基于新能源電動汽車的電子差速控制系統探究

楊檬瑋

摘要：本文立足于新能源電動汽車電子差速控制方法介紹，對電動汽車的電子差速控制系統控制理論進行了深入探究，為保障汽車轉向安全，改善汽車動力性能提供理論指導。

關鍵詞：電動汽車;電子差速;控制技術

中圖分類號：U463.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）14-0224-02

0? 引言

伴隨著人們對日益枯竭的石化資源的認識水平的提升，越來越重視資源保護，希望尋求一種綠色的、可持續的發展道路。在汽車制造領域，新能源電動汽車的出現，在能源節約及環境保護方面做出了巨大貢獻。然而，為實現電動汽車行駛性能的提高，應加強汽車電子差速控制系統研究，以實現汽車轉向時的穩定性，保障汽車行駛安全。電動汽車在轉向時，因輪轂內外圈半徑不同，角速度存在差異化，很容易出現打滑現象。當前，因新能源電動汽車差速控制方面研究還不夠成熟，基本都是通過汽車傳動軸和傳動率實現機械傳動的“硬”控制模式，這種模式下，汽車整體動力性能有所影響，轉向安全性無法得到高度保障，因此，必須通過一種高性能電子差速控制系統設計，實現汽車變速效率提升之目的。孫振杰[1]等通過對電動汽車驅動理論探究，著重介紹了電動輪驅動MACCP電子差動技術。為能夠輕松實現四輪轉向，系統通過改進，利用線性步進電機控制實現汽車轉向力的控制，使汽車整體轉向性能得到有效提高。相信隨著電動汽車概念車和實驗室中的完全開發，電動汽車必將發展為純電動汽車產業，新能源電動汽車產業發展必將迎來新高地。本文結合各學者研究成果借鑒，在新能源電動汽車差速控制方法概述基礎上，對汽車的電子差速控制系統控制理論進行總結，希望能為新能源汽車產業的不斷發展提供幫助。

1? 新能源電動汽車電子差速控制方法

總結起來，新能源電動汽車電子差速控制主要通過三種方式實現：即驅動輪轉速控制差速、驅動輪轉矩控制差速和驅動輪滑移率控制差速。

1.1 控制汽車驅動輪轉速

該控制方法是通過汽車轉向模型計算實現對目標轉速進行追蹤，從而達到控制汽車轉速目的。對于四輪獨立驅動的低速電動車而言，利用Ackermann & jeantand轉向模型實現對四輪轉速關系的約束，從而達到控制車輪轉速，同時采用PID控制，很好地控制了不同速度及轉角下的汽車內外側車輪的目標轉速，確保汽車轉向的穩定性與安全性[2]。

1.2 控制汽車驅動輪轉矩

因汽車內外輪轂半徑不同，當汽車轉彎時，內外側車輪轉矩存在差異，如果內側車輪轉矩過大，就會出現滑轉現象，而外側車輪轉矩過小，又會引起滑移問題，都會引起汽車轉向安全性能降低。但通過合理控制汽車驅動輪轉矩，將內外側車輪輪矩控制在合理范圍內，就可以大幅降低滑轉、滑移現象的發生率，保障了車輛穩定性。一般的，實現車輪輪矩控制的最有效方法是通過BP神經網絡控制，確保車輛內外側渠東路滑移率保持一致，保障汽車轉向穩定性。

1.3 控制汽車驅動輪滑移率

在影響汽車穩定性所有因素中，滑移率的影響是最大的，因此，為實現汽車電子差速控制目標，可通過合理控制驅動輪滑移率方式實現。只需將雙側驅動輪滑移率差輸入到電子差速控制系統，系統通過計算，就能輸出滑移率對車輛的行駛穩定性有很大的影響，因此滑移率車輪轉矩協調百分比，將滑移率控制在合理范圍內，保障速度控制穩定性，從而有效提升汽車穩定性能。

上述三種控制方式各有優點，各自缺陷也非常明顯。1.1所述方法僅是在兩側驅動輪施加了Ackermann &jeantand轉向模型約束，因沒有考慮輪胎特性、車身側傾、轉彎離心力和向心力等，對高速工況就起不了差速控制效果;1.2所述控制方法因存在汽車橫擺力矩大的問題，也不能100%保障控制效率;1.3所述方法需向電子差速控制系統輸入滑移率，對于復雜工況，系統輸出車輪轉矩協調百分比就存在誤差現象，控制效果不佳，因此，三種控制方式均需進一步優化、創新，以實現任何工況、任何車速的汽車電子差速控制目標。

2? 電子差速控制神經網絡算法

神經網絡其實就是一種模仿生物神經網絡功能的經驗模型，該模型在應對輸入信號及網絡結構方面，具備很強的反應能力及處理能力，神經網絡僅需通過不斷訓練，學習非線性系統動態特征，因此，無需考慮非線性信號輸入輸出問題[3]。

在進行神經網絡計算中，應根據車輛縱向加速度需求進行縱向力分析。通過PID控制結構的應用，分析理論車速與實際車速差值進行加速度設置，再結合油門踏板信號進行驅動輪輸出轉矩協調，從而發生高效率動態響應，使車輛動力特性得到有效提升的同時，實現電子差速功能（式1）。

