基于神經(jīng)Kalman四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)防滑策略研究
崔坤利
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201907/402147.htm?。ㄆ嫒鹦履茉雌嚰夹g(shù)有限公司,安徽 蕪湖 241002)
摘要:針對(duì)傳統(tǒng)雙電機(jī)四驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車在不同附著系數(shù)路面驅(qū)動(dòng)防滑功能較弱問題,提出基于神經(jīng)Kalman四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)防滑策略。Kalman濾波算法剔除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)數(shù)據(jù)的干擾誤差,調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值,獲得最優(yōu)識(shí)別滑轉(zhuǎn)率和控制策略,改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法能夠識(shí)別當(dāng)前路面最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,并結(jié)合四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)速易于獲得,直接橫擺力矩有效控制的優(yōu)點(diǎn),對(duì)車輪力矩進(jìn)行最優(yōu)控制。仿真結(jié)果表明:神經(jīng)Kalman能夠較好識(shí)別當(dāng)前路面最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,神經(jīng)Kalman同時(shí)對(duì)四輪輪轂電機(jī)直接橫擺力矩最優(yōu)控制,提高車輛驅(qū)動(dòng)防滑能力。
關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車;輪轂電機(jī);神經(jīng)Kalman算法 ;最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率 ;最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率
中圖分類號(hào):TM351 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
0 引言
電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)防滑策略(acceleration slipregulation)是電動(dòng)汽車穩(wěn)定性的重要組成部分。電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)防滑針對(duì)于不平整路面,汽車轉(zhuǎn)彎處車輪空轉(zhuǎn),以及雨雪天氣,地面摩擦力較小,驅(qū)動(dòng)輪滑轉(zhuǎn),汽車起步和加速時(shí)車輪滑轉(zhuǎn)等情況下,仍保持車輛穩(wěn)定行駛和最優(yōu)驅(qū)動(dòng)。由于我國(guó)提倡節(jié)能減排,電動(dòng)汽車零排放,無污染的優(yōu)點(diǎn)使其成為研究成為汽車領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)力主要是電機(jī)驅(qū)動(dòng),驅(qū)動(dòng)防滑對(duì)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)速度快和轉(zhuǎn)矩控制要求很高。電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)防滑不僅和本身的驅(qū)動(dòng)力有關(guān),還和地面的滑轉(zhuǎn)率有關(guān),驅(qū)動(dòng)力越大,電動(dòng)汽車防滑效果越好,穩(wěn)定性越高;地面的滑轉(zhuǎn)率最優(yōu)狀態(tài)下,電動(dòng)汽車才能獲得較優(yōu)驅(qū)動(dòng)力。
電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)防滑策略在最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率 [1] 方面,文獻(xiàn) [2] 中設(shè)計(jì)基于雙模糊算法的自適應(yīng)驅(qū)動(dòng)防滑控制器,采用路面識(shí)別模塊,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制前后輪,但是前后軸驅(qū)動(dòng)性能不能達(dá)到最優(yōu)。文獻(xiàn) [3] 對(duì)比分析了PID控制、模型跟蹤控制以及動(dòng)態(tài)自尋最佳滑轉(zhuǎn)率的滑模變結(jié)構(gòu)控制三種驅(qū)動(dòng)防滑控制算法的優(yōu)缺點(diǎn),得出動(dòng)態(tài)自尋最佳滑轉(zhuǎn)率比靜態(tài)抗干擾性強(qiáng)。文獻(xiàn) [4] 中提出了基于驅(qū)動(dòng)防滑的全時(shí)四輪驅(qū)動(dòng)汽車牽引力控制策略,抑制了驅(qū)動(dòng)輪過度空轉(zhuǎn)滑轉(zhuǎn),但只適用于個(gè)別路面條件,對(duì)于復(fù)雜路面控制穩(wěn)定性和驅(qū)動(dòng)性不能達(dá)到最優(yōu)效果。電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)防滑策略在驅(qū)動(dòng)性能方面,文獻(xiàn) [5] 對(duì)不同類型的驅(qū)動(dòng)電機(jī)特點(diǎn)進(jìn)行比較,其中輪轂電機(jī)轉(zhuǎn)矩 [6] 能夠獨(dú)立控制,且較容易測(cè)量。文獻(xiàn) [7] 基于輪轂電機(jī)建立了整車動(dòng)力模型,模擬電動(dòng)汽車真實(shí)的駕駛狀態(tài),為電動(dòng)汽車控制算法研究提供了平臺(tái)。文獻(xiàn) [8] 中對(duì)分布式驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車分別提出了基于穩(wěn)定性的驅(qū)動(dòng)力調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)矩增加橫向穩(wěn)定性,基于動(dòng)力性的驅(qū)動(dòng)調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)矩以改變縱向加速度和驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩。
