[发明专利]一种用于分布式驱动电动汽车的驱动防滑控制方法及系统

说明书

本发明公开一种用于分布式驱动电动汽车的驱动防滑控制方法及系统。所述方法包括：获取车辆信息；对于每个车轮，根据所述车辆信息得到对应车轮的估算车速；根据车辆信息和估算车速计算对应驱动车轮的路面实际滑移率；根据车辆信息计算对应驱动车轮的路面实际附着系数；根据各实际滑移率估计各驱动车轮的路面最优滑移率；根据各实际路面附着系数估计各驱动车轮的路面最大附着系数；计算各驱动车轮的滑移率偏差和附着系数偏差；根据各驱动车轮的滑移率偏差和附着系数偏差，得到对应驱动车轮的理想输出转矩值；根据各理想输出转矩值分配各驱动车轮的驱动力矩值。采用本发明的方法或系统，对各驱动车轮进行稳定控制，能够达到令人满意的驱动防滑效果。

技术领域

本发明涉及汽车控制领域，特别是涉及一种用于分布式驱动电动汽车的驱动防滑控制方法及系统。

背景技术

在驱动防滑控制策略中，车速获取和路面识别是必要的。

车速的精确获取可以的准确车轮滑移率。传统车速的获取方法，一是通过测速装置如GPS获取，但是低精度GPS获取的速度精度较差，且信号易受到外界障碍物遮蔽，而高精度、高频率的GPS成本昂贵,在车上适用性低；二是以汽车从动轮的速度去代替车速，但是分布式驱动汽车不存在从动轮，无法通过此方法获取精确车速；三是通过光学测速装置进行测量，但是成本较高。以上这些原因导致了车辆在运行过程中不能够实时获得车辆绝对速度，这给滑移率的计算带来了误差。

不同的路面附着系数对应不同的轮胎最优滑移率。已有的路面识别方法中，常采用递推最小二乘法(RLS)方法对μ-λ曲线(滑移率与利用附着系数曲线)进行辨识获取路面附着系数，此方法在轮胎低滑移率时精度容易受到噪声影响；还有通过先进的光学测量仪器对路面进行辨识，但同样受限于高昂的设备成本，以及长周期数据处理，难以在实际中得到应用。路面识别的不准确，对应的轮胎最优滑移率也会有误差。

驱动防滑的控制算法中主要是基于不同路面下的轮胎最优滑移率对轮胎实际滑移率进行控制。传统的滑移率控制方法主要有逻辑门限值控制方法、PID控制方法、模糊控制方法等。在逻辑门限值控制中，门限值的设定对于复杂路况难以适应；PID控制多用于线型系统，但是含轮胎模型的电动汽车是一个强非线性系统，而且PID参数对于复杂路况的变化并不具有很好的适应性；模糊控制对规则的建立较为困难。以上几种控制方法的缺陷难以实现令人满意的驱动防滑效果。

发明内容

本发明的目的是提供一种分布式驱动电动汽车的驱动防滑控制方法及系统，从而实现令人满意的驱动防滑效果。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种用于分布式驱动电动汽车的驱动防滑控制方法，所述方法包括：

获取车辆信息，所述车辆信息包括车轮半径、每个车轮的轮速、纵向力和横向力；

对于每个车轮，根据所述车辆信息采用无迹卡尔曼车速估计算法得到对应车轮的估算车速；

根据车轮半径、每个车轮的轮速和估算车速计算车辆中对应驱动车轮的路面实际滑移率；根据每个车轮的纵向力和横向力计算车辆中对应驱动车轮的路面实际附着系数；

根据各所述实际滑移率采用模糊逻辑方法，估计各驱动车轮的路面最优滑移率；根据各所述实际路面附着系数采用模糊逻辑方法，估计各驱动车轮的路面最大附着系数；

计算各所述路面实际滑移率和各所述路面最优滑移率的偏差，得到各驱动车轮的滑移率偏差；

计算各所述路面实际附着系数和各所述路面最大附着系数的偏差，得到各驱动车轮的附着系数偏差；

根据各驱动车轮的滑移率偏差和各驱动车轮的附着系数偏差，得到对应驱动车轮的理想输出转矩值；

根据各所述理想输出转矩值采用驱动力矩分配法分配各驱动车轮的驱动力矩值。