畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）-基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動(dòng)賽車轉(zhuǎn)向研究

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1、西華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書 題 目: 基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程 式電動(dòng)賽車轉(zhuǎn)向研究 學(xué)院(直屬系): 交通與汽車工程學(xué)院 年級(jí)、 專業(yè): 2010級(jí) 車輛工程 姓 名: 學(xué) 號(hào): 指 導(dǎo) 教 師: 完 成 時(shí) 間: 2014年5月18日 目 錄

2、 摘 要 4 Abstract 5 1 前言 6 2 傳統(tǒng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)簡(jiǎn)介 7 2.1汽車對(duì)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的要求 7 2.2傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的缺陷 7 3 電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)介紹 8 3.1 電子差速的概念及其優(yōu)越性 8 3.2 實(shí)現(xiàn)電子差速的重要技術(shù) 8 3.2.1 實(shí)現(xiàn)電子差速的電機(jī) 8 3.2.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng) 9 4 電子差速控制策略 10 4.1 電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 10 4.1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu) 10 4.1.2 控制系統(tǒng) 10 4.1.3 轉(zhuǎn)向基本原理概述 11 4.2 轉(zhuǎn)向方式分析 11 4.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子差速控

3、制 12 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 12 4.3.2 建立復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 13 4.3.3 整車模型的建立 14 4.3.4 計(jì)算基本輪速的Ackerman模型 15 4.3.5 用來(lái)修正各輪速度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 18 4.3.6 整個(gè)復(fù)合模型的學(xué)習(xí)過(guò)程 19 4.4 本章小結(jié) 20 5 Simulink模型的建立及仿真結(jié)果的分析 21 5.1 Simulink概述 21 5.2 Simulink模型的建立 21 5.2.1 整車動(dòng)力學(xué)的Simulink模型 21 5.2.2 Ackerman-Jeantand的Simulink模型 23 5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)

4、絡(luò)的Simulink模型 24 5.3 仿真結(jié)果及分析 25 5.3.1 恒速工況仿真及分析 25 5.3.2 加速工況仿真及分析 27 5.3.3 減速工況仿真及分析 30 5.4 本章小結(jié) 32 6 設(shè)計(jì)總結(jié) 33 總結(jié)與體會(huì) 34 致謝 35 參考文獻(xiàn) 36 附錄A：復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink模型 37 附錄B：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP部分的Simulink模型 38 38 基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動(dòng)賽車轉(zhuǎn)向研究 摘 要 本文對(duì)傳統(tǒng)汽車的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，重點(diǎn)介紹了這些傳統(tǒng)系統(tǒng)在操縱輕便性和經(jīng)濟(jì)性等方面表現(xiàn)出的不足之處。對(duì)電子差速的基本概

5、念和優(yōu)越性進(jìn)行了較為詳細(xì)的描述，重點(diǎn)分析了實(shí)現(xiàn)電子差速的輪轂電機(jī)以及電機(jī)驅(qū)動(dòng)等關(guān)鍵技術(shù)。本文在對(duì)電子差速的轉(zhuǎn)向原理和轉(zhuǎn)向方式進(jìn)行分析之后，提出了一種基于輪轂電機(jī)的電子差速方案。該方案采用了最符合駕駛者習(xí)慣的前輪轉(zhuǎn)向，以車速V和方向盤的轉(zhuǎn)向角δ為輸入量，在Ackerman-Jeantand汽車轉(zhuǎn)向模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的修正作用，確定了整個(gè)電子差速方案的控制策略。本課題建立了合適的數(shù)學(xué)模型，利用MATLAB-Simulink的計(jì)算和仿真功能，對(duì)控制結(jié)果進(jìn)行了仿真，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析，從而驗(yàn)證了控制策略的正確性。 關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，電子差速，控制策略，仿真 Steer

6、ing research into sudent formula electric car based on wheel hub motor Abstract This article briefly introduces the traditional automobile steering system, focuses on the shortcomings of these traditional system in handling economic and other aspects. The basic concept of the electronic differenti

7、al and advantages are described in detail, analyzes the realization of electronic differential speed motor and motor drive technology. In this paper, turned in the steering principle and the electronic differential mode analysis, proposes an electronic hub motor differential scheme based on. This sc

8、heme adopts the front-wheel steering which is most used and defines the speed V, steering angle δ as input. Then electronic differential scheme of control strategy is determined based on the Ackerman-Jeantand vehicle steering model and BP neural network. This paper establishes a mathematical model s

9、uitable, the calculation and simulation function of MATLAB-Simulink, the control result is simulated, and the simulation results are analyzed, which verifies the correctness of the control strategy. Key words: Steering system, Electronic differential, Control strategy, Simulation 1

10、 前言 隨著我們賴以生存的環(huán)境日益惡化和能源危機(jī)的進(jìn)一步加深，汽車的可持續(xù)發(fā)展面臨著越來(lái)越多的問(wèn)題。自從1886年卡爾本茨發(fā)明汽車以來(lái)，它就成為了人們生活中不可缺少的一部分。汽車給人們的出行帶來(lái)了極大的便利，同時(shí)也促進(jìn)了工業(yè)的發(fā)展，進(jìn)一步加快了社會(huì)的進(jìn)步。但與此同時(shí)，汽車消耗了大量的化石燃料，排放了大量的污染氣體，對(duì)我們賴以生存的生態(tài)環(huán)境造成了不可逆轉(zhuǎn)的損害。而且在當(dāng)今能源戰(zhàn)略的大環(huán)境下，發(fā)展新能源汽車尤其是電動(dòng)汽車就顯得尤為必要。同時(shí)，電動(dòng)汽車的轉(zhuǎn)向靈敏性以及操作輕便性也有改善，這在一定程度上減少了汽車行駛過(guò)程中的不安全因素。 電動(dòng)汽車是指主要以動(dòng)力電池組為車載能量源，由電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)提供

11、部分或者全部行駛動(dòng)力的一類汽車，是機(jī)械、電子、微型計(jì)算機(jī)控制等多學(xué)科高科技技術(shù)的共同產(chǎn)物。由于使用能源的不同，電動(dòng)汽車需要對(duì)一些結(jié)構(gòu)進(jìn)行必要的改進(jìn)，但就是這些改進(jìn)的地方成為了電動(dòng)汽車相對(duì)于傳統(tǒng)汽車的優(yōu)勢(shì)，比如采用分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。采用分布式驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是為了提高電動(dòng)汽車的運(yùn)行速度和效率，而這種系統(tǒng)需要使用電子差速調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)車體轉(zhuǎn)向，這也是本文研究的主要內(nèi)容。轉(zhuǎn)向是汽車最基本也最重要的操作，但隨著人們的需求越來(lái)越多，傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)已經(jīng)不能夠滿足人們的期望了。同時(shí)，如果能提高轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的靈活性、穩(wěn)定性，不僅人們的駕駛體驗(yàn)?zāi)艿玫綐O大的提高，而且交通事故也一定會(huì)減少許多。正是由于以上原因，電子差速轉(zhuǎn)向應(yīng)

