛模型,包含牽引力和制動(dòng)力。 實(shí)際車(chē)輛的縱向、側(cè)向、橫擺和側(cè)傾運(yùn)動(dòng)方程如下[5]。

    (1)

    Fyfr+Fyfl+Fyrr+Fyrl+Fyfφ+Fyrφ,

    (2)

    (Fxrr+Fxrl)·Lr-(LfFyfφ-LrFyrφ)·φ+Myaw,

    (3)

    (4)

    (5)

    式中:F為力,I為慣性矩,L為輪距,M為力矩,Myaw為所有車(chē)輪縱向力產(chǎn)生的直接橫擺力矩,V為車(chē)速,β為質(zhì)心側(cè)偏角,γ為橫擺角速度,φ為質(zhì)心側(cè)傾角,m為整車(chē)質(zhì)量,ms為簧上質(zhì)量,hs為側(cè)傾中心距重心高度,Cφ為側(cè)傾剛度,Dφ為側(cè)傾阻尼系數(shù),F(xiàn)xfφ表示前輪處側(cè)傾產(chǎn)生的側(cè)向力,F(xiàn)yrφ表示后輪處側(cè)傾產(chǎn)生的側(cè)向力,下標(biāo)x表示縱向,y表示側(cè)向,z表示垂直方向,fr表示前右輪,fl表示前左輪,rr表示后右輪,rl表示后左輪。

    1.2 駕駛員模型

    駕駛員模型用于閉環(huán)仿真時(shí)跟蹤理想的路徑。駕駛模型的輸出為轉(zhuǎn)向角,可按下列公式計(jì)算[6]。

    δ=PID(s)·e,

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    式中:x*為估計(jì)的縱向位移,y*為估計(jì)的側(cè)向位移,xd為理想的縱向位移,yd為理想的側(cè)向位移,δ為轉(zhuǎn)向角,ψ為方位角,e為估計(jì)的位置與理想位置之間位移誤差,L前視為前視距離,PID(s)為PID控制增益。

    1.3 理想車(chē)輛模型

    由式(6)~式(9)可將誤差e轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)向角δ。對(duì)于給定的轉(zhuǎn)向角δ,考慮到側(cè)傾的影響,可得到如下理想橫擺角速度γd和質(zhì)心側(cè)偏角βd[7]。

    (10)

    (11)

    (12)

    2 車(chē)輛穩(wěn)定性控制算法

    為實(shí)現(xiàn)車(chē)輛穩(wěn)定性控制,利用模糊控制算法確定目標(biāo)直接橫擺力矩。模糊控制器的輸入為車(chē)輛側(cè)偏角誤差和橫擺角速度誤差。誤差是指通過(guò)理想車(chē)輛模型推導(dǎo)出的理想值與實(shí)際車(chē)輛的實(shí)際值之差。根據(jù)這些輸入量,模糊控制器產(chǎn)生用于補(bǔ)償這些誤差的直接橫擺力矩。

    圖2為車(chē)輛穩(wěn)定性控制框圖。駕駛員輸入轉(zhuǎn)向角δ,跟蹤理想的車(chē)輛軌跡。在某一轉(zhuǎn)向角下,車(chē)輛按照實(shí)際車(chē)輛模型運(yùn)動(dòng),根據(jù)實(shí)際車(chē)輛模型測(cè)得實(shí)際側(cè)偏角β和橫擺角速度γ。實(shí)際側(cè)偏角β和橫擺角速度γ分別與理想側(cè)偏角βd和橫擺角速度γd相比較,誤差βerror和γerror作為模糊控制器的輸入。模糊控制器輸出理想的橫擺力矩M理想來(lái)補(bǔ)償誤差。

    需要確定前后輪制動(dòng)力矩,以便產(chǎn)生理想的橫擺力矩M理想。前后輪制動(dòng)力矩可由再生制動(dòng)和液力制動(dòng)產(chǎn)生。一般來(lái)說(shuō),混合動(dòng)力車(chē)輛在制動(dòng)時(shí)將提供再生制動(dòng)和液力摩擦制動(dòng),因?yàn)橹豢吭偕苿?dòng)不能產(chǎn)生足夠的所需制動(dòng)力[8]。因此,混合動(dòng)力汽車(chē)的穩(wěn)定性控制算法需要有效地分配再生制動(dòng)和液力制動(dòng)。分配原則是優(yōu)先采用再生制動(dòng)力矩,不足部分由液壓系統(tǒng)提供[9]。

