专利名称：一种分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法
技术领域：
本发明涉及一种车辆行驶过程中路面峰值附着系数的估算方法(路面峰值附着系数是指在不同滑移率下，轮胎的纵向力与垂向力之比的最大值)，特别是关于一种分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法。
背景技术：
分布式电驱动车辆是将驱动电机分别安装在各车轮内或各车轮附近，具有响应快速、传动链短、传动高效、结构紧凑等优点，其充分利用了电机精确观测和快速可控的特点，是电动汽车领域的一个重要发展方向。目前的分布式驱动电动汽车的驱动力控制系统提高了车辆的附着能力，增加了行驶安全性，使得汽车能在较差路面上顺利起步和行驶。但只有能够实时获得准确的路面峰值附着系数，才能将附着能力发挥出来。若附着系数未知，控制系统的控制逻辑通常是保守的，降低了控制效果。目前国内外对于路面峰值附着系数实时估算方法已经进行了大量研究。这些方法可以分为cause-based (基于原因的方法)和effect-based (基于效果的方法)两类。前者利用光学或超声波传感器来检测路面的覆盖物(如水、冰、雪等)来估算路面附着系数。该种方法不能体现其他影响附着系数的因素，例如轮胎的类型等，需要外加昂贵的传感器，并且对于环境的依赖 程度较高。后者方法则是直接利用车辆与轮胎的动力学特性来估计路面附着系数，例如U-S曲线斜率(附着系数与滑移率曲线)估算路面附着系数的方法、利用回正力矩与滑移率的关系估计的方法。该类方法虽然不用加装额外的传感器，但需要由于积累大量数据进行拟合计算，难以保证计算的实时性，对于没有拟合过的路面情况估计准确度差。
发明内容
因此，针对现有的路面峰值附着系数估算不准确的问题，本发明目的是提供一种分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，用以准确估计路面情况，提高驱动力控制系统的附着控制能力，以使行驶更安全。为实现上述目的，本发明采取以下技术方案:一种分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于，包括以下步骤:I)建立一种车辆路面峰值附着系数估算系统，包括:一设置在车辆驱动系统上的驱动力矩传感器、一设置在车轮处的轮速传感器，设置在整车控制器上的一车速传感器、一车轮滑移率计算�？�、一基于纵向动力学的轮胎力估计�？�、一简化轮胎模型�？楹鸵宦访娣逯蹈阶畔凳兰颇？椋德只坡始扑隳？槔镏灿谢坡始扑闼惴ǎ谧菹蚨ρУ穆痔チ兰颇？槔镏灿谐德肿菹蛄�、垂向力和实时附着系数算法，简化轮胎模型�？槔镏灿屑蚧痔ツＰ退惴ǎ访娣逯蹈阶畔凳兰颇？槔镏灿新访娣逯蹈阶畔凳惴ǎ�2)在车辆运行过程中，整车控制器取某两个相邻的采样时刻k-1和k，分别从所述驱动力矩传感器接收车辆在两时刻之间的驱动力矩变化信号Td，从所述轮速传感器接收实时的轮速信号《 (k-1)和《 (k)，从所述车速传感器接收实时的纵向车速信号Vx(k-1)和Vx(k)，发送到所述基于纵向动力学的轮胎力估计�？楹统德只坡始扑隳？椋�3)所述基于纵向动力学的轮胎力估计�？楦菔凳辈杉降母餍藕牛扑愠龀德值淖菹蛄x、垂向力Fz和车轮的实时附着系数y x，将所述垂向力Fz分别发送到简化轮胎模型�？楹吐访娣逯蹈阶畔凳兰颇？椋凳备阶畔凳齍 x发送到所述路面峰值附着系数估计�？椋�4)所述车轮滑移率计算模块根据接收到的实时纵向车速信号Vx (k)和轮速信号 (k)计算车轮的滑移率S，并将结果分别发送给简化轮胎模型�？楹吐访娣逯蹈阶畔凳兰颇？椋�5)所述简化轮胎模型�？楦菟龌坡始扑隳？楹突谧菹蚨ρУ穆痔チ兰颇？榉⑺凸吹幕坡蔛、实时纵向车速信号Vx(k)、车轮的垂向力Fz，利用简化轮胎模型算法计算得到不同路面的附着系数向量U x，并将结果发送给路面峰值附着系数估计�？椋�6)所述路面峰值附着系数估计�？楦萁邮盏降氖凳备阶畔凳齳 x和不同路面的附着系数向量Ux，将不同路面的附着系数向量Ux中的各元素与所述实时附着系数^进行比对，找出最接近的一个元素兔；7)将找到的所述最接近的一个元u再次利用简化轮胎模型算法计算得到所求的路面峰值附着系数/Imax 所述步骤3)中，车轮纵向力Fx、垂向力Fz和车轮的实时附着系数U x的计算方法为:
①基于纵向动力学的轮胎力估计�？楦萸�、后两个相邻采样时刻k-1和k实时采集到的实时轮速信号《 (k-1)和《 (k)，首先计算得到在采样时间k-1时的车轮角加速度
权利要求
