基于轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)恼嚳刂撇呗约胺抡?/h1>
2024-10-11 00:00:00關(guān)世斌姚勝華郭亨徹
湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào) 2024年3期
摘 "要：針對(duì)純電動(dòng)商用車在載重變化、坡道變化等因素下存在轉(zhuǎn)矩輸出響應(yīng)滯后、操控性能下降的問(wèn)題，提出了一種基于轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)恼嚳刂品椒āＴ摲椒ńY(jié)合了模糊控制算法和轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略，通過(guò)Simulink搭建整車控制器模型，將模型進(jìn)行代碼生成并刷寫進(jìn)控制器，同時(shí)使用CANoe和vTESTstudio搭建測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)模型進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試。結(jié)果表明，基于轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法的控制器顯著提升了商用車根據(jù)駕駛員意圖以及實(shí)時(shí)車況變化時(shí)的加速性能，提升了車輛的操縱性能。
關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償；整車控制；模糊控制；硬件在環(huán)
中圖分類號(hào)：U469.72 " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-5483（2024）03-0027-06
Vehicle Control Strategy and Simulation Based on Torque Compensation
Guan Shibin， Yao Shenghua， Guo Hengche
（School of Automotive Engineering， Hubei University of Automotive Technology， Shiyan 442002， China）
Abstract： A vehicle control method based on torque compensation was proposed to solve the problems of response lag of torque output and deterioration of control performance of pure electric commercial vehicles under the influence of load changes， ramp changes， and other factors. The method combined the fuzzy control algorithm and the torque compensation strategy. The vehicle controller model was built through Simulink， and the model code was generated and written into the controller. At the same time， the test system was built using CANoe and vTESTstudio to perform hardware-in-the-loop testing on the model. The results show that the controller based on the torque compensation algorithm significantly improves the acceleration performance of commercial vehicles according to the driver’s intention and real-time changes in vehicle conditions and enhances the vehicle’s control performance.
Key words： torque compensation; vehicle control; fuzzy control; hardware in the loop
目前整車控制技術(shù)的研究大多聚焦于乘用車的動(dòng)力系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)［1］。對(duì)于純電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制，王善超等將加速踏板開度以及車速作為輸入，采用模糊控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)力性優(yōu)化［2］。秦大同、宋強(qiáng)等將加速踏板及變化率作為模糊控制器的輸入變量來(lái)調(diào)節(jié)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩，以優(yōu)化車輛性能 ［3-4］。王晶等提出一種基于徑向函數(shù)（radialbasis function， RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)矩控制方法來(lái)抵抗外部環(huán)境對(duì)于汽車動(dòng)力的影響［5］。在汽車動(dòng)力學(xué)方面，Guo L等使用模型預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)矩控制（model predictive torque control，MPTC）算法，通過(guò)結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)不同轉(zhuǎn)矩分配方案，實(shí)現(xiàn)最佳轉(zhuǎn)矩分配［6］。
