【装备理论与装备技术】

军用多轮分布式电动车辆驱动力协调控制

刘春光,马晓军,王科淯

(中国人民解放军陆军装甲兵学院 兵器与控制系, 北京 100072)

摘要:设计了一种军用多轮电动车辆的行驶控制稳定性与机动性的调控制器。控制器分为3个模块:驾驶意图解释模块控制双模转向程度,兼顾对车辆的稳定性控制与机动性控制;横摆控制模块计算出整车横摆力矩给定;转矩分配模块结合车辆状态、路面状态,分配驱动力矩至各驱动轮,实现车辆控制。在ADAMS与Simulink联合仿真环境下进行了典型工况对控制器有效性的验证。

关键词:兵器科学与技术;轮毂电机;驱动控制;转矩分配;模糊控制

军用多轮电驱动车辆作为新型作战平台,由于具有驱动轮相互独立、供电方式多样等特点,可适应多种作战需求,可通过搭载装配不同装备组合胜任包括运输、突击、救援等各类作战任务,是近年来各国国防科研领域的关注热点之一[1]。作为战场人员装备输送平台,需要具备较高的越野能力,在复杂路面仍能保持较好的稳定性、机动性,但同类车辆多存在车身长,质量大等特点,这使得车辆的稳定性、机动性的协调控制成为研究的难点问题[2-3]

以往相关研究多以提高车辆稳定性或平顺性作为控制目的[4],上层运动跟踪控制器考虑车辆运动状态及路面情况,计算出横摆角速度和质心侧偏角给定值,然后由下层转矩分配控制器分配至各驱动轮[5-6]。关于多轮车辆的控制研究中,只有少数学者考虑通过协调控制,实现车辆的双重转向,即在车轮纯滚动转向的基础上加入滑移转向,通过减小转向半径,提高车辆机动性。但控制车辆实现双重转向的研究中,多数仅考虑了车辆状态,未结合驾驶意图分析[7-9]

本研究设计了一种协调控制策略,上层控制器包括驾驶意图解释模块、横摆控制模块,在计算横摆角速度给定值时,通过控制车辆双模转向中滑移转向与纯滚动转向比例,综合考虑车辆转向半径与横摆角速度控制问题,使上层控制兼顾稳定性与机动性控制;下层转矩分配模块中,采用模糊控制,依据车辆状态和行驶控制目标,协调分配各驱动轮转矩给定[10]

最后在ADAMS与Simulink联合仿真环境下进行典型工况仿真试验,验证控制方法的有效性,为同类型装甲车辆行驶控制设计提供参考[11-13]

1 控制器设计

分布式驱动协调控制器包括3个模块:驾驶意图解释模块、横摆控制模块和转矩分配模块。控制器逻辑框图如图1。

图1 分布式驱动协调控制器逻辑框图

首先驾驶意图解释模块,根据操控输入信息以及车辆当前条件进行车辆状态规划,基于车辆二自由度参考模型构建双模转向目标函数min Γ(σ),在稳定相平面等约束条件下,对轨迹跟踪控制目标进行优化求解,输出控制变量横摆角速度其次,横摆控制模块采用滑模变结构算法计算目标横摆转矩M,并结合加速转矩总需求进行左、右侧车轮总驱动扭矩的分配,输出TLTR。再次,转矩分配模块以车辆俯仰角、车辆加速度等为状态输入,采用模糊控制算法计算前后4轮分配系数,进而输出8个电驱动轮的驱动扭矩目标值。

该驱动转矩目标值经Flexray总线下发轮毂电机控制器,电机控制器采用防滑控制算法对各驱动轮进行驱动控制,实现车辆多轮独立电驱动行驶。

1.1 驾驶意图解释模块算法

基于8轮双前桥转向车辆双轨二自由度模型,建立车辆参考模型

(1)

式中:X =[β γ]T为车辆的状态变量; δ为转向轮转角; M为横摆力矩;ABC为车辆状态参数矩阵,具体表达式如式(2)中所示。

可推导,质心侧偏角和横摆角速度在双前桥转角δ输入下状态空间表达式:

(2)

其中: Li为各桥车轮距重心的纵向距离; Cαi为各车轮侧片刚度系数; Iz为车辆垂向转动惯量。

可推导出,自然转向下横摆角速度为

(3)