1.一种分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于，包括以下步骤: 1)建立一种车辆路面峰值附着系数估算系统，包括:一设置在车辆驱动系统上的驱动力矩传感器、一设置在车轮处的轮速传感器，设置在整车控制器上的一车速传感器、一车轮滑移率计算�？�、一基于纵向动力学的轮胎力估计�？椤⒁患蚧痔ツＰ湍？楹鸵宦访娣逯蹈阶畔凳兰颇？椋凰龀德只坡始扑隳？槔镏灿谢坡始扑闼惴ǎ谧菹蚨ρУ穆痔チ兰颇？槔镏灿谐德肿菹蛄�、垂向力和实时附着系数算法，简化轮胎模型�？槔镏灿屑蚧痔ツＰ退惴ǎ访娣逯蹈阶畔凳兰颇？槔镏灿新访娣逯蹈阶畔凳惴ǎ� 2)在车辆运行过程中，整车控制器取某两个相邻的采样时刻k-1和k，分别从所述驱动力矩传感器接收车辆在两时刻之间的驱动力矩变化信号Td，从所述轮速传感器接收实时的轮速信号《 (k-1)和《 (k)，从所述车速传感器接收实时的纵向车速信号\(1^-1)和\(10，发送到所述基于纵向动力学的轮胎力估计模块和车轮滑移率计算�？椋� 3)所述基于纵向动力学的轮胎力估计模块根据实时采集到的各信号，计算出车轮的纵向力Fx、垂向力Fz和车轮的实时附着系数y x，将所述垂向力Fz分别发送到简化轮胎模型模块和路面峰值附着系数估计�？椋凳备阶畔凳齍 x发送到所述路面峰值附着系数估计�？椋� 4)所述车轮滑移率计算�？楦萁邮盏降氖凳弊菹虺邓傩藕臯x(k)和轮速信号《(k)计算车轮的滑移率S，并将结果分别发送给简化轮胎模型�？楹吐访娣逯蹈阶畔凳兰颇？椋� 5)所述简化轮胎模型�？楦菟龌坡始扑隳？楹突谧菹蚨ρУ穆痔チ兰颇？榉⑺凸吹幕坡蔛、实时纵向车速信号vx(k)、车轮的垂向力Fz，利用简化轮胎模型算法计算得到不同路面的附着系数向量Ux，并将结果发送给路面峰值附着系数估计�？椋� 6)所述路面峰值附着系数估计�？楦萁邮盏降氖凳备阶畔凳齍x和不同路面的附着系数向量Ux，将不同路面的附着系数向量Ux中的各元素与所述实时附着系数Ux进行比对，找出最接近的一个元素/I; 7)将找到的所述最接近的一个元素氣再次利用简化轮胎模型算法计算得到所求的路面峰值附着系数久max =
2.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述步骤3)中，车轮纵向力Fx、垂向力Fz和车轮的实时附着系数U x的计算方法为: I)所述基于纵向动力学的轮胎力估计模块根据前、后两个相邻采样时刻k-1和k实时采集到的实时轮速信号《 (k-1)和《 (k)，首先计算得到在采样时间k-1时的车轮角加速度0)1
3.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述步骤4)中，计算车轮的滑移率，利用如下公式计算:
4.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述步骤5)中，计算不同路面的附着系数向量U x的简化轮胎模型算法表达式为: Us=Dsin (C arctan (BS))(7) 式中，D为峰值因子向量，C为形状因子向量，B为刚度因子向量，其中，
5.根据权利要求4所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述步骤7)中，将找到的所述最接近的一个元素丸再次利用简化轮胎模型算法计算得到所求的路面峰值附着系数兔的方法为: I)将所述最接近的一个元素氣和式(8)、(9)、(10)代入式(7)，求得对应的路面特征因子A2)然后将所述夕，实时纵向车速信号Vx (k)代入公式(11)，即求得k时刻对应路面状况下的路面峰值附着系数久
6.根据权利要求4或5所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述向量D、C、B是基于试验数据拟合出来的，是数值参量，所述向量O中的特征因子都是根据自然界的常见路面特征制定的。
7.根据权利要求6所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述向量O中的特征因子数随路面工况的扩展而增加。
8.根据权利要求5或7所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述向量O中的特征因子包括干浙青路面、湿浙青路面、湿润土路、松散雪路、压实雪路、干燥冰面、积水路面，因子值O如下表所示:
9.根据权利要求6所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述向量O中的特征因子包括干浙青路面、湿浙青路面、湿润土路、松散雪路、压实雪路、干燥冰面、积水路面，因子值O如下表所示:
10.根据权利要求1 3之一所述的分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，其特征在于:所述轮速传感器设置在车辆4个车轮中的任意一个车轮处。
全文摘要
本发明涉及一种分布式驱动电动汽车的路面峰值附着系数估算方法，包括以下步骤通过采集驱动力信号、车辆的纵向速度信号和车载纵向加速度传感器信号、轮速信号，首先利用车辆纵向动力学和轮胎动力学分别对滑移率和利用附着系数实时估计，然后将估计的滑移率值传给简化轮胎模型，得到在一组不同路面的利用附着系数估计值，与所在路面的利用附着系数相比，选取误差最小的一个值，利用简化轮胎模型求取峰值，即得到了峰值附着系数。本方法求解过程简单，运算快捷，收敛时间短。本方法鲁棒性良好，适用于车辆在行驶过程中各种路面的峰值附着系数的实时估计。
文档编号G01N19/04GK103245610SQ20131018293
公开日2013年8月14日 申请日期2013年5月17日 优先权日2013年5月17日
发明者李克强, 陈龙, 边明远, 罗禹贡, 褚文博, 戴一凡, 连小珉, 王建强, 郑四发, 杨殿阁, 张书玮, 曹坤, 韩云武 申请人:清华大学
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