基于智能轮胎的分布式电驱动车辆动力学解耦控制与转矩协同分配研究

Distributed drive electric vehicle (DDEV) owns the outstanding advantages on making full use of road adhesion and achieving advanced vehicle dynamics control. However, challenges still remain in terms of tire-road friction coefficient identification, dynamics decoupling control as well as optimized torque allocation. This project will integrate intelligent tires into vehicle dynamics control system so that the tire-road dynamic interaction can be accurately described. Accordingly, a novel dynamics decoupling and multi-objectives coordinated torque allocation method will be developed. The main content consists of: ① Constructing intelligent tire system based on three-axis accelerometer to reveal the characteristics of tire–road contact patch and deflection model, determining the policy on effective acceleration information extraction, and proposing the tire-road friction coefficient online estimation approaches; ② Developing the vehicle states decoupling strategy based on reinforcement learning theory, investigating the parameter-adaptive model following control, and making the control system robust against strong systemic nonlinearity and parametric uncertainties; ③ Proposing a multi-objectives dynamic control allocation method to optimize the performance of vehicle stability, energy-efficiency and fault-tolerance by considering the road adhesion constraint, energy recovery and motor failure, and then developing a fast global optimization solving algorithm based on nonlinear programming theory. This project can provide a strong technical support to the improvement of the active safety performance of DDEV and the dynamics stability control theory.

分布式电驱动车辆在充分利用路面附着能力实现高性能动力学稳定性控制方面优势突出，然而在路面附着系数识别、动力学解耦控制与转矩优化分配领域仍面临理论与技术挑战。本项目拟将智能轮胎引入车辆动力学控制系统，准确刻画轮胎-路面动态相互作用，并以此为基础，形成车辆动力学解耦控制方法，实现复杂约束条件下转矩多目标协同分配。研究主要包括：①构建基于三轴加速度计的智能轮胎系统，探明轮胎接地印迹与形变特性，确定有效加速度信息提取策略，形成轮胎-路面附着系数在线识别方法；②提出强化学习理论下车辆运动状态解耦策略，研究参数自适应运动跟踪算法，实现强非线性与时变参数下的参考模型跟踪控制；③考虑路面附着约束、回馈能量及电机失效等因素，提出基于车辆稳定性、经济性与容错性的多目标动态控制分配模型，结合非线性规划理论发展快速全局优化求解算法。本项目可以为提升分布式电驱动车辆主动安全性能与完善车辆稳定性控制理论提供有效支撑。

分布式电驱动车辆在充分利用路面附着能力实现高性能动力学稳定性控制方面优势突出，然而在路面附着系数识别、动力学解耦控制与转矩优化分配领域仍面临理论与技术挑战。本项目重点围绕“基于智能轮胎系统的路面附着系数识别方法”、“车辆运动状态解耦与参数自适应运动跟踪控制”、“多目标非线性动态控制分配模型与快速全局最优求解方法”、“基于工况信息预测的高效动力驱动系统能效最优控制研究”等四部分内容开展研究，具体的研究成果如下：.1）建立基于三轴加速度计的智能轮胎系统，掌握轮胎-路面附着系数识别方法。建立基于三轴加速度计的智能轮胎系统与测试平台，掌握轮胎接地特性与有效加速度信息提取方法，融合电机转矩/转速可知性、车载惯性测量单元，形成轮胎-路面附着系数在线识别方法。.2）提出车辆运动状态解耦策略，形成参数自适应运动跟踪算法。提出运动状态解耦策略，兼顾车辆操纵性与稳定性；考虑车辆系统强非线性与参数不确定性，设计参数自适应运动跟踪算法，提升控制系统鲁棒性及有效性。.3）实现多约束条件下控制力矩多目标优化动态控制分配。基于智能轮胎系统，建立综合车辆操纵性、稳定性、经济性等的多目标动态分配模型，设计基于路面信息反馈与车辆行驶状态的多目标动态调节机制，形成基于KKT条件的快速全局最优求解算法。.4）基于工况信息预测的高效动力驱动系统能效最优控制研究。面向高精度速度预测及分布式物理信息系统架构协同能量管理问题，分别提出了多模自适应状态参考设计方法及网联架构下协同能量管理架构，提升了系统综合行驶经济性。.受本基金项目支持，负责人入选中国科协青年托举国家级人才工程，发表学术论文24篇，含SCI论文15篇，ESI高被引论文1篇，EI论文4篇（含中文期刊3篇），会议论文5篇。授权软件著作权5项。授权发明专利16项，专利转化2项。唯一作者出版Springer英文学术专著1部。获2020年河南省科技进步二等奖；2021年机械工业科学技术三等奖；2020年汽车工程学会优秀论文奖（7/500+）。