机电工程
機電工程
궤전공정
Mechanical & Electrical Engineering Magazine
2015年
9期
1257-1262
,共6页
段敏%郭文涛%李刚%于倩
段敏%郭文濤%李剛%于倩
단민%곽문도%리강%우천
电动汽车%驱动防滑控制%路面识别%最优滑转率
電動汽車%驅動防滑控製%路麵識彆%最優滑轉率
전동기차%구동방활공제%로면식별%최우활전솔
EV (electric vehicle)%acceleration slip regulation control%road identification%the optimal slip ratio
针对电动汽车在低附着路面行驶时驱动轮滑转问题,对后轮独立驱动电动汽车进行了驱动防滑控制研究,提出了基于模糊路面识别的自适应模糊PID控制方法,提高汽车在极限工况下车辆的稳定性.首先根据轮毂电机转矩、转速易于测得的优势,设计了基于Burckhardtμ-S模型的模糊路面识别算法.根据车辆运动状态,路面识别算法对当前路面和最优滑转率进行辨识.然后采用自适应模糊PID控制器将驱动轮滑转率实时控制在最优滑转率附近.最后选择典型工况,基于CarSim与Matlab/Simulink联合仿真实验对控制方法进行了验证.仿真结果表明,该模糊路面识别算法能够较好识别路面附着系数和其最优滑转率;基于路面识别的驱动防滑控制具有良好的控制效果,提高了极限工况下车辆的稳定性与动力性.
針對電動汽車在低附著路麵行駛時驅動輪滑轉問題,對後輪獨立驅動電動汽車進行瞭驅動防滑控製研究,提齣瞭基于模糊路麵識彆的自適應模糊PID控製方法,提高汽車在極限工況下車輛的穩定性.首先根據輪轂電機轉矩、轉速易于測得的優勢,設計瞭基于Burckhardtμ-S模型的模糊路麵識彆算法.根據車輛運動狀態,路麵識彆算法對噹前路麵和最優滑轉率進行辨識.然後採用自適應模糊PID控製器將驅動輪滑轉率實時控製在最優滑轉率附近.最後選擇典型工況,基于CarSim與Matlab/Simulink聯閤倣真實驗對控製方法進行瞭驗證.倣真結果錶明,該模糊路麵識彆算法能夠較好識彆路麵附著繫數和其最優滑轉率;基于路麵識彆的驅動防滑控製具有良好的控製效果,提高瞭極限工況下車輛的穩定性與動力性.
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