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新能源最给力:实时内核的电动车电子差速仿真

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引言

伴随着日益严重的大气污染和能源危机,传统的交通工具——汽车的发展面临着一系列的挑战。传统的内燃机汽车消耗大量的石油资源,严重污染环境。这些无法避免的缺点使人们意识到,以清洁能源为动力的新一代汽车替代传统汽车的重要性,其中的电动汽车技术已经成为当今汽车领域的前沿课题之一。电动汽车具有零排放,低噪声,轻便,操控性能好等特点。此外随着电动轮技术和现场总线技术的发展,在电动车上更容易实现四轮独立驱动控制,进而为刹车防抱死系统(ABS)、电子稳定系统(ESP)等主动安全系统的实现提供便利。本文介绍一种基于嵌入式实时内核ARTXl66的电子差速算法。

1 基于Ackermann转向模型的四轮速度关系

根据汽车动力学分析可知,车辆转弯行驶时,汽车外侧车轮的行程要比内侧的长。如果通过一根整轴将左右车轮连接在一起,则会由于左右车轮转速虽相等但行程不同而引起一侧车轮产生滑转或滑移,不仅使轮胎过早磨损,无益地消耗功率,并且易使汽车在转向时失去抗侧滑的能力而使稳定性变坏,操控性变差。为避免上述情况的出现,实现车辆的平顺转向,一般要求所有车轮在转向过程中都做纯滚动。对四轮独立驱动电动车而言,即要求四个车轮在转向过程中具有各自不同的转速,并且各车轮的转速应满足一定的关系。该关系为设计汽车差速系统的主要依据。低速情况下,这一特定关系可由Ackermann模型推导得出。

使用Ackermann转向模型进行转向时,分析四轮速度关系的假设前提条件为:

①刚性车体;

②车轮作纯滚动,即不考虑已发生滑移、滑转;

③行驶时所有轮胎都未离开地面;

④轮胎侧向变形与侧向力成正比。

该转向模型如图1所示。

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其中,轴距L和两侧轴线距离D是常数值,δ是方向盘的转角,ω0为车绕转向瞬心的角速度,V1、V2、V3、V4是4个转动轮的速度。由图1可得:

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需要注意的是,对于4个执行机构BLDC来说,所需要的输入信号是角速度值ωx。它与V的关系是:

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r是轮子的半径。

在本实验系统中,将加速手把的转速设定值ωr(参考角速度)定义为与最大速轮的转速,即左转时,右前轮角速度为ωr;右转时,左前轮角速度为ωr(也可另行定义)。

很显然,如果在程序中直接套用上面的公式,则运算量将非常大,运算时间也会很长;但可以看出,只要方向盘的转角δ定,则4个轮子的转速与参考角速度的比值 ω1/ωr、ω2/ωr、ω3/ωr、ω4/ωr是唯一确定的。所以在程序运行当中,完全可以预先将0。到最大转向角问分成若干等份,再将不同的δ值对应的4个速度比率列成表格,用查表与内插值的方法简化运算的过程。

值得一提的是,上述的算法可以在Matlab/Simulink中搭建模型,它将使表格的查询与线性内插值的处理变得十分方便。整个算法模型完成之后,还可以利用Matlab的自动代码生成功能,直接生成C语言代码,嵌入到控制系统当中去,这极大地缩短了系统开发的时间。2 XCl64CS微处理器

对于四轮驱动电动车的控制应用,要求微处理器提供系统安全和故障保险机制,以及有效的措施以降低器件的功耗,并且具有强大的运算能力与稳定性能,同时保证系统具有足够用于整车系统进一步改进与升级所需的资源。为此,选用了Infineon公司的高性能16位微控制器XCl64CS。

XCl64内核结构结合了RISC和CISC处理器的优点,这种强大的计算和控制能力通过MAC单元的DSP功能实现。XCl64把功能强劲的CPU内核和一整套强大的外设单元集成于一块芯片上,并有效连接。同时,在XCl64上应用的LXBus是众多总线中的一条,是外部总线接口的内部代表。这个总线为XCl64的衍生产品集成附加的特殊应用外设提供标准途径。

3 实时操作系统内核ARTXl66

由于电子差速器只是中央控制系统功能的一部分,为了提高整车控制系统的实时性与可靠性,同时便于系统进一步的扩展(例如电池管理系统、车灯管理系统),在控制器中采用了嵌入式实时操作系统。

实时操作是基于并行任务(进程)的思想,将应用分解成若干个独立的任务,并将各任务要做的事、任务问的关系向实时多任务内核交代清楚,让实时多任务内核去管理这些任务。

实验系统中采用的ARTXl66实时内核是由Keil公司发布的,一个易于在英飞凌XCl6x系列微处理器上使用的多任务实时操作系统。它允许建立最多达 255个任务,任务间的切换主要通过Round-Robin循环的模式进行。这是一种准并行的方式,将CPU时间划分成时间片,每个时间片内运行一个任务,由实时内核按照任务号依次将控制权传递给准备好的任务。由于时间片很短,所以看起来任务像是同时在运行。

如果Round-Robin循环模式被用户禁用,则任务与任务间的切换必须通过调用os-tsK-pass()函数来完成,它将立刻切换到下一个准备好的任务。除此之外,还可以通过给任务分配不同的优先级,按优先级抢占调度的时序运行。

在ARTXl66实时内核中,任务或进程间的通信主要采用了以下4种方法:

①事件标记。它主要用于任务间的同步,每个任务分配有多达16个事件标记,任务的继续(或唤醒)可以选择等待所有的事件标记或是只等待其中的一个或几个。事件标记也可以通过外部中断程序进行设定,从而与外部事件进行同步。

②信号量。它是载有虚拟令牌的二进制信号量,用于解决多个任务占用公共资源的情况。在同一时间内,该令牌只能交给一个任务,避免了任务间的干扰。没有令牌的任务将处于睡眠状态,只有在得到令牌之后,该任务才会被唤醒。另外,为了防止进入错误状态,可以为等待令牌设置一个时限。

③互斥锁。它用于锁定共同资源,只允许一个任务占用,其他任务是封锁的,直到互斥锁被释放。

④邮箱。它主要用于任务之间信息的交换。

4 电子差速系统及其控制流程

电子差速系统是一种基于CAN总线的分布式四轮电子差速系统。它由1个中央控制器、4个电动轮控制器及CAN总线网络3个部分组成。

该分布式系统的电子差速实时控制过程为:中央控制器通过A/D采样获得来自转向传感器的车辆转向角度信号以及来自手柄转把中的车速设定信号,经过整车差速算法,分别获得4个车轮当前各自应有的转速,并将这一结果作为当前时刻对应车轮的转速控制设定值,通过CAN总线发送给相应的电动轮控制器;4个车轮控制器以从CAN总线收到的转速设定值为控制目标,使用电动转速控制算法对各自的电动轮进行控制,使各个电动轮的实际转速实时满足整车差速算法的要求,进而实现电动车辆的平顺转向。

5 电子差速算法仿真平台及实验平台设计

5.1 电子差速算法本体的仿真模型

图2中,速度基准值模块通过加速信号等确定Vref(Vref=ωr×r)。Vref为速度基准值,即转向时前轴外侧轮的转速值。此轮为4个轮子中转速最大的轮。比例模块通过查表确定各个轮速与Vref的比例值,转向模块确定转弯的方向。

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5.2 电子差速算法仿真结果

在转向、加速、刹车3种信号作用下,4个轮子的转速如图3所示,从中可以清楚地看出电子差速的效果。在时间为1时,由于减速,V1、V2、V3、V4同时减小,同时由于转向发生变化,在电子差速作用下,V1、V3瞬时增大,而V2和V4瞬时减小,且变化数值不同。在3和4之间,4和5之间,8和9之间转向也发生变化,电子差速起作用,V1、V3瞬时增大或减小,而V2和V4瞬时减小或增大,且变化数值不同。在5和7之间由于刹车,各轮速度为O。

新能源最给力:实时内核的电动车电子差速仿真5.3 电子差速算法实验平台的设计

该实物实验系统的结构主要包括:1台作为监控设备的PC机及1辆自行构建的具有4个电动轮的低成本电动车实物模型。这两个部分通过一个自制的简易 CAN/USB网关相连,构成了整个系统的主体。

PC机作为该实验系统中重要的人机接口之一,用于监视及评价整个系统的运行状况。通过对电动车实物模型上CAN总线消息的在线监听,PC机可以在不干扰电动车运行的前提下实时获得电动车中央控制器、各个电动轮驱动控制器的运行情况;还可在PC机上对获得的数据进行曲线绘制,并且可将接收到的大量有效数据保存在PC机的硬盘中,为更为复杂的离线分析提供可能。

CAN/USB网关是连接本实验系统中上位PC机与电动车实物模型的桥梁,是实现现场数据采集的重要设备。该网关完成了CAN总线与USB线的物理接口及协议转换,具有双向通信及一定的数据缓冲能力;支持USB2.O高速传输协议,通过编程可以支持传输速度最高达1Mb/s的CAN总线通信。

5.4 电子差速算法实验平台的试验结果

在不考虑加速度信号的影响下,转角发生变化时,利用该平台得出各轮速度变化。转速设定如图4所示,转角变化如图5所示。

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随着转角的变化,各个轮子速度变化如图6所示。

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从图6中可以看出,转角各个变化过程中对应各轮速度的变化。当转角由O增大到最大值时(向右转向),V1为前轴外侧轮,速度最大,即V1为 Vref(Vs),此时的目标车速Vs(V1)为转角为O时的车速,故V1保持不变,V2、V2、V4根据电子差速算法相应的减小;当转角为最大值时,V2、V3、V4减小的趋势停止,随后转角由最大值减小到0时,V2、V3、V4增大到与V1相同。当转角由0减小到最小值时(向左转向),V4为前轴外侧轮,速度最大,即V4为Vref(Vs),此时的目标车速Vs(V4)为转角为O时的车速,故V4保持不变,V1、V2、V3根据电子差速算法相应的减小;当转角为最小值时,V1、V2、V3减小的趋势停止,随后转角由最小值增大到O时,V1、U2、V3增大到与V4相同。

6 结 论

系统中的电子差速算法是以车轮转速为控制目标,此算法较为简单。但也存在着一定的问题,它只较适合于低转速小转角或直线行驶的情况;在转速和转角都较大时,此时车体运动的离心力产生的侧翻力矩起决定性的作用,可能会发生滑转,在泥泞等复杂路况下也难以适用。由于试验的条件所限,无法采用适合于复杂路面情况的,基于滑移率或是基于驱动轮附着力的电子差速算法。

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