分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的分析

趙曰賀，鹿鵬程，張端軍，馬 超

分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的分析

趙曰賀，鹿鵬程，張端軍，馬 超

（江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能制造學(xué)院，江蘇 徐州 221000）

采用分布式驅(qū)動(dòng)的新能源電動(dòng)汽車，其驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩的分配擺脫了傳統(tǒng)驅(qū)動(dòng)裝置固有的束縛，從而獲得了提升自身性能的極大潛力。文章以某運(yùn)動(dòng)型分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車為對(duì)象，通過(guò)優(yōu)化分配各車輪驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩來(lái)提高車輛的多項(xiàng)行駛性能。根據(jù)分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)特點(diǎn)，使用CarSim和Simulink聯(lián)合建立了車輛動(dòng)力學(xué)模型；以車輛能效優(yōu)化及穩(wěn)定性為控制目標(biāo)分別設(shè)計(jì)了相應(yīng)的轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制策略；為解決多目標(biāo)同時(shí)控制時(shí)互相干涉的問(wèn)題，在各控制策略之上設(shè)計(jì)了多目標(biāo)聯(lián)合控制策略；最后選擇典型工況進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)表明：基于各目標(biāo)的單個(gè)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制策略都達(dá)到了良好的控制效果；在多目標(biāo)聯(lián)合控制策略的調(diào)控下，各轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制策略可以協(xié)調(diào)工作，根據(jù)實(shí)際情況各自發(fā)揮能效。

分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車；轉(zhuǎn)矩優(yōu)化；能效優(yōu)化；穩(wěn)定性控制

隨著能源短缺和環(huán)境污染等問(wèn)題的日益突出，新能源汽車已經(jīng)成為汽車產(chǎn)業(yè)的主流。而分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車，因其傳動(dòng)機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)潔、傳動(dòng)效率高以及四輪轉(zhuǎn)矩單獨(dú)可控等優(yōu)點(diǎn)，成為新能源汽車最有前景的發(fā)展分支[1]。國(guó)外較早開(kāi)始研究分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車，眾多車企推出分布式驅(qū)動(dòng)概念樣車，代表車型有豐田ME.WE、奔馳SLS AMG電動(dòng)版等。在我國(guó)，眾多實(shí)力雄厚的汽車一線品牌及電機(jī)企業(yè)，紛紛加大對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)的投入。比亞迪、長(zhǎng)江客車的分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)客車在2014年相繼問(wèn)世；2023年，采用“易四方”技術(shù)的比亞迪U8分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車在上海亮相。

為降低車輛能耗并提高車輛穩(wěn)定性，人們?cè)O(shè)計(jì)了制動(dòng)防抱死系統(tǒng)（Anti-lock Braking System, ABS）、電子穩(wěn)定系統(tǒng)（Electronic Stability Program, ESP）、 防滑系統(tǒng)（Acceleration Slip Regulation, ASR）等多種車輛輔助系統(tǒng)。顯然這些輔助系統(tǒng)都是基于集中式傳動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的，而對(duì)于分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車，因其各車輪轉(zhuǎn)矩可以單獨(dú)控制，在實(shí)現(xiàn)降低能耗或并提高穩(wěn)定性時(shí)可以從轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的角度著手設(shè)計(jì)[2]。

本文根據(jù)分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的特點(diǎn)，通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制車輪的縱向滑移率，降低車輛起步或加速工況的能耗；通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制車輛橫擺角速度，提高車輛的橫擺穩(wěn)定性；通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制車輛的橫向載荷轉(zhuǎn)移率（Late- ral-load Transfer Rate, LTR），提高車輛的側(cè)傾穩(wěn)定性；再通過(guò)多目標(biāo)聯(lián)合控制策略使各控制策略可以協(xié)調(diào)工作；最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制策略的有效性。

1 分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車建模

CarSim軟件中已有內(nèi)置的車輛模塊，建立車輛模型時(shí)，需要選擇所需模塊并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)。首先在車身模塊中設(shè)置車輛尺寸及質(zhì)量等參數(shù)；其次設(shè)置車輛模型的傳動(dòng)系統(tǒng)，由于CarSim軟件中沒(méi)有分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，所以需要在驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中將CarSim中車輛的動(dòng)力部分完全斷開(kāi)，通過(guò)Simulink-CarSim聯(lián)合的形式，由Simulink模擬產(chǎn)生輪轂電機(jī)的動(dòng)力并將動(dòng)力分別輸送給CarSim車輛模型的各個(gè)車輪；最后在行駛模塊中設(shè)置車輪參數(shù)及行駛路況等。圖1為CarSim車輛模型的搭建。

