分布式驱动电动汽车驱动控制技术研究综述

2019-07-31贾婕赵景波杨超越陈云飞

常州工学院学报 2019年2期

贾婕，赵景波，杨超越，陈云飞

(1.江苏理工学院，江苏常州213001； 2.江苏省新能源汽车动力系统集成控制重点建设实验室，江苏常州213001; 3.常州工学院，江苏常州213032)

近年来，由于能源危机和环境问题，电动汽车逐渐成为研究热点。电机和电机控制器技术的改进，为多种动力传动系统配置提供了更多的可能。随着对电动汽车的深入研究，分布式驱动电动汽车开始备受关注。它通过4个轮边电机分别驱动4个车轮实现独立控制。该结构具有转矩响应速度快、精度高以及单个电机独立可控等优点，为车辆底盘的动力学控制提供了广阔的前景。对分布式驱动电动汽车驱动控制技术进行研究，充分利用其独立驱动等优势，对改善车辆的动力性能以及稳定性、安全性具有重大意义。

1 分布式驱动电动汽车的优势

相比于传统汽车以及中央驱动的电动汽车，分布式驱动电动汽车具有较大的优势和潜力。

1)取消了大部分的传动结构，减少车辆底盘部件数量，节省底盘空间，为实现整车轻量化带来了可能。与集中驱动的车辆相比，可以获得更大的能量回收率，能够有效提高电动汽车的续航里程。

2)分布式驱动转矩独立可控，转矩响应快速准确，较容易观测估计车辆的状态量，如质心侧偏角、横摆角速度、轮胎力等，可以充分发挥分布式驱动电动汽车的优势和潜力，实现高性能的主动安全控制。

3)整车驱动控制技术是国内外研究的重点。根据当前控制技术的研究成果，整车控制技术包括电子差速控制、横摆力矩控制、多目标协调集成控制和容错控制等[1-2]。

2 电子差速技术

在传统的集中式驱动车辆中，为保证车辆左右驱动轮不发生过度的滑移、滑转，车辆需要依靠机械差速器实现车轮左右转向时的差速行驶。而分布式驱动的电动汽车没有机械差速器，所以需要采用电子差速技术控制左右车轮电机系统运转，保证车辆的稳定性[3]。根据是否以驱动轮滑移率为电子差速控制目标，将电子差速策略分为以下3类。

1)自适应电子差速：Castelli-Dezza等[4]采用自适应电子差速策略，通过模仿机械差速器同轴驱动轮驱动力矩近似相等分配的原则实现车辆转向行驶的功能，但是与使用机械差速器的集中式驱动汽车相比，车辆的差速行驶性能有所降低。

2)直接滑移率控制电子差速：严运兵等[5]以驱动轮滑移率一致为目标，提出基于转矩控制的电子差速策略(图1)。通过实时采集车轮转速和车速得出各车轮滑移率，然后根据滑移率一致的目标对驱动轮的转矩进行分配调节。但在车辆实际转向行驶时，由于存在轴荷转移，滑移率并不相同。

图1 基于滑移率一致为目标的电子差速策略

图2 以门限值控制滑移率为目标的电子差速控制策略

陈东等[6]根据Ackerman转向原理确定驱动轮转向时的实际转速，同时考虑轴荷转移、向心力以及轮胎侧偏影响，提出以门限值控制滑移率为目标的电子差速控制策略(图2)。该策略中车轮初始转速是在Ackerman稳态转向模型基础上推导出来的。然而Ackerman转向原理只适用于低速、车轮无侧偏的情况，并不适用于车辆的所有转向工况。

3)间接滑移率控制电子差速：Febin等[7]提出转向时驱动轮转速满足Ackerman转向原理为目标的电子差速策略，然后对4个车轮电机转矩协调分配。由于Ackerman转向原理只考虑了车辆的平动速度，而实际转向过程中可能存在垂直运动速度，该策略只能适用于车辆低速行驶、车轮无侧偏等理想状况。图3是间接滑移率控制电子差速策略原理图。

表1是以直接滑移率和间接滑移率控制电子差速策略的研究现状。直接滑移率控制和间接滑移率控制都是以车轮发生滑移或者滑转现象为直接表征。但是因为这种策略与驱动防滑相结合，所以只适合对转向差速问题进行研究。

图3 间接滑移率控制电子差速策略

类别控制目标控制变量控制算法文献直接滑移率控制滑移率一致转矩BP神经网络[5]滑移率转速逻辑门限[6]转矩滑模控制[8]间接滑移率控制满足Ackerman转向原理转速PI控制[9]小波控制[7]神经模糊[10]滑模控制[11]模糊控制[12]转速/转矩神经网络、PID控制[13]

3 直接横摆力矩控制技术

直接横摆力矩控制(DYC)主要是通过调整左右两侧驱动轮的纵向力来产生横摆力矩，以提高车辆在转向或受侧向力作用时的操纵性能和稳定性[14]。DYC系统是目前主要的车辆稳定性控制系统之一。一般DYC系统采用分层结构，如图4所示。