12、運(yùn)而生。本課題也將就此進(jìn)行一定程度的研究。 2 傳統(tǒng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)簡(jiǎn)介 在汽車行駛過(guò)程中，轉(zhuǎn)向是最基本也最常見(jiàn)的操作，駕駛者通過(guò)操作方向盤實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)向器的控制，從而使車體發(fā)生偏轉(zhuǎn)，最終實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)轉(zhuǎn)向。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是汽車上最重要的總成之一，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的好壞一方面關(guān)系到整車的性能，另一方面，也決定著整車的主動(dòng)安全性。隨著科學(xué)的發(fā)展，汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)也有長(zhǎng)足的改善，這在一定程度上促進(jìn)了汽車技術(shù)的健全與發(fā)展。 2.1 汽車對(duì)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的要求 ⑴具有較高的轉(zhuǎn)向靈敏度。當(dāng)輸入的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角較小而又要使汽車迅速實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向，這就要求轉(zhuǎn)向器具有較小的傳動(dòng)比，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)具有較高的轉(zhuǎn)向靈敏度。 ⑵具有較好的操

13、作輕便性，即轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能以較小的操縱力獲得大的轉(zhuǎn)向力矩，方便駕駛者對(duì)整車進(jìn)行操縱控制。 為了滿足以上要求，可采取以下措施： ⑴盡量減輕自重，選擇最佳軸荷分配； ⑵優(yōu)化轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高整體傳動(dòng)效率； ⑶減小主銷后傾角，選擇最佳轉(zhuǎn)向器速比曲線； ⑷采用較為先進(jìn)的助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。 2.2傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的缺陷 ⑴機(jī)械式轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。此類系統(tǒng)采用了減速器、差速器等一系列差速結(jié)構(gòu)，一方面，轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比固定，這會(huì)使汽車轉(zhuǎn)向響應(yīng)特性隨車速、側(cè)向加速度等的變化而變化，這對(duì)駕駛者的操作技術(shù)提出了更高的要求，從而增加了很多不安全因素；另一方面，機(jī)械式轉(zhuǎn)向系統(tǒng)使底架結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，這大大降低了車身造

14、型設(shè)計(jì)的自由度。 ⑵液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（HPS）。HPS經(jīng)濟(jì)性較差，采用此系統(tǒng)，汽車每行駛100多公里會(huì)多消耗0.3-0.4L的燃料；HPS還存在較為嚴(yán)重的液壓油泄露問(wèn)題，電液助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)同樣存在這個(gè)問(wèn)題。 3 電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)介紹 3.1 電子差速的概念及其優(yōu)越性 電子差速是近年來(lái)出現(xiàn)的一種較為先進(jìn)的汽車電子轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。與傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)不同的是，它沒(méi)有差速器、減速器等機(jī)械部件，只是接收由轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)發(fā)出的轉(zhuǎn)向控制指令，通過(guò)計(jì)算，然后由電子控制器發(fā)出信號(hào)控制轉(zhuǎn)向時(shí)內(nèi)外車輪的速度差，使車體發(fā)生偏轉(zhuǎn)，達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。電子差速控制系統(tǒng)，由于省略了一些在傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中很重要的零部件，所以

15、在汽車轉(zhuǎn)向特性的設(shè)計(jì)中的限制因素較少，因此具有很大的自由設(shè)計(jì)空間，這對(duì)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的優(yōu)化是極其有利的。 ⑴電子差速采用電子線控技術(shù)，實(shí)現(xiàn)各電動(dòng)輪的變速以及內(nèi)外輪輪速差等要求，這使很多機(jī)械結(jié)構(gòu)得以省略，一方面使轉(zhuǎn)向操作更加輕便，另一方面大為簡(jiǎn)化了底架結(jié)構(gòu)，使整車總布置及車身造型的設(shè)計(jì)變得更為靈活。 ⑵采用電子差速，由于限制因素的減少，所以汽車轉(zhuǎn)向特性的設(shè)計(jì)有更多的方案可供參考與使用。 ⑶采用電子差速，各電動(dòng)輪的電氣制動(dòng)和能量回饋制動(dòng)變得更加容易實(shí)現(xiàn)，這減少了制動(dòng)能量的消耗。 3.2 實(shí)現(xiàn)電子差速的重要技術(shù) 3.2.1 實(shí)現(xiàn)電子差速的電機(jī) 電子差速的實(shí)現(xiàn)與很多因素有關(guān)，但毫無(wú)疑

16、問(wèn)，輪轂電機(jī)與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)是最重要的部件之一，驅(qū)動(dòng)電機(jī)應(yīng)具有啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩大、轉(zhuǎn)速高、調(diào)速范圍寬、體積小、質(zhì)量輕、效率高且具有動(dòng)態(tài)制動(dòng)性和能量回饋等特性。目前，運(yùn)用在電動(dòng)汽車上的電機(jī)主要有：直流電機(jī)（DCM）、感應(yīng)電機(jī)（IM）、永磁無(wú)刷電機(jī)（PMDLM）、和開關(guān)磁阻電機(jī)（SRM）。隨著技術(shù)的進(jìn)步和人們對(duì)使用性能的要求逐步提高，電動(dòng)汽車用電機(jī)逐漸由有刷直流向交流、無(wú)刷直流發(fā)展。 永磁無(wú)刷電機(jī)具有較高的功率密度，其控制方式也比較簡(jiǎn)單可靠，因此廣泛應(yīng)用于各種電動(dòng)車，也是電動(dòng)車行業(yè)研究的熱點(diǎn)部分。永磁無(wú)刷電機(jī)通常分為永磁交流無(wú)刷電機(jī)和永磁直流無(wú)刷電機(jī)。永磁交流無(wú)刷電機(jī)通常是指交流同步電機(jī)，而永磁無(wú)刷直流電機(jī)可