圖1 CarSim車輛模型搭建

某分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車基本參數(shù)如表1所述。

表1 某分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車基本參數(shù)

2 車輛能效優(yōu)化控制

車輛行駛過(guò)程中需要頻繁的變速，在加速過(guò)程中，會(huì)使車輪產(chǎn)生一定的縱向滑移率。研究表明加速工況下的縱向滑移率小于10%時(shí)，車輛能耗較低。若車輪轉(zhuǎn)矩過(guò)大，則會(huì)使車輪縱向滑移率超過(guò)10%，繼而降低能量使用效率。為提高該工況的能量使用效率，需要在行駛過(guò)程中對(duì)各車輪的轉(zhuǎn)矩加以控制，以防止縱向滑移率過(guò)大[3]。

2.1 車輛能效優(yōu)化控制策略

考慮到后面要進(jìn)行多目標(biāo)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化聯(lián)合控制，為保證整個(gè)系統(tǒng)能快速穩(wěn)定的運(yùn)行，需要選擇最為可靠的控制器。

比例積分微分（Proportion Integration Differe- ntiation, PID）控制器是工程應(yīng)用中最為成熟的控制器，其原理公式如下：

由式（1）可知，增大P值可以有效增大誤差信號(hào)，提高系統(tǒng)增益，而I對(duì)應(yīng)的積分環(huán)節(jié)則通過(guò)對(duì)誤差信號(hào)積分進(jìn)行反饋控制，因此，只要時(shí)間無(wú)限長(zhǎng)，靜差是可以完全被消除的。D反映了誤差信號(hào)的變化趨勢(shì)，通過(guò)對(duì)誤差信號(hào)的微分，具有提前控制功能。對(duì)于PID三個(gè)參數(shù)的調(diào)節(jié)。設(shè)計(jì)控制器時(shí)，合理設(shè)置P、I、D的值，控制器便可達(dá)到良好的控制效果。

在實(shí)時(shí)能效優(yōu)化控制時(shí)，以車輪的縱向滑移率為控制目標(biāo)。當(dāng)監(jiān)測(cè)到某個(gè)車輪的縱向滑移率超過(guò)10%時(shí)，控制器開(kāi)始工作，快速降低該車輪輪轂電機(jī)的扭矩，繼而使該車輪得縱向滑移率降至10%以下。

2.2 車輛能效優(yōu)化控制仿真實(shí)驗(yàn)

仿真實(shí)驗(yàn)工況：設(shè)置車輛從0開(kāi)始直線加速到100 km/h，設(shè)置路面附著系數(shù)為0.6。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

圖2為車輪縱向滑移率的情況，從中可以看出，在未施加控制的情況下，車輪的車輪滑移率達(dá)到了20%，施加控制后車輪滑移率控制在10%以下。

圖2 車輪縱向滑移率

圖3為車輛能量利用情況，車輛分別加速到了100 km/h，并且分別行駛至200 m。施加控制的車輛使用的能耗比未施加控制的車輛能耗降低10%。

圖4為車輛加速度情況，可以看出雖然施加控制的車輛消耗的能量減少，但車輛加速能力幾乎沒(méi)有損失。

圖3 車輛能量消耗

圖4 車輛加速度

以上充分證明了本節(jié)所設(shè)計(jì)的PID控制器及轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制方式能有效降低車輛能耗。

3 車輛橫擺穩(wěn)定性控制

車輛在轉(zhuǎn)向行駛過(guò)程中，當(dāng)輪胎側(cè)向附著達(dá)到極限時(shí)就會(huì)發(fā)生側(cè)滑，前輪側(cè)滑將會(huì)引起轉(zhuǎn)向不足，而后輪發(fā)生側(cè)滑則會(huì)引起轉(zhuǎn)向過(guò)度。轉(zhuǎn)向不足會(huì)使車輛不按照駕駛員的意圖行駛，轉(zhuǎn)向過(guò)度則會(huì)有使車輛發(fā)生甩尾的危險(xiǎn)情況

