分布式驱动电动车辆的驱动防滑多模式控制策略设计

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.240330

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 53 ›› Issue (6): 44-55.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.240330

分布式驱动电动车辆的驱动防滑多模式控制策略设计

朱绍鹏¹^,²(), 毛竞扬¹, 刘栋青³, 殷玉明⁴, 陈慧鹏⁵, 许烨开¹

^1.浙江大学动力机械及车辆工程研究所，浙江杭州 310027
^2.浙江大学嘉兴研究院，浙江嘉兴 314011
^3.北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，北京 100070
^4.浙江工业大学机械工程学院，浙江杭州 310023
^5.杭州电子科技大学机械工程学院，浙江杭州 310018

收稿日期:2024-06-26 出版日期:2025-06-10 发布日期:2024-09-27
作者简介:朱绍鹏（1980 —），女，博士，副教授，主要从事新能源车辆分布式驱动控制研究。E-mail： spzhu@zju.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划项目(2022YFB2502400)

Design of Acceleration Slip Regulation Multi-Mode Control Strategy of Distributed Drive Electric Vehicle

ZHU Shaopeng¹^,²(), MAO Jingyang¹, LIU Dongqing³, YIN Yuming⁴, CHEN Huipeng⁵, XU Yekai¹

^1.Power Machinery & Vehicle Engineering Institute，Zhejiang University，Hangzhou 310027，Zhejiang，China
^2.Jiaxing Research Institute，Zhejiang University，Jiaxing 314011，Zhejiang，China
^3.CRSC Research & Design Institute Group;Co. ，Ltd. ，Beijing 100070，China
^4.College of Mechanical Engineering，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310023，Zhejiang，China
^5.School of Mechanical Engineering，Hangzhou Dianzi University，Hangzhou 310018，Zhejiang，China

Received:2024-06-26 Online:2025-06-10 Published:2024-09-27
Supported by:
the National Key Research and Development Program of China(2022YFB2502400)

摘要/Abstract

摘要：

分布式驱动电动车辆可以独立、精准地控制各车轮的驱动转矩来实现驱动防滑控制，但单一的驱动防滑策略难以满足多种复杂行驶工况要求，不能保证车辆驱动综合性能最优。因此，该研究提出一种响应快速、控制精准适应多种复杂工况的驱动防滑多模式控制策略。首先，针对不同工况下的性能要求，基于七自由度分布式驱动车辆模型设计了相应的驱动模式及模式切换策略。其次，基于Burckhardt轮胎模型6条标准路面的附着特性曲线，利用优化的线性插值算法，提出了路面识别融合算法计算最优滑转率，并以此作为控制目标设计了非线性整定的PID控制器实现动力分配控制及切换。最后，建立了CarSim整车模型和Matlab/Simulink驱动防滑控制模型，在低附着路面、对接路面、对开路面、低附着坡道和对开坡道上进行了联合仿真验证。仿真结果表明，路面识别策略能精确地辨识道路的附着系数，驱动防滑策略在不同工况下都能快速响应，并在不同模式之间准确切换，兼顾了动力性与稳定性，有效提高了驱动防滑性能。

关键词: 分布式驱动, 电动车辆, 驱动防滑, 多模式控制, 路面识别

Abstract:

Distributed drive electric vehicles can independently and accurately control the driving torque of each wheel to achieve acceleration slip regulation control. However, a single traction control strategy often fails to meet the requirements of diverse and complex driving conditions and cannot ensure optimal overall driving performance. To address this limitation, this study proposed a multi-mode traction control strategy that is responsive, precise, and adaptable to various complex driving scenarios. Firstly, to meet performance requirements under varying driving conditions, a set of driving modes and mode-switching strategies was developed based on a seven-degree-of-freedom distributed drive vehicle model. Secondly, using the adhesion characteristic curves of six standard road surfaces derived from the Burckhardt tire model, an optimized linear interpolation algorithm was applied to propose a road surface recognition fusion algorithm. This algorithm computes the optimal slip ratio, which serves as the control target for a nonlinearly tuned PID controller designed to manage power distribution and mode switching. Finally, a CarSim vehicle model and an acceleration slip regulation control model in Matlab/Simulink were established and co-simulation verification was conducted on low adhesion road, joint road, bisectional road, low adhesion slope, and bisectional slope. Simulation results show that the road surface recognition strategy can accurately identify the adhesion coefficient of the road, the acceleration slip regulation control strategy can quickly respond and accurately switch between different modes under different working conditions, balancing dynamics performance and stability performance, and effectively improve acceleration slip regulation performance.

