分布式驅動電動汽車橫擺穩定性控制技術綜述

姜文浩，張麗萍

（遼寧工業大學 汽車與交通工程學院，遼寧 錦州 121001）

引言

在環境和能源的雙重壓力下，汽車工業發展的主流方向無疑是電動汽車。電動汽車可根據電機布置方式而分為集中式驅動和分布式驅動。分布式驅動具有驅動傳動鏈短、車輛動力傳遞更快和更高效等突出特點，但車輛控制難度卻由此提升。

針對多種分布式電驅動汽車橫擺力矩控制技術來說，現如今主流的穩定性的控制方法為直接橫擺力矩控制、四輪轉向控制和轉矩協調分配控制等，控制方法的采用由于不同的研究意圖和想法而不同。本文主要展開研究的對象是直接橫擺力矩控制方法，該方法不僅可擴展車輛控制方式和滿足車輛行駛要求，還可控制車輛橫擺穩定性。

1 車輛穩定性特征參數分析

耦合關系存在于車輛的橫擺角速度和質心側偏角之中，因而很難分別控制其跟隨期望狀態。通過對車輛穩定性的分析，分別通過橫擺角速度和質心側偏角而設計創造的模糊控制器逐漸成為主流[1]。

1.1 橫擺角速度

橫橫擺角速度γ是指車輛繞垂直軸的偏轉，該偏轉的大小代表汽車的穩定程度。角速度越大，橫擺角變化就越快，說明易導致車輛發生側滑或者甩尾等危險工況。橫擺角是橫擺角速度的積分，航向角θ質心側偏角β與橫擺角的和。航向角指的是地面坐標系下，車輛質心速度與橫軸的夾角。可用式（1）表示。

從式（1）可知，航向角θ大小在質心側偏角很小的情況下就由此時可以表示車輛轉向能力的橫擺角所決定，即橫擺角速度越大，轉向半徑越小，轉向明顯。車輛實際運動情況下，控制功能的觸發都是通過檢測質心側偏角和橫擺角速度來實現的，在急轉工況下，駕駛員很容易因為橫擺角速度階躍變化等干擾而引發危險。

1.2 質心側偏角

質心側偏角β同樣可表征汽車運動狀態，它是指車輛質心速度方向與車頭指向的夾角，表示了車頭偏離汽車前進方向的程度。質心側偏角根據縱向速度Vx與橫向速度Vy求得，如式（2）所示。

車輛橫擺力矩由于質心側偏角的增大會變得越來越小，當車輛的質心側偏角變得很大時，輪胎的側偏特性影響輪胎側向力， 致使車輛的側向力總和與橫擺力矩趨于一常數。當車輛質心側偏角數值沒有得到很大提升時，車輛具有良好可操控性。

1.3 滑移率

滑移率是在車輪運動中滑動成分所占的比例。車輛行駛的穩定性受車輪的滑移量的影響很大，其中主要影響因素就是路面附著系數，它影響著車輪的滑移率s，滑移率s如式（3）所示。

式中：u為車速，uω為車輪速度，ω為車輪滾動角速度，r為車輪半徑。

當車輛的滑移率s增大，車輛側向附著力隨著車輛側向附著系數變小而減少，車輛的穩定行駛將難以保證，車輛易發生側滑。當車輪純滾動時，uω=u，s=0；當車輪抱死純滑動時，uω=0，s=100%；當車輪邊滾動邊滑動時，u＞uω，0＜s＜100%。因此若想保證車輛穩定行駛就需要選擇合適的滑移率，并且保證縱、側向附著力足夠大。

2 車輛橫擺穩定性主流控制方法及其研究現狀

2.1 直接橫擺力矩控制方法研究現狀

目前提高車輛操縱穩定性最有效的方法就是直接橫擺力矩控制（Direct yaw moment control，DYC），而分布式驅動電動車輛擁有獨立可控制的驅動力，因而其不同于只能基于制動系統產生調節附加橫擺力矩的傳統車輛，從而更利于控制直接橫擺力矩[2]。

2.1.1 運動跟蹤層

運動跟蹤控制是指控制車輪力矩使車輛的實際運行軌跡跟隨理想軌跡變化，亦指控制車輛的穩定性狀態參數使其響應參考模型理想輸出值的變化。

德國博世公司的Albert Lutz等人在求出車輛穩定性控制參數的目標值后通過制動滑移率控制器來完成對車輛的跟蹤控制[3]。

吉林大學的王慶年等人采用BP神經網絡與PID控制相結合的形式使車輛實現橫擺角速度的跟隨，通過BP神經網絡的學習得到PID控制器的3個最優參數，利用PID控制器得到附加橫擺力矩[4]。

2.1.2 力矩分配層

橫擺力矩分配就是控制執行元件，即電機與液壓制動系統，調整電機輸出力矩與液壓控制系統的制動力矩。為實現車輛行駛狀態的修正，應滿足車輛橫擺力矩需求，實現力矩分配。

Ossama Mokhiamar等人以路面附著的最小利用率最小為力矩分配的控制目標，各輪對目標函數的影響權重不同，當后軸車輪的重量系數略大于前輪時，將較好實現車輛的穩定控制[5]。

同濟大學的姜煒等人利用分層優化分配方法實現優化力矩分配則采用加權最小二乘法的方法，以此實現車輛儲備附著利用率的提高。基于該優化方法的基礎，之后進一步地加速度，具有良好的穩定性控制效果[6]。

2.2 四輪轉向控制方法研究現狀

在四輪轉向技術上應用控制理論已經在先國外開始流行，而國內針對四輪轉向的研究主要集中在后輪轉角的控制策略。

林棻等人提出一種新的四輪轉向車輛控制策略。控制目標設為質心側偏角值為零時車輛轉角較小和車輛高速行駛較大轉角時前軸實現抗側滑。在該環境下建立了包括輪胎非線性和考慮側傾的三自由度四輪轉向車模型，其采用雙隱層神經網絡訓練后得到四輪轉向控制器[7]。

2.3 轉向分配控制方法研究現狀

將車輛穩定控制所需的橫擺力矩轉化為各車輪轉矩，即合力轉化為分力，稱之為轉矩分配控制。

日本橫濱國立大學的 Naoki Ando等人以最小二乘法為基礎，將車輛的跟蹤控制所需要的合力分解為每個車輪所受橫向分力和縱向分力[8]。

南京理工大學殷德軍等人根據最大可傳遞轉矩估計（MTTE）方法來分析地面附著系數和橫、縱向力之間的耦合關系，并且電機驅動特性為基礎來實現力矩的輪間分配[9]。

3 結束語

現今對汽車穩定性控制的技術仍然在積極發展，該領域還需要不斷地豐富和創新。轉向力矩和驅動力矩協調控制將是未來研究的重點，由此更應進一步發掘車輛行駛穩定性的潛力。分布式電動汽車的廣泛投入使用使得在每個車輪和輪胎上最優分配車輛的穩定控制力矩必將在未來成為發展趨勢。