设计并比较了不同布局电动汽车的操纵性能外文翻译资料

 2021-12-05 06:12

英语原文共 43 页

设计并比较了不同布局电动汽车的操纵性能

摘要:与传统的内燃机汽车相比,电动汽车的电机数量是不固定的。有各种各样的布局方案,包括从一个到四个单独控制的电力驱动单元,都是可能的,并在车辆特性的设计上开辟了新的道路。特别是,对多个电力传动系统的单独控制有望提高在稳态和动态条件下的操纵性能。为了根据预期的车辆特性和性能来分析和选择最佳的电动传动系统布局,需要新的分析工具和指标。本文提出并演示了一种全新的全电动汽车动力学控制器前馈控制动作的离线设计方法和三个性能指标,以客观比较备选电动动力总成布局的处理潜力。结果表明,在牵引和制动条件下,提出的离线程序允许实现任何研究车辆配置所需的转向不足特性。在线性操纵特性方面,仿真结果表明,扭矩矢量的影响与控制轴的位置无关(前轴或后轴),并受控制轴数量的影响较大。

关键词:电动汽车;扭矩矢量;优化;偏航力矩

1.介绍

近年来,在高功率密度、能量密度和效率的储能单元和电动机的设计方面取得了显著的进步[1,2],使全电动汽车(FEVs)越来越成为个人出行的可行选择。

目前的电动汽车研究正在研究由一个、两个、三个或四个电机组成的不同动力总成结构(见图1),在车辆动力学和节能方面具有不同的性能 (3、4)。

前轴

后轴

前轴

后轴

图1:一个到四个电动传动系统的车辆布局实例。车辆称为nmtf - nmotr,其中nmot是前(F)轴或后(R)轴上的电机数量。在1F-0R、1F-2R和2F-1R车型中,单电机电轴可配置扭矩矢量差速器。

在车辆动力学方面,由于电动机具有非常精确的可调性,FEVs有潜力达到迄今为止道路车辆无法达到的操纵质量水平。特别是,先进的电机转矩调制策略的基础上,结合了前后轮和左右轮的转矩分布,同时正在开发实现新的偏航率和侧滑控制算法,并增强制动能量回收,防抱死制动系统(ABS)和牵引力控制(TC)系统功能[5,6]。所需的车辆转弯特性主要可以通过扭矩矢量控制算法来设计,而不是通过传统的基于硬件的底盘参数,例如质量分布和悬架弹性力学。

车辆配置选项的增加也给电动汽车设计人员带来了一个挑战,他们要为特定的车辆设计需求选择最佳的架构解决方案。正如最近在[7]中指出的,“尽管扭矩矢量对车辆操纵控制进行了大量的理论研究,但对于如何利用扭矩矢量来显著提高车辆操纵和稳定性,还没有得到广泛接受的设计方法。”为了解决这个问题,需要新的分析工具和度量标准来为工程师提供数据,以便做出明智的设计选择。特别是,必须为全电动汽车开发特定的扭矩矢量控制方法,包括确定车辆转弯响应的高级目标。这方面代表了本文的目标之一。

一般来说,为了避免汽车的临界情况,扭矩矢量控制器必须能够连续平稳地执行。在生产车辆中,传统的直接偏航力矩控制采用的是电流控制器,但电流控制器是基于检测到紧急情况时摩擦制动器的驱动而设计的。参考和测量之间的偏移量(或估计)车辆动力学参数(偏航率r和侧滑角beta;)超越指定的阈值[8]。提出通过线制动和线转向相结合的连续动作来改善车辆的操纵性能[9,10];在这些系统中,控制算法是基于主动前转向和直接偏航力矩控制的综合控制,可以是基于规则的[9]或基于模型的[10]。然而,通过依赖摩擦制动驱动,控制器的干预将降低车速,因此,可能会破坏驾驶舒适性。另外,四轮转向系统(11、12)允许偏航率控制的改善,但他们有能力减少车辆动力响应的变化引起的纵向动力学仅为低的beta;值[13]。