3.1 車輛橫擺穩(wěn)定性控制策略

基于PID控制器的諸多優(yōu)點(diǎn)，橫擺穩(wěn)定性控制也選用PID控制器。

在實(shí)時(shí)橫擺穩(wěn)定性控制時(shí)，以車輛的橫擺角速度為控制目標(biāo)。通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配，增加或減小左側(cè)車輪驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩的同時(shí)減小或增加右側(cè)車輪的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩，從而使車輛獲得一個(gè)橫擺力矩，利用橫擺力矩就可以控制車輛的橫擺角速度。

車輛二自由度模型描述了車輛的橫擺運(yùn)動(dòng)和側(cè)向運(yùn)動(dòng)，其特點(diǎn)是能夠良好的反饋車輛線性運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。為了得到車輛中性轉(zhuǎn)向應(yīng)有的橫擺角速度，需要使用車輛二自由度模型作為參考[4]。車輛二自由度模型公式如下：

式中，1、2分別為車輛前后輪的側(cè)偏剛度，為車輛側(cè)偏角；r為車輛橫擺角速度；、分別為車輛質(zhì)心到前后軸的距離；為車輛前輪轉(zhuǎn)角；為車輛縱向速度；為車輛橫向速度。

3.2 車輛橫擺穩(wěn)定性控制仿真實(shí)驗(yàn)

仿真實(shí)驗(yàn)工況：設(shè)置車輛前輪轉(zhuǎn)向角輸入為=4sin0.5π，設(shè)置車速為70 km/h。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5 車輛橫擺角速度

如圖5所示，未施加控制的車輛在轉(zhuǎn)彎時(shí)其橫擺角速度偏小，說(shuō)明其處于轉(zhuǎn)向不足狀態(tài)；而施加了轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制的車輛，其橫擺角速度與理想值幾乎重合，車輛處于中性轉(zhuǎn)向狀態(tài)。這充分證明了本節(jié)所設(shè)計(jì)的PID控制器及轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制方式能有效提高車輛橫擺穩(wěn)定性。

4 車輛防側(cè)翻控制

車輛在轉(zhuǎn)向過(guò)程中，當(dāng)車速過(guò)快或轉(zhuǎn)向角過(guò)大時(shí)，由于車輛離心力的原因，車輛有發(fā)生側(cè)翻的危險(xiǎn)。

4.1 車輛防側(cè)翻控制策略

車輛轉(zhuǎn)向時(shí)，在離心力的作用下，其轉(zhuǎn)向內(nèi)側(cè)車輪所承受的載荷減小，外側(cè)車輪所承受的載荷增大。由此，有學(xué)者提出了用于判斷車輛側(cè)翻危險(xiǎn)的指標(biāo)——車輛橫向載荷轉(zhuǎn)移率（Lateral Load Transferrate, LTR），其表達(dá)式為

由式（4）可知，當(dāng)LTR的值接近0時(shí)，說(shuō)明兩側(cè)車輪均攤車輛載荷，車輛安全行駛；當(dāng)LTR的值接近1或-1，說(shuō)明一側(cè)車輪幾乎離地，載荷完全由另一側(cè)車輪承擔(dān)，車輛即將側(cè)翻[5]。

在實(shí)施車輛防側(cè)翻控制時(shí)，可以通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配，減小外側(cè)車輛驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩（可以為負(fù)，此時(shí)電機(jī)工作于發(fā)電工況）。如此，首先車輛車速被減小，車輛側(cè)翻情況被緩解；同時(shí)車輛也獲得一個(gè)橫擺力矩，車輛側(cè)傾運(yùn)動(dòng)得到改善。車輛防側(cè)翻控制繼續(xù)使用PID控制器。

4.2 車輛防側(cè)翻控制仿真實(shí)驗(yàn)

本節(jié)選取J-Turn工況進(jìn)行防側(cè)翻控制仿真實(shí)驗(yàn)，車輛以100 km/h的速度勻速行駛，在1 s時(shí)刻對(duì)車輛前輪施加5°的轉(zhuǎn)向角。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

圖6 車輛LTR實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如圖6所示，未施加控制的車輛，其LTR值達(dá)到1（甚至可以認(rèn)為超過(guò)1），說(shuō)明一側(cè)車輪已經(jīng)離地，并且在第6 s時(shí)車輛發(fā)生了側(cè)翻；而施加了轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制的車輛，其LTR值始終控制在0.8～0.9之間，車輛沒(méi)有側(cè)翻。比較上述數(shù)據(jù)可知，所設(shè)計(jì)的車輛防側(cè)翻控制策略可以將車輛LTR值降低15%。這充分證明了本節(jié)所設(shè)計(jì)的PID控制器及轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配控制方式能有效防止車輛側(cè)翻。