本文針對(duì)于傳統(tǒng)雙電機(jī)四驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車在不同附著系數(shù)路面驅(qū)動(dòng)防滑功能較弱,綜合比較輪轂電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng),電機(jī)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)較快,穩(wěn)定操縱性較強(qiáng),基于輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng),提出神經(jīng)Kalman濾波算法,Kalman濾波算法剔除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)數(shù)據(jù)的干擾誤差,調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值,獲得最優(yōu)識(shí)別滑轉(zhuǎn)率和控制策略。改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法對(duì)路面識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,車輪一發(fā)生滑轉(zhuǎn),調(diào)節(jié)四輪輪轂電機(jī)扭矩,對(duì)當(dāng)前車輪車速和扭矩進(jìn)行最優(yōu)控制下的車輪速度。并對(duì)當(dāng)前車輪車速和扭矩進(jìn)行最優(yōu)控制下的車輪速度。
1 電動(dòng)汽車整車建模
1.1 輪轂電機(jī)數(shù)學(xué)模型
電機(jī)是電動(dòng)汽車的主要驅(qū)動(dòng)力,電動(dòng)汽車對(duì)電機(jī)要求包括較好的啟動(dòng)性能,能量使用效率高,低速爬坡能力強(qiáng),成本低,安全性能高。表1對(duì)幾種輪轂電機(jī)的高電壓,轉(zhuǎn)速,質(zhì)量,體積,單位質(zhì)量功率輸出,高適應(yīng)性幾個(gè)方面進(jìn)行比較,綜合得出無刷直流輪轂電機(jī)電動(dòng)汽車驅(qū)動(dòng)性最優(yōu),扭矩響應(yīng)最快。輪轂電機(jī)參數(shù)如表2所示,電機(jī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩和功率如圖1所示,電機(jī)效率如圖2所示。
1.2 整車結(jié)構(gòu)模型
本車型采用四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng),整車結(jié)構(gòu)如圖3所示,整車結(jié)構(gòu)包括駕駛控制,扭矩分配,輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng),四個(gè)輪轂電機(jī)分別驅(qū)動(dòng)四個(gè)車輪, 車速控制。駕駛員對(duì)加速踏板開合大小及方向盤轉(zhuǎn)角控制車速和車輪轉(zhuǎn)角大小,通過輪轂電機(jī)反饋給整車控制器當(dāng)前制動(dòng)轉(zhuǎn)矩和驅(qū)動(dòng)扭矩,整車控制器對(duì)輪轂電機(jī)扭矩和轉(zhuǎn)矩進(jìn)行調(diào)節(jié),達(dá)到控制車輛的目的。
2 驅(qū)動(dòng)防滑控制算法
2.1 Kalman濾波算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
Kalman濾波算法 [10] 從觀測(cè)數(shù)據(jù)中剔除干擾,估計(jì)出需要的濾波信號(hào),獲得準(zhǔn)確接近實(shí)際情況的信息。Kalman濾波算法的遞推公式為:其中, L λ 是觀測(cè)向量, Y λ 是狀態(tài)向量,, 1 λ λγ? 、B λ 是系數(shù)矩陣,, 1 λ λ ?Φ是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 [11] 是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)算法,按誤差逆向傳播,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法像人的大腦神經(jīng)一樣進(jìn)行學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸圖如圖4所示。學(xué)習(xí)規(guī)則是信號(hào)正向傳播和誤差反向傳播的梯度下降法,信號(hào)正向傳播過程是樣本輸入到輸入層,再傳到隱含層,再傳到傳輸層,如果正向傳播的計(jì)算結(jié)果和期望結(jié)果有誤差,則會(huì)把誤差信號(hào)進(jìn)行反方向傳播,再調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值,直到輸出結(jié)果和期望結(jié)果一樣。
2.2 神經(jīng)Kalman優(yōu)化算法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法學(xué)習(xí)能力較強(qiáng),但是容易陷入局部最優(yōu),影響判斷結(jié)果。Kalman濾波算法通過剔除隨機(jī)數(shù)據(jù)的干擾誤差,改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman優(yōu)化算法能夠在任意輸入樣本中,尋找出最優(yōu)結(jié)果。Kalman濾波算法分為兩個(gè)階段,向前傳輸階段和向后傳輸階段, 神經(jīng)Kalman優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型如圖5所示。