以上方法多是單獨(dú)將駕駛員意圖、車輛實(shí)時(shí)車況或者外部干擾作為參考因素，未將駕駛員意圖與實(shí)時(shí)車況結(jié)合起來(lái)作為參考來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行控制?；诖耍闹刑岢龌诩冸妱?dòng)商用車轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)恼嚳刂撇呗?，通過(guò)汽車電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）反映實(shí)時(shí)車況，通過(guò)加速踏板開度及其變化率反映駕駛員意圖，并將車輛加速度作為控制目標(biāo)，實(shí)時(shí)調(diào)整動(dòng)力電機(jī)的轉(zhuǎn)矩輸出，以達(dá)到轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)哪康?。結(jié)合模糊控制算法和轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略，在純電動(dòng)商用車滿載的工況下，在實(shí)際駕駛環(huán)境中優(yōu)化轉(zhuǎn)矩輸出。
1 驅(qū)動(dòng)控制策略
在平穩(wěn)路面的常規(guī)行駛工況下，傳統(tǒng)控制策略一般采用轉(zhuǎn)矩MAP查表法［7］。
根據(jù)整車狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩輸出控制，如電池SOC、當(dāng)前車速、踏板開度等，同時(shí)根據(jù)駕駛員實(shí)時(shí)操作計(jì)算期望轉(zhuǎn)矩和電機(jī)輸出功率。
加速踏板開度與對(duì)應(yīng)踏板實(shí)際電壓的比例系數(shù)函數(shù)如圖1所示。為確保車輛在平坦道路上的動(dòng)力性和加速性，通常會(huì)選用曲線A表示響應(yīng)關(guān)系，通過(guò)調(diào)整轉(zhuǎn)矩響應(yīng)，提升駕駛過(guò)程中對(duì)轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)的靈敏度。將加速踏板當(dāng)前開度和電機(jī)轉(zhuǎn)速作為輸入，通過(guò)事先定義好的轉(zhuǎn)矩MAP進(jìn)行決策控制，查表得到所需的輸出轉(zhuǎn)矩。
實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，傳統(tǒng)控制策略在調(diào)整電機(jī)所需轉(zhuǎn)矩以適應(yīng)車輛在滿載加速時(shí)的反應(yīng)上存在滯后現(xiàn)象［7］。為此，文中提出了一種改進(jìn)的驅(qū)動(dòng)控制策略，結(jié)合轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制和轉(zhuǎn)矩MAP查表法，控制邏輯框架如圖2所示。
2 加速轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制策略
2.1 轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償量計(jì)算
駕駛員對(duì)加速踏板進(jìn)行操縱，實(shí)現(xiàn)了車輛加速行駛，目標(biāo)車速主要取決于加速踏板開度，開度變化具有離散化，因此定義加速踏板開度為
[θ（k）=θ（k-1）+Δθ（k）] （1）
以純電動(dòng)汽車滿載時(shí)0～80 km·h?1加速工況的轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償值為控制目標(biāo)進(jìn)行研究設(shè)計(jì)。[θ（k）]代表駕駛員對(duì)車輛加速性能的需求，但不能準(zhǔn)確反映駕駛員加速意圖。文中引入加速踏板開度變化率來(lái)表示駕駛員踩下加速踏板的迅速程度，以此來(lái)判斷駕駛意圖，定義為
[θ（k）=dθ（k）dt=θ（k）-θ（k-1）tk-tk-1] （2）
式中：[tk]為加速后的時(shí)間點(diǎn)；[tk-1]為加速前的時(shí)間點(diǎn)。驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩為
[Tt=Tstd（u，θ（k））+ΔT] （3）
式中：[u]為車速；[Tstd（n）]為基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩；[ΔT]為動(dòng)態(tài)補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩。為確保車輛在增加了轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略后行駛的平順性，需要對(duì)[ΔT]進(jìn)行限制，避免電機(jī)轉(zhuǎn)矩提升過(guò)大，導(dǎo)致車輛遭受過(guò)強(qiáng)的沖擊。因此，將沖擊度作為約束條件對(duì)[ΔT]進(jìn)行限制，表達(dá)式為
[j=d2udt2≈1miηr×ΔTΔt] （4）
式中：[j]為沖擊度；[m]為車輛滿載質(zhì)量；[η]為傳動(dòng)效率；[i]為傳動(dòng)比；[r]為車輪滾動(dòng)半徑；[Δt]為電機(jī)響應(yīng)時(shí)間。由式（4）可以推出：
[ΔTΔt≈mriηj] （5）
取[Δt]為20 ms，[j]推薦為不大于10 m·s-3，整車部分參數(shù)如表1所示，代入式（5）可得[ΔT]為20 N·m。
2.2 動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償模糊控制器設(shè)計(jì)
將SOC、[θ（k）]、[θ（k）]作為輸入，將[ΔT]作為輸出來(lái)設(shè)計(jì)模糊規(guī)則控制器。[θ（k）]和[θ（k）]的論域均為［0，100］，模糊子集均分為?。⊿）、中（M）、大（B）、極大（ZB）；SOC論域?yàn)椋?，100］，模糊子集分為?。⊿）、中（M）、大（B）；[ΔT]論域?yàn)椋?，20］，模糊子集分為極?。╖S）、?。⊿）、中（M）、大（B）、極大（ZB）。隸屬度函數(shù)如圖3所示。采用“Mamdani”模糊推理方法和重心法反模糊化算法，將模糊規(guī)則轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)形式，從而計(jì)算出最終的輸出值。將[θ（k）]、[θ（k）]、SOC作為輸入，[ΔT]作為輸出，設(shè)計(jì)了48條模糊控制規(guī)則，如表2所示。通過(guò)使用這些模糊控制規(guī)則和模糊推理方法，確定在不同輸入條件下的最佳轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償值，以實(shí)現(xiàn)策略中的模糊控制轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償部分。
