一种分布式驱动电动车的前轮侧向力估计方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及车辆行驶中轮胎侧向力估计方法，特别涉及分布式驱动电动车的前转 向轮的侧向力估计。
【背景技术】
[0002] 在环境和能源问题的背景下，电动汽车越来越成为未来汽车工业的重要部分。近 年来，分布式驱动电动汽车（In-wheel motor Electric, IEV)受到研究者的普遍关注。它通 过置于车轮轮毂内的轮毂电机或是将两个电机置于差速器位置来驱动车轮，给整车提供动 力。IEV具有相应速度快、传动链短、传动高效等优点，是电动汽车领域的一个重要发展方 向。
[0003] 目前，IEV的横向稳定性控制仍存在需要改善的地方，如在极限工况下轮胎侧向力 不能被准确估计。值得注意的是，轮胎侧向力是横向动力学的重要组成部分，影响着车辆的 行驶安全性和稳定性。因此，对轮胎侧向力的准确估计将会有效地提高横向控制效果。
[0004] 传统的轮胎侧向力的估计依赖于轮胎模型。国、内外已经研究出了多种非线性轮 胎模型。DugofT模型根据实验数据，建立表示驱动(制动)力、侧偏力、滑移率、侧偏角和轮胎 其他参数关系的表达式;UniTire模型是郭孔辉院士提出的一种半经验轮胎模型，具有满足 高阶理论边界条件的特点;Magic Formula模型利用正弦函数建立了轮胎的纵向力、侧向力 和回正力矩与侧偏角、滑移率、侧倾角和垂直载荷之间关系。轮胎模型能够对轮胎力进行相 对精确的估计，但是轮胎模型中轮胎侧向力与轮胎侧偏角、垂直载荷、纵向滑移率及轮速等 因素直接相关，即涉及变量较多，需要进行大量的试验数据拟合，计算量大，而且轮胎模型 的算法复杂，从而难以满足实车控制器应用中快速响应的需求。此外，对于基于轮胎模型的 侧向力估计方法，一旦轮胎特性(轮胎气压和磨损程度等)或者路面情况快速变化，拟合精 度将会迅速下降，使得轮胎侧向力估计不精确，导致横向控制效果受到影响。所以提出一种 不依赖于轮胎模型的侧向力估计方法是有必要的。
【发明内容】
[0005] 为了解决目前轮胎侧向力估计过多依赖于轮胎模型的问题，本发明提出了 一种分 布式驱动电动车的前转向轮侧向力估计方法，其能够在摆脱轮胎模型的基础上对侧向力进 行估计。该方法考虑车辆轮胎的实时特性以及路面状况的变化，能够准确地估计轮胎的侧 向力，从而提高车辆的横向控制效果。估计过程如下：
[0006] 1)在车辆行驶过程中，所述轮边电机控制器测得各电机所需的实时驱动力矩Tlj, 所述轮速传感器测得实时轮速信号ω u。将驱动力矩信号和轮速信号发送到所述基于车轮 旋转动力学的滑模纵向力估计模块，滑模纵向力估计模块根据实时采集信号，得到轮胎纵 向力的值估计?
[0007] 上述/^.、Tij、Wij中，i = f，r，f表示前轮，r表示后轮；j = l，r，l表示左轮，r表示右 轮；
[0008] 2)所述纵向加速度传感器和侧向加速度传感器测得实时的纵向加速度信号ax和 侧向加速度信号ay;所述纵向速度传感器和侧向速度传感器测得实时的纵向速度V x和侧向 速度Vy;此外，所述车辆横摆角速度传感器测得实时的横摆角速度信号r，以及所述方向盘 转角传感器测得方向盘转角信号S;
[0009] 将方向盘转角信号、横摆角速度信号、纵向加速度信号、侧向加速度信号、纵向速 度信号、侧向速度信号和估计出的纵向力武(/发送到基于车辆动力学的滑模侧向力估计模 块，滑模侧向力估计模块通过运算估计出右前轮的侧向力。
[0010] 3)最后，将估计的右前轮侧向力以及方向盘转角信号发送给所述滤波模块，针对 侧向力估计值中出现的奇异现象，滤波模块采取在奇异点附近进行线性化处理的方法，从 而输出较准确的右前轮侧向力值，再进一步计算得到左前轮侧向力值，这样就得到两前轮 的侧向力估计值。
[0011] 本发明估计方法过程中用的参数是基于以下部分测量得到:所述方向盘转角信号 S由方向盘转角传感器测得、所述横摆角速度信号r由横摆角速度传感器测得、所述纵向加 速度信号ax由纵向加速度传感器测得、所述侧向加速度信号a y由侧向加速度传感器测得、所 述纵向速度信号Vx由纵向速度传感器测得、所述侧向速度信号V y由侧向速度传感器测得。
[0012] 与现有的技术相比，本发明展现出的有益效果是：
[0013] 1)本发明无需复杂的非线性轮胎模型，仅应用二阶滑模观测器对轮胎侧向力进行 估计，计算简便且保证了精确度和计算的实时性。
[0014] 2)本发明应用车辆状态中现有的易获得的信号，不需要其他昂贵的传感器就能实 现对轮胎侧向力进行准确估计，成本较低。
[0015] 3)本发明运用超螺旋算法（Super-twist)设计的二阶滑模观测器，该观测器具有 快速收敛性和对车辆系统中出现的诸如空气阻力、轮胎的摩擦系数等不确定扰动具有很强 的鲁棒性，即对复杂环境具有较强的适应性。
【附图说明】
[0016] 图1为本发明的的系统关系示意图。
【具体实施方式】
[0017] 本发明提供了一种分布式电动车的前轮侧向力估计方法。为使本发明的目的、技 术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理 解，此处描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0018] 图1所示是本发明的轮胎侧向力估计的系统关系示意图，它包括轮边电机控制器、 轮速传感器、滑模纵向力估计模块、车辆横摆角速度传感器、车辆纵向加速度传感器、车辆 侧向加速度传感器、车辆纵向速度传感器、车辆侧向速度传感器、方向盘转角传感器、滑模 侧向力估计模块、滤波模块。
[0019] 基于上述系统，下面通过具体实施解释本发明对行驶过程中的车辆前轮(转向轮） 的轮胎侧向力的估计方法：
[0020] 采用的车辆参数如表1所示，选取的试验工况为72km/h、蛇形。
[0021] 表1车辆参数
[0023] 1)基于车轮旋转动力学的滑模纵向力估计模块依据所述轮速传感器实时采集到 的轮胎中心速度信号ω u和所述轮边控制器实时采集到的各轮胎驱动转矩信号Tu，运用滑 模观测理论设计了滑模观测器对四个轮胎的纵向力进行观测。
[0024]车轮旋转动力学方程为
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(1)
[0026]方程（1)可改写为
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[0028] 其中，Xi= ω ij，输入变邏
看作是未知扰动，y为输出量。
[0029] 基于超螺旋算法设计如下二阶滑模观测器为
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[0031]根据有限时间收敛理论，存在时间常数!\，有
[0032