電動(dòng)汽車4WS—4WIS系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)控制方法研究

摘要：以基于輪轂電機(jī)和轉(zhuǎn)向電機(jī)的4WS-4WIS電動(dòng)汽車為研究對(duì)象，分析轉(zhuǎn)向過(guò)程中影響電動(dòng)汽車操縱穩(wěn)定性和動(dòng)力性的特征參數(shù)，搭建4WS-4WIS電動(dòng)汽車仿真模型，以質(zhì)心側(cè)偏角和橫擺角速度為目標(biāo)參數(shù)，設(shè)計(jì)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，通過(guò)軟件仿真驗(yàn)證控制方法的有效性。

關(guān)鍵詞：疲勞壽命；危險(xiǎn)理論；狀態(tài)監(jiān)測(cè)算法；輪轂軸承單元

輪轂電機(jī)與轉(zhuǎn)向電機(jī)耦合的4WS-4WIS系統(tǒng)，四車輪中的每一個(gè)車輪集成了驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)向、制動(dòng)和懸架于一體的操縱功能，易實(shí)現(xiàn)車輛的主動(dòng)安全控制和智能駕駛[1]。然而，由于4WS-4WIS電動(dòng)汽車是一個(gè)具有多變量時(shí)間變化、高度時(shí)變性及強(qiáng)機(jī)電熱磁耦合特性的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)行表現(xiàn)出的非線性具體表現(xiàn)為特征參數(shù)序列的不確定性[2～3]，這大大增加了系統(tǒng)的控制的準(zhǔn)確性。當(dāng)前4WS-4WIS電動(dòng)汽車控制技術(shù)的相關(guān)研究歸納起來(lái)有以下幾類：（1）現(xiàn)有純電動(dòng)汽車真正兼具4WS-4WIS功能且致穩(wěn)性較好的較少，且現(xiàn)有關(guān)于就電動(dòng)汽車動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的研究主要集中在驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。因此，有必要針對(duì)4WID系統(tǒng)、4WIS系統(tǒng)的控制策略進(jìn)行全面深入研究。（2）國(guó)內(nèi)外對(duì)四輪驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制技術(shù)的研究主要集中在車輛主動(dòng)安全控制穩(wěn)定性方面。然而，較少文獻(xiàn)針對(duì)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)影響加以研究，尤其是4WIS系統(tǒng)[4]。（3）現(xiàn)有的關(guān)于4WS與4WIS系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制研究大多利用智能優(yōu)化算法對(duì)驅(qū)動(dòng)力矩、制動(dòng)力矩和四輪轉(zhuǎn)角力進(jìn)行分配[5]。該方法雖提升了系統(tǒng)運(yùn)行性能，卻降低了系統(tǒng)的靈活性，一旦車輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)功能拓展時(shí)，必然要重新優(yōu)化參數(shù)。

綜上所述，有必要深入研究4WS系統(tǒng)與4WIS系統(tǒng)的控制方法，構(gòu)建一種適用于基于輪轂電機(jī)及轉(zhuǎn)向電機(jī)的4WS-4WIS電動(dòng)汽車狀態(tài)參數(shù)控制策略，從而提高車輛的操穩(wěn)性。

一、4WS-4WIS電動(dòng)汽車動(dòng)力學(xué)模型的構(gòu)建

假設(shè)前后軸側(cè)向力和其側(cè)偏角為線性化的關(guān)系，建立包含質(zhì)心側(cè)偏角和橫擺角速度的線性二自由度單軌模型（如圖1所示），建立微分運(yùn)動(dòng)狀態(tài)方程為：

二、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)

以質(zhì)心側(cè)偏角和橫擺角速度為目標(biāo)參數(shù)，針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢，易陷入局部極小值的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了4WS系統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層、隱含層和輸出層共三層結(jié)構(gòu)，其中輸入層到隱含層的權(quán)值視為1，選擇期望前輪轉(zhuǎn)角，縱向車速及車輛的橫擺角速度作為該層的輸入信號(hào)，選擇高斯函數(shù)作為徑向基函數(shù)的函數(shù)。