3 整車控制器Simulink模型搭建
3.1 整車控制器模型
整車控制器接收來(lái)自各個(gè)傳感器和CAN總線的數(shù)據(jù)，并通過(guò)分析和判斷駕駛員的操作意圖和車輛的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)動(dòng)力整車系統(tǒng)進(jìn)行能量管理和力矩分配，向其他控制單元傳遞控制指令，實(shí)現(xiàn)車輛的穩(wěn)定運(yùn)行和高效能耗。整車控制系統(tǒng)框架如圖4所示。通過(guò)接收CAN總線上來(lái)自電機(jī)控制器和電池管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，了解電動(dòng)車的運(yùn)行狀態(tài)，如電量、溫度等。在此基礎(chǔ)上，整車控制器根據(jù)動(dòng)力分配策略，將能量分配給電機(jī)并控制驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)矩輸出，從而實(shí)現(xiàn)車輛的加速、減速和轉(zhuǎn)向。此外，整車控制器采集來(lái)自各類傳感器的數(shù)據(jù)，如車速傳感器、慣性傳感器、加速度傳感器等，以判斷車輛的運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境狀況，并根據(jù)控制策略進(jìn)行調(diào)整，控制車輛的穩(wěn)定性和行駛安全性。
整車控制器Simulink模型如圖5所示，是將驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償、上下電、制動(dòng)等模塊進(jìn)行集成，采用仿真方式對(duì)車輛在不同運(yùn)行狀態(tài)下的響應(yīng)進(jìn)行模擬和評(píng)估，實(shí)現(xiàn)整車控制的各項(xiàng)功能。文中著重對(duì)驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。
3.2 動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償模型
由2種驅(qū)動(dòng)控制邏輯組成整車控制器驅(qū)動(dòng)控制模型。第1種是基于MAP查表的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩輸出機(jī)制，接收車速和加速踏板開度為輸入信號(hào)，用查表方式確定輸出的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩，車速通過(guò)電機(jī)當(dāng)前轉(zhuǎn)速進(jìn)行換算得出。基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩輸出控制策略的核心是轉(zhuǎn)矩MAP，如圖6所示，根據(jù)不同車速和加速踏板開度得到相應(yīng)的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩輸出值，再經(jīng)過(guò)計(jì)算和轉(zhuǎn)化得到需要發(fā)送給電機(jī)的加速度信號(hào)。第2種控制策略是模糊控制轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償部分，用于判斷是否需要進(jìn)行轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償。該控制策略的核心是模糊控制器的設(shè)計(jì)，采集實(shí)時(shí)車況以及駕駛員意圖，將電池SOC、[θ（k）]、[θ（k）]作為變量輸入進(jìn)模糊控制器中，模糊控制器根據(jù)這些輸入變量通過(guò)一定的模糊規(guī)則和算法計(jì)算出轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償，與基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩相加從而得到最終的轉(zhuǎn)矩輸出值，如圖7所示。得到最終的轉(zhuǎn)矩輸出值后，經(jīng)過(guò)計(jì)算得到向電機(jī)發(fā)送的CAN信號(hào)值，用于控制電機(jī)的轉(zhuǎn)矩大小。這個(gè)過(guò)程通過(guò)單片機(jī)進(jìn)行控制，將搭建好的模型生成C代碼，再進(jìn)行編譯生成單片機(jī)可識(shí)別的srec文件，并刷寫進(jìn)RapidECU-U34控制器進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試。在S32DS 3.5軟件中查看生成的C代碼，可以進(jìn)行代碼優(yōu)化改進(jìn)及調(diào)試，最終應(yīng)用于仿真測(cè)試中。
4 控制策略硬件在環(huán)仿真驗(yàn)證
為驗(yàn)證轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略的有效性，需要搭建硬件在環(huán)（hardware-in-the-loop，HIL）測(cè)試系統(tǒng)，模擬完整的整車環(huán)境對(duì)整車控制單元（vehicle control unit，VCU）進(jìn)行測(cè)試［8］。
4.1 硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)搭建
選用Vector公司的VT系統(tǒng)作為HIL試驗(yàn)裝置，該系統(tǒng)板卡種類多樣、系統(tǒng)反饋速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、集成度高，能夠涵蓋廣泛的測(cè)試范圍，包括故障注入等，滿足控制器測(cè)試的各項(xiàng)需求［9］。為了執(zhí)行HIL測(cè)試，必須搭建接近實(shí)車的測(cè)試環(huán)境，使被測(cè)車輛VCU能夠在此環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，包括硬件層面的實(shí)現(xiàn)和軟件層面的模擬。
