基于模糊控制技术的全轮独立驱动车辆防滑控制研究

钟敬武，阳贵兵，廖自力，刘春光

(1.解放军76327部队,广东 广州 423026；2.装甲兵工程学院 控制工程系，北京 100072)

基于模糊控制技术的全轮独立驱动车辆防滑控制研究

钟敬武1，阳贵兵2，廖自力2，刘春光2

(1.解放军76327部队,广东 广州 423026；2.装甲兵工程学院 控制工程系，北京 100072)

针对多轮独立驱动车辆车轮容易出现打滑的问题，提出了一种基于模糊控制技术的驱动防滑控制方法。以某型8轮独立驱动车辆为研究对象，设计了驱动防滑模糊控制器，对8个驱动电机进行独立控制，通过试验获取三种典型路面的最优滑转率值，采用模糊估计法，对当前路面的最优滑转率值进行估计，电机输出转矩采用进行基于滑转率差值及其变化率的模糊调节。利用ADAMS所建立的车辆动力学模型与MATLAB中的控制模型进行联合仿真试验，对本文所提出的控制方法的可行性和有效性进行分析验证。

全独立驱动；驱动防滑；模糊控制；联合仿真

全轮独立驱动车辆在行驶过程中，受路面条件的影响，驱动轮容易出现打滑的情况，从而影响车辆的通过性，严重时甚至影响车辆的行驶安全性[1-2]。

路面最优滑转率估计的精度，直接影响到驱动防滑控制的效果。一种普遍的方法是利用车轮滑转率-路面附着系数曲线，结合Pacejka[3]和Burckhardt[4]函数，对当前路面的最优滑转率进行估计[5]。但是这种方法需要的参数较多，且较难获取，实际运用上受到一定限制。鉴于此，笔者采用

模糊控制算法，通过试验获得三种典型路面下的最优滑转率值，利用与典型路面的相似度，获得其他路面的最优滑转率值。最后，基于此最优滑转率值对电机输出转矩进行模糊调节，从而达到驱动防滑控制的效果。

1 驱动防滑模糊控制整车结构

全轮独立驱动车辆驱动防滑控制，归根结底是电机的转矩控制，由于研究对象所采用的车辆为8轮独立驱动，因此，对每个车轮都必须施加防滑控制。整车防滑控制结构如图1所示。

输入端为驾驶员给定的转矩信号，采用0～1的拟合值；预分配模块对驾驶员给定值进行预分配(选择平均分配)；驱动防滑模糊控制器根据当前路面附着系数μ，以及车辆反馈的车速v以及各个驱动轮转速wi等信息，通过一定的模糊规则和算法，输出电机转矩的调节信号，对预分配的各电机转矩信号进行调节，最后作用于驱动电机，其控制模块中主要包含最优滑转率模糊估计和电机转矩模糊调节两部分。

2 驱动防滑模糊控制器的设计

2.1 驱动防滑模糊控制原理

驱动防滑模糊控制原理如图2所示。

其中，μ为当前路面附着系数；λd为模糊控制器输出的当前路面对应的最优滑转率值；λ为车轮实际滑转率；Δλ为滑转率差值；ΔT为模糊控制器输出的转矩调节量。

其中，路面附着系数为

μ=Fx/Fz

(1)

式中:Fx为驱动轴纵向驱动力;Fz为轴向载荷。

车轮滑转率为

(2)

式中:v和ωi分别为车辆的纵向速度和第i个驱动轮的转速;r为轮胎半径。

2.2 最优滑转率模糊估计

驱动防滑控制的有效性及控制精度，很大程度上决定于当前路面最优滑转率的估计准确度。不同行驶路面对应不同的最优滑转率值，图3给出了3种路面下的滑转率-路面附着系数的关系曲线，其中，对应路面附着系数最大处的滑转率为此路面下的最优滑转率，在最优滑转率之后，路面附着系数随着滑转率的增加而下降。车辆的最大牵引力决定于路面的最大附着力，而路面最大附着力与路面附着系数成正比，因此，为了提高车辆的动力性能，增大整车牵引力，当车轮滑转率超过最优滑转率时，必须减小电机的转矩输出，使车轮滑转率保持在最优滑转率附近[6]。