17、分為正弦型永磁同步電動(dòng)機(jī)和直流無(wú)刷電動(dòng)機(jī)兩種。無(wú)刷直流電機(jī)系統(tǒng)一般采用霍爾式元件，不需要絕對(duì)位置傳感器，可以通過(guò)檢測(cè)反電動(dòng)勢(shì)波形進(jìn)行換相。永磁同步電機(jī)具有較高的能量密度和效率，其體積小、響應(yīng)快、慣性低，適用于電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，應(yīng)用前景極好。 3.2.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng) 現(xiàn)代電動(dòng)汽車的電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)多采用兩輪驅(qū)動(dòng)方式，驅(qū)動(dòng)電機(jī)與減速器相連再帶動(dòng)車輪。內(nèi)外車輪由于驅(qū)動(dòng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速不同而產(chǎn)生速度差，從而實(shí)現(xiàn)差速。計(jì)算各電機(jī)轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系是非常關(guān)鍵的一步，這種關(guān)系與車輪的速度密切相關(guān)，而車輪的速度需要對(duì)一系列減速器的減速比進(jìn)行計(jì)算，這種計(jì)算比較復(fù)雜，所以對(duì)于電動(dòng)汽車來(lái)說(shuō)，已經(jīng)影響到了電子差速控制的

18、原本意圖，不再具有電子控制的實(shí)時(shí)性。電子差速的功能在電機(jī)轉(zhuǎn)速與車輪轉(zhuǎn)速保持實(shí)時(shí)一致的情況下才能得到最好的體現(xiàn)，解決這個(gè)問(wèn)題的最佳途徑就是采用輪轂電機(jī)。 采用輪轂電機(jī)從結(jié)構(gòu)上提高了電動(dòng)汽車的性能，電動(dòng)機(jī)直接安裝在車輪的輪轂內(nèi)，輸出轉(zhuǎn)矩直接傳輸?shù)杰囕?，一方面使車體空間的利用率得到提高，另一方面又省略了傳統(tǒng)的離合器、減速器等機(jī)械傳動(dòng)部件，整車重量得到了減輕，降低了機(jī)械傳動(dòng)損耗。輪轂電機(jī)的尺寸要受到很多方面的限制，但輪胎直徑的限制無(wú)疑是最明顯的。 在電動(dòng)汽車上采用四輪驅(qū)動(dòng)方式是電動(dòng)汽車發(fā)展的重要趨勢(shì)，這種驅(qū)動(dòng)方式的核心就是采用電子差速系統(tǒng)調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向操作。 4 電子差速控

19、制策略 4.1 電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 4.1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu) 差速是當(dāng)汽車行駛到彎道路面時(shí)，為了達(dá)到平穩(wěn)通過(guò)的目的，轉(zhuǎn)向時(shí)汽車的內(nèi)外輪需要具有一定的速度差。傳統(tǒng)的汽車具有諸如差速器、減速器等一系列復(fù)雜的機(jī)械裝置，而本課題采用基于輪轂電機(jī)的電子差速，通過(guò)對(duì)調(diào)節(jié)輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)對(duì)電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)向的控制。 本課題采用電子差速是在必要時(shí)通過(guò)輸入電子信號(hào)使內(nèi)外輪產(chǎn)生合適的速度差，達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。傳統(tǒng)的指令輸入采用方向盤輸入，由于其簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，本文依然采用這種輸入方式，使前輪的轉(zhuǎn)向角度能夠通過(guò)方向盤得到單獨(dú)控制；除此之外，在方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)軸的底部安裝了一個(gè)旋轉(zhuǎn)式電位器，該電位器產(chǎn)生模擬電壓作為電子差速

20、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的輸入指令。 如今，隨著技術(shù)的進(jìn)步，提出的差速方案非常多，但所有方案都是基于四輪電子差速，通過(guò)對(duì)車速、轉(zhuǎn)向角、輪速的計(jì)算對(duì)轉(zhuǎn)向過(guò)程進(jìn)行分析。 4.1.2 控制系統(tǒng) 由于是四輪電子差速，所以需要對(duì)四個(gè)輪轂電機(jī)同時(shí)進(jìn)行差速計(jì)算和速度控制。控制系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其主要硬件結(jié)構(gòu)包括：輸入轉(zhuǎn)向指令的方向盤、輸入模擬電壓的電位器、控制器、四個(gè)輪轂電機(jī)、四個(gè)速度傳感器。圖4-1為電子差速轉(zhuǎn)向總體控制框圖。 圖4-1為電子差速轉(zhuǎn)向總體控制框圖 4.1.3 轉(zhuǎn)向基本原理概述 電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)取消了傳統(tǒng)汽車上具有的機(jī)械差速器和減速裝置，結(jié)合機(jī)械結(jié)構(gòu)的一些優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)

21、節(jié)，改變車輪的轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)差速轉(zhuǎn)向。當(dāng)電動(dòng)汽車需要執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時(shí)，由于輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)速不同，使內(nèi)外側(cè)車輪產(chǎn)生一定的速度差，外側(cè)車輪的駛過(guò)的距離必然大過(guò)內(nèi)側(cè)車輪，車體向內(nèi)側(cè)偏轉(zhuǎn)，從而使轉(zhuǎn)向操作得以完成。 電動(dòng)汽車的轉(zhuǎn)向過(guò)程：電位器將方向盤的角度輸出控制系統(tǒng)可接收的模擬信號(hào)，此前，定義方向盤的角度輸出量與模擬量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系；然后分析這個(gè)模擬信號(hào)的變化范圍，經(jīng)過(guò)計(jì)算即可得到方向盤處于不同位置時(shí)，各個(gè)車輪轉(zhuǎn)速的分配；內(nèi)外側(cè)車輪速度產(chǎn)生差異，轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)。在本文4.3中有具體分析和公式。 4.2 轉(zhuǎn)向方式分析 四輪轉(zhuǎn)向車輛具有三種工作模式：前輪轉(zhuǎn)向、四輪轉(zhuǎn)向、斜行轉(zhuǎn)向。 ⑴前輪轉(zhuǎn)向：最常用的一種轉(zhuǎn)向方式