Key words: distributed drive, electric vehicle, acceleration slip regulation, multi-mode control, road surface recognition

中图分类号:

U461.6

朱绍鹏, 毛竞扬, 刘栋青, 殷玉明, 陈慧鹏, 许烨开. 分布式驱动电动车辆的驱动防滑多模式控制策略设计[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2025, 53(6): 44-55.

ZHU Shaopeng, MAO Jingyang, LIU Dongqing, YIN Yuming, CHEN Huipeng, XU Yekai. Design of Acceleration Slip Regulation Multi-Mode Control Strategy of Distributed Drive Electric Vehicle[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2025, 53(6): 44-55.

图/表 22

图1

图2

图3

图4

图5

表1

图6

表2

图7

表3

图8

图9

图10

图11

表4

图12

图13

表5

图14

图15

图16

表6

参考文献 18

1	王震坡，丁晓林，张雷．四轮轮毂电机驱动电动汽车驱动防滑控制关键技术综述［J］．机械工程学报，2019，55（12）：99-120.
	WANG Zhenpo， DING Xiaolin， ZHANG Lei ．Overview on key technologies of acceleration slip regulation for four-wheel-independently-actuated electric vehicles［J］．Journal of Mechanical Engineering，2019，55（12）：99-120.
2	李静，李幼德，赵健，等．四轮驱动汽车牵引力控制系统研究［J］．吉林大学学报（工学版），2003，33（4）：1-6.
	LI Jing， LI You-de， ZHAO Jian，et al ．Research on traction control system for four wheel drive vehicle［J］．Journal of Jilin University （Engineering and Technology Edition），2003，33 （4）：1-6.
3	常九健，吴佳豪，方建平．基于路面识别算法的分布式驱动汽车驱动防滑控制策略［J］．重庆理工大学学报（自然科学），2024，38（2）：65-76.
	CHANG Jiujian， WU Jiahao， FANG Jianping ．Research on acceleration slip regulation strategy based on road surface recognition algorithm［J］．Journal of Chongqing University of Technology （Natural Science），2024，38（2）：65-76.
4	KATO M ．Proposal of anti-slip control method for electric vehicles with adaptive torque limiter［C］∥Procee-dings of the JSAE Annual Congress （Spring）．Yokohama：JSAE，2013：1-4.
5	梅中祎．电驱动客车驱动防滑控制方法及关键问题研究［D］．北京：北京林业大学，2022.
6	张博涵，陈哲明，付江华，等．四轮独立驱动电动汽车自适应驱动防滑控制［J］．山东大学学报（工学版），2018，48（1）：96-103.
	ZHANG Bohan， CHEN Zheming， FU Jianghua，et al. Self-adaption acceleration slip regulation control of four-wheel independently-driving electric vehicle［J］．Journal of Shandong University （Engineering Science），2018，48（1）：96-103.
7	李杰．分布驱动式纯电动汽车驱动防滑控制策略［D］．太原：太原科技大学，2022.
8	罗浩．分布式驱动电动汽车驱动防滑控制策略研究［D］．北京：北京理工大学，2016.
9	张伦．轮边电机驱动电动汽车驱动防滑控制的研究［D］．南京：东南大学，2019.
10	赵永强．四轮轮毂驱动电动汽车扭矩优化分配方法的研究［D］．长春：吉林大学，2021.
11	PACEJKA H B， BAKKER E ．The magic formula tyre model［J］．Vehicle System Dynamics，1992，21：1-18.
12	孙大许，兰凤崇，何幸福，等．双电机四轮驱动电动汽车自适应驱动防滑控制的研究［J］．汽车工程，2016，38（5）：600-608，619.
	SUN Daxu， LAN Fengchong， HE Xingfu，et al ．Study on adaptive acceleration slip regulation for dual-motor four-wheel drive electric vehicle［J］．Automotive Engineering，2016，38（5）：600-608，619.
13	BURCKHARDT M ．Fahrwerktechnik：radschlupf regelsyste me［M］．Würzburg：Vogel，1993.
14	CHEN L， BIAN M Y， LUO Y G，et al ．Real-time identification of the tyre-road friction coefficient using an unscented Kalman filter and mean-square-error-weighted fusion［J］．Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers，Part D：Journal of Automobile Engineering，2016，230（6）：788-802.
15	GUSTAFSSON F ．Slip-based tire-road friction estimation［M］．London：Pergamon Press，Inc，1997.
16	魏来．电动汽车驱动防滑控制方法研究［D］．沈阳：沈阳工业大学，2016.
17	宋炳潭，孙宾宾，葛文庆，等．双电机电动汽车驱动防滑转控制策略研究［J］．现代制造工程，2021（10）：11-16，39.
	SONG Bingtan， SUN Binbin， GE Wenqing，et al ．Research on acceleration slip regulation control strategy of dual-motor electric vehicle［J］．Modern Manufactu-ring Engineering，2021（10）：11-16，39.
18	朱文静，李刚，姬晓．四轮独立驱动电动汽车驱动力矩分配方法［J］．重庆理工大学学报（自然科学），2022，36（3）：41-47.
	ZHU Wenjing， LI Gang， JI Xiao ．Driving torque distribution method for four-wheel independent drive electric vehicle［J］．Journal of Chongqing University of Technology （Natural Science），2022，36（3）：41-47.

