变挡纯电动汽车动力性与稳定性集成控制方法研究

来源 :湖南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ayun2009
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为保障能源安全、缓解经济发展与资源环境的矛盾,新能源汽车已经成为我国战略性新兴产业,电动化、智能化、网联化是汽车产业的发展趋势。纯电动汽车是目前我国发展新能源汽车的主要方向,因发展时间短、技术积累少,现有产品和研究工作在整车动力性、经济性、稳定性和安全性方面尚存在一些亟待解决的问题:(1)为进一步降低纯电动汽车的能耗,延长续航里程,增加一个多挡AMT(Automated Mechanical Transmission,机械式自动变速器),通过变挡来提高传动系统效率是一个有效的方法,但传统的AMT存在动力中断时间长、换挡平顺性差等问题;(2)纯电动汽车底盘结构明显区别于传统燃油车,如电机代替发动机、增加大质量电池包等,导致车辆动力学特性有较大变化,产生新的稳定性控制问题;(3)智能控制算法是纯电动汽车的核心和研究热点,但融合纵向动力性、横摆和侧倾稳定性的集成控制方法则缺少系统深入的研究。基于上述背景,论文在中国高水平汽车自主研发能力建设、国家自然科学基金、重庆市重大科技专项和企业技术开发等课题的支持下,以车辆系统动力学与控制理论、智能控制方法为理论基础和技术支撑,以变挡纯电动汽车为研究对象,开展动力性和稳定性集成控制方法研究和实验验证。论文主要研究内容和创新点如下:(1)针对装有两挡无离合器AMT纯电动汽车,设计一种电机扭矩和转速组合换挡控制策略。根据整车性能目标参数,计算出驱动电机所需的功率、扭矩和转速,确定变速器速比、主减速器速比等传动系统参数,建立传动系统多体动力学模型,设计变速器最佳动力性和最佳经济性换挡规律。在此基础上,设计电机扭矩和转速组合换挡控制策略,并制定完整的换挡控制流程。在不同油门开度下进行换挡仿真试验,从换挡时间和换挡平顺性等指标分析换挡品质。试验结果表明,AMT换挡冲击度小,换挡平顺性好,验证了所制定的组合换挡控制策略的有效性和良好的鲁棒性。(2)提出一种新的基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型和鲁棒H∞控制的车辆状态观测器,准确实时地获取车辆行驶过程中的运动状态信息,为实现横摆平面和侧倾平面稳定性控制提供准确数据。在观测器设计中,引入T-S模糊规则将Dugoff非线性轮胎模型进行线性化处理,建立包含横摆和侧倾运动的T-S模糊线性化动力学模型,运用鲁棒H∞控制方法求解观测器增益矩阵,在鱼钩、蛇行、双移线等三种试验工况和不同噪声强度下,分析状态估计结果。结果表明所设计的状态观测器能准确获取状态估计值,具有较好的鲁棒性。(3)提出一种融合换挡控制的车辆横摆平面控制器设计方法。在控制器设计中,构建整车七自由度动力学模型,状态观测器根据动力学模型的输出信号估计出车辆状态信息;将车辆纵向速度、质心侧偏角和车辆横摆角速度作为控制目标,基于模型预测方法设计的横摆平面控制器,根据车辆状态估计信息实时分配车轮的期望四轮制动力矩和期望前轮驱动力矩;考虑换挡控制下电机动力学输出特性,确保电机准确地输出期望前轮驱动力矩;将四轮制动力矩和电机输出的前轮驱动力矩作为控制输入,在保证车辆稳定性的前提下实现对车辆制动力矩和驱动力矩的优化控制。通过数值仿真分析对控制算法进行验证,结果表明所设计的横摆平面控制器能够明显改善车辆横向稳定性。(4)提出一种以车辆横摆和侧倾平面耦合运动为控制目标的油气耦连悬架集中分层控制方法,主要由车辆运动状态观测器、输出力矩控制器和作动器压力跟踪控制器三部分构成。车辆运动状态观测器获取高精度的车辆运动状态信息;输出力矩控制器根据车辆运动状态信息及电机输出特性,采用模型预测控制方法,合理地分配轮胎力矩和车身主动抗侧倾力矩;为解决耦合系统参数不确定性问题,基于自适应Backstepping控制算法设计作动器压力跟踪控制器,驱动液压作动器,准确跟踪期望的主动抗侧倾力矩。通过开展多种工况下车辆动力学特性分析,结果验证了所提出的分层控制算法的有效性和鲁棒性。(5)搭建变挡AMT纯电动汽车动力传动试验台架,设计整车控制系统架构及换挡策略。利用搭建的试验台架,进行电动汽车静态换挡、动态升挡和降挡等三种工况试验,换挡时间及换挡平顺性均符合目标要求,且测试结果与仿真结果基本一致,验证了换挡控制策略的有效性。同时,建立整车耦合动力学模型,通过样车试验数据验证了模型的准确性;进一步,运用该模型验证所设计的横摆和侧倾稳定性控制器的有效性,结果表明所设计的控制器在保证整车动力性前提下能够明显改善车辆横摆和侧倾平面的稳定性。综上所述,本文设计的换挡控制策略提升了变挡纯电动汽车的换挡品质,提出的考虑纵向动力性、横摆和侧倾稳定性的集成控制方法;开展台架试验验证了换挡控制策略及动力性与稳定性集成控制方法的有效性和鲁棒性。本文深化了纯电动汽车动力学与控制方法研究,可为提升新能源汽车研发能力提供一定的理论指导和工程经验。
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