22、，前外側(cè)車輪的行駛半徑大，駕駛員往往通過(guò)前外輪的行駛來(lái)估計(jì)整車的行駛路線。 ⑵四輪轉(zhuǎn)向：轉(zhuǎn)向時(shí)前后四個(gè)車輪同時(shí)偏轉(zhuǎn)，在對(duì)機(jī)動(dòng)性有特殊要求的或者車身較長(zhǎng)的汽車上比較常見(jiàn)，前后車輪在轉(zhuǎn)向時(shí)偏轉(zhuǎn)方向相反。 ⑶斜行轉(zhuǎn)向：前后輪偏轉(zhuǎn)方向相同的一種轉(zhuǎn)向方式。工作時(shí)，能從斜向靠近或遠(yuǎn)離工作面。在斜坡上工作時(shí)可以提高整車的橫向穩(wěn)定性。 在電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中，前輪轉(zhuǎn)向是最符合人們駕駛習(xí)慣的一種轉(zhuǎn)向方式，因?yàn)檫@種方式控制簡(jiǎn)單，所以在本次設(shè)計(jì)中采用前輪轉(zhuǎn)向建立相關(guān)模型。 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的四輪電子差速控制 根據(jù)實(shí)際應(yīng)用，現(xiàn)有的電動(dòng)汽車電機(jī)控制器基本上都采用直接力矩控制，采用這種方式的電機(jī)外特

23、性基本上滿足了人們的期望，也符合駕駛員的駕駛習(xí)慣。但是這種控制方式存在著缺陷，例如在四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中，由于行駛路況復(fù)雜多變，不可預(yù)知的因素很多，車輛控制器必定會(huì)花大量的時(shí)間和計(jì)算能力對(duì)路面進(jìn)行預(yù)測(cè)、處理，電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制必須通過(guò)對(duì)電機(jī)力矩的修正來(lái)完成，從而使車輛行駛過(guò)程中電機(jī)速度保持一致以及電機(jī)在轉(zhuǎn)向時(shí)要形成一定的轉(zhuǎn)速差的要求得到滿足。因?yàn)楸菊n題采用的是四輪電子差速，所以需要對(duì)每個(gè)車輪的驅(qū)動(dòng)力加以控制，也就是要對(duì)四個(gè)輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行控制，這樣才能保證四個(gè)車輪協(xié)調(diào)工作，滿足整車控制的要求?，F(xiàn)有的控制方式都是建立在整車動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上的，然而整車動(dòng)力學(xué)模型的建立要考慮很多的因素，比如車輪、懸架

24、特性、路面狀況等，所以要建立一個(gè)參考模型要經(jīng)過(guò)反復(fù)的思考和細(xì)致的計(jì)算。 綜合以上原因，本課題采用速度控制策略，同時(shí)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)應(yīng)該采用轉(zhuǎn)速控制。當(dāng)需要執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時(shí)，方向盤通過(guò)轉(zhuǎn)向軸底部的旋轉(zhuǎn)式電位器發(fā)出一個(gè)信號(hào)，隨后電機(jī)控制系統(tǒng)便會(huì)以最快的響應(yīng)速度控制電機(jī)轉(zhuǎn)速，使內(nèi)外側(cè)車輪產(chǎn)生速度差，從而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向。本設(shè)計(jì)采用了一種結(jié)合Ackerman-Jeantand模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合模型，Ackerman模型能清楚地表現(xiàn)出汽車轉(zhuǎn)向時(shí)輪速與轉(zhuǎn)角的關(guān)系，但這種模型忽略了很多實(shí)際的要素，所以通過(guò)此模型得出的數(shù)據(jù)與實(shí)際情況有較大的差異，所以需要用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行修正。 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

25、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制由于自身獨(dú)特的優(yōu)越性，近年來(lái)成為研究的熱點(diǎn)控制方式之一。它具有的主要特點(diǎn)有： ⑴現(xiàn)在的控制系統(tǒng)一般來(lái)說(shuō)都比較復(fù)雜，在數(shù)學(xué)上都呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系，所以大多數(shù)模擬控制方式很難接近這種關(guān)系，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻能充分的做到這一點(diǎn)； ⑵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理結(jié)構(gòu)是并行分布式的，一方面使自身具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性，從而可以應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化的控制過(guò)程；另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于采用這樣的處理方式，所以具有極強(qiáng)的優(yōu)化和計(jì)算能力，這使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被應(yīng)用于處理復(fù)雜問(wèn)題； ⑶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，這使得它可以用于控制系統(tǒng)的補(bǔ)償。在本課題中，就需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出四個(gè)車輪速度的修正值，從而達(dá)到精準(zhǔn)控制的目的； ⑷要想

26、把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化的知識(shí)，必須有很多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這使得在應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，需要通過(guò)其他方式得到大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)用最廣的是BP網(wǎng)絡(luò)，圖4-2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖。 4-2 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) BP網(wǎng)絡(luò)也叫多層前饋網(wǎng)絡(luò)，由三層（或以上）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，也就是輸入層、隱含層和輸出層。前饋是從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)的，是前一層神經(jīng)元單向饋入后一層神經(jīng)元，而后面的神經(jīng)元沒(méi)有反饋到之前的神經(jīng)元；而BP網(wǎng)絡(luò)是從網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法上來(lái)說(shuō)的，是指該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法是反向傳播算法，即神經(jīng)元的鏈接權(quán)重的訓(xùn)練

27、是從最后一層（輸出層）開始，然后反向依次更新前一層的鏈接權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)： ⑴布爾函數(shù)可以由任意兩層單元的網(wǎng)絡(luò)正確表示，但隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)需要隨網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)量的個(gè)數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)； ⑵任何一個(gè)連續(xù)函數(shù)均可由一個(gè)兩層的網(wǎng)絡(luò)以任意精度逼近。此處所述的兩層網(wǎng)絡(luò)是指隱含層采用sigmoid單元，而輸出層則采用非閥值的線性單元； ⑶任意函數(shù)都可由一個(gè)三層的網(wǎng)絡(luò)以任意精度逼近。其隱含層和輸出層分別使用sigmoid單元、非閥值的線性單元。 4.3.2 建立復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 根據(jù)以上原理建立復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型圖如4-3所示。

28、 4-3 復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)原理圖 整個(gè)模型的輸入值為方向盤轉(zhuǎn)角δ和整車速度V。Ackerman模型輸出的是v1ackerman-v4ackerman；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的是四個(gè)車輪轉(zhuǎn)速的修正值△vl-△v4；而四個(gè)車輪的速度v1-v4則有虛線框內(nèi)的復(fù)合模型計(jì)算得到。v1-v4與v1整車-v4整車之差就是整個(gè)復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)誤差。 4.3.3 整車模型的建立 建立合適的參考模型是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及的因素非常多，結(jié)合實(shí)際情況和自身能力，忽略了空氣阻力、滾動(dòng)阻力、輪胎和懸架的非線性特性等因素的影響，選取車身的側(cè)向、橫擺、四個(gè)車輪的轉(zhuǎn)動(dòng)等6個(gè)自由度。整車動(dòng)力學(xué)模型如圖4-

