电动汽车电子转弯差速的解决方案综述

电动汽车电子转弯差速的解决方案综述

电动汽车电子转弯差速的解决方案综述 2011： 摘要：首先对汽车的转弯时差速问题进行了解释和分析，同时介绍了传统汽车解决差速问题的方法。接着分析了电动汽车差速问题，并从转速和转矩两个方面对电子差速的方案进行了讨论。并对两方案为基础的其他智能控制方案进行了分析。最后给出了除了转矩转速方案外的另外一些思路。主题词：电动汽车差速智能控制引言目前，世界上很多国家都投入巨资对电动汽车进行研究，并且已经开发和制造出一些实用车型。但是这些汽车单纯将单电机取代内燃机，其底盘以及机械传动部分基本延用原来内燃机汽车的结构。这样做并不能将电动汽车中电气部件时间常数短的优势发挥出来。用双轮毂电动机为构架的电动汽车，其使用电气传动器件代替机械传动部件，相对于传统汽车，这种汽车在结构上具有很大的不同点。由于直接将电机安装在轮毂上，汽车行驶中的差速问题不能用传统的机械差速器完成，所以研发电子差速器成为研究的重点。电子差速器动态反应快，除了完成差速功能外，还能提升汽车稳定性。本文根据目前最新的研究成果，对各种电动汽车差速方案进行介绍。1 汽车的转向差速问题在车速极低，且不考虑汽车质心侧偏、横摆角，以及路面情况变化和侧风等情况下，可以参考阿克曼(Ackerman)转向几何学原理，如图1所示。

图1 阿克曼圆周运动

图中内外前轮的垂线与后轮的垂线交在图左侧同一点O，车辆绕此点作圆弧运动，保证O为转动中心，O点到后轴中点的距离R是车辆的转向半径。假设内外前轮的平均转向角度为θ，前后轴间距为L，两轮之问的距离为B。可以看到汽车在转弯时，内、外侧后轮行驶距离不同，而两者行驶时间却相同，因此两者时间存在差速问题。传统汽车使用机械差速器来完成差速，机械差速器的基本运动规律是：无论转弯或直行，两侧驱动车轮的转速之和始终等于差速器壳转速的2倍。常用的对称式锥齿轮差速器，其内摩擦力矩很小，实际上可以认为无论左右驱动轮转速是否相等，两边扭矩总是平均分配，这样的分配比例对于车辆在良好路面上直行或转弯时，其运行状态都是满意的。在电动汽车中，由于使用两台电机直接驱动后轮，不用安装机械差速器，但是在转弯时面临着差速问题。因此如何解决电动汽车转弯时的差速问题，成为电动汽车发展的关键问题。目前较为流行的方案有两种：基于转速调节和转矩调节。2 基于转速调节的差速器方案2．1 方案介绍要解决差速问题，最直观的就是控制两个驱动轮的转速，使其满足Ackerman模型的要求。稳重设定汽车的转弯时，处于一种理想情况，且汽车的质心不发生变化，满足Ackerman公式。作者分别使用两个永磁无刷同步电机和两个buck电路搭建了驱动系统，两者用一个速率控制器进行控制，速率器实时比较两个轮子轮速和理想模型的速度差，然后通过调节电压来控制电机的转速，进而控制车轮的转速。在理想情况下这样的控制手段可以实现差速。Ackerman模型没有考虑汽车很重要的横摆力的作用，一般采用基于Ackerman模型的改进型模型来作为汽车转向分析的基础，在原模型的基础上初步考虑汽车的横摆角，其转向动力如图2所示。

图2 考虑偏差角时汽车转向运动

车辆转向时，由于向外的离心力使车轮出现侧偏角，特别是当车速较高时，侧偏角较大。假设前轮在向内转过平均转向角θ的基础上，再外转过平均侧偏角α，得到前轴中点的速度方向。后轮向外转过平均侧偏角α，到后轮中点的速度方向过A和B分别作速度va和vb交点O，就是该瞬时车辆的转动中心，距离OD就是转向半径R。根据三角形OAD和OED的几何关系：

采集方向盘转向角θ和车速v再利用式(2)和(3)就可以计算出在有侧偏角的情况下汽车两个驱动轮在转弯时内外轮的速度差。一般采用DSP将汽车的尺寸、转弯角、车速的数据编绘成表格，存放在DSP的存储器中，供查询使用。这样就能解决内外车轮在转弯时的差速问题。2．2 方案的改进利用Ackerman模型虽然可以大致估计出汽车转弯时各轮的速度差，但是这种方案在实际行驶中并不能解决差速问题。因为在实际路面中，除了汽车的差速、转弯角、侧偏角、车辆尺寸的因素需要考虑之外，类似与侧风、路面情况也会对车辆转弯时的差速产生影响。因此提出使用BP神经元网络的方式来自适应学习实际路面情况。系统如图3所示，采用神经网络差速器，模拟人工智能，用软件实现差速，算法简单，实现方便并能达到与直接转矩控制同样理想的差速效果。

图3 基于神经元的电子差速系统

先根据系统测量得到的样车行驶数据作为学习样本，神经网络基于这样的学习样本，自我训练、调整得到神经元之间的最优连接权值和各个神经元的阈值，即获得样本知识的内在表达，使神经网络具备人工智能，车辆转向时能自动进行差速。最后证明在路面情况固定的路段，该方案具有一定的实用性。2．3 方案的缺陷该方案只是对以学习过的路况可以适应，对于不同的行驶条件，车辆需要新的训练结果。同时在车轮的速度控制时，因为受自由度限制，控制稍有误差，会造成车辆的不稳定。3 基于转矩特性的差速器方案3．1 方案介绍相对于使用车速的直接控制，提出使用转矩控制的方式，来解决汽车转弯时差速的问题。