    圖2 汽車(chē)穩(wěn)定性控制算法框圖

    除模糊控制和力矩分配外,本文還采用車(chē)輪滑移率控制,實(shí)時(shí)計(jì)算制動(dòng)過(guò)程中的車(chē)輪滑移率,改進(jìn)各種路面狀況下的車(chē)輛穩(wěn)定性控制,如分離摩擦系數(shù)路面、變摩擦系數(shù)路面等。

    當(dāng)車(chē)輛狀態(tài)(如制動(dòng)力和路面摩擦系數(shù))快速變化時(shí),由于車(chē)輪滑移率的增大導(dǎo)致汽車(chē)失控。因此,對(duì)于給定的路面條件,需要保持車(chē)輪滑移率處于峰值。車(chē)輪滑移率(λ)是指車(chē)速(V)與輪速(ωw)之差與車(chē)速的比值,計(jì)算公式如下[9]

    (13)

    式中:λ為車(chē)輪滑移率,Rt為輪胎半徑,ωw為輪速。

    多數(shù)控制策略將滑移率在整個(gè)制動(dòng)期間限定在0.2左右[10]。本文采用滑??刂品椒▽④?chē)輪滑移率在各種路面上保持在已知和理想的范圍。為了設(shè)計(jì)滑??刂破?,將車(chē)輪滑移率定義為[11]

    eλ=λopt-λ.

    (14)

    (15)

    式中:σ為滑模面指數(shù),mλ為滑模面斜率。根據(jù)滑模面符號(hào),按方程(16)確定滑??刂圃鲆鎇12]。

    uλ=1:sign(σ)>0,

    u下邊界:sign(σ)<0.

    (16)

    式中:uλ為滑??刂圃鲆妫瑄下邊界為下邊界增益,本文選為0.2。根據(jù)控制增益,可確定前后輪制動(dòng)力矩如下

    Tw_ij=(T再生-T液力_ij)·uλ_ij.

    (17)

    式中:i表示前輪或后輪,j表示左或右輪,i為前輪時(shí)T再生等于0,uλ_ij為每個(gè)輪的滑??刂圃鲆?。

    對(duì)于給定的M理想和路面條件μ,后輪的最優(yōu)再生制動(dòng)力矩和前后輪的液力制動(dòng)力矩根據(jù)最優(yōu)力矩邁普(MAP)圖求得[12]。車(chē)輪滑移率控制器計(jì)算車(chē)輪制動(dòng)力矩,對(duì)給定的道路狀況提供理想的滑移率。

    3 硬件在環(huán)仿真平臺(tái)搭建

    圖3為本文設(shè)計(jì)的硬件在環(huán)仿真系統(tǒng),由硬件和軟件組成。硬件部分包括主機(jī)、目標(biāo)機(jī)PXI系統(tǒng)、目標(biāo)機(jī)sbRIO、電磁閥驅(qū)動(dòng)板、電機(jī)驅(qū)動(dòng)板、液控單元、制動(dòng)輪缸及壓力傳感器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)及轉(zhuǎn)速傳感器等[13]。

    圖3 硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    應(yīng)用LabVIEW軟件建立混合動(dòng)力車(chē)輛動(dòng)力性模型,根據(jù)混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力性特性建立各部件子模型。

    圖4為硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)框圖。當(dāng)駕駛員模型操縱轉(zhuǎn)向角,跟隨理想的車(chē)輛軌跡時(shí),模糊控制器將根據(jù)駕駛員轉(zhuǎn)向角輸入、車(chē)速、橫擺角速度誤差和側(cè)偏角誤差產(chǎn)生理想的橫擺力矩。對(duì)于給定的理想橫擺力矩和路面狀況,根據(jù)設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性控制算法確定后輪再生制動(dòng)力矩、前后輪液力制動(dòng)力矩。每個(gè)車(chē)輪的制動(dòng)力矩由滑移率控制器決定。由于所需的車(chē)輪制動(dòng)力矩由輪缸的壓力控制,需要將計(jì)算的車(chē)輪制動(dòng)力矩轉(zhuǎn)換成所需的制動(dòng)壓力,并將這一信息送到液力控制單元,模塊通過(guò)脈寬調(diào)制(PWM)占空比信號(hào)控制電磁閥驅(qū)動(dòng)器,從而控制輪缸壓力。4個(gè)壓力傳感器用于測(cè)量每個(gè)輪缸的壓力。所測(cè)的壓力轉(zhuǎn)換成制動(dòng)力矩,并傳到混合動(dòng)力汽車(chē)硬件在環(huán)仿真器,以便計(jì)算車(chē)輛參數(shù),如車(chē)速、位移、側(cè)偏角、橫擺角速度等。