29、4所示。 4-4 整車動(dòng)力學(xué)模型圖 (1) (2) (3) (4) (5)

30、 (6) 、分別是前后輪的側(cè)傾剛度；是整車?yán)@Z軸轉(zhuǎn)動(dòng)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；是前輪轉(zhuǎn)角且有；分別為汽車質(zhì)心到前、后軸之間的距離；W為車身寬度；β為車身側(cè)偏角；γ為橫擺角速度；V為車速。 4.3.4 計(jì)算基本輪速的Ackerman模型 在本課題中，電子差速方案主要是研究當(dāng)汽車執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時(shí)，車速、轉(zhuǎn)向角、四個(gè)車輪速度之間的關(guān)系，同時(shí)，為了研究方便，本課題忽略了路況、輪胎影響等要素，假設(shè)電動(dòng)汽車在理想的普通路面上行駛。在電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)向時(shí)，為了計(jì)算四個(gè)車輪的速度，必須對(duì)方向盤輸入轉(zhuǎn)向角與車輪速度之間的關(guān)系進(jìn)行研究計(jì)算，建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。 在Ackerman-Jeantand模

31、型中，涉及到得主要參數(shù)有： —前內(nèi)輪轉(zhuǎn)向角； —前外輪轉(zhuǎn)向角； L—車身長(zhǎng)度； W—車身寬度； R—轉(zhuǎn)向半徑； —內(nèi)輪轉(zhuǎn)向半徑； —外輪轉(zhuǎn)向半徑； —內(nèi)輪一圈轉(zhuǎn)過(guò)的距離； —外輪一圈轉(zhuǎn)過(guò)的距離； V1—前內(nèi)輪轉(zhuǎn)速； V2—前外輪轉(zhuǎn)速； V3—后內(nèi)輪轉(zhuǎn)速； V4—后外輪轉(zhuǎn)速； 4-5 Ackerman-Jeantand汽車轉(zhuǎn)向模型 本課題中，采用方向盤作為電子差速系統(tǒng)的輸入裝置，在方向盤轉(zhuǎn)向軸的底部安裝有一個(gè)旋轉(zhuǎn)式電位器，該電位器將方向盤角度的變化傳輸?shù)娇刂破鳎哉麄€(gè)輸入量有：方向盤的旋轉(zhuǎn)角度、電位器的模擬輸出。這兩者是一一對(duì)應(yīng)的

32、關(guān)系，由以上汽車轉(zhuǎn)向模型可知： （7） 在上述等式中，為車輪轉(zhuǎn)過(guò)一圈所需要的時(shí)間。傳統(tǒng)機(jī)械機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)向特性可以在上述等式中得到體現(xiàn)。 本課題采用方向盤作為模擬輸入裝置，當(dāng)模擬電壓值為X時(shí)，汽車以V轉(zhuǎn)向。整個(gè)裝置的輸出值為四個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速，前內(nèi)輪、前外輪、后內(nèi)輪、后外輪的轉(zhuǎn)速分別為V1、V2、V3、V4。 由以上建立的Ackerman-Jeantand汽車模型可得到如下公式： （8） （9） （10）

33、 （11） （12） (13) (14) 在上式中，。 在本課題的電子差速方案中，采用輪轂電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)電機(jī)，所以車輪的轉(zhuǎn)速與電機(jī)的轉(zhuǎn)速一致，相對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)械轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)，要想計(jì)算出只需對(duì)電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行計(jì)算，而電機(jī)的轉(zhuǎn)速可以通過(guò)控制電路求出。設(shè)為電機(jī)的轉(zhuǎn)速，所以有，即 (15) 藉此⑺和⑻可以簡(jiǎn)化為： (16)

34、 (17) 當(dāng)電子差速方案改變，即采用兩輪電子差速時(shí)，由于各個(gè)車輪的受力情況都發(fā)生了改變，因此要同時(shí)計(jì)算驅(qū)動(dòng)輪和非驅(qū)動(dòng)輪的速度。 由以上建立的Ackerman-Jeantand汽車模型可得到： V3+V4=2V (18) Rin=（L/tanδ）-W/2 Rout=（L/tanδ）+W/2 由此可得：

35、 (19) (20) 由上述公式可知，V1、V2、V3、V4是與車速V和轉(zhuǎn)向角δ相關(guān)的變量。 4.3.5 用來(lái)修正各輪速度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ⑴設(shè)計(jì)模型的輸入層和輸出層。神經(jīng)元的輸入層要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)設(shè)計(jì)，在本課題中，由于輸入量是車速V轉(zhuǎn)向角δ，所以選取兩個(gè)神經(jīng)元，采用logsig型激活函數(shù)。輸出層的維數(shù)則根據(jù)課題要求來(lái)確定，本課題所述方案中控制的是車速，輸出是四個(gè)車輪的速度，所以選取四個(gè)神經(jīng)元，采用purelin型函數(shù)。

36、 ⑵設(shè)計(jì)隱含層。隱含層的設(shè)計(jì)是一個(gè)很復(fù)雜的問(wèn)題，因?yàn)椴煌瑔?wèn)題的要求相差很大，沒(méi)有一個(gè)理想的方案可以用來(lái)借鑒，只有憑設(shè)計(jì)者的已有知識(shí)和過(guò)往經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)。下面三個(gè)公式可以用來(lái)選擇最佳隱含層： 1)，其中k為樣本數(shù)，nl為隱含層單元數(shù)，n為輸入單元數(shù)。如果i>n1， =0； 2）, 其中m為輸出神經(jīng)元數(shù)，n為輸入單元數(shù)，a為[1，10]之間的常數(shù)； 3)n1=log2n, 其中，n為輸入單元數(shù)。 最終經(jīng)過(guò)反復(fù)的推算和驗(yàn)證，確定選取6個(gè)神經(jīng)元，此時(shí)，系統(tǒng)具有令人滿意的收斂速度。 4.3.6 整個(gè)復(fù)合模型的學(xué)習(xí)過(guò)程 ⑴將車速V和方向盤的輸入轉(zhuǎn)角δ作為輸入量，經(jīng)過(guò)整個(gè)整車模型仿真后得到V1