车辆

参考偏航率发动机

控制分配方式

低液位控制器

偏航力矩控制器

图2:仿真中采用的全电动汽车扭矩矢量控制算法的控制结构

图2为适用于FEVs的扭矩控制算法(此处也采用了该算法)控制结构的简化框图,包括参考偏航率发生器、偏航力矩控制器、车轮转矩控制分配算法和用于单轮滑移控制的低层控制器。特别是偏航力矩控制器的特征为:

a)前馈部分,产生参考偏航力矩

根据车辆动力学目标,如跟踪一组目标转向不足的特性(见下文的进一步讨论)。

b)反馈部分,根据参考偏航率(图2中参考偏航率发生器输出)与实际偏航率的差值,补偿系统不确定性和瞬态输入引起的干扰,但对低方向盘转速工况的作用有限。

在车辆动力学的反馈偏航力矩控制中,可以采用非常不同的并且众所周知的控制技术。例如,文献中提出了基于Riccati方程的调节器[8,15]、滑模控制器[16]和模型预测控制器[17],并已应用于基于摩擦制动驱动的车辆稳定性控制系统中。通过基于规则的算法[18]或应用最优控制理论[19]实现车轮扭矩分配,实现参考偏航力矩(图2的控制分配策略)。为了模拟和评估扭矩控制器反馈部分的性能,必须在时域[14]中模拟特定的动作。

相反,前馈部分可以进行测试,因此不需要在时域进行仿真就可以设计。需要优化过程才能获得最佳结果——这在文献中还不存在。

本文通过对横摆力矩控制器前馈部分的离线计算,以及从车辆转弯响应和电动传动系特性方面对其实际可行性的评估,介绍了一种新的优化程序的开发。该程序基于根据能效标准制定的目标函数,并受参考准静态车辆操纵性能的约束[11]。此外,为了作为一种强有力的设计工具,本文还提出了三种新的性能指标,以便于在可实现的操纵特性方面快速比较不同的电动汽车结构。

2.车辆模型及验证

为了使优化过程的计算成本最小化,我们在2.1节中建立了一个准静态车辆模型。该模型在时域内得到了较先进的仿真模型,并与仿真结果进行了比较。为了保证两种车型的精度,仿真结果与实验测量值进行了验证(第2.2节)。

2.1.汽车模型

将基于模型的前馈控制行为优化方法应用于8自由度(DoF)车辆模型。为了避免运动方程的数值正时积分,车辆模型基于准静态近似,假设偏航加速度和侧滑率为零。模型的自由度包括车身的纵向、横向、横摆和偏航运动以及四个车轮的转动。假设路面平坦,车辆侧滑角小,方程(1)-(4)描述了车身动力学,图3给出了相应的车身自由图。

图3:基于ISO车辆参考系统[22]的车辆自由体图的俯视图和俯视图。在后视图(Y-Z平面)中,只表示了与后桥有关的数量,以及位于质心的车轮滚动中心

纵向力平衡方程(忽略车轮转动惯量的等效质量,包含在描述传动系动力学方程中): (1)

侧向力平衡方程: (2)

偏航力矩平衡方程: (3)


横摆力矩平衡方程: (4)

其中,下标“F”和“R”分别表示前桥和后桥。是车辆重心沿车辆基准系统纵轴的速度分量。、、分别是轮胎参考系统中评估的第i个轮胎的纵向力、横向力和自对准力矩,是根据准静态方法使车辆保持在修整状态所需的横摆力矩。每个车轮的转向角都考虑到了悬架和转向系统设计带来的运动学作用以及施加在车轮上的载荷引起的柔度效应。以及每个轮胎与车辆重心之间的纵向和横向距离;这些参数也会根据悬架弹性运动学而变化。仅考虑滚动刚度的影响,因为滚动率被认为是在所采用的准静态方法中为零()。是空气阻力。

采用Pacejka #39;96轮胎模型,以纵向滑移、滑移角、弯度角、轮胎-路面摩擦系数和垂直荷载为函数进行了评价。第i个前轮(F)或后轮(R)由:

(5)

当对同一车轴的两个车轮进行求和时,是轮胎静垂直载荷和L是车辆轴距。

车轮力矩平衡方程的结构如下:

(6)

式中,和分别为车轮上的电动传动系扭矩和摩擦制动扭矩,和分别为轮胎的承载半径和滚动半径,是车轮的转动惯量。

其中和表示滚动阻力系数的分量,为车轮角加速度,表示为第i个轮毂沿轮胎x轴的滑移比和速度分量的函数: (7)

采用准静态方法,可以忽略轮胎滑移比的时间导数。该代数方程组(1)-(7)由附加的运动学关系方程完成,用于滑移角度和纵向滑移比。分布可以表示为,其中,为标准转矩分配。

将车轮扭矩与电机扭矩联系起来的动态方程中包含了图1中备选电动传动系统布局的差异。以单轮驱动系统为例,由车载电机驱动、车载两级单速传动和半轴等速联接组成,其方程为:

(8)

式中和为单速传动两级各减速比; 和为各传输级的等效效率; 以及是位于半轴两侧的等速节理的效率。包括驱动系统各部件的惯性影响,即:

(9)

式中,、和为单速变速器主、副、输出轴的转动惯量,为半轴的转动惯量。

对于驱动轴上的单个电机(图1中为车辆1F-0R、1F-2R、2F-1R),采用多片离合器组在左右车轮之间分配扭矩的扭矩矢量差速器模型。特别的模型采用了[23],它模拟了一个过驱动扭矩矢量微分,允许扭矩偏置的可能性也对更快的车轮轴。相关的功率损失估计从产品的微分扭矩输出和离合器的滑移速度中计算出。

为了计算电力系统的输入功率,电机驱动采用效率图建模,效率图是主要运行变量的函数,即:电机转矩、转速、输入电压和工作温度。此外,基于[24]中概述的方法,动态电池模型提供了车辆电池的真实情况表示。

为了验证,将准静态车辆模型得到的结果与在IPG汽车制造商[25]中实现的更为详细的车辆模型在时域内的计算结果进行了比较,并进行了验证(见第2.2节)。为了包含如图1所示的六种不同的电动传动系统布局,IPG汽车制造商模型中集成了Matlab/Simulink动态模型。利用该建模方法,考虑了半轴的扭转动力学、半轴内部的运动和轮胎松弛长度,考虑了传动系的一阶动力学。

2.2. 模型的实验验证

在隆美尔试验场(比利时)用一辆汽车示范车(一辆前轮驱动的运动型多用途车)进行了一项试验活动。

试验

IPG汽车制造商

图4:缓慢变化条件下的偏航率响应(滑垫试验):实验结果与IPG汽车制造商仿真模型的比较

试验

IPG汽车制造商

图5:瞬态条件下的偏航率响应(步进转向试验):实验结果与IPG汽车制造商仿真模型的比较

根据ISO4138[27]和ISO7401[28]标准,滑台和步进操舵在多种工况下进行。即:所选齿轮、轨迹半径和车速。

为了验证模型,将实验测量的方向盘转角和车速时程作为输入提供给IPG汽车制造商模拟器。由图4和图5可以看出,在倾斜转向和步进转向过程中,IPG汽车制造商模型预测的偏航率响应与实验测量值吻合较好。图6和图7比较了试验车辆、IPG汽车制造商模拟器和准静态模型的转向不足和侧滑角特性作为车辆横向加速度函数的特性。运动值相关的偏移量,并已从参数[21]的实际值中减去。在实验和IPG汽车制造商模型结果中所显示的单杠显示了横向加速度在时域内的变化范围(相对于平均值的标准偏差),这是由于在特定的操纵过程中测量到的方向盘角度振动引起的。由于与试验结果吻合较好,可以假定动态和准静态模型能够准确、可靠地模拟车辆的线性和非线性响应,并可作为评价不同FEV布置下的操纵响应的预测工具。

准静态模型

试验

IPG汽车制造商

图6:转向不足特性:方向盘角度作为横向加速度的函数,轨迹半径为60m;比较了实验结果、准静态模型与IPG汽车制造商仿真模型的预测结果

IPG汽车制造商

试验

准静态模型

图7:侧滑角特性:轨迹半径为60m时,侧滑角作为横向加速度的函数;比较了实验结果、准静态模型与IPG汽车制造商仿真模型的预测结果

4..不同车辆动态性能的评价指标

电动汽车扭矩布局设计中的两个关键问题。矢量能力是要了解,首先,是采用两轮驱动(2WD)布局还是四轮驱动(4W.D)布局;其次,是否采用扭矩矢量差速器或两个单独控制的电机驱动每个驱动轴。这些选择是特定应用的预期目标转向不足特性的函数。本节概述了前面描述的优化算法(第3节)如何提供必要的信息来解决这两个挑战。特别是为了便于对仿真结果进行客观评价和比较,引入了三个处理性能指标(、和)。

4.1线性车辆性能极限(指标)

为了评价车辆在线性响应区域内的转弯能力,提出了指标I1。

它基于的最大值为,这里称为,通过目标函数的最大化(代替式(12)中的一个),利用3.3节所述的算法,推导出车辆能够将目标常数保持在所考虑的值处的最大值:

(13)

以参考线性转向不足特性为主要约束条件。由于是的函数,建议被控车辆线性运行响应边界内平面区域(或g-g图[21])的面积作为性能指标:

(14)

从驾驶经验的角度来看,高价值是可取的,因为它提供了一种提高司机对一致性看法的感觉,在车辆灵活性和“驾驶乐趣”及通过量化,用户将体验到一种“易于驾驶”的车辆。

4.2.车辆最大横向加速度(指示)

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