HIL測(cè)試系統(tǒng)的硬件設(shè)備由板卡、程序控制電源、工控機(jī)等構(gòu)成，針對(duì)待檢測(cè)VCU和測(cè)試需求，選擇合適的VT板卡類型。VCU通過(guò)I/O接口以及CAN通信電路與特定的VT測(cè)試板卡連接，實(shí)現(xiàn)HIL系統(tǒng)對(duì)VCU輸入輸出的模擬，同時(shí)也可以接入傳感器和執(zhí)行器等硬件實(shí)物。選擇VT7001作為電源模塊，可連接外部電源或使用內(nèi)部電源；VT2848作為主要的數(shù)字I/O接口模塊，負(fù)責(zé)開關(guān)量的管理；VT2816和VT2004作為激勵(lì)模塊，提供模擬量輸出和功率驅(qū)動(dòng)。VT系統(tǒng)的硬件設(shè)備接入后，硬件系統(tǒng)測(cè)試部分完成配置，如圖8所示。
測(cè)試軟件采用Vector公司的vTESTstudio和CANoe，能將實(shí)際物理總線和模擬總線進(jìn)行相連，實(shí)現(xiàn)全數(shù)字模擬或半實(shí)物模擬。vTESTstudio可以對(duì)測(cè)試面板和功能進(jìn)行設(shè)計(jì)，同時(shí)生成CANoe所支持的CAPL語(yǔ)言。CAPL語(yǔ)言可構(gòu)建各控制單元的功能模型，完成整車仿真。建立DBC數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)仿真節(jié)點(diǎn)后，利用CANoe的Vector Panel Designer和Vector CAPL Browser工具對(duì)測(cè)試軟件進(jìn)行開發(fā)。測(cè)試軟件負(fù)責(zé)管理測(cè)試流程，涵蓋測(cè)試系統(tǒng)的啟動(dòng)、系統(tǒng)初始化、VCU控制器上電控制功能測(cè)試、VCU轉(zhuǎn)矩控制功能測(cè)試、故障處理、VCU下電控制、CAN報(bào)文數(shù)據(jù)的采集等功能，如圖9所示。
測(cè)試軟件能夠監(jiān)控實(shí)驗(yàn)中的關(guān)鍵信號(hào)，以驗(yàn)證VCU的控制邏輯準(zhǔn)確性。測(cè)試軟件能夠設(shè)定電機(jī)控制模式、故障等級(jí)、電池SOC等參數(shù)，同時(shí)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩、速度誤差、電機(jī)轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵信號(hào)，如圖10所示。
4.2 硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果分析
搭建測(cè)試臺(tái)架后，VT板卡負(fù)責(zé)將CAN信號(hào)和I/O信號(hào)傳輸至工控機(jī)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的雙向通訊。首次測(cè)試中，對(duì)VCU進(jìn)行上電，驗(yàn)證VCU與HIL設(shè)備（工控機(jī)）之間的通信功能是否正常，之后測(cè)試臺(tái)架將用于評(píng)估動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略。
文中HIL測(cè)試模擬了不同電池SOC、[θ（k）]和[θ（k）]的加速測(cè)試場(chǎng)景，如圖11所示。此外，不同隸屬度輸入函數(shù)改變時(shí)0～80 km·h-1加速時(shí)間的仿真結(jié)果如表3所示。
通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，可以觀察到汽車加速性能受電池SOC、踏板開度及其變化率的影響。在電池SOC和踏板開度一定的條件下，提高踏板開度的調(diào)節(jié)速度會(huì)縮短加速時(shí)間，同時(shí)加快電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)時(shí)間。當(dāng)電池SOC和踏板調(diào)節(jié)速率固定，增加踏板開度可減少汽車加速時(shí)間。在加速踏板開度及其變化率不變的情況下，提升電池SOC同樣能夠加強(qiáng)車輛的加速能力。這說(shuō)明，動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略可以提升純電動(dòng)車輛的加速性能，更好地滿足駕駛員的加速預(yù)期。
5 結(jié)論
針對(duì)純電動(dòng)商用車在加速階段的動(dòng)力系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩需求特性，設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制方法的轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略，解決電機(jī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩滯后的問(wèn)題。
在Simulink中搭建加速轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略的仿真模型以及整車控制系統(tǒng)模型。根據(jù)駕駛員意圖以及實(shí)時(shí)車況，將電池SOC、加速踏板開度及其變化率作為輸入，補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩作為輸出，設(shè)計(jì)了模糊控制轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略，并對(duì)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償值進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)VT板卡與CANoe聯(lián)合建立硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)，對(duì)優(yōu)化后的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制策略在不同條件下進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果表明汽車的動(dòng)力性能得到改善，驗(yàn)證了控制策略的有效性。