参数	数值
整车质量/kg	3 000
质心高度/m	0.650
质心到前轴的距离/m	1.500
质心到后轴的距离/m	1.500
轴距/m	3.000
轮距/m	1.680
轮胎滚动半径/m	0.355
横摆转动惯量/（kg·m²）	2 059

路面附着系数	调节时间/s			路面附着系数	调节时间/s
0.4	0.1		0.2		0.7
0.3	0.3		0.1		1.2

路面附着系数		调节时间/s	路面附着系数					调节时间/s
驶入前	驶入后	调节时间/s		驶入前		驶入后		调节时间/s
0.9	0.3	0.4	0.7		0.3		0.4
0.9	0.2	1.1	0.7		0.2		1.0
0.9	0.1	1.4	0.7		0.1		1.3
0.8	0.3	0.4	0.6		0.3		0.4
0.8	0.2	1.0	0.6		0.2		1.0
0.8	0.1	1.3	0.6		0.1		1.3

路面附着系数		加速时间/s	侧向位移/m
左侧	右侧	加速时间/s	侧向位移/m
0.9	0.3	1.0	-0.60
0.9	0.2	1.1	-0.98
0.9	0.1	1.3	-1.32
0.8	0.3	1.0	-0.63
0.8	0.2	1.2	-1.13
0.8	0.1	1.3	-1.41
0.7	0.3	1.1	-0.68
0.7	0.2	1.2	-1.17
0.7	0.1	1.4	-1.48

路面附着系数	最大爬坡度/%			路面附着系数	最大爬坡度/%
0.1	9		0.3		26
0.2	18		0.4		35

分布式驱动电动车辆的驱动防滑多模式控制策略设计

Design of Acceleration Slip Regulation Multi-Mode Control Strategy of Distributed Drive Electric Vehicle

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 22

参考文献 18

相关文章 2

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	申焱华牛天伟刘子祥. 分布式驱动铰接车电液复合转向模式的节能分析[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(2): 84-92.
[2]	李刚宗长富张强洪伟. 基于模糊路面识别的4WID 电动车驱动防滑控制[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2012, 40(12): 99-104.