定義各層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)為、節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為、，，記輸入層輸入為，隱含層神經(jīng)元輸入為，輸出為，輸出層神經(jīng)元輸入為，輸出為，其表達(dá)式分別為：

式中，和分別為隱含層和輸出層的激活函數(shù)，，和，分別為輸入層和輸出層的權(quán)值和閾值。權(quán)值和閾值的迭代公式為：和 。

基寬表示為，權(quán)向量為

徑向基函數(shù)為，將，，，取高斯方程簡(jiǎn)化為：，時(shí)刻RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出為

時(shí)刻控制器的實(shí)際輸出為，控制器的性能指標(biāo)取二次型函數(shù)，為

針對(duì)權(quán)向輸出、中心節(jié)點(diǎn)和基寬的迭代算法，引入慣性環(huán)節(jié)來(lái)降低系統(tǒng)的超調(diào)量和調(diào)整時(shí)間，改善系統(tǒng)的瞬態(tài)響應(yīng)特性，修改后的方程為：

三、算法的仿真分析

為驗(yàn)證動(dòng)力學(xué)模型的正確性，利用CarSim和Simulink軟件聯(lián)合對(duì)其進(jìn)行仿真。給定模型車速為30km/h，給出的前輪轉(zhuǎn)角在1s內(nèi)從0線性增加到0.1rad，然后保持不變。仿真計(jì)算與CarSim中的車模型計(jì)算值進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖2所示。

根據(jù)仿真結(jié)果可知，所構(gòu)建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器橫擺角速度輸出和Carsim車輛跟蹤模型得到的橫擺角速度吻合度非常高，這說(shuō)明了所構(gòu)建的電動(dòng)汽車動(dòng)力學(xué)模型能夠高度跟蹤橫擺角速度的狀態(tài)響應(yīng)，從圖2（b）可以看出，Carsim車輛理想跟蹤模型質(zhì)心側(cè)偏角輸出為零，所構(gòu)建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器質(zhì)心側(cè)偏角輸出有極小的抖動(dòng)，控制器能夠有效鎮(zhèn)定外界干擾，保持質(zhì)心側(cè)偏角幾乎為零。

四、結(jié)論

4WS-4WIS電動(dòng)汽車是一個(gè)具有多變量大時(shí)間尺度變化、嚴(yán)重時(shí)變性及強(qiáng)機(jī)電磁熱耦合特性的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)行表現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性。以基于輪轂電機(jī)和轉(zhuǎn)向電機(jī)的電動(dòng)汽車為研究對(duì)象，利用Matlab/Simulink軟件，搭建了4WS-4WIS電動(dòng)汽車仿真模型，以質(zhì)心側(cè)偏角和橫擺角速度為目標(biāo)參數(shù)，設(shè)計(jì)了4WS系統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，并利用建立的車輛動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)設(shè)計(jì)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行仿真試驗(yàn)分析。仿真結(jié)果表明：所構(gòu)建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器質(zhì)心側(cè)偏角輸出有極小的抖動(dòng)，控制器能夠有效鎮(zhèn)定外界干擾，保持質(zhì)心側(cè)偏角幾乎為零。

（作者單位：浙江農(nóng)業(yè)商貿(mào)職業(yè)學(xué)院）

作者簡(jiǎn)介：范慶科，1991年生，男，助教，碩士研究生，研究方向：車輛非線性理論。

基金項(xiàng)目：2018年浙江農(nóng)業(yè)商貿(mào)職業(yè)學(xué)院學(xué)科研究一般項(xiàng)目（編號(hào)：KY201803）：電動(dòng)汽車4WS-4WIS系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)控制方法研究

參考文獻(xiàn)

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