孫 明， 李素蕊

(1.新鄉(xiāng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息系，河南 新鄉(xiāng) 453006；2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院三全學(xué)院 電子信息系，河南 新鄉(xiāng) 453003)

基于模糊算法的電動車牽引力控制器設(shè)計

孫 明1， 李素蕊2

(1.新鄉(xiāng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電子信息系，河南 新鄉(xiāng) 453006；2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院三全學(xué)院 電子信息系，河南 新鄉(xiāng) 453003)

介紹了TCS系統(tǒng)的基本工作原理，分析了各部分的電路設(shè)計，開發(fā)了基于單片機(jī)XC2365的硬件系統(tǒng)；根據(jù)TCS系統(tǒng)控制原理，采用模糊算法控制電動車的電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩；采用硬件在環(huán)仿真臺架對電動車的TCS系統(tǒng)進(jìn)行了仿真試驗.通過對比試驗說明,裝備TCS系統(tǒng)的電動車具有很好的縱向穩(wěn)定性.

電動車；牽引力控制；模糊算法；微控制器

隨著全球車輛保有量的逐年增加，能源消耗也持續(xù)攀升.能源的大量消耗造成了環(huán)保安全和能源緊缺等社會問題.為了應(yīng)對這些問題，世界各國開始積極研發(fā)能夠降低車輛能源消耗的新技術(shù)，其中，電動汽車方面的研發(fā)尤為突出[1-3].電動汽車以電作為能源，以電機(jī)提供動力，使得它在牽引力控制(Traction Control System,簡化為TCS)方面也與傳統(tǒng)車輛不同.牽引力控制能夠保證車輛在軟路面、低附著冰雪的濕滑路面上行駛時，不出現(xiàn)打滑的情況，保證車輛不出現(xiàn)甩尾問題.

而國內(nèi)對于電動車牽引力控制的研究起步較晚，且較多地集中在控制算法和傳統(tǒng)車輛牽引力控制方面.本文結(jié)合車輛縱向動力學(xué)、電機(jī)傳動控制、電子技術(shù)等學(xué)科，設(shè)計了適用于電動車的牽引力控制系統(tǒng).

1 系統(tǒng)的總體設(shè)計

1.1 TCS基本工作原理

圖1 輪胎附著系數(shù)和滑轉(zhuǎn)率的關(guān)系

1.2 電動車牽引力控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

電動車牽引力控制系統(tǒng)與傳統(tǒng)燃油車輛相比，主要有兩點(diǎn)不同：(1)響應(yīng)速度、電動車的電機(jī)轉(zhuǎn)矩輸出的時間在20ms左右，而傳統(tǒng)車輛則需要100ms的時間.(2)電機(jī)輸出扭矩的大小可以通過采集到的電流來計算.

TCS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架如圖2所示，微控制器能控制無刷直流電機(jī)作為電動車輛的動力輸出.車輛的車輪角速度可以通過電機(jī)轉(zhuǎn)速測得.車輛的縱向車速可以通過加速度傳感器或者采用基于車輪角速度的卡爾曼濾波算法估計得出.根據(jù)滑轉(zhuǎn)率公式可計算出當(dāng)前車輛起步時的滑轉(zhuǎn)率.微控制器根據(jù)當(dāng)前車輛滑轉(zhuǎn)率與目標(biāo)滑轉(zhuǎn)率的差值，采用模糊算法調(diào)整當(dāng)前電機(jī)的輸出扭矩.