5 轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配多目標(biāo)聯(lián)合控制

前面敘述中，分別使用轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的方式實(shí)現(xiàn)了車輛的能效優(yōu)化控制、橫擺穩(wěn)定性控制以及防側(cè)翻控制。然而，在車輛實(shí)際行駛過(guò)程中，車輛不可能同一時(shí)刻只面臨其中一種不良行駛狀態(tài)。當(dāng)車輛對(duì)多種行駛狀態(tài)同時(shí)實(shí)施控制時(shí)，不同的控制策略之間必然會(huì)互相干涉，從而使一個(gè)或多個(gè)控制策略達(dá)不到良好的控制效果。因此，需要在這幾個(gè)控制策略之上設(shè)計(jì)一個(gè)多目標(biāo)聯(lián)合控制策略來(lái)解決控制干涉的問(wèn)題[6]。

5.1 轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配多目標(biāo)聯(lián)合控制策略

車輛行駛過(guò)程中，最重要的是保證車輛的安全。三種不良行駛狀態(tài)中，車輛側(cè)翻無(wú)疑是最為致命的，車輛轉(zhuǎn)向不足或轉(zhuǎn)向過(guò)度有時(shí)也會(huì)導(dǎo)致安全問(wèn)題發(fā)生（例如在路面附著系數(shù)較小時(shí)車輛發(fā)生甩尾等），而車輪縱向滑移基本不會(huì)引起安全問(wèn)題。因此，需要根據(jù)車輛行駛狀態(tài)的安全情況來(lái)協(xié)調(diào)各控制策略的控制強(qiáng)度。協(xié)調(diào)方式如表2所示。

表2 聯(lián)合控制策略協(xié)調(diào)方式

表2對(duì)協(xié)調(diào)方式的描述屬于典型的規(guī)則型模糊信息。為有效的依據(jù)該信息對(duì)各控制策略進(jìn)行協(xié)調(diào)，本文選擇模糊控制器來(lái)模擬表2中的協(xié)調(diào)方式。模糊控制器可以模仿人類的推理思維，對(duì)沒(méi)有明顯界限的事物進(jìn)行判斷并給出妥善的解決方法。本節(jié)以車輛LTR值和車輛橫擺角速度誤差值為模糊控制器的輸入量，通過(guò)模糊推理輸出三個(gè)介于0和1之間的數(shù)值來(lái)對(duì)各分控制策略進(jìn)行加權(quán)協(xié)調(diào)。聯(lián)合控制框圖如圖7所示。

圖7 聯(lián)合控制框圖

5.2 多目標(biāo)聯(lián)合控制仿真實(shí)驗(yàn)

仿真實(shí)驗(yàn)工況1：設(shè)置車輛前輪轉(zhuǎn)向角由0°勻速增加至4°，設(shè)置車速為90 km/h。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8、圖9所示，在0～4 s時(shí)，因轉(zhuǎn)向角較小，車輛LTR值很低，車輛無(wú)側(cè)翻危險(xiǎn)，此時(shí)車輛主要在執(zhí)行橫擺穩(wěn)定性控制，不斷使車輛橫擺角速度逼近理想值；在4～6 s時(shí)，車輛LTR值較大，此時(shí)橫擺穩(wěn)定性控制和防側(cè)翻控制同時(shí)作用于車輛，車輛進(jìn)入輕微的轉(zhuǎn)向不足狀態(tài)；6 s時(shí)，車輛LTR值達(dá)到0.7，車輛有側(cè)翻危險(xiǎn)，此時(shí)車輛完全停止了橫擺穩(wěn)定性控制而全力執(zhí)行防側(cè)翻控制，車輛側(cè)翻傾向被遏制住。比較車輛穩(wěn)態(tài)下（8 s之后）的LTR值，可再次說(shuō)明所設(shè)計(jì)的車輛防側(cè)翻控制策略可以將車輛LTR值降低15%。