37、整車—V4整車； ⑵結(jié)合建立的Ackerman-Jeantand模型，推算V與δ之間的關(guān)系，并由相關(guān)公式得到V1ackerman-V4ackerman； ⑶將V1整車—V4整車與V1ackerman-V4ackerman之間的差值作為輸出訓(xùn)練樣本； ⑷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向傳播時(shí)，將V1ackerman-V4ackerman加上，得到控制的車輪速度V1-V4；逆向傳播時(shí)，將V1-V4和V1整車—V4整車之間的差值作為學(xué)習(xí)的誤差信號(hào)，并反饋到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中； ⑸根據(jù)要求不斷調(diào)整，直到達(dá)到相關(guān)要求為止。 4.4 本章小結(jié) 在本章中，先對(duì)電子差速原理以及其機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，隨后對(duì)現(xiàn)

38、在電動(dòng)汽車常見(jiàn)的幾種轉(zhuǎn)向方式進(jìn)行了分析，然后結(jié)合自身所學(xué)知識(shí)以及對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的理解，建立了一個(gè)復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)整個(gè)模型的的幾個(gè)重要部分—整車動(dòng)力學(xué)模型、Ackerman-Jeantand模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立過(guò)程進(jìn)行了較為詳細(xì)的描述。下一步就會(huì)在建立的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上建立Simulink模型并進(jìn)行仿真，同時(shí)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析。 5 Simulink模型的建立及仿真結(jié)果的分析 5.1 Simulink概述 Simulink是MATLAB中的一種可視化仿真工具， 是一種基于MATLAB的框圖設(shè)計(jì)環(huán)境，是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和分析的一個(gè)軟件包，被廣泛應(yīng)用于線性系統(tǒng)、非

39、線性系統(tǒng)、數(shù)字控制及數(shù)字信號(hào)處理的建模和仿真中。Simulink可以用連續(xù)采樣時(shí)間、離散采樣時(shí)間或兩種混合的采樣時(shí)間進(jìn)行建模，它也支持多速率系統(tǒng)，也就是系統(tǒng)中的不同部分具有不同的采樣速率。為了創(chuàng)建動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型，Simulink提供了一個(gè)建立模型方塊圖的圖形用戶接口(GUI) ，這個(gè)創(chuàng)建過(guò)程只需單擊和拖動(dòng)鼠標(biāo)操作就能完成，它提供了一種更快捷、直接明了的方式，而且用戶可以立即看到系統(tǒng)的仿真結(jié)果。 Simulink是用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)的多領(lǐng)域仿真和基于模型的設(shè)計(jì)工具。對(duì)各種時(shí)變系統(tǒng)，包括通訊、控制、信號(hào)處理、視頻處理和圖像處理系統(tǒng)，Simulink提供了交互式圖形化環(huán)境和可定制模塊庫(kù)來(lái)對(duì)其進(jìn)

40、行設(shè)計(jì)、仿真、執(zhí)行和測(cè)試。. 構(gòu)架在Simulink基礎(chǔ)之上的其他產(chǎn)品擴(kuò)展了Simulink多領(lǐng)域建模功能，也提供了用于設(shè)計(jì)、執(zhí)行、驗(yàn)證和確認(rèn)任務(wù)的相應(yīng)工具。Simulink與MATLAB緊密集成，可以直接訪問(wèn)MATLAB大量的工具來(lái)進(jìn)行算法研發(fā)、仿真的分析和可視化、批處理腳本的創(chuàng)建、建模環(huán)境的定制以及信號(hào)參數(shù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的定義。 用Simulink建立控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，整個(gè)過(guò)程較為簡(jiǎn)單，而且仿真結(jié)果能夠清晰地被顯示出來(lái)，十分移動(dòng)。 5.2 Simulink模型的建立 5.2.1 整車動(dòng)力學(xué)的Simulink模型 根據(jù)在4.3.3中建立的整車動(dòng)力學(xué)模型，選取合適的模塊，經(jīng)過(guò)反復(fù)思考

41、和推算，建立了符合整個(gè)方案的整車動(dòng)力學(xué)Simulink模型，如圖5-1所示。 5-1 整車動(dòng)力學(xué)Simulink模型圖 整個(gè)模型的輸入為車速V和方向盤轉(zhuǎn)向角δ，輸出為V1整車—V4整車。 5.2.2 Ackerman-Jeantand的Simulink模型 根據(jù)在4.3.4中建立的Ackerman-Jeantand模型，選取合適的模塊，經(jīng)過(guò)反復(fù)思考和推算，建立了符合整個(gè)方案的Ackerman-Jeantand的Simulink模型，如圖5-2所示。 5-2

42、 Ackerman-Jeantand的Simulink模型圖 整個(gè)模型的輸入為車速V和方向盤轉(zhuǎn)向角δ，輸出為 V1ackerman-V4ackerman. 5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink模型 根據(jù)4.3.5中對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，選取合適的模塊，經(jīng)過(guò)反復(fù)思考和推算，建立了符合整個(gè)方案的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink模型，如圖5-3所示。 5-3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink模型圖 整個(gè)模型的輸入為車速V和方向盤轉(zhuǎn)向角δ,輸出為。 5.3 仿真結(jié)果及分析 在本模型中，前輪轉(zhuǎn)角δ采用正弦波輸入，

43、而車速V的輸入則根據(jù)三種工況—恒速、加速、減速進(jìn)行選擇。若在三種工況下，按照本模型得出的仿真車輪速度都能形成一定的速度差且整個(gè)模型能對(duì)轉(zhuǎn)彎半徑起到明顯的修正作用，則說(shuō)明整個(gè)方案的控制策略是正確的。在整個(gè)仿真模型中，V1-前內(nèi)輪轉(zhuǎn)速，V2-前外輪轉(zhuǎn)速，V3-后內(nèi)輪轉(zhuǎn)速，V4-后外輪轉(zhuǎn)速。 在進(jìn)行仿真之前，需要輸入一定量的訓(xùn)練樣本。 當(dāng)V=20km/h，δ=45°時(shí)，通過(guò)計(jì)算得到： ； 當(dāng)V=40km/h，δ=45°時(shí)，通過(guò)計(jì)算得到： 。 將上述兩組數(shù)據(jù)輸入整個(gè)模型作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。 5.3.1 恒速工況仿真及分析 ⑴選擇車速V為25km/h經(jīng)行該工況下的第一次仿真，結(jié)果