圖2 TCS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架圖

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

微控制器是電動車動力源的重要組成部分.本設(shè)計中，微控制器選用英飛凌公司的C166架構(gòu)的XC2000系列單片機(jī)XC2365，實現(xiàn)無刷直流電機(jī)的轉(zhuǎn)向、調(diào)速等功能.XC2365通過霍爾位置檢測電路和電流采樣電路得到轉(zhuǎn)子位置和電流數(shù)據(jù)，根據(jù)模糊算法計算后輸出相應(yīng)的控制信號.控制信號經(jīng)過功率驅(qū)動電路后進(jìn)入逆變電路將直流電逆變成三相交流電.逆變電路如圖3所示，采用6個意法半導(dǎo)體公司的STP75NF75構(gòu)成全橋電路.功率驅(qū)動部分的三個控制引腳控制全橋上橋臂3個MOSFET管的開關(guān).功率驅(qū)動部分的另外3個引腳控制下橋臂3個MOSFET管的開通與閉合.圖3中網(wǎng)絡(luò)標(biāo)號為Motor的3個引腳連接直流無刷電機(jī)的三相控制端.

圖3 功率逆變電路

功率驅(qū)動部分主要用于增加系統(tǒng)的驅(qū)動能力.電路如圖4所示，采用IR公司的IR2130芯片，芯片的輸入端接單片機(jī)XC2365的6個PWM(脈沖寬度調(diào)制控制)接口；輸出端接功率逆變電路.

圖4 功率驅(qū)動電路

霍爾位置檢測電路主要負(fù)責(zé)檢測電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置及轉(zhuǎn)速，控制器以無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)子的位置信息為參考，對電機(jī)進(jìn)行換相，電路如圖5所示.霍爾傳感器是開關(guān)型的，分別連接電機(jī)的三相.考慮到車輛內(nèi)部的電磁環(huán)境和保證信號的準(zhǔn)確性，采用RC低通濾波器對信號進(jìn)行濾波.

圖5 霍爾位置檢測傳感器電路

電動車整個電控部分由多個微控制器構(gòu)成，微控制器之間的通信采用CAN(控制器局域網(wǎng)絡(luò))總線方式，因此，牽引力控制系統(tǒng)需要擴(kuò)展CAN總線接口，這樣可以將數(shù)據(jù)信息通過CAN總線傳送給其他的微控制器.單片機(jī)XC2365的內(nèi)部集成了CAN總線控制器，因此僅需設(shè)計CAN總線收發(fā)器部分的電路即可.本文采用NXP公司的NX82C250芯片作為CAN收發(fā)器.

牽引力控制系統(tǒng)中的各個模塊需要用到不同電平的直流電壓，依次為12 V，5 V，3.3 V.12 V電壓為功率逆變電路部分的芯片進(jìn)行供電，5 V電壓為光耦隔離電路供電，3.3 V電壓負(fù)責(zé)為單片機(jī)供電.電源采用48 V鉛酸蓄電池，經(jīng)過芯片LM317將電平轉(zhuǎn)換為12 V，再使用LM2596芯片得到5 V電壓，最后使用芯片TPS77533將電平轉(zhuǎn)換為3.3 V電壓.

3 模糊控制器設(shè)計

牽引力控制系統(tǒng)采用模糊算法，模糊算法結(jié)構(gòu)如圖6所示.兩個輸入量分別為當(dāng)前滑轉(zhuǎn)率與最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率的差值E及差值的變化率EC.根據(jù)模糊規(guī)則控制電機(jī)轉(zhuǎn)矩M的大小，以改變當(dāng)前電動車的滑轉(zhuǎn)率.

圖6 模糊算法結(jié)構(gòu)圖

3.1 模糊規(guī)則

滑轉(zhuǎn)率的差值E設(shè)置為7個語言變量，分別為負(fù)大(NB)、負(fù)(N)、零(Z)、正(P)、正大(PB)、PS(正小)和NS(負(fù)小)，如圖7滑轉(zhuǎn)率附著系數(shù)曲線所示，在t時刻，當(dāng)前滑轉(zhuǎn)率在最優(yōu)目標(biāo)滑轉(zhuǎn)率的左邊時，E為正大或正；當(dāng)前滑轉(zhuǎn)率在最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率的右邊時，E為負(fù)大或負(fù)；當(dāng)前滑轉(zhuǎn)率等于最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率時，E為零.