实际行车路面复杂多变，假如对每一种路面都通过试验来测得其对应的最优滑转率，则工作量非常大，而且也不现实，因此，可以通过试验先测得几种典型路面的最优滑转率，再采用模糊的方法，其他路面根据与这几种典型路面的相似度情况，计算出其对应的最优滑转率值。通过试验获得3种典型路面(干水泥路面、湿沥青路面、冰雪路面)的最优滑转率，分别作为高、中、低附着路面所对应的最优滑转率，其值分别为0.2、0.15和0.08。

采用模糊控制器方法实现最优滑转率的估计，输入为当前路面附着系数，输出为最优滑转率值，为单输入-单输出控制器。以上3种路面的隶属度函数如图4所示。

用路面附着系数的模糊子集来表述所有路面情况，比如附着系数是0.6的路面，此路面属于高附着路面有30%，属于中附着路面有70%。模糊控制器的输出为当前路面的最优滑转率值，采用加权平均法，其值为

(3)

式中：λd为当前路面最优滑转率值；αi为第i种路面的隶属度；λi为第i种路面对应的最优滑转率值。

2.3 电机转矩输出模糊控制

驱动防滑模糊控制的核心工作是对电机转矩输出的控制，模糊调节量是否适中，直接决定了防滑控制器的控制精度。控制器依据当前路面最优滑转率与车轮实际滑转率的差值及其变化率，根据一定的模糊规则，输出转矩调节量的大小。相比于传统的PI调节法，模糊控制法的输出更加灵活，对路面参数变化具有更好的鲁棒性，并且，它能实现诸如“如果差值较小且变化率较小，则输出调节量小”这样无法用精确参数表达的控制规则。采用双输入-单输出的T-S型模糊控制器[7]，差值E及其变化率EC都采用低、中、高三个语言变量，其隶属度函数分别如图5和图6所示。图7为转矩调节量和输入量的关系曲面图。

3 联合仿真模型的搭建

传统的电传动车辆的驱动防滑控制，其车辆模型往往采用纯数学建模的方法，或者电机的负载采用恒定的值，此方法带来的不足是仿真太过理想化，忽略了车辆运行时各种随机因素对控制器的影响。而采用联合仿真模型的方法则兼顾了模型的机电特性，解决传统单一软件建模所带来的不足。车辆联合仿真模型包括驱动电机模型、车辆动力学模型以及控制系统模型。

3.1 驱动电机模型

研究对象采用8个永磁同步电机，电机模型采用电机的外转矩特性模型，即基速以下采用恒转矩，基速以上采用恒功率[8]。电机外转矩特性曲线如图8所示。

其中，电机额定功率为90 kW；最大转矩为1 100 N·m；电机额定转矩为356.26 N·m；额定转速为2 400 r/min；电机最大转速为6 000 r/min。

3.2 车辆动力学模型

研究对象为8轮独立驱动轮式车辆，采用机械建模软件ADAMS车辆动力学模型。整车模型包括悬架、双桥转向系统、轮胎以及车身模块等部分，如图9所示。

3.3 整车驱动防滑控制联合仿真模型

整车驱动防滑控制联合仿真模型是将8个驱动防滑模糊控制模型、驱动电机模型、驾驶员输入以及车辆动力学模型进行联合建模。驾驶员输入模型、防滑控制模型以及驱动电机模型在MATLAB中搭建，车辆动力学模型通过ADAMS与MATLAB的接口技术导入到MATLAB/Simulink中[9]，定义其相应的输入输出变量，将车轮转矩定义为输入变量(从MATLAB中输入转矩值)，将车速v以及8个车轮的转速ωi定义为输出变量(传递给防滑控制模块)。联合仿真模型如图10所示。