常规地,以横摆角速度γ为控制目标变量,通过调节车辆横摆力矩M进行运动轨迹跟踪控制,可实现轮式车辆的理想自然转向。为满足装甲车辆的战术使用要求,引入履带式车辆滑移转向机理,实现自然转向和滑移转向的叠加作用,可使车辆具有更小的转向半径,其基本思路是引入双模转向系数σ,以(1+σ)γ为控制量进行运动轨迹跟踪控制。

问题转化为:在一定的转向轮转角δ、车速Vx、路面附着系数μ条件下,在稳定运行区域内对双模转向系数σ(σ≥0)进行寻优,使车辆转向半径R(σ)与车辆质心侧偏角β(σ)的加权之和最小[12]

为此,设计寻优目标函数:

(4)

式中: Kt1Kt2分别为车辆转向半径、质心侧偏角变量的权值; R*β*分别为车轮纯滚动条件下(σ=0)车辆自然转向的半径、质心侧偏角。

约束条件包括侧向力小于路面最大附着能力和质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面轨迹在稳定区域边界内,整理如式(5)和式(6)所示:

m(1+σ)γVxμmg

(5)

(6)

式中:k1k2k3可由相平面轨迹数据拟合得到; βlim为静态稳定极限质心侧偏角,一般可取βlim=arctan(0.02μg)。

在实际应用中,采用ADAMS软件构建车辆多体动力学模型,以转向轮转角δ、车速Vx、路面附着系数μ等边界条件,仿真在不同的双模转向系数下车辆稳定运行的车辆转向半径R(σ)与车辆质心侧偏角β(σ),由仿真数据拟合出σR(σ)、σβ(σ)曲线。取权值K1=0.6,K2=0.4,在约束条件范围内采用二分法寻优,可获得双模转向系数σ的最优解,进而确定轨迹跟踪控制的目标变量(1+σ)γ

1.2 横摆控制模块算法

以驾驶意图解释模块确定的(1+σ)γ为控制变量(为简化公式,下文以γd表示(1+σ)γ),采用滑模变结构算法计算期望横摆力矩:

选取滑模面

Sγ=γd-γβ_lim

(7)

采用指数趋近率

(8)

式中:h1>0,ε>0,可得:

(9)

将式(9)与车辆横摆运动方程联立,可得车辆横摆力矩:

(10)

以左转为例,为实现式(10)横摆力矩,单侧驱动轮的总转矩分别为:

(11)

式中: TLTR分别表示左、右侧4个驱动轮转矩之和; Td为根据加速踏板信号解析的需求总转矩。

至此,问题转化为如何将单侧驱动力矩TLTR分配到4个电驱动轮上。

1.3 转矩分配模块算法

以车辆姿态传感器采集的俯仰角度θ、车辆纵向加速度ax为输入变量,采用模糊控制算法,输出同侧4台轮毂电机的扭矩分配系数,从第一轴至第四轴分别表示为ξ1ξ2ξ3ξ4。模糊控制输入量和输出量的语言变量设定为{小,中,大,很大},模糊子集设定为{S,M,L,V}。由于三角隶属度函数具有灵敏度高的特点,采用三角函数作为θaxξ1ξ2ξ3ξ4的模糊子集隶属度函数,分别如图2所示。

图2 输入量和输出量隶属度函数

制定表1所示的模糊控制规则。

表1 模糊控制规则

ξ1/ξ2/ξ3/ξ4axSMLVθSSSSMSSMMSSMLSMLLMSSMMSSMLSMMLSMLLLSMMLSMLLSMLLSMLVVSMLVSMLVSMVVSMVV

将转矩分配系数ξ1ξ2ξ3ξ4进行归一化处理:

(12)

(13)

(14)

(15)

式中:τ1τ2τ3τ4分别为归一化后的第一轴至第四轴转矩分配系数。

1.4 防滑驱动控制

由于篇幅限制,且驱动防滑控制部分非本文主要创新部分,所以只做简要介绍。具体方法可参考文献[12]。

由于各个驱动轮的载荷不同以及行驶路面条件的差异,附着条件较差的驱动轮不一定能输出期望的转矩,从而达不到整车牵引力以及期望横摆力矩的需求,影响车辆转向的稳定性。基于此,在单个车轮得到驱动转矩给定值之后针对单个车轮进行防滑控制,将车轮滑转率控制在最优值附近,最大限度利用路面附着力,同时,将因防滑控制而减小的驱动力增加到同侧其他未滑转车轮上,最大限度满足整车驱动力和横摆力矩需求。