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摘 "要：針對(duì)純電動(dòng)商用車在載重變化、坡道變化等因素下存在轉(zhuǎn)矩輸出響應(yīng)滯后、操控性能下降的問(wèn)題，提出了一種基于轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)恼嚳刂品椒āＴ摲椒ńY(jié)合了模糊控制算法和轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略，通過(guò)Simulink搭建整車控制器模型，將模型進(jìn)行代碼生成并刷寫進(jìn)控制器，同時(shí)使用CANoe和vTESTstudio搭建測(cè)試系統(tǒng)，對(duì)模型進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試。結(jié)果表明，基于轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償算法的控制器顯著提升了商用車根據(jù)駕駛員意圖以及實(shí)時(shí)車況變化時(shí)的加速性能，提升了車輛的操縱性能。
關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償；整車控制；模糊控制；硬件在環(huán)
中圖分類號(hào)：U469.72 " " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-5483（2024）03-0027-06
Vehicle Control Strategy and Simulation Based on Torque Compensation
Guan Shibin， Yao Shenghua， Guo Hengche
（School of Automotive Engineering， Hubei University of Automotive Technology， Shiyan 442002， China）
Abstract： A vehicle control method based on torque compensation was proposed to solve the problems of response lag of torque output and deterioration of control performance of pure electric commercial vehicles under the influence of load changes， ramp changes， and other factors. The method combined the fuzzy control algorithm and the torque compensation strategy. The vehicle controller model was built through Simulink， and the model code was generated and written into the controller. At the same time， the test system was built using CANoe and vTESTstudio to perform hardware-in-the-loop testing on the model. The results show that the controller based on the torque compensation algorithm significantly improves the acceleration performance of commercial vehicles according to the driver’s intention and real-time changes in vehicle conditions and enhances the vehicle’s control performance.
Key words： torque compensation; vehicle control; fuzzy control; hardware in the loop
目前整車控制技術(shù)的研究大多聚焦于乘用車的動(dòng)力系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)［1］。對(duì)于純電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制，王善超等將加速踏板開度以及車速作為輸入，采用模糊控制器來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)力性優(yōu)化［2］。秦大同、宋強(qiáng)等將加速踏板及變化率作為模糊控制器的輸入變量來(lái)調(diào)節(jié)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩，以優(yōu)化車輛性能 ［3-4］。王晶等提出一種基于徑向函數(shù)（radialbasis function， RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)矩控制方法來(lái)抵抗外部環(huán)境對(duì)于汽車動(dòng)力的影響［5］。在汽車動(dòng)力學(xué)方面，Guo L等使用模型預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)矩控制（model predictive torque control，MPTC）算法，通過(guò)結(jié)合車輛動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)不同轉(zhuǎn)矩分配方案，實(shí)現(xiàn)最佳轉(zhuǎn)矩分配［6］。
