基于域控制器的驅動防滑系統分模式控制方案

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0119-03

【Abstract】The existing schemes have problems of response lag and engineering adaptation.The article proposes an integrationschemebasedon thedynamicdomaincontroler，integrating parameter estimationandslipratecontrolina closed loop into the multi-in-onecontroler.TheAUTOSARarchitecture isadopted toachieve inter-core communication， andtheresponse time isshortened to 5ms.Theinnovative multi-modePID control strategy dynamically matches parameters basedonaxial velocity deviationandacceleration，taking intoaccountcomplex working conditions such as ice andsnow，andsplitroads.RealvehicletestsshowthattheaccelerationtimefromOto40km/honicyandsnowyroadsis 17.8 seconds，and the angular velocity of yaw on open roads is less than 0.016rad/s ，verifying the advantages of the scheme in terms of control accuracy and engineering practicability.

【Key words】 domain controller； drive anti-slip control； multi-mode control

0 引言

驅動防滑控制系統（TractionControlSystem，TCS）是車輛主動安全關鍵系統，分直接扭矩控制與滑轉率控制-2，量產車多用后者（如博世TCS），集成于制動控制器，通過CAN通信發降扭請求。隨著電動汽車發展，博世開發出動態驅動防滑控制系統dTCS，可適配電機特性，采用分布式控制，響應快、精度高，但雙控制器標定繁瑣。學術界對驅動防滑控制的研究較為深入。例如，吳勃夫等提出基于非線性模型預測控制（ModelPredictiveControl，MPC）的控制方法;張博涵[4]等研究了自適應控制策略；李軍等結合滑模變結構與模糊控制展開探索。然而，因芯片資源占用、算法魯棒性等問題，距量產仍需驗證。本文提出集成于動力域控制器的方案，采用AUTOSAR架構實現快速通信。考慮工程實踐，系統采用比例-積分-微分控制（Proportional-Integral-Derivative Control，PID），兼顧資源占用與可靠性，便于量產推廣。

1驅動防滑控制系統整體方案

驅動防滑控制架構（圖1）含輸入處理、參數估算、控制信號處理、扭矩控制和制動控制模塊，輸出降扭與單輪制動信號。方案集成于域控制器，省去CAN傳輸時間，響應時間從傳統TCS的 40ms 以上降至 5ms 內。域控制器內部采集電機轉速，無通信延遲，頻率更高，較輪速控制時效性更優，從架構層面保障控制效果。

2參數和信號處理

2.1 滑轉率

驅動防滑控制的核心是滑轉率調控，其計算公式為：

式中： u ——車輪中心的速度；r—沒有地面制動力時的車輪滾動半徑； w ——車輪的角速度； rw 車輪速度。由式（1）可知，當車輪滾動半徑恒定時，滑轉率取決于車輪中心速度與輪速。輪速可直接獲取，車輪中心速度由質心參考車速決定，故準確計算質心參考車速是滑轉率控制關鍵。最優滑轉率與地面附著系數相關，其估算依賴輪荷，輪荷受車重、坡度影響，因此這些參數估算對防滑控制至關重要。

2.2 信號處理

2.2.1 軸速計算

驅動防滑控制需將滑轉率轉化為軸速差或電機轉速差實施控制。以前驅車為例，實際前軸轉速（轉換為車輪線速度）為：

式中： V_Axle 軸速； n —電機轉速;—減速器速比; r ——輪胎半徑。參考軸速與車速等效（轉換為車輪線速度），用于目標軸速計算。

2.2.2 輪速計算

參與制動扭矩控制的輪速需經補償處理，以消除轉彎工況左右輪速差影響。計算公式如下：

式中： V_CmpLe. —補償后的左側輪速; V_CmpRi —補償后的右側輪速; V_ActLe （20 左側車輪實際輪速； V_ActRi. 右側車輪實際輪速； V_RefLe —左側車輪參考輪速； V_RefRi^- 右側車輪參考輪速。

實際輪速由輪速傳感器信號濾波獲得，參考輪速以前驅車為例計算如下：

式中： V_ref -參考車速;@yawrate 橫擺角速度；d_f —前輪距； ——前輪轉向角度。

2.2.3 特殊工況識別

由于不同油門開度、路面條件下打滑特性各異，同一打滑過程中打滑量與輪加速度隨著時間的變化，單一PID參數難以覆蓋全工況。因此，根據軸速偏差ρ_e 與實際軸加速度，將打滑分為以下模式并匹配專屬PID參數，見表1。

圖2扭矩控制流程

軸速 Ψ=Ψ 目標滑轉率 .× 參考軸速 + 參考軸速，其中目標滑轉率需結合附著系數（路面修正）與橫向加速度（彎道修正）查表確定，通過目標與實際軸速偏差e執行PID控制，生成扭矩請求。扭矩控制流程見圖2。