图4 DYC分层控制结构

在DYC上层横摆力矩控制计算层中，主要有模糊与神经网络控制、滑模变结构控制、模型预测和最优化等方法。景东印[15]采用的是滑模变结构控制方法。以横摆角速度和质心侧偏角作为控制目标，利用带有加权系数的质心侧偏角和横摆角速度定义滑模切换函数，利用稳定性判别条件得出总的直接横摆力矩大小。同济大学的余卓平等人[16]将理想二自由度模型作为参考模型并使其质心侧偏角的初始值为零，提出将前馈和反馈相结合的控制策略来得到车辆附加横摆力矩。前馈控制采用的参数变量为前轮转向角和车速，而反馈控制采用的输入量为横摆角速度和质心侧偏角，前馈与反馈控制得到的力矩之和就为车辆期望的直接横摆力矩。

DYC下层的转矩协调控制其实就是车辆转矩控制分配，也就是过驱动问题。过驱动最开始是在飞行控制系统中提出，现在已推广到众多对象之中。目前国内外研究机构及学者针对分布式驱动电动汽车转矩分配问题进行了广泛的研究，可根据研究目标的差别，将研究方法分为操纵稳定性控制和能量管理控制两类。

在操纵稳定性控制方面，大部分学者仍采用传统底盘控制方法，如电子稳定性控制系统(ESP)和前轮主动转向系统(AFS)等，通过控制分布式电机转矩或者前轮转向，利用轮胎附着力来降低轮胎利用率，提高稳定性。同济大学熊璐等[17]采用分层式控制分配优化方法，在考虑执行器约束条件的基础上，以总的轮胎利用率最小为目标函数，提出了带增益的线性二次型调节器，以加权二次规划方式优化电机驱动/制动转矩分配，提升轮胎的安全裕度，从而提高车辆的安全性和操纵稳定性。但实际上该算法因未考虑系统的动力学变化，仍属于静态控制而非基于系统特性的动态控制分配。

在能量管理方面，分布式驱动电动汽车独立可控等优势为提高电动汽车的效率和续航里程提供了机会。由于电机在不同转矩和转速区域内效率不同，合理分配电机控制力矩可以提高整车工作效率。大部分学者从电机效率MAP图出发，研究基于电机效率模型的控制分配以降低整车能耗。同济大学谷成等[18]依据车辆动力学和实验数据建立关键部件和整车的能耗模型，给出基于驱动效率优化的转矩分配控制策略，通过实验绘制出转矩分配比例系数MAP图。采用转矩分配优化算法与采用固定比例的转矩分配方法相比，能耗降低约5%，由此提高了控制效率。Chen Yan等[19]采用Karush-Kuhn-Tucker和自适应算法，以电机能耗和效率函数为目标进行优化，进而得到最优转矩。但由于只考虑了电机能耗，实际过程中车辆的安全稳定性却没有得到保证。

4 多目标协调集成控制

为了避免分布式驱动电动汽车控制系统的冲突，合理利用轮胎力之间的耦合关系，发挥各系统的优势，学者们提出了多目标协调集成控制技术。这种集成不是简单地将多个子系统组合叠加而是需要充分考虑子系统间的影响和耦合。主要包括由车辆驱动、制动、转向和悬架等系统组成的汽车底盘在汽车的纵向、侧向和垂向之间的动力学耦合关系，如图5所示。对底盘多个子系统进行协调控制，以实现汽车综合性能最优，这已成为当前汽车动力学研究的关键问题。

合肥工业大学王其东等[20]对汽车动力学集成控制技术进行了深入研究。该研究采用分层式系统控制架构，通过设置顶层协调控制单元，对各个子系统进行监督、统筹，并且各子系统带有独自的控制器。该技术主要对ABS(防抱死制动系统)、主动悬架系统以及ESC(车身稳定控制系统)进行集成，在改善汽车的操纵稳定性的同时还提高了汽车的乘坐舒适性。山东大学杨福广等[21]通过设定模糊控制规则，将分布式驱动电动汽车中的AFS、ASR(驱动防滑系统)和DYC系统进行集成控制，提高了极限工况下车辆行驶的稳定性。

注：4WS、EPS、ASS、SAS、TCS分别表示四轮转向系统、电力助力转向系统、自适应座椅系统、半主动悬架系统、牵引力控制系统。图5 底盘动力学耦合情况

5 容错控制技术

分布式驱动电动汽车是典型的过驱动系统，相比于完整驱动或者欠驱动系统，这种系统拥有更多的执行器以及传感器，因此其出现故障的概率也大大增加。针对分布式驱动车辆进行容错控制，将故障应对方式由4个车轮的驱动力补偿与协调转变为依靠驱动电机与转向协调。要保证整个过驱动系统的安全性、可靠性、稳定性以及车辆正常的行驶和操纵能力，对分布式驱动电动汽车驱动系统容错控制这一关键技术的研究尤为重要。

容错控制一般可分为主动容错控制和被动容错控制。被动容错控制主要采用固定不变的控制器保证闭环控制系统对特定故障进行控制。Zhang Hui等[22]提出一种针对分布式驱动电动汽车过驱动系统的被动容错控制策略，并设计了一种增益反馈控制器，即使车辆执行器出现各种不同类型的故障，仍能保证闭环系统的稳定性。但在控制维数较高的动态系统中，被动容错控制策略对故障的自适应能力不如主动容错控制高。主动容错控制系统具有故障诊断单元，能够根据不同的故障模式实时调节控制器参数或重构控制器，主动补偿或削弱故障对车辆造成的影响。Zhang Guoguang等[23]提出一种主动容错控制算法，通过鲁棒控制改善车辆速度变化以及外部扰动对系统的影响，根据故障模块检测到的故障因子大小切换不同的分配算法，从而实现容错控制。