以上方法多是單獨(dú)將駕駛員意圖、車輛實(shí)時(shí)車況或者外部干擾作為參考因素，未將駕駛員意圖與實(shí)時(shí)車況結(jié)合起來(lái)作為參考來(lái)對(duì)車輛進(jìn)行控制?；诖耍闹刑岢龌诩冸妱?dòng)商用車轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)恼嚳刂撇呗?，通過(guò)汽車電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）反映實(shí)時(shí)車況，通過(guò)加速踏板開度及其變化率反映駕駛員意圖，并將車輛加速度作為控制目標(biāo)，實(shí)時(shí)調(diào)整動(dòng)力電機(jī)的轉(zhuǎn)矩輸出，以達(dá)到轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償?shù)哪康?。結(jié)合模糊控制算法和轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略，在純電動(dòng)商用車滿載的工況下，在實(shí)際駕駛環(huán)境中優(yōu)化轉(zhuǎn)矩輸出。
1 驅(qū)動(dòng)控制策略
在平穩(wěn)路面的常規(guī)行駛工況下，傳統(tǒng)控制策略一般采用轉(zhuǎn)矩MAP查表法［7］。
根據(jù)整車狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩輸出控制，如電池SOC、當(dāng)前車速、踏板開度等，同時(shí)根據(jù)駕駛員實(shí)時(shí)操作計(jì)算期望轉(zhuǎn)矩和電機(jī)輸出功率。
加速踏板開度與對(duì)應(yīng)踏板實(shí)際電壓的比例系數(shù)函數(shù)如圖1所示。為確保車輛在平坦道路上的動(dòng)力性和加速性，通常會(huì)選用曲線A表示響應(yīng)關(guān)系，通過(guò)調(diào)整轉(zhuǎn)矩響應(yīng)，提升駕駛過(guò)程中對(duì)轉(zhuǎn)矩調(diào)節(jié)的靈敏度。將加速踏板當(dāng)前開度和電機(jī)轉(zhuǎn)速作為輸入，通過(guò)事先定義好的轉(zhuǎn)矩MAP進(jìn)行決策控制，查表得到所需的輸出轉(zhuǎn)矩。
實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，傳統(tǒng)控制策略在調(diào)整電機(jī)所需轉(zhuǎn)矩以適應(yīng)車輛在滿載加速時(shí)的反應(yīng)上存在滯后現(xiàn)象［7］。為此，文中提出了一種改進(jìn)的驅(qū)動(dòng)控制策略，結(jié)合轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制和轉(zhuǎn)矩MAP查表法，控制邏輯框架如圖2所示。
2 加速轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制策略
2.1 轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償量計(jì)算
駕駛員對(duì)加速踏板進(jìn)行操縱，實(shí)現(xiàn)了車輛加速行駛，目標(biāo)車速主要取決于加速踏板開度，開度變化具有離散化，因此定義加速踏板開度為
[θ（k）=θ（k-1）+Δθ（k）] （1）
以純電動(dòng)汽車滿載時(shí)0～80 km·h?1加速工況的轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償值為控制目標(biāo)進(jìn)行研究設(shè)計(jì)。[θ（k）]代表駕駛員對(duì)車輛加速性能的需求，但不能準(zhǔn)確反映駕駛員加速意圖。文中引入加速踏板開度變化率來(lái)表示駕駛員踩下加速踏板的迅速程度，以此來(lái)判斷駕駛意圖，定義為
[θ（k）=dθ（k）dt=θ（k）-θ（k-1）tk-tk-1] （2）
式中：[tk]為加速后的時(shí)間點(diǎn)；[tk-1]為加速前的時(shí)間點(diǎn)。驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩為
[Tt=Tstd（u，θ（k））+ΔT] （3）
式中：[u]為車速；[Tstd（n）]為基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩；[ΔT]為動(dòng)態(tài)補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩。為確保車輛在增加了轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略后行駛的平順性，需要對(duì)[ΔT]進(jìn)行限制，避免電機(jī)轉(zhuǎn)矩提升過(guò)大，導(dǎo)致車輛遭受過(guò)強(qiáng)的沖擊。因此，將沖擊度作為約束條件對(duì)[ΔT]進(jìn)行限制，表達(dá)式為
[j=d2udt2≈1miηr×ΔTΔt] （4）
式中：[j]為沖擊度；[m]為車輛滿載質(zhì)量；[η]為傳動(dòng)效率；[i]為傳動(dòng)比；[r]為車輪滾動(dòng)半徑；[Δt]為電機(jī)響應(yīng)時(shí)間。由式（4）可以推出：
[ΔTΔt≈mriηj] （5）
取[Δt]為20 ms，[j]推薦為不大于10 m·s-3，整車部分參數(shù)如表1所示，代入式（5）可得[ΔT]為20 N·m。
2.2 動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償模糊控制器設(shè)計(jì)
將SOC、[θ（k）]、[θ（k）]作為輸入，將[ΔT]作為輸出來(lái)設(shè)計(jì)模糊規(guī)則控制器。[θ（k）]和[θ（k）]的論域均為［0，100］，模糊子集均分為?。⊿）、中（M）、大（B）、極大（ZB）；SOC論域?yàn)椋?，100］，模糊子集分為?。⊿）、中（M）、大（B）；[ΔT]論域?yàn)椋?，20］，模糊子集分為極?。╖S）、?。⊿）、中（M）、大（B）、極大（ZB）。隸屬度函數(shù)如圖3所示。采用“Mamdani”模糊推理方法和重心法反模糊化算法，將模糊規(guī)則轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)形式，從而計(jì)算出最終的輸出值。將[θ（k）]、[θ（k）]、SOC作為輸入，[ΔT]作為輸出，設(shè)計(jì)了48條模糊控制規(guī)則，如表2所示。通過(guò)使用這些模糊控制規(guī)則和模糊推理方法，確定在不同輸入條件下的最佳轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償值，以實(shí)現(xiàn)策略中的模糊控制轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償部分。