驾驶员给定用拟合的σ∈[0,1]表示油门开度，对应驱动电机转矩的初始给定值T=σ×Tmax，其中，Tmax不是固定的值，而是当前转速下电机的最大扭矩。

4 联合仿真试验

在ADAMS软件中建立随机低附着路面模型，驾驶员给定设为0.8，仿真过程中取车辆左侧4个车轮作为观察对象，即ω1、ω3、ω5和ω7。仿真时，以未加防滑控制和施加防滑控制的模型进行对比。由图11(a)和图11(b)对比可知，采用基于模糊算法的防滑控制之后，车轮转速很好的跟踪车速，车辆防滑效果明显；图12(a)与图12(b)对比可知，模糊控制器对电机转矩输出有明显的调节作用。

5 结束语

针对全轮独立驱动车辆驱动防滑问题，设计了驱动防滑模糊控制器，对路面最优滑转率和电机输出转矩分别进行模糊估计和调节，通过联合仿真试验对防滑控制器的有效性进行了验证，从而为全轮独立驱动车辆驱动防滑控制提供了一个较为可行的方法。

References)

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[3]BAKKER E, PACEJKA H, LIDNER L. A new tire model with and application in vehicle dynamics studies[J]. Society of Automotive Engineers, 1989,4(1):87-89.

[4]BURCKHARDT M. Fahrwerktechnik:radschlupf-regelsysteme[M]. Wrzburg: Vogel Verlag,1993.

[5]刘国福，张妃，王跃科. 防抱制动系统基于模型的最佳滑移率的计算方法[J].汽车工程，2004,26(3):302-305. LIU Guofu, ZHANG Fei. WANG Yueke. A study on calculation of optimal slip ratio in anti-lock braking system[J]. Automotive Engineering, 2004,26(3):302-305.(in Chinese)

[6]廖自力，阳贵兵，马晓军,等. 基于轮毂电机驱动的8×8车辆驱动防滑控制联合仿真研究[J]. 装甲兵工程学院学报，2013，27(3)：54-57. LIAO Zili, YANG Guibing, MA Xiaojun,et al. Reserch on co-simulation of driving antiskid control for 8×8 in-wheel motor drive vehicles[J]. Journal of Academy of Armored Force Engineering, 2013，27(3)：54-57.(in Chinese)

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[9]LIAO Zili, YANG Guibing, LIU Chunguang, et al. Search on modeling and collaborative simulation for electric drive wheeled armored vehicle[C]∥The 3rd International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering.Baotou:MACE,2012.

AntiskidControlResearchofAll-wheelIndependentDriveVehiclesBasedonFuzzyControlTechnology

ZHONG Jingwu1, YANG Guibing2, LIAO Zili2, LIU Chunguang2

(1.76327 Troops of PLA, Guangzhou 423026, Guangdong, China;2.Department of Control Engineering, Armored Force Engineering Academy, Beijing 100072,China )

Aimed at the problem of the easily appearing slipped wheel in all-wheel independent drive vehicles, a kind of the driving antiskid control method was established based on the fuzzy control technology. Taking 8-wheel independent driven vehicle as the study target, the driving antiskid fuzzy controller was designed to independently control the 8 driving motors, the optimal slip ratio about 3 kinds of typical roads were obtained by means of experiments, and the road optimal slip ratio were estimated by use of fuzzy estimation method, and the fuzzy control and adjustment of the motor output torque based on slip ratio difference and changing rate were performed. At last, by use of the joint simulation experiments based on the vehicle dynamics model set by ADAMS and the control model in MATLAB, the control method was analyzed and proved to be a feasible and effective method.

all-wheel independent drive; driving antiskid; fuzzy control; co-simulation

2014-05-05；

2014-06-20

钟敬武(1974-),男，硕士，工程师，主要从事车辆电传动技术研究。E-mail：609794121@qq.com

TJ81

A

1673-6524(2014)03-0036-05