1.5 轮胎模型

考虑到上层跟踪控制系统的工作涉及到车辆的非线性运行区,简单的线性轮胎模型必然无法满足实验精度要求,以往有学者在类似的研究过程中利用魔术公式建立轮胎模型,但魔术公式涉及到的拟合参数较多,计算较复杂,易与实时性要求冲突。

本文根据控制精度需要,选择Dugoff轮胎模型,该模型旨在描述轮胎非线性侧向力,涉及参数比魔术公式少,其描述如下:

(1)

式中, Cαi表示轮胎的侧偏刚度,与垂向载荷Fzi相关。

当轮胎的侧偏角发生变化时,会产生一个有时滞的轮胎侧向作用力,这种瞬时的轮胎特性可用一个松弛长度σi描述。进而得到动态轮胎侧向力模型:

(2)

式中,为通过静态的Dugoff轮胎模型所计算的轮胎侧向力。

2 ADAMSSimulink联合仿真验证

为验证本文设计稳定性控制策略的有效性,在ADAMS中建立车辆多体动力学模型,其中包括轮胎模型和满足一般试验工况的地面模型,在MATLAB中建立了包含电机控制器的控制模型。为重点验证车辆控制系统在恶劣路面环境中对车辆的控制效果,进行了低附着路面中速双移线行驶仿真试验。路面附着系数为0.3,目标车速45 km/s。

ADAMS中多体动力学模型的车身及Simulink中电机驱动系统部分参数如表2所示。

表2 车辆及电机驱动系统部分参数

参数名称数值整车质量/kg23 000驱动方式8轮独立驱动轮毂电机类型永磁同步电机额定功率/kW90峰值功率/kW110峰值转矩/(N·m)1 100最高转速/(r·min-1)6 000

进行仿真试验,得到的行驶轨迹和其他有关曲线如图3~图6所示。

图3 行驶轨迹

图4 目标函数Γ(σ)曲线

图5 横摆角速度曲线

图6 车轮转矩曲线

比较图1中不同控制条件下的车辆行驶轨迹,可以看出,未施加行驶控制的车辆,无法按照预定轨迹行驶,在实验结尾处仍处于极不稳定的行驶状态,按照传统方法施加控制的车辆行驶过程中的稳定性有明显改观,而采用本文所述控制方法的车辆则具有更好的循迹能力,在每次转弯结束后,都能很快地恢复直线行驶。

图2中为目标函数min Γ(σ)的实时值,可以看出,虽然无论施加控制与否,在开始转弯时,函数值都会出现上升,但由于前两种控制方法未对该函数进行寻优求解,只控制了横摆角速度,未考虑转向半径的优化问题,其中PID控制方法,虽然控制了横摆角速度,但没有考虑转向半径的优化,所以函数值与未施加控制的结果较相似。结合图3易于理解,该控制方法,关注了稳定性控制,但没有直接控制车辆转向半径,所以对机动灵活性的控制较欠缺。综合比较可看出,本文所述方法的函数值上升幅度最小,趋势最平缓。

从图5可以看出,后两种控制方法,对横摆角速度的控制效果相似,而且后一种方法控制效果略优于前者。

图6为文中所述方法控制下各车轮转矩给定值,两侧的车轮、每侧的各个车轮都能依据车辆实际行驶状态、路面状态分配得到不同的转矩给定值。

3 结论

设计一种协调控制策略,驾驶意图解释模块和横摆控制模块构成上层控制器,在进行横摆力矩控制时,不仅控制了代表车辆稳定性的横摆角速度,同时也优化控制了车辆转向半径,从而提高车辆机动灵活性;下层转矩分配模块,采用模糊控制,综合车辆状态及路面情况,分配各驱动轮转矩给定,保证整车力横摆转矩实现。仿真结果表明,上述控制器,能够很好地控制车辆依据驾驶员意图行驶,充分利用多轮车辆具有双模转向的特点,同时控制转向半径与横摆角速度,综合改善车辆行驶时的稳定性与机动性,从各方面促进此类装甲车辆更好地发挥其武器效能。

参考文献:

[1] 潘冠男,刘相新,齐志会.混合动力特种车辆的坡路行驶控制策略研究[J].导弹与航天运载技术,2019(3):83-88.