3 整車控制器Simulink模型搭建
3.1 整車控制器模型
整車控制器接收來(lái)自各個(gè)傳感器和CAN總線的數(shù)據(jù)，并通過(guò)分析和判斷駕駛員的操作意圖和車輛的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)動(dòng)力整車系統(tǒng)進(jìn)行能量管理和力矩分配，向其他控制單元傳遞控制指令，實(shí)現(xiàn)車輛的穩(wěn)定運(yùn)行和高效能耗。整車控制系統(tǒng)框架如圖4所示。通過(guò)接收CAN總線上來(lái)自電機(jī)控制器和電池管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，了解電動(dòng)車的運(yùn)行狀態(tài)，如電量、溫度等。在此基礎(chǔ)上，整車控制器根據(jù)動(dòng)力分配策略，將能量分配給電機(jī)并控制驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)矩輸出，從而實(shí)現(xiàn)車輛的加速、減速和轉(zhuǎn)向。此外，整車控制器采集來(lái)自各類傳感器的數(shù)據(jù)，如車速傳感器、慣性傳感器、加速度傳感器等，以判斷車輛的運(yùn)行狀態(tài)和環(huán)境狀況，并根據(jù)控制策略進(jìn)行調(diào)整，控制車輛的穩(wěn)定性和行駛安全性。
整車控制器Simulink模型如圖5所示，是將驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償、上下電、制動(dòng)等模塊進(jìn)行集成，采用仿真方式對(duì)車輛在不同運(yùn)行狀態(tài)下的響應(yīng)進(jìn)行模擬和評(píng)估，實(shí)現(xiàn)整車控制的各項(xiàng)功能。文中著重對(duì)驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。
3.2 動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償模型
由2種驅(qū)動(dòng)控制邏輯組成整車控制器驅(qū)動(dòng)控制模型。第1種是基于MAP查表的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩輸出機(jī)制，接收車速和加速踏板開度為輸入信號(hào)，用查表方式確定輸出的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩，車速通過(guò)電機(jī)當(dāng)前轉(zhuǎn)速進(jìn)行換算得出。基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩輸出控制策略的核心是轉(zhuǎn)矩MAP，如圖6所示，根據(jù)不同車速和加速踏板開度得到相應(yīng)的基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩輸出值，再經(jīng)過(guò)計(jì)算和轉(zhuǎn)化得到需要發(fā)送給電機(jī)的加速度信號(hào)。第2種控制策略是模糊控制轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償部分，用于判斷是否需要進(jìn)行轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償。該控制策略的核心是模糊控制器的設(shè)計(jì)，采集實(shí)時(shí)車況以及駕駛員意圖，將電池SOC、[θ（k）]、[θ（k）]作為變量輸入進(jìn)模糊控制器中，模糊控制器根據(jù)這些輸入變量通過(guò)一定的模糊規(guī)則和算法計(jì)算出轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償，與基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩相加從而得到最終的轉(zhuǎn)矩輸出值，如圖7所示。得到最終的轉(zhuǎn)矩輸出值后，經(jīng)過(guò)計(jì)算得到向電機(jī)發(fā)送的CAN信號(hào)值，用于控制電機(jī)的轉(zhuǎn)矩大小。這個(gè)過(guò)程通過(guò)單片機(jī)進(jìn)行控制，將搭建好的模型生成C代碼，再進(jìn)行編譯生成單片機(jī)可識(shí)別的srec文件，并刷寫進(jìn)RapidECU-U34控制器進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試。在S32DS 3.5軟件中查看生成的C代碼，可以進(jìn)行代碼優(yōu)化改進(jìn)及調(diào)試，最終應(yīng)用于仿真測(cè)試中。
4 控制策略硬件在環(huán)仿真驗(yàn)證
為驗(yàn)證轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略的有效性，需要搭建硬件在環(huán)（hardware-in-the-loop，HIL）測(cè)試系統(tǒng)，模擬完整的整車環(huán)境對(duì)整車控制單元（vehicle control unit，VCU）進(jìn)行測(cè)試［8］。
4.1 硬件在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)搭建
選用Vector公司的VT系統(tǒng)作為HIL試驗(yàn)裝置，該系統(tǒng)板卡種類多樣、系統(tǒng)反饋速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、集成度高，能夠涵蓋廣泛的測(cè)試范圍，包括故障注入等，滿足控制器測(cè)試的各項(xiàng)需求［9］。為了執(zhí)行HIL測(cè)試，必須搭建接近實(shí)車的測(cè)試環(huán)境，使被測(cè)車輛VCU能夠在此環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，包括硬件層面的實(shí)現(xiàn)和軟件層面的模擬。
