[发明专利]一种分布式电驱动车辆多性能优化力矩分配方法

说明书

本发明公开了一种分布式电驱动车辆多性能优化力矩分配方法，采用基于改进的C/GMRES算法的MPC控制器进行多性能优化力矩分配，包括：MPC控制器以上层控制器给出的纵向总驱动力矩及横摆力矩作为力矩分配控制输入，结合车辆反馈的轮胎相关信息，基于车轮旋转动力学及轮胎滑移率状态更新模型，考虑轮毂电机输出力矩物理特性，以车轮负荷率为稳定性约束前提，以轮胎滑移耗散能最小化为优化目标，建立MPC优化控制问题，并采用改进的C/GMRES算法进行力矩优化分配问题的快速求解，以实现车辆稳定性与经济性的实时优化控制。本发明采用基于改进的C/GMRES算法的MPC控制器进行多性能优化力矩分配优化，在保证车辆稳定性的前提下最小化轮胎滑移耗散能，计算效率高，适于实时应用。

技术领域

本发明涉及电动车辆及车辆动力学控制领域，特别涉及一种分布式电驱动车辆(Distributed Drive Electric Vehicle,DDEV)的多性能优化力矩分配方法。

背景技术

电动汽车(EV)凭借其低排放、快速响应速度及高能量利用率等优点，已成为当前汽车工业的重要发展方向，其中一种特殊的底盘结构便是分布式电驱动车辆。与传统的集中驱动EV不同，DDEV在各个车轮中搭载轮毂电机(In-wheel Motor,IWM)作为主要的动力输出单元，可有效提升车辆稳定性及控制灵活性。然而，由于引入了更多的控制自由度，DDEV实际上是一个过驱动控制系统，即控制自由度(力矩分配)大于车辆自由度，这为控制器的设计带来了新的挑战。

广大学者们已对分布式电驱动车辆力矩分配问题开展了大量的研究，其研究问题主要分为两类：安全需求和能耗优化。然而，目前普遍研究的力矩分配目标仅为单一的安全需求或能量优化，极少研究同时考虑系统安全及能量进行力矩分配。此外，大部分考虑能量优化的力矩分配方法仅以电机能效为优化目标，而忽略了轮胎滑移耗散能量的影响。

常用的分布式电驱动车辆力矩分配方法有基于规则的分配、菊花链分配、重配置伪逆分配和基于优化的分配。基于规则的分配方法鲁棒性好，易于实车应用，但没有充分利用分布式车辆力矩独立驱动优势，也不能很好地处理执行器及路面条件相关约束；菊花链式分配无法保证车轮充分且均匀地被利用，会产生所谓的“短板效应”，即当一个轮胎已接近约束边界，其余轮胎可能依然处于较低负荷水平；伪逆法不能有选择地优先满足纵向驱动力或者横摆力矩。相比上述方法，基于优化的分配法可以更好地设计优化指标及约束，全面提升力矩分配品质。然而，目前普遍采用的基于优化的方法仅考虑当前反馈的状态量信息，模型动态如驱动器及轮胎动态往往不考虑，这将极大地限制控制性能。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种结合开环优化与闭环反馈的先进算法，可在短期预测时域内以状态更新的形式考虑系统未来动态信息，以此进行优化，实现更理想的控制效果。然而，由于需要对未来状态进行优化，MPC控制器优化求解中不容小觑的计算量是一大制约其实际应用的阻碍。

由此可见，上述现有的分布式驱动车辆力矩分配方法，显然仍存在有不便与缺陷，而亟待加以进一步改进。如何设计一种兼顾车辆安全及轮胎滑移耗散能最小化的分布式电驱动车辆力矩分配方法，在保证其控制性能的基础上满足实时计算需求，成为当前业界急需改进的目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种新形式的基于优化的分布式电驱动车辆力矩分配方法，该方法可同时兼顾车辆稳定性并实现轮胎滑移耗散能最小，在保证其控制性能的基础上满足实时计算需求。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：