多电机分布式驱动汽车底盘集成控制技术

图1  采埃孚VMC cubiX

1.集成控制架构

传统车辆底盘控制大多数采用分散式控制架构，各子控制系统根据控制功能单独配备传感器采集车辆状态数据，子系统控制器根据各自的控制目标输出控制指令给子系统执行器。分散式架构有利于系统模块化、便于控制功能扩展与更新，当需要引入新的底盘控制系统时不需要大范围的重新设计，也不需要额外的高级控制器。因此底盘控制系统数量不多、集成程度要求低的情况下分散式控制架构是良好选择，通过车辆信息共享能够实现一定程度的集成效果。作为集成控制的初步尝试，分散式架构早期也引起汽车企业的应用兴趣。德国博世公司采用集成安全理念，将底盘多个控制子系统组合成车辆动力学管理（VDM）系统，实现了车辆动力学分层管理，避免了各子系统之间的冲突，通过协同作用最大限度地提高汽车安全性。

1.2集中式控制架构

集中式控制系统根据控制需求，采用不同类型的传感器和观测器收集车辆信息至集中控制器中，实现车辆信息共享，避免硬件设备重复安装；控制器通过设计全局协调控制策略或全局优化算法，直接将各子系统的执行信号输出给所有子系统执行器，其结构如图2所示。

图2  集中式控制架构

1.3分层式控制架构

考虑到控制效果、集成难度及硬件设备条件的限制，目前底盘集成控制广泛采用介于分散式架构和集中式架构之间的分层式集成控制架构，其结构如图3所示。分层式控制架构一般可分为３层：顶层为状态输入层、中间层为协调决策层、底层为控制执行层。状态输入层获取驾驶人或自动驾驶命令，根据驾驶人操作获取驾驶人操作意图，计算全局控制输入并对当前的驾驶情况进行定义分类。协调决策层根据顶层控制器定义的工作模式选择不同的协调控制策略，并将不同控制输入分配到各个底盘子系统。控制执行层包括底盘各子系统控制器，其功能是实现跟踪中间层的控制命令，将子系统控制信号传递到执行器硬件。

图3  分层式控制架构

分层式控制架构兼顾了分散式和集中式架构的优点，基于分层式控制架构设计的分布式驱动电动汽车底盘集成控制系统结构清晰，各级间相互独立功能解耦，便于系统的开发和功能拓展，对系统局部故障也具有良好的鲁棒性和一定程度的容错能力。分层式架构还允许企业与供应商独立开发相应的控制器，通过标准化接口实现控制功能叠加。近年来，分层式控制架构得到不少企业的青睐。

车辆的纵向、侧向、横摆运动间互相影响，纵－横向动力学表现出明显的耦合关系。纵－横向集成控制系统通过改变轮胎的纵向力、侧向力可以直接影响车辆的纵向、横向及横摆运动。分布式驱动电动汽车纵向动力学控制能够对每个车轮单独施加纵向驱动力矩或制动力矩，其工作区域基本不受轮胎纵向力饱和的限制。因此通过纵－横向动力学集成控制，可以在减小控制功能冗余与动力学冲突的情况下进一步提高车辆的操纵稳定性。纵－横向动力学集成控制中，车辆纵向动力学性能的控制一般可选择差动制动系统、电液复合制动系统、制动防抱死系统（ABS）、牵引力控制系统（TCS），横向动力学控制可选择主动前轮／后轮／四轮转向系统（AFS／ARS／AWS）、直接横摆力矩控制系统（DYC）。

图4  转向系统与驱动/制动系统集成控制

表1  纵-横向动力学集成控制方案

表2  横-垂向动力学集成控制方案

当车辆进行制动时，路面能够提供给轮胎的最大制动力受路面附着系数以及轮胎垂向力的影响。主动悬架系统通过与制动防抱死系统集成，间接调节轮胎的法向反力，可以实现最大的制动效能。在不失去对车辆控制的情况下，制动距离尽可能短是车辆最重要的安全要求，目前的应用中最引人注目的是制动防抱死系统。因此，纵－垂向动力学集成控制将有利于提升车辆紧急情况下的驾驶安全性。