[2] 邓海鹏,麻斌,赵海光,等.自主驾驶车辆紧急避障的路径规划与轨迹跟踪控制[J].兵工学报,2020,41(03):585-594.

[3] 葛仲杰.浅析特种车辆多轮分布式电驱动系统设计[J].内燃机与配件,2019,42(3):92-93.

[4] WANG Zhenpo,WANG Yachao,ZHANG Lei.Vehicle Stability Enhancement through Hierarchical Control for a Four-Wheel-Independently-Actuated Electric Vehicle[J].MDPI enegies,2017,10(947):339-357.

[5] WANG Yafei,Hiroshi Fujimoto,Shinji Hara.Driving Force Distribution and Control for Electric Vehicles with Four In-Wheel-Motors:A Case Study of Acceleration on Split-Friction Surfaces[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2016,26(13):838-847.

[6] 罗剑,罗禹贡.分布式电动车制驱动力协调行驶稳定性控制[J].清华大学学报(自然科学版),2014,54(6):729-733.

[7] 林程,徐志峰,周逢军,等.分布式驱动电动汽车稳定性分层控制策略研究[J].北京理工大学学报,2015,35(5):489-493.

[8] 黄锡超,江洪,徐行.四轮独立驱动电动汽车直线行驶稳定协调控制[J].重庆理工大学学报(自然科学),2016,30(6):16-25.

[9] WANG Yanyang,LI Pingfei,REN Guizhou.Electric Vehicles with In-Wheel switched reluctance Motors:Coupling Effects between Road Excitation and the Unbalanced Radial Force[J].Journal of Sound and Vibration,2016,40(2):22-35.

[10] 王子铭,刘勇,鲍俊屹.分布式驱动电动汽车转矩协调控制策略研究[J].新能源汽车,2019,16(6):34-36.

[11] WU Yiwan,CHEN Zhengqiang,LIU Rong.Lane Departure Avoidance Control for Electric Vehicle Using Torque Allocation[J].Hindawi Mathematical Problems in Engineering,2018,10(24):85-96.

[12] 阳贵兵,马晓军,廖自力,等.轮毂电机驱动车辆双重转向直接横摆力矩控制[J].兵工学报,2016,37(2):211-218.

[13] XU Liwei,YIN Guodong,LI Guangmin,et al.Stable Trajectory Planning and Energy-efficience Control Allocation of Lane Change Maneuver for Autonomous Electric Vehicle[J].Journal of Intelligent and Connected Vehicles,2017(12):10-22.

Coordinated Drive Force Control of the Military Electric Vehicle with Multi-Wheel

LIU Chunguang, MA Xiaojun, WANG Keyu

(Weapon and Control Department, Army Academy of Armored Forces PLA, Beijing 100072, China)

Abstract: In the control of military multi-wheel electric vehicles, there are stability control and maneuverability control, and a kind of coordinating controller is designed to deal with both of them. The controller is composed of three parts. The analysis module for driving intent which is to give consideration to both the stability and the maneuverability by control the level of dual-steering. The yaw control module calculates the yaw moment of the vehicle. The torque distribution module distributes the driving torque to each driving wheel according to the road condition of the vehicle. Finally, the effectiveness of the control strategy is verified in the joint simulation environment of ADAMS and Simulink.

Key words ordnance science and technology; in-wheel motor; driving force control; torque distribution; fuzzy control

本文引用格式:刘春光,马晓军,王科淯.军用多轮分布式电动车辆驱动力协调控制[J].兵器装备工程学报,2021,42(02):35-39.

Citation format:LIU Chunguang, MA Xiaojun, WANG Keyu.Coordinated Drive Force Control of the Military Electric Vehicle with Multi-Wheel[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(02):35-39.

中图分类号:TJ81

文献标识码:A

文章编号:2096-2304(2021)02-0035-05

收稿日期:2020-04-19; 修回日期:2020-05-29

基金项目:武器装备预先研究项目(40402050101)

作者简介:

刘春光(1980—),男,副教授,主要从事车辆电传动及轮毂电机技术研究;

马晓军(1963—),男,教授,主要从事炮控系统及电传动系统研究。

doi: 10.11809/bqzbgcxb2021.02.006

科学编辑 周俊杰(北京理工大学副研究员、博导)责任编辑 周江川