基于電機精確扭矩計算的輪轂電機電動汽車主動安全新方法.pdf

1、采用扭矩響應快速而精確的電動機作為驅動力的來源，電動汽車在動力學控制和主動安全上有著一系列獨特的優(yōu)勢。同時，對于電動汽車的車輛動力學控制來說，電機扭矩也是最重要的控制因素之一。電動汽車，尤其是采用了分布式驅動的電動汽車，選擇安裝在車輪內的輪轂電機的驅動方案，會導致電機面臨一些非常嚴苛的工作環(huán)境，諸如極端的高溫、低溫和路面振動所帶來的加速老化等，這對電機的性能和扭矩計算帶來了很大挑戰(zhàn)。在本文的研究中，通過對國內市場上有代表性的諸多中央驅動

2、電機和輪轂驅動電機的實驗測試發(fā)現，在普通工況下，采用電機扭矩與電樞電流成正比的傳統方法可以得到準確的電機扭矩值；然而，在車輛運行中常會遇到的高溫、低溫、振動老化等嚴苛工況下，電機參數會發(fā)生變化，采用傳統方法則不能得到精確的電機扭矩值。因此，在本文中，采用了Kriging方法來進行電機反電動勢的在線計算，在此基礎上得到電機的精確扭矩值，使得在電動汽車工作中常會遇到的高溫、低溫、振動老化等嚴苛條件下，都能準確得到電機的扭矩值。Kriging

3、預測是一種基于采樣點的信息的擬合和估算方法，在本文中，我們將電機的轉速和轉子的位置作為兩個輸入參數，電機的反電動勢作為輸出參數，建立了基于Kriging的反電動勢計算模型。然后結合在電機控制中需要測量的三相電流值，計算出電機的精確扭矩。由于 Kriging方法對采樣點的需求量極少，電機的扭矩計算算法能夠快速執(zhí)行，因而能夠在車輛的微控制單元（Micro Control Unit，MCU）中很方便的運行。仿真和實驗的結果表明，采用Krigi

4、ng方法在高溫、低溫、振動老化等嚴苛條件下都能得到精確的電機扭矩值，為后續(xù)輪轂電機電動汽車新型整車動力學控制和主動安全新方法提供精確的扭矩計算和反饋。
　　本文基于在車輛行駛中的嚴苛情況下都能夠得到的電機快速而精確的扭矩反饋，設計了輪轂電機電動汽車動力學控制和主動安全的新方法，使得電動汽車能夠具有更高水平的安全性、更好的操縱性和更強的穩(wěn)定性。本文中，在綜合考慮了車輛和輪胎所受的各種外部阻力的情況下，提出了一個簡單可行、高效率的電動

5、汽車防滑控制新方法。這個方法是基于測算和控制一個新定義的參數——TA，即驅動電機的扭矩和車輪的角加速度兩者之間的比值。這兩個參數對于驅動電機來說，都可以通過非常簡便的方法在電機控制的過程中獲得，減少了所需的硬件，降低了成本。在考慮了車輛和輪胎所受的外部阻力的情況下，本文中把防滑過程分為加速和減速兩種工況，分別證明了在這兩種情況下車輪的滑移率和新提出的參數TA之間的單調關系。根據這個單調關系，就可以在防滑控制中用 TA方法來代替?zhèn)鹘y的滑移

6、率方法。本文在MATLAB/Simulink平臺下進行了電動汽車TA方法控制方法的仿真，并且在配備四輪獨立驅動輪轂電機的電動汽車上進行了實車測試。仿真和實驗的結果都表明，參數化的TA方法可以有效的在防滑控制上代替?zhèn)鹘y的滑移率方法，實現良好的防滑控制效果。同時，由于電機扭矩和車輪角加速度是輪轂電機電動汽車車輪上最直接的輸入和輸出，因而該方法更加接近問題的本質，也有利于拓展到四個車輪上進行整車側向動力學主動安全新方法的設計。
　　基于

7、電機有著快速而精確的扭矩響應這一重要特性和新提出的表征車輪運行狀態(tài)的新參數 TA，本文設計和討論了適用于輪轂電機電動汽車的新型防側翻控制的指數化方法——TAI方法，解決了傳統防側翻控制方法中各個車輪所承受的垂向載荷難以通過低成本的方法準確獲取的問題。本文采用三層的電動汽車控制結構來進行基于TAI指數的高效防側翻控制，并就其可行性、控制效果等與傳統控制方案進行了比較。利用作者的研究團隊共同開發(fā)的電動汽車動力學仿真模型進行了 TAI指數化防

8、側翻控制方法在MATLAB/Simulink平臺下的仿真，仿真結果表明了采用TAI方法進行側翻檢測的可行性。在本文的實驗中，采用了作者的研究團隊設計和制造的配備有四個輪轂電機進行驅動的模塊化電動汽車實驗平臺，并將車輛參數和性能數據導入到具有工業(yè)界應用標準的車輛動力學分析軟件CarSim中，用來進行危險性較高的側翻實驗。實驗結果同樣表明，新提出的TAI方法能夠很好的實現車輛側傾角的監(jiān)測和側翻的控制，減少了所需硬件，降低了成本，提高了安全性