混合动力汽车电子差速控制系统的研究
为了研究混合动力汽车的电子差速特性,通过分析汽车转向轨迹,提出了一种新的电子差速控制方 法。由于汽车转向行驶时内、外侧车轮转速与转向角和车体速度之间为非线性关系,采用神经网络模型参 考自适应的控制方法。仿真结果证明,该电子差速系统鲁棒性好,具有一定的可行性。 关键词:电子差速控制;混合动力汽车;模型参考;神经网络
Abstract: In order to study the electronic differential control of Hybird Electric Vehicle, a novel method is introduced by analyzing the trajectory. Considering the nonlinear feature of the rotation speeds of the inner and outerwheels in relation to the vehicle speed and steering angle, it uses neural network model reference adaptive control to the differential system. The results of simulation verify the novel electronic differential has good robustness and the feasibility. Key words: Electronic differential control, Hybird Electric Vehicle, model reference, neural network
面临能源紧缺和环境污染的压力,世界各国十分重视电动汽车的研究和开发。综合了纯 电动汽车和内燃机汽车优点的混合动力汽车自然得到了广泛的发展,成为清洁汽车阵营中不 可忽视的力量[1]。传统汽车是依靠行星轮的自转实现左、右车轮差速,在汽车转弯行驶或其 他行驶情况下,都可以借行星齿轮以相应转速自转,使两侧驱动车以不同转速在地面上滚动 而无滑动。对于采用混合驱动技术的电动车来说,电机驱动轮之间同样存在转速协调控制的 问题。电动轮电子差速技术已经成为混合动力整车控制系统必须解决的问题。 本文所设计的混合动力汽车采用轮毂驱动技术,根据轮毂驱动电动汽车的技术特点,提 出一种基于神经网络模型参考自适应的控制方法,实现混合动力驱动汽车的电子差速控制。 2 现有的电子差速技术 当汽车低速运行时,由ACKERMANN 和JEANTAND 提出的模型广泛应用于汽车的电 子差速控制[2]。如图1 所示。