滑轉(zhuǎn)率變化率EC設(shè)置為同樣的7個語言變量.如圖7(a)所示，在t-1和t時刻，當(dāng)前滑轉(zhuǎn)率同在最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率的右邊，且滑轉(zhuǎn)率在t時刻的值大于t-1時刻，這時EC為正大或者正，說明當(dāng)前時刻電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩值需要繼續(xù)減小，以降低輪速，才能使得滑轉(zhuǎn)率逐漸回到目標(biāo)滑轉(zhuǎn)率附近.根據(jù)圖7(b)、圖7(c)和圖7(d)可得EC相應(yīng)的語言變量.

圖7 模糊推理圖

電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩推理規(guī)則見表1.

表1 電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩推理規(guī)則

3.2 解模糊

解模糊是將上述模糊量進(jìn)行清晰化和量化的過程.根據(jù)大量的數(shù)據(jù)分別設(shè)置輸入量和輸出量的量化因子，電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩由模糊規(guī)則乘以相應(yīng)的量化因子可得.

4 系統(tǒng)驗證

在完成牽引力控制系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計后，采用硬件在環(huán)仿真技術(shù)進(jìn)行了測試.硬件在環(huán)仿真時不受時間和空間約束，能夠?qū)崟r模擬車輛在不同路況下的夏季試驗和冬季試驗，這可節(jié)約項目開發(fā)的時間.硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)如圖9所示.將所設(shè)計的牽引力控制系統(tǒng)安裝在硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)實驗臺架上，仿真結(jié)果如圖10、圖11、圖12所示.

圖9 硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)臺架

在附著系數(shù)為0.25左右的工況下，初始車速設(shè)置為9 km/h，每個車輪的電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩為450 N·m.圖10所示車輪角速度的結(jié)果顯示，在無TCS系統(tǒng)控制下，車輪角速度迅速增加，遠(yuǎn)大于縱向車速，電動車車輪發(fā)生了滑轉(zhuǎn)現(xiàn)象；而在TCS系統(tǒng)控制下，車輪角速度和車輛縱向車速一致.圖11所示車輛滑轉(zhuǎn)率的對比結(jié)果顯示，在無TCS系統(tǒng)下車輛滑轉(zhuǎn)率變化劇烈；在TCS控制下，車輛滑轉(zhuǎn)率維持在最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率附近.圖12車輛輸出轉(zhuǎn)矩的結(jié)果顯示，在TCS控制下轉(zhuǎn)矩輸出值遠(yuǎn)小于無TCS下的值.

圖10 車輪角速度對比

圖11 車輛滑轉(zhuǎn)率對比

圖12 輸出力矩對比

5 結(jié)語

本文對電動車牽引力控制系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計，將模糊控制算法應(yīng)用于TCS中，并通過硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)實驗臺架進(jìn)行了測試.試驗結(jié)果表明，TCS系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計要求，有效地保證了電動車在起步階段的縱向穩(wěn)定性和乘車舒適性.

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責(zé)任編輯：金 欣

Design and realization of electric vehicle TCS based on fuzzy control algorithm

SUN Ming1, LI Su-rui2

(1. Department of Electronic Information, Xinxiang Vocational and Technical College, Xinxiang, Henan 453006, China;2. Department of Electronic Information, Sanquan College of Xinxiang Medical University, Xinxiang, Henan 453003, China)

A novel method of traction control system is discussed in terms of the function and structure. On this basis, a single chip microcontroller unit XC2365 is designed. And the fuzzy control algorithm-controlled hardware-in-loop is made and tested, with a satisfactory result. The longitudinal stability of the electric vehicle is greatly improved.

electric vehicle; traction control system; fuzzy algorithm; MCU

2016-06-12

孫 明(1982-)，男，河南新鄉(xiāng)人，新鄉(xiāng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，主要從事計算機(jī)教學(xué)、計算機(jī)編程等方面的研究工作； 李素蕊(1983-)，女，河南新鄉(xiāng)人，新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院三全學(xué)院講師，碩士，主要從事醫(yī)學(xué)電子教學(xué)、醫(yī)學(xué)工程等方面的研究工作.

1009-4873(2017)02-0022-06

TP273.4

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