HIL測(cè)試系統(tǒng)的硬件設(shè)備由板卡、程序控制電源、工控機(jī)等構(gòu)成，針對(duì)待檢測(cè)VCU和測(cè)試需求，選擇合適的VT板卡類型。VCU通過(guò)I/O接口以及CAN通信電路與特定的VT測(cè)試板卡連接，實(shí)現(xiàn)HIL系統(tǒng)對(duì)VCU輸入輸出的模擬，同時(shí)也可以接入傳感器和執(zhí)行器等硬件實(shí)物。選擇VT7001作為電源模塊，可連接外部電源或使用內(nèi)部電源；VT2848作為主要的數(shù)字I/O接口模塊，負(fù)責(zé)開關(guān)量的管理；VT2816和VT2004作為激勵(lì)模塊，提供模擬量輸出和功率驅(qū)動(dòng)。VT系統(tǒng)的硬件設(shè)備接入后，硬件系統(tǒng)測(cè)試部分完成配置，如圖8所示。
測(cè)試軟件采用Vector公司的vTESTstudio和CANoe，能將實(shí)際物理總線和模擬總線進(jìn)行相連，實(shí)現(xiàn)全數(shù)字模擬或半實(shí)物模擬。vTESTstudio可以對(duì)測(cè)試面板和功能進(jìn)行設(shè)計(jì)，同時(shí)生成CANoe所支持的CAPL語(yǔ)言。CAPL語(yǔ)言可構(gòu)建各控制單元的功能模型，完成整車仿真。建立DBC數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)仿真節(jié)點(diǎn)后，利用CANoe的Vector Panel Designer和Vector CAPL Browser工具對(duì)測(cè)試軟件進(jìn)行開發(fā)。測(cè)試軟件負(fù)責(zé)管理測(cè)試流程，涵蓋測(cè)試系統(tǒng)的啟動(dòng)、系統(tǒng)初始化、VCU控制器上電控制功能測(cè)試、VCU轉(zhuǎn)矩控制功能測(cè)試、故障處理、VCU下電控制、CAN報(bào)文數(shù)據(jù)的采集等功能，如圖9所示。
測(cè)試軟件能夠監(jiān)控實(shí)驗(yàn)中的關(guān)鍵信號(hào)，以驗(yàn)證VCU的控制邏輯準(zhǔn)確性。測(cè)試軟件能夠設(shè)定電機(jī)控制模式、故障等級(jí)、電池SOC等參數(shù)，同時(shí)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩、速度誤差、電機(jī)轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵信號(hào)，如圖10所示。
4.2 硬件在環(huán)測(cè)試結(jié)果分析
搭建測(cè)試臺(tái)架后，VT板卡負(fù)責(zé)將CAN信號(hào)和I/O信號(hào)傳輸至工控機(jī)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的雙向通訊。首次測(cè)試中，對(duì)VCU進(jìn)行上電，驗(yàn)證VCU與HIL設(shè)備（工控機(jī)）之間的通信功能是否正常，之后測(cè)試臺(tái)架將用于評(píng)估動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略。
文中HIL測(cè)試模擬了不同電池SOC、[θ（k）]和[θ（k）]的加速測(cè)試場(chǎng)景，如圖11所示。此外，不同隸屬度輸入函數(shù)改變時(shí)0～80 km·h-1加速時(shí)間的仿真結(jié)果如表3所示。
通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，可以觀察到汽車加速性能受電池SOC、踏板開度及其變化率的影響。在電池SOC和踏板開度一定的條件下，提高踏板開度的調(diào)節(jié)速度會(huì)縮短加速時(shí)間，同時(shí)加快電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩的響應(yīng)時(shí)間。當(dāng)電池SOC和踏板調(diào)節(jié)速率固定，增加踏板開度可減少汽車加速時(shí)間。在加速踏板開度及其變化率不變的情況下，提升電池SOC同樣能夠加強(qiáng)車輛的加速能力。這說(shuō)明，動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略可以提升純電動(dòng)車輛的加速性能，更好地滿足駕駛員的加速預(yù)期。
5 結(jié)論
針對(duì)純電動(dòng)商用車在加速階段的動(dòng)力系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩需求特性，設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制方法的轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略，解決電機(jī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩滯后的問(wèn)題。
在Simulink中搭建加速轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略的仿真模型以及整車控制系統(tǒng)模型。根據(jù)駕駛員意圖以及實(shí)時(shí)車況，將電池SOC、加速踏板開度及其變化率作為輸入，補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩作為輸出，設(shè)計(jì)了模糊控制轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償策略，并對(duì)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償值進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)VT板卡與CANoe聯(lián)合建立硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)，對(duì)優(yōu)化后的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制策略在不同條件下進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果表明汽車的動(dòng)力性能得到改善，驗(yàn)證了控制策略的有效性。
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