44、如下： 圖5-4 車速V為25km/h的仿真結(jié)果 圖5-5 整車模型計(jì)算出的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實(shí)際轉(zhuǎn)彎半徑對(duì)比 ⑵選擇車速V為35km/h進(jìn)行該工況下的第二次仿真，結(jié)果如下： 圖5-6 車速V為35km/h的仿真結(jié)果 圖5-7 整車模型計(jì)算出的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實(shí)際轉(zhuǎn)彎半徑對(duì)比 從以上兩次仿真的結(jié)果來(lái)看，當(dāng)設(shè)置車速V為恒定值時(shí)，四個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速分別在各自較為穩(wěn)定的水平附近隨著方向盤轉(zhuǎn)角δ的變化而波動(dòng)，但無(wú)論怎么變化波動(dòng)，內(nèi)外輪都

45、能保持一定的轉(zhuǎn)速差。而三種轉(zhuǎn)彎半徑的對(duì)比恰好證明了本設(shè)計(jì)采取的控制策略能較為有效的調(diào)節(jié)汽車的轉(zhuǎn)彎半徑，使其實(shí)際值接近整車模型計(jì)算出的理想值，從而達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。 5.3.2 加速工況仿真 在轉(zhuǎn)彎時(shí)加速進(jìn)行加速是比較危險(xiǎn)的，但在特殊情況下，例如賽車比賽，為了達(dá)到超車的目的，這種情況還是比較常見(jiàn)的。 ⑴車速由20km/h-30km/h的第一次仿真，結(jié)果如下： 圖5-8 車速V由20km/h-30km/h的仿真結(jié)果 圖5-9 整車模型計(jì)算出的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實(shí)際轉(zhuǎn)彎半徑對(duì)比 ⑵車速由20km/h-

46、40km/h的第二次仿真，結(jié)果如下： 圖5-10 車速V由20km/h-40km/h的仿真結(jié)果 圖5-11 整車模型計(jì)算出的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實(shí)際轉(zhuǎn)彎半徑對(duì)比 首先，在轉(zhuǎn)彎時(shí)還處于加速這種情況比較少見(jiàn)也是比較危險(xiǎn)的。從以上兩次仿真結(jié)果來(lái)看，當(dāng)設(shè)置車速V由低到高時(shí)，四個(gè)車輪的轉(zhuǎn)速也由低到高，雖然隨著δ的變化有一定程度的波動(dòng)，但內(nèi)外輪轉(zhuǎn)速差始終保持在正常的水平。而三種轉(zhuǎn)彎半徑的對(duì)比恰好證明了本設(shè)計(jì)采取的控制策略能較為有效的調(diào)節(jié)汽車的轉(zhuǎn)彎半徑，使其實(shí)際值接近整車模型計(jì)算出的理想值，從而達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。 5.3.3 減速工況仿真 減速工況是最常見(jiàn)的

47、，在進(jìn)行轉(zhuǎn)彎操作時(shí)進(jìn)行減速是最穩(wěn)妥的處理方式。 ⑴車速由30km/h-20km/h的第一次仿真，結(jié)果如下： 圖5-12 車速V由30km/h-20km/h的仿真結(jié)果 圖5-13 整車模型計(jì)算出的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實(shí)際轉(zhuǎn)彎半徑對(duì)比 ⑵車速由40km/h-20km/h的第二次仿真，結(jié)果如下： 圖5-14 車速V由40km/h-20km/h的仿真結(jié)果 圖5-15 整車模型計(jì)算出的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實(shí)際轉(zhuǎn)彎半徑對(duì)比 這種工況是最常見(jiàn)的，所以可以說(shuō)是最具代表性的。從以上兩次仿真結(jié)果來(lái)看，當(dāng)設(shè)置車速V由高到低時(shí)，四個(gè)車

48、輪的轉(zhuǎn)速也由高到低，雖然隨著δ的變化有一定程度的波動(dòng)，但內(nèi)外輪轉(zhuǎn)速差始終保持在正常的水平，能滿足車體轉(zhuǎn)向?qū)ζ涞囊蟆? 由以上三種工況六次仿真可以得知，前內(nèi)輪與前外輪，后內(nèi)輪與后外輪之間在各種工況下都能形成較為穩(wěn)定的速度差。而三種轉(zhuǎn)彎半徑的對(duì)比恰好證明了本設(shè)計(jì)采取的控制策略能較為有效的調(diào)節(jié)汽車的轉(zhuǎn)彎半徑，使其實(shí)際值接近整車模型計(jì)算出的理想值，從而達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。綜上所述，本設(shè)計(jì)采取的控制策略是有效的。 5.4 本章小結(jié) 本章的開始，在前面章節(jié)所建立的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，利用MATLAB強(qiáng)大的圖形化計(jì)算和仿真功能，建立了整個(gè)電子差速方案的Simulink模型。隨后以恒速、加速、減速

49、三種工況，選取不同速度進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。從試驗(yàn)結(jié)果曲線來(lái)看，在三種工況下，內(nèi)外輪恰能形成較為穩(wěn)定的速度差。而三種轉(zhuǎn)彎半徑的比較又驗(yàn)證了整個(gè)方案控制策略的正確性。所以本次畢業(yè)設(shè)計(jì)基本上是成功的。 6.設(shè)計(jì)總結(jié) 本次我的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目是“基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動(dòng)賽車轉(zhuǎn)向研究”，通過(guò)自身的努力和老師、同學(xué)的竭力幫助，我基本上完成了整個(gè)設(shè)計(jì)工作。轉(zhuǎn)向是汽車最基本的操作，決定著汽車的行駛，另一方面，也對(duì)汽車的安全起著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)由一系列減速器和差速器等機(jī)械部件組成，這些傳統(tǒng)的機(jī)械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)不僅存在漏油，經(jīng)濟(jì)性差等狀況，更為嚴(yán)重的是這些系統(tǒng)性能不是足夠穩(wěn)定，對(duì)駕駛者的操作技術(shù)的要求

50、較高，這樣一來(lái)無(wú)疑增加了很多不安全隱患。在這種情況下，必須有一種實(shí)時(shí)控制車輪速度速度差，實(shí)現(xiàn)整車轉(zhuǎn)向，同時(shí)操作輕便的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)?；谳嗇炿姍C(jī)的電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)就是滿足這些條件的電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。該系統(tǒng)最大的優(yōu)點(diǎn)就是取消了傳統(tǒng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)才有的減速器、差速器等零部件，能夠以較簡(jiǎn)單的方式控制內(nèi)外側(cè)車輪的速度差，實(shí)現(xiàn)整車轉(zhuǎn)向。同時(shí)電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)具有良好的經(jīng)濟(jì)性，完全擺脫了傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的各種限制，給整車的設(shè)計(jì)工作提供了很大的自由空間。 本方案以方向盤作為轉(zhuǎn)向指令輸入器，通過(guò)安裝在方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)軸底部的旋轉(zhuǎn)式電位器的模擬電壓作為整個(gè)系統(tǒng)的輸入指令。由于直接力矩控制方式比較復(fù)雜，也由于速度控制比較精確、實(shí)時(shí)