(1)向前傳輸階段:
?、?gòu)奶峁┑臉颖綥中隨機(jī)取出一個(gè)樣本Li,并對(duì)樣本Li 進(jìn)行Kalman過濾,得過濾后的樣本Yi,輸入網(wǎng)絡(luò);
② 隱含層輸入Ri進(jìn)行Kalman過濾,得過濾后的樣本Gi,輸入網(wǎng)絡(luò);
③ 比較實(shí)際輸出Qi=FL(?F 2 (F 1 (P i W⑴
?、?計(jì)算誤差
⑤ 調(diào)整權(quán)重值W ⑴ ,W (2) , ? W (L) ,重復(fù)調(diào)整直到
(2)向后傳輸階段:
?、?計(jì)算理想輸出Oi和實(shí)際輸出Qi的差值;
?、?用輸出層的誤差修改輸出層權(quán)矩陣;
?、?img src="http://editerupload.eepw.com.cn/201907/1562577436542691.png" title="1562577436542691.png" alt="微信截圖_20190708171707.png"/>
?、?用Ei估計(jì)輸出層的前一層誤差,再用前一層誤差估計(jì)更前一層誤差,反復(fù)獲得其它層估計(jì)誤差;
?、輰⑤敵龆擞?jì)算的誤差沿著輸出端相反的方向傳遞,利用這些誤差對(duì)權(quán)矩陣修改;
3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.1 仿真參數(shù)確定
應(yīng)用Matlab/Simulink仿真對(duì)控制方法進(jìn)行驗(yàn)證。電動(dòng)汽車模型參數(shù)如表3所示。
仿真路面選擇對(duì)接路面和對(duì)開路面。(1)對(duì)接路面仿真:初始車速10km/h,每個(gè)輪轂電機(jī)車輪驅(qū)動(dòng)均輸入500N*m,路面變化如圖6(a)所示,圖6(b)所示,在車輪未打滑時(shí),路面識(shí)別算法將當(dāng)前路面數(shù)據(jù)放大,改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法對(duì)路面識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,圖6(c)車輪一發(fā)生滑轉(zhuǎn),調(diào)節(jié)四輪輪轂電機(jī)扭矩,圖6(d)對(duì)當(dāng)前車輪車速和扭矩進(jìn)行最優(yōu)控制下的車輪速度。圖6(e)是無控制時(shí)車輪的速度。由圖6可以對(duì)比看出,改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法對(duì)路面識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,并對(duì)當(dāng)前車輪車速和扭矩進(jìn)行最優(yōu)控制下的車輪速度。驅(qū)動(dòng)防滑效果明顯優(yōu)于無控制狀態(tài)。
(2)開路面仿真:初始車速10km/h,每個(gè)輪轂電機(jī)車輪驅(qū)動(dòng)均輸入500N*m,路面附著系數(shù)為0.25和0.5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7(a)所示,路面識(shí)別算法將當(dāng)前路面進(jìn)行識(shí)別,改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法對(duì)路面識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,圖7(b)神經(jīng)Kalman算法對(duì)整車力矩進(jìn)行最優(yōu)分配,圖7(c)表明神經(jīng)Kalman算法對(duì)車輪滑轉(zhuǎn)進(jìn)行了較優(yōu)控制。
4 結(jié)論
本文針對(duì)傳統(tǒng)雙電機(jī)四驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車在不同附著系數(shù)路面驅(qū)動(dòng)防滑功能較弱問題,提出基于神經(jīng)Kalman四輪輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)防滑策略。Kalman濾波算法剔除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)數(shù)據(jù)的干擾誤差,調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值和權(quán)值,獲得最優(yōu)識(shí)別滑轉(zhuǎn)率和控制策略。選擇對(duì)接路面和對(duì)開路面進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的神經(jīng)Kalman算法對(duì)路面識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出最優(yōu)滑轉(zhuǎn)率,車輪一發(fā)生滑轉(zhuǎn),調(diào)節(jié)四輪輪轂電機(jī)扭矩,對(duì)當(dāng)前車輪車速和扭矩進(jìn)行最優(yōu)控制下的車輪速度。并對(duì)當(dāng)前車輪車速和扭矩進(jìn)行最優(yōu)控制下的車輪速度。驅(qū)動(dòng)防滑效果明顯優(yōu)于無控制狀態(tài)。
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作者簡(jiǎn)介:
崔坤利,女,(1992.9-)安徽工程大學(xué) 控制工程專業(yè),碩士研究生,工程師,主要研究方向?yàn)樾履茉雌囯婒?qū)動(dòng)系統(tǒng)。
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本文來源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第7期第70頁,歡迎您寫論文時(shí)引用,并注明出處
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