圖8 聯(lián)合控制下車輛橫擺情況

圖9 聯(lián)合控制下車輛側(cè)翻情況

如表2所示，當(dāng)車輛存在側(cè)翻危險(xiǎn)或轉(zhuǎn)向不足等行駛狀態(tài)時(shí)，車輛的能效優(yōu)化控制完全被屏蔽；當(dāng)車輛既不存在側(cè)翻危險(xiǎn)，也不存在轉(zhuǎn)向不足或轉(zhuǎn)向過(guò)度時(shí)，車輛將全力執(zhí)行能效優(yōu)化控制。為進(jìn)一步驗(yàn)證聯(lián)合控制策略的該項(xiàng)功能，需要進(jìn)行如下仿真實(shí)驗(yàn)。

仿真實(shí)驗(yàn)工況2：設(shè)置車輛從0開(kāi)始直線加速到100 km/h，設(shè)置路面附著系數(shù)為0.6。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖10、圖11所示，在聯(lián)合控制策略的協(xié)調(diào)下，當(dāng)車輛能效優(yōu)化控制工作時(shí)，其可以有效控制車輪的滑移率，繼而降低車輛的能量消耗。另外，與文章第二章節(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較，可以看出，聯(lián)合控制策略在協(xié)調(diào)各控制器進(jìn)行工作時(shí)不會(huì)影響其原有的控制效果。

圖11 聯(lián)合控制下車輛能量消耗

6 總結(jié)

本文針對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)特點(diǎn)，使用CarSim和Simulink聯(lián)合建立了車輛動(dòng)力學(xué)模型；通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的方式限制車輪縱向滑移率，從而降低了車輛的能量消耗；通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的方式減小橫擺角速度誤差，從而提高了車輛的橫擺穩(wěn)定性；通過(guò)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化分配的方式降低車輛LTR值，從而提高了車輛防側(cè)翻能力；以保障車輛安全為前提，在各控制策略之上設(shè)計(jì)了多目標(biāo)聯(lián)合控制策略。文中進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：

1）在加速工況中，所設(shè)計(jì)的車輛能效優(yōu)化控制策略可以減少10%的能量消耗；

2）在車輛轉(zhuǎn)向時(shí)，所設(shè)計(jì)車輛橫擺穩(wěn)定性控制策略可以使車輛始終處于中性轉(zhuǎn)向狀態(tài)；

3）在車輛有側(cè)翻危險(xiǎn)時(shí)，所設(shè)計(jì)的車輛防側(cè)翻控制策略可以將車輛LTR值降低15%，有效防止其側(cè)翻；

4）多目標(biāo)聯(lián)合控制策略可以根據(jù)車輛的行駛狀態(tài)，合理協(xié)調(diào)各分控制策略的執(zhí)行強(qiáng)度，從而充分發(fā)揮其各自的效能。

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Analysis of Torque Optimization Allocation of Distributed Drive Electric Vehicles

ZHAO Yuehe, LU Pengcheng, ZHANG Duanjun, MA Chao

( School of Intelligent Manufacturing, Jiangsu Vocational Institute of Architectural Technology, Xuzhou 221000, China )

Electric vehicles using distributed drive have great potential to improve their performance by breaking free from the inherent constraints of traditional driving devices in terms of torque distribution. This article takes a sports distributed drive electric vehicle as the object, and improves the vehicle's multiple driving performance by optimizing the allocation of driving torque for each wheel. According to the driving characteristics of the distributed drive electric vehicle, a vehicle dynamics model is established by using CarSim and Simulink; Corresponding torque optimization allocation control strategies are designed with the control objectives of vehicle energy efficiency optimization and stability; To solve the problem of mutual interference during multi-objective simultaneous control, a multi-objective joint control strategy is designed; Finally, typical operating conditions are selected for simulation experiments, which shows that the torque optimization allocation control strategy based on each objective achieved good control effects; Under the regulation of multi-objective joint control strategy, each torque optimization allocation control strategy can work in coordination and exert energy efficiency according to the actual situation.

Distributed drive electric vehicle; Torque optimization; Energy efficiency optimization; Stability control

U461.1

A

1671-7988(2023)22-17-06

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.022.004

趙曰賀（1989－），男，碩士，助教，研究方向?yàn)榉植际津?qū)動(dòng)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制，E-mail:1183988393@qq.com。

江蘇建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院“新能源電動(dòng)汽車分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制關(guān)鍵技術(shù)研究”（JYA319-18）。