    4 仿真結(jié)果

    開(kāi)展硬件在環(huán)仿真,以評(píng)價(jià)在各種摩擦系數(shù)的路面上進(jìn)行制動(dòng)時(shí)的穩(wěn)定性控制算法。在硬件在環(huán)仿真時(shí),駕駛員踩下制動(dòng)踏板,施加0.3 g的減速度,車(chē)輛依次在干燥、濕滑、冰、雪路面行駛,如圖5所示。按照下列3種情況評(píng)價(jià)車(chē)輛的性能:1)優(yōu)化再生制動(dòng)加基于滑移控制的液力制動(dòng)(再生+液力+滑移控制);2)優(yōu)化再生制動(dòng)加液力制動(dòng)(再生+液力控制);3)傳統(tǒng)制動(dòng)(無(wú)控制)。

    圖5仿真結(jié)果中給出車(chē)速、右輪輪速和前后右輪的輪缸壓力。從圖6(a)可以看出,基于再生+液力+滑移控制的輪速能夠緊密跟隨目標(biāo)車(chē)速。但發(fā)生速度誤差時(shí),制動(dòng)輪缸將調(diào)解壓力,以保持目標(biāo)滑移率。根據(jù)本文設(shè)計(jì)的控制算法,車(chē)輪滑移率保持在大約0.2的目標(biāo)值。可以看到,由于后側(cè)同時(shí)進(jìn)行再生制動(dòng),后右輪的輪缸壓力要比前輪小得多。對(duì)于再生+液力控制,一旦由于車(chē)輪旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)造成車(chē)速誤差,會(huì)引起滑移率增大。由于沒(méi)有滑移率控制,誤差不會(huì)減小。輪缸壓力發(fā)生變化,以便根據(jù)穩(wěn)定性控制算法產(chǎn)生直接橫擺力矩,減小側(cè)偏角和橫擺角速度誤差。隨著輪速誤差增大,滑移率誤差也增大。對(duì)于無(wú)控制時(shí)的情況,輪速誤差隨車(chē)輛通過(guò)濕路面連續(xù)增大。前輪缸壓力保持在70 bar,后輪缸壓力保持在35 bar,直到停車(chē)。由于滑移率增大造成輪速快速降低,在冰雪路面上達(dá)到滑移率最大值,發(fā)生車(chē)輪抱死。

    圖4 硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)

    圖6比較了車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)。基于再生+液力+滑移控制的車(chē)輛停止運(yùn)動(dòng)的時(shí)間為7.3 s(見(jiàn)圖6(a))。而對(duì)于再生+液力控制和無(wú)控制時(shí),在第7.3 s時(shí)車(chē)輛仍行駛,速度分別為15 km/h、35 km/h。從圖6可以看出,本文提出的車(chē)輛穩(wěn)定性控制算法能夠在變路面狀況下改進(jìn)制動(dòng)性能。圖6(b)和圖6(c)表明基于再生+液力+滑移控制的橫擺角速度和側(cè)偏角收斂于目標(biāo)值,即便是車(chē)輛行駛在過(guò)濕的、冰雪路面時(shí)有少量的誤差。對(duì)于再生+液力控制,橫擺角速度和側(cè)偏角也收斂于目標(biāo)值,雖然誤差大些??蓪?duì)于無(wú)控制情況時(shí),從車(chē)輛進(jìn)入濕路面起,橫擺角速度和側(cè)偏角連續(xù)增大,這意味著車(chē)輛變得不穩(wěn)定,發(fā)生側(cè)滑。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文建立了混合動(dòng)力汽車(chē)硬件在環(huán)仿真系統(tǒng),研究在各種路面條件下的混合動(dòng)力汽車(chē)穩(wěn)定性控制。穩(wěn)定性控制算法包括再生制動(dòng)與液力制動(dòng)之間的優(yōu)化制動(dòng)力矩分配,提出滑模式車(chē)輪滑移控制算法,以保持目標(biāo)滑移率。仿真結(jié)果表明:基于再生制動(dòng)、液力制動(dòng)和滑移率控制的車(chē)輛穩(wěn)定性控制算法能夠在路面條件下改進(jìn)制動(dòng)性能,如縮短制動(dòng)距離、減小側(cè)偏角和橫擺角速度的誤差。

    圖5 在變路面條件下制動(dòng)性能硬件在環(huán)仿真結(jié)果

    圖6 汽車(chē)運(yùn)動(dòng)硬件在環(huán)仿真結(jié)果

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