上述公式中，Fxreq代表需求縱向力，axreq是指需求加速度，m為汽車自重，g為重力加速度，Cd和Ad分別表示空氣阻力系數和汽車迎風面積，ρ為空氣密度，Vx為縱向速度，ev為期望速度與實際縱向速度差值。kp和ki分別表示比例和積分控制增益，取1.5。在離心力作用下，車輪垂直載荷會向外移動，實現轉矩差值計算分析。結合車輪軸距、側向速度、絕對速度、轉角等各項參數值，可進行垂直載荷比Kz計算，從而得出車輪左、右電機轉矩差值△T：

Rw是指車輪滾動半徑。運用滑模控制算法可求得橫擺力矩值，然后運用控制規律參數進行變量分析，實現對橫擺角速度跟蹤。為實現電機效率提升至目標，需進行控制規律參數優化，引入切換面sγ和約束Q，得到：

Mz、KSMC分別表示橫擺力矩和控制規律參數，IZ、sat（·）分別標志繞Z軸轉動慣量和飽和函數。當下層控制進行上層輸出參數接收時，可引入切換面sγ和約束Q進行不同電機轉矩計算。此過程中，應將提升電機效率作為主要目標任務，利用力矩分配參數進行轉矩分配。功能控制變量包括控制律參數、轉矩需求和轉矩分配參數，輸出結果是優化后的電機需求轉矩：

當已經確定電機物理結構時，就不能完全依照分配要求進行轉矩分配，但可根據車輪轉速和修正系數對轉矩輸出進行限制，最終確定變量閾值;同時，還應該加強穩定性約束，保障轉矩輸出控制在合理范圍內，基于車輪滑移問題的考慮，要保證轉矩對應縱向力低于最大附著力。一般的，將修正系數設定為10000，轉矩分配參數控制在0-1范圍內，控規規律參數則控制在5-9范圍內。為進一步明確轉矩與電極效率關系，需采集400-900r/min轉速條件下的輪轂電極數據。再運用Matlab進行數據擬合分析，最終得出最大輸出轉矩Tmaxi：

上述公式表示在400-900r/min范圍內，輸出轉矩對轉速產生較大影響。運用上述方法，可實現較好的電子差速控制，并最大限度地保障橫擺穩定性與電機效率，因此，通過提升電機運行效率，可降低汽車失穩風險，確保汽車始終處于穩定運行模式中。

3? 電動汽車差速控制發展

隨著電力電子技術在新能源汽車應用領域的逐漸滲透，推動了汽車電子差速控制理論的發展，在保障汽車行駛穩定性及安全性方面起到了積極的促進作用，尤其自新能源汽車動力學控制、整車結構設計、能量效率方面擁有絕對優勢，備受新能源汽車制造領域青睞。

據統計，2018年，全球電動汽車保有量超過了510萬輛，僅中國就擁有200多萬輛，依然占據市場鰲頭，相信隨著新能源電動汽車的逐漸發展，預計到2030年，中國新能源電動汽車將超越900萬輛。客戶群如此巨大，市場潛力無限，對于新能源電動汽車制造商而言，可以說迎來了空前發展機遇，在此背景下，必須注重汽車運行穩定性研究，加強電動汽車差速控制系統研發[4]。

在技術、政策和市場三方驅動下，電子差速控制必將獲得進一步發展，但必須要認識到當前在此領域還尚未取得成熟的發展理論，急需解決以下問題，實現控制水平的提升。

3.1 控制策略不全面

因存在控制策略不全面問題，僅考慮到變量控制，忽略了路面整體情況及轉速特性問題，過于簡單化、理想化。

3.2 沒有統一的規范

因電子差速系統沒有統一的規范，各種控制方式缺點明顯，實車論證方面不足，尤其在車輛自由度模型方面，考慮不周，存在狀態量有偏差現象，控制效果有待進一步加強。

3.3 車輛轉向靈敏度不高

因將電機鑲嵌在輪胎中，增加了簧上質量，致使轉向靈敏度降低。因此，電子差速控制系統技術研究任重而道遠，應從理論開始，全面、準確地考量差速控制策略效果，并通過實車論證差速控制技術的實用性能[5]。

4? 結束語

本文綜述了電動汽車電子差速系統控制方法、理論及亟待解決的問題。基于各種控制方法優缺點的綜合分析，需進一步優化與創新，通過人工神經網絡算法的應用，提升系統運行穩定性，保障車輛行駛安全性，進一步促進新能源汽車產業的快速發展。

參考文獻：

[1]孫振杰，曹江衛，龐蒙，武波濤.電動汽車電子差速控制技術研究[J].湖北農機化，2020（07）：15.

[2]王鵬，陶小松，曹曉玉.純電動汽車電子差速系統研究綜述[J].汽車實用技術，2020（03）：30.

[3]郭婭紅.電動汽車電子差速控制技術分析[J].內蒙古煤炭經濟，2019（12）：30.

[4]姚芳，林祥輝，吳正斌，李貴強.電動汽車電子差速控制技術研究綜述 網絡首發[J].自動化學報，2019（11）：06.

[5]何仁，惲航.電動汽車電子差速的節能優化控制策略[J].重慶理工大學學報（自然科學），2019，33（09）：1-10.