图4 二自由度电动汽车转向模型

基于二自由度的汽车转弯时模型如图4所示，汽车受力和力矩平衡的方程如下：

各轮的滑移率定义为：

式中：Xi= Fxi cosδi - Fyi sinδi，Yi = Fxi sinδi + Fyi cosδi，i=1～4，M为车体质量，a，b为车体重心距前后轴的距离，B为内外车轮的轮距，Jz为车体转动惯量，Fy1，Fy2分别为前轮内、外轮的侧向反作用力，Fy3，Fy4分别为后轮内、外轮的侧向反作用力，Fx1, Fx2以分别为前轮内、外轮的切向反作用力，Fx3, Fx4分别为后轮内、外轮的切向反作用力，ωr为车体横摆角速度，φr为车体横摆角，φr=ωr，V为车体速度矢量，v，u分别为车体速度矢量在x，y轴上的分量，Vi为4个车轮的车轮速度，Vωi为4个车轮的车轮角速度。通过以上分析可以算出车后轮各需的驱动力：

式中：h是汽车质心到地面的高度，φ为汽车横摆速度，D为汽车阻尼系数，K为汽车刚性系数。根据式(7)可以计算出两后轮的不同转矩要求，使用控制器在转弯过程中实时对后轮进行控制，可以完成汽车的差速功能。3．2 方案的改进汽车在驱动中，滑转率具有重要的位置，滑转率和附着力的关系如图5所示。

图5 滑转率附着系数关系图

可以看到滑转率处于／4点时，汽车具有最大附着系数，设Fz为汽车的垂直负荷，则轮胎和地面的最大摩擦力Fφ=μFz，附着系数最大，汽车的动态特性越好，能量的利用率也越高。因此通过对滑转率的控制，能有效的处理差速问题。因此提出使用最佳滑移率的手段来控制电机的差速问题，使用汽车的驱动力矩、加速度，以及汽车的重量估计车辆的最佳滑移率，后续的控制依据这个最佳滑移率来进行闭环控制，试验结果表明，这种基于电机力矩控制的最佳滑移率控制，不但对转差问题具有良好的解决性能，而且对于汽车直行过程中遇到不稳定情况，例如从高摩擦力路面进入低摩擦力路面也有良好的适应性。另外提出使用滑膜变结构控制来控制滑移率，根据每个车轮在转向时的目标滑移率，应用鲁棒性好的开关控制对左右驱动轮独立地分配转矩。开关控制的应用提高了控制的鲁棒性和稳定性，但由于开关函数sgn的系数是常数，在切换面附近容易产生因非理想切换引起的高频颤振，围绕切换面引入一个固定宽度φ的边界层，用仿真和实验手段证明，这种方案具有很高的效率。3．3 方案存在的问题基于最佳滑转率控制的最大问题就是求取路面实际附着力，以及最佳滑转率。因此求取最佳的滑转率是控制的关键问题，但是因土壤状况、载荷、轮胎结构不同而变化，要精确地测量出在各种牵引负荷时驱动轮的最佳滑转率非常困难，通常只能测定带有假设条件的推测。因此，如果推测滑转率称为制约这种方案的一个问题，其次基于力矩的控制相对速度控制要复杂，特别对于外界复杂条件的变化，反应速度稍显缓慢。4 其他差速器方案由于电机旋转时，磁场中产生的反电动势与电机角速度成正比，工作电流与输入电压和反电动势的差值成正比，输出转矩与绕组相电流成正比。这样，当驱动轮的转速不一致时，低速驱动轮电机的反电动势低，电流变大，输出转矩也增大，滑转率增大，将使轮子加速；高速驱动轮电机的输出转矩小，滑转率减小，将使轮子减速。通过不同滑转率的调节，在转向行驶时，使二驱动轮转速之差变小，实现差速功能，这满足差速的充分条件。在转向时，向心加速度α=v／R，离心力f1 = ma，离心力产生的侧翻力矩Ma=f1·H，转向时对车轮产生支撑力的力矩 Mf=F ·B，Ma=Mf ，则内侧车轮减重为G1 =F/ g，(式中，F是增减的支撑力，g是重力加速度)，外侧车轮增重为G1 =F/g，外侧车轮增重，内侧车轮减重。要使内、外驱动轮的滑转率相同，就得要内驱动轮的力矩小于外驱动轮的力矩。而本方案是采取双电机独立驱动，在转向时，内驱动轮的力矩大于外驱动轮的力矩。因此，δ内>δ外。当加速电门踏板的行程增大，工作电压就增大，因此电流增大，内驱动轮电机的电流先增大到限流值，电机工作在限流状态，滑转率变大，整车加速行驶并转向，使车辆工作在差速式转向状态或增速式转向状态(内外侧驱动轮的转速都升高，外侧驱动轮的转速大于内侧驱动轮的转速)。因此可以解决差速问题。5 结语本文对汽车转弯时的差速问题进行了分析，对电动汽车的差速模型进行了介绍和分析。从两个方面提出了差速问题的解决方案：是通过控制电机速度；是控制电机转矩。并且对两者的优、缺点进行了分析。最后还提出了一种较为新颖的方案，供大家参考。(end)

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