51、，所以本課題的電子差速方案采用速度控制策略，通過(guò)對(duì)位于車輪輪轂內(nèi)電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制，結(jié)合電機(jī)的閉環(huán)調(diào)速，使內(nèi)外側(cè)車輪產(chǎn)生符合實(shí)際情況的速度差，從而實(shí)現(xiàn)整車轉(zhuǎn)向。 隨后我建立了Simulink模型，對(duì)整個(gè)方案進(jìn)行了仿真，從整個(gè)仿真結(jié)果來(lái)看，我設(shè)計(jì)的方案基本上滿足了電動(dòng)汽車轉(zhuǎn)向?qū)刂葡到y(tǒng)的要求。所以，本次設(shè)計(jì)基本上是成功的。但在本次設(shè)計(jì)過(guò)程中，仍然暴露了自身的很多問(wèn)題： ⑴基礎(chǔ)知識(shí)薄弱，這使我在設(shè)計(jì)工作中經(jīng)歷了很多困難。在以后的學(xué)習(xí)過(guò)程中，一定要加強(qiáng)對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的攝取。 ⑵軟件應(yīng)用不夠熟練。在本次設(shè)計(jì)中，我用的MATLAB對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，由于對(duì)軟件的一些基本操作以及很多模塊的陌生，在前期的S

52、imulink模型建立過(guò)程中，我犯了很多錯(cuò)誤，在老師和同學(xué)的指點(diǎn)下，我反復(fù)修改，最終才建立了符合要求的Simulink模型，這才能進(jìn)行整個(gè)仿真試驗(yàn)。 總結(jié)與體會(huì) 通過(guò)這次畢業(yè)設(shè)計(jì)，我對(duì)傳統(tǒng)汽車機(jī)械轉(zhuǎn)向器以及其工作原理有了更深入的了解，同時(shí)，對(duì)自動(dòng)控制理論的相關(guān)知識(shí)也有了進(jìn)一步的掌握。當(dāng)然，本次設(shè)計(jì)收獲最大的是對(duì)仿真軟件MATLAB的使用。以前對(duì)這個(gè)仿真軟件的學(xué)習(xí)使用不是足夠重視，所以在建立模型及進(jìn)行仿真時(shí)遇到了很多困難，好在通過(guò)后期的努力學(xué)習(xí)和老師的指導(dǎo)，使我對(duì)該軟件的使用有了較好的掌握。通過(guò)仿真，我對(duì)電子差速也有了更深刻的理解，電子差速轉(zhuǎn)向的實(shí)現(xiàn)使汽車的轉(zhuǎn)向變得更加簡(jiǎn)單、更加安全，這

53、無(wú)疑會(huì)降低交通事故的發(fā)生率。但是，由于能力和時(shí)間有限，為了能在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成整個(gè)設(shè)計(jì)，我對(duì)很多步湊和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)化，這使得整個(gè)設(shè)計(jì)在功能上有許多缺陷，這也是本次設(shè)計(jì)一個(gè)較大的遺憾。在本次設(shè)計(jì)過(guò)程中出現(xiàn)了很多問(wèn)題，但就是通過(guò)對(duì)這些問(wèn)題的解決使我各方面的能力得到了鍛煉，這無(wú)疑將會(huì)對(duì)我進(jìn)一步的學(xué)習(xí)起到積極的促進(jìn)作用。 致謝 本設(shè)計(jì)是在鄧鵬毅老師的悉心指導(dǎo)下完成的。他不僅專業(yè)知識(shí)十分豐富，而且還有很多非常寶貴實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。為了能最大限度的使每位同學(xué)的能力得到充分的鍛煉，他總是引導(dǎo)我們挑戰(zhàn)自己的極限，有時(shí)候會(huì)覺(jué)得他太嚴(yán)格，但仔細(xì)想想那都是為了我們著

54、想。為了能夠解決我們?cè)O(shè)計(jì)中遇到的困難，鄧?yán)蠋熋看味紩?huì)花很多時(shí)間去查相關(guān)資料并總結(jié)出合理的解決方案。鄧?yán)蠋煵粌H使我掌握了很多專業(yè)的知識(shí)，而且使我明白了很多為人處世的道理。本設(shè)計(jì)從選題到完成，每一步都是在鄧?yán)蠋煹闹笇?dǎo)下完成的，傾注了他大量的心血。另外，本設(shè)計(jì)的完成也離不開各位同學(xué)給我的建議和幫助，沒(méi)有他們的幫助我相信我也不會(huì)順利的完成本次設(shè)計(jì)，是他們讓我明白了團(tuán)隊(duì)合作精神的意義所在。在此，向各位幫助我的老師和同學(xué)們表示崇高的敬意和衷心的感謝！ 參考文獻(xiàn) [1] 孫仁云，付百學(xué).汽車電器與電子技術(shù) [M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2011.7. [2] 何洪文.電動(dòng)汽車原理及構(gòu)造 [M] .

55、北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012.8. [3] 舒華，姚國(guó)平.汽車電子控制技術(shù) [M]. 北京：人民交通出版社，2002. [4] 徐向陽(yáng). 汽車電器與電子控制技術(shù) [M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，1999. [5] 馮崇毅. 汽車電子控制技術(shù) [M]. 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2001. [6] 吳基安. 汽車電子技術(shù) [M]. 北京：人民郵電出版社，1999. [7] Stephen J. Chapman. MATLAB Programming for Engineers (Second Edition) [M].影印版.北京：科學(xué)出版社，2004. [8] 張愛(ài)民.自動(dòng)控制原理 [M]. 北京：清華大學(xué)出版社，1999. [9] 胡壽松.自動(dòng)控制原理 [M]. 4版.北京：科學(xué)出版社，2001. [10] 趙廣元.MATLAB與控制系統(tǒng)仿真實(shí)踐 [M]. 2版.北京：北京航空航天出版社出版社，2012. 附錄A：復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink模型 附錄B：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP部分的Simulink模型