表3  纵-垂向动力学集成控制方案

由于分布式驱动汽车在车辆动力学控制中可控自由度高的优势，近年来，纵－横向动力学集成控制、横－垂向动力学集成控制、纵－垂向动力学集成控制逐渐发展为纵－横－垂向动力学集成控制。通过解耦子系统间的动力学耦合关系、合理分配轮胎力，改善车辆动力学性能并减轻驾驶强度，获得不同行驶工况下底盘纵、横及垂向动力学全局最优的控制响应。对于纵－横－垂向动力学集成控制，由于系统间耦合复杂度成倍增加，因此从控制系统的效果、实时性、控制精度等角度考虑，主要提出了２类控制方法：①基于权重分配的协调控制；②基于优化的协调控制，其协调控制架构如图5所示。

图5  驱动/制动系统、转向系统和悬架系统分层集成控制

表４列出了常使用的协调控制方案。控制系统根据车辆状态、行驶工况、驾驶意图，采用切换控制、优化分配控制等算法对各子系统的权重进行分配。基于子系统权重分配与基于子系统协调优化的协调控制是目前的研究热点，尤其是基于子系统协调优化的协调控制方法。基于权重分配协调控制方法的效果主要依赖于研究者根据专家经验或个人知识制定的权重分配方案，因此该方法易受到开发者的主观影响，同时由于分配方案离线制定，可能会导致对车辆运行状态的适应性不高。基于子系统协调优化的控制方法通过求解底盘动力学优化目标函数实现协调控制，能够实现底盘控制系统实时最优控制，且对工况适应性更好。但是随着协调的子系统不断增多，优化目标函数复杂度不断增加，约束条件繁多，求解最优化问题易陷入局部最优，同时分布式驱动电动汽车作为一个典型的冗余系统，该多目标优化问题求解的实时性也亟待改善。

表4  纵-横-垂向动力学集成控制方案

由于分布式驱动电动汽车底盘子控制系统的工作特性的限制，在不同的控制目标下各系统工作的区域各有不同，车辆运行状态划分对于控制效果也有显著影响。因此在集成控制中，需要针对车辆不同运行状态制定相应的控制策略。目前车辆运行状态划分研究方法包括：车辆相平面分类法、车辆轮胎力分析法等。

相平面法也是近年来普遍采用的车辆行驶状态划分方法。相平面法是在三参数变化的情况下判断系统是否稳定的重要方法，一般包括：质心侧偏角－横摆角速度（β－ω）相平面、质心侧偏角－质心侧偏角速度相平面、前后轮侧偏角相平面。相平面通过稳定平衡点和非稳定平衡点可以分为稳定区域、临界区域、非稳定区域。目前，相平面的区域边界主要确定方法为双线法。双线法稳定域的边界一般用通过两鞍点做切线表示，稳定边界数学模型为

平行线法参数较少、表示较为简单，能适用于较大多数情况下的相平面图的分析。但是对于分析稳定极限来说，车辆常处于临界稳定状态，此时的相平面轨迹线收敛区域明显变窄且变化非常剧烈，相轨迹线已较难收敛到稳定结点，而且两侧临界边界已经明显不对称，平行线法已经难以适用。

图6 双线法相平面和稳定域

3.分布式驱动汽车底盘容错控制

3.2底盘域控制器

清华大学李亮等提出了面向智能汽车的底盘动力学域控制概念和底盘动力学域控制架构，如图7所示。该控制架构首先进行底盘多传感器的信号融合，通过对车辆系统以及行驶环境的关键状态参数进行估计，在此基础上进行整车多自由度动力学状态演算；通过车辆动力学运行状态对驾驶人行驶操纵意图进行精准识别，根据驾驶意图的识别结果，进行底盘多目标多系统的综合优化以及各个部件的协调控制。

图7  面向智能汽车的底盘动力学域控制架构