3 扭矩控制

3.2扭矩分模式控制

1）彎道路面識別邏輯。左右參考輪速差值超過閾值即識別，通過橫向加速度修正目標滑轉率。

3）坡道識別邏輯。坡度超過閾值則識別為坡道（坡道標志位置1），用于修正扭矩控制的PI項。

2）對開路面識別邏輯。同軸兩側目標制動力矩差值大于閾值，且一側車輪穩定、非彎道時即可識別，通過單輪制動低附側，提升高附側驅動扭矩以增強動力性。

表1扭矩控制模式

3.1扭矩控制方案

驅動防滑系統根據參考車速、附著系數等計算目標軸速，實際軸速超閥值則激活PID降扭控制。目標

PID初始扭矩為打滑控制介入時的電機凈扭矩，計算公式為：

T_int=T_mot-T_Inertia-T_brake

式中： T_ini —初始扭矩； T_mot —電機實際扭矩；（204號 T_Inertia ——電機轉動慣量損失扭矩; T_brake 制動扭矩。初始扭矩 T_int 與PID計算扭矩疊加后，輸出至電機執行降扭控制。此外，彎道、坡道等特殊工況需對目標軸速與PI參數進行針對性修正。該方案可根據駕駛模式差異化設置目標滑轉率查表參數，例如放大目標滑轉率以滿足運動性能需求。

4 制動控制

4.1 制動控制方案

當同軸兩側車輪出現輪速差（如對開路面）時，防滑系統對輪速高的車輪施加制動力矩，以消除輪速差，維持穩定并利用附著系數。對開路面識別后，在扭矩控制目標軸速基礎上疊加與附著系數正相關的制動補償，得出單輪目標輪速，再根據實際與目標輪速差執行PID控制生成制動扭矩，流程如圖3所示。

目標滑轉率 基于附著系數的 實際 制動扭矩 X參考軸速 制動目標補償 輪速 初始扭矩 制動扭 參考 目標 目標 PID 矩請求 軸速 軸速 輪速 計算

4.2 制動分模式控制

與扭矩控制類似，單一PID參數無法覆蓋全工況制動需求。根據輪速偏差 e 與實際輪加速度，將制動控制分為以下模式，見表2。

表2 5種制動控制模式

PID初始制動扭矩為兩側車輪轉動慣量差值，計算公式為：

式中： T_intBrk 1 初始制動扭矩； I_L —左輪轉動慣量； —左輪角加速度； I_R —右輪轉動慣量； 右輪角加速度。初始制動扭矩 T_intBrk 與PID計算扭矩疊加后，輸出至制動控制單元執行制動。對于對開路面制動工況，可單獨標定平路與坡道PID參數，提升控制靈活性與效果。

5 實車驗證

5.1 扭矩控制驗證

以冰雪低附路面（附著系數 ≈0.1 ）全油門起步為例（圖4），系統根據實際軸速及加速度切換控制模式，采用差異化PID閉環控制。測試結果顯示：起步最大打滑量 6.2m/s ，0一 40km/h 加速時間17.8s，最大橫擺角速度 lt;0.02rad/s ，打滑控制收斂迅速，實車起步平順且動力強勁。

5.2 制動控制驗證

以濕玄武巖/瀝青對開路面（低附側附著系數 ≈ 0.4）全油門起步為例（圖5），系統根據實際輪速及加速度切換模式并執行PID控制。結果顯示：起步最大

打滑量 12.2m/s ，最大橫擺角速度 lt;0.016rad/s ，方向盤調整角度 lt;40^° ，對開路面制動控制效果顯著，車輛橫擺幅度與方向盤介入量均較小。

圖4扭矩控制測試數據

圖5制動控制測試數據

6結論

本文提出的基于域控制器的驅動防滑系統，響應速度與控制精度優異，在提升車輛安全性能上潛力大。通過分析扭矩與制動控制模塊，創新引入分模式控制策略，實現不同場景與路面的精準防滑控制，實車測試驗證其有效性。該研究為底盤功能上移至域控制器提供工程參考，方案已量產推廣，市場反饋較好，用戶對防滑性能提升滿意度高。

參考文獻

[1]王震坡，丁曉林，張雷.四輪輪轂電機驅動電動汽車驅動防滑控制關鍵技術綜述[J].機械工程學報，2019，55（12）：99-120.

[2]郭文濤．輪轂電機電動汽車驅動防滑控制研究[D].錦州：遼寧工業大學，2016.

[3]吳勃夫，徐曉，陳自強，等.基于非線性MPC的電動賽車驅動防滑控制[J].合肥工業大學學報（自然科學版），2024，47（2）：182-188.

[4]張博涵，陳哲明，付江華，等.四輪獨立驅動電動汽車自適應驅動防滑控制[JJ.山東大學學報（工學版），2018（3）：96-103.

[5]李軍，蘇炎召，隗寒冰，等.四輪驅動混合動力汽車驅動防滑控制策略的研究[J].汽車工程，2017，39（3）：296-303.

（編輯林子衿）