毕业设计（论文）-基于轮毂电机的学生方程式电动赛车转向研究

西华大学毕业设计说明书 毕业设计说明书题 目: 基于轮毂电机的学生方程 式电动赛车转向研究 学院(直属系): 交通与汽车工程学院 年级、 专业: 2010级 车辆工程 姓 名: 学 号: 指 导 教 师: 完 成 时 间: 2014年5月18日 目 录摘 要4 Abstract5 1 前言6 2 传统汽车转向系统简介7 2.1汽车对转向系统的要求7 2.2传统转向系统的缺陷7 3 电子差速转向系统介绍8 3.1 电子差速的概念及其优越性8 3.2 实现电子差速的重要技术8 3.2.1 实现电子差速的电机8 3.2.2 电机驱动控制系统9 4 电子差速控制策略104.1 电子差速转向系统结构104.1.1 机械结构104.1.2 控制系统104.1.3 转向基本原理概述114.2 转向方式分析114.3基于BP神经网络的电子差速控制124.3.1 神经网络的特点124.3.2 建立复合神经网络模型134.3.3 整车模型的建立144.3.4 计算基本轮速的Ackerman模型154.3.5 用来修正各轮速度的BP神经网络模型184.3.6 整个复合模型的学习过程194.4 本章小结205 Simulink模型的建立及仿真结果的分析215.1 Simulink概述215.2 Simulink模型的建立215.2.1 整车动力学的Simulink模型215.2.2 Ackerman-Jeantand的Simulink模型235.2.3 BP神经网络的Simulink模型245.3 仿真结果及分析255.3.1 恒速工况仿真及分析255.3.2 加速工况仿真及分析275.3.3 减速工况仿真及分析305.4 本章小结326 设计总结33总结与体会34致谢35参考文献36附录A：复合神经网络的Simulink模型37附录B：神经网络模型BP部分的Simulink模型3838基于轮毂电机的学生方程式电动赛车转向研究摘 要本文对传统汽车的转向系统进行了简要的介绍，重点介绍了这些传统系统在操纵轻便性和经济性等方面表现出的不足之处。对电子差速的基本概念和优越性进行了较为详细的描述，重点分析了实现电子差速的轮毂电机以及电机驱动等关键技术。本文在对电子差速的转向原理和转向方式进行分析之后，提出了一种基于轮毂电机的电子差速方案。该方案采用了最符合驾驶者习惯的前轮转向，以车速V和方向盘的转向角为输入量，在Ackerman-Jeantand汽车转向模型的基础上，结合BP神经网络良好的修正作用，确定了整个电子差速方案的控制策略。本课题建立了合适的数学模型，利用MATLAB-Simulink的计算和仿真功能，对控制结果进行了仿真，并对仿真结果进行了分析，从而验证了控制策略的正确性。 关键词：转向系统，电子差速，控制策略，仿真Steering research into sudent formula electric car based on wheel hub motorAbstractThis 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 differential 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 scheme adopts the front-wheel steering which is most used and defines the speed V, steering angle 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 suitable, 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 前言随着我们赖以生存的环境日益恶化和能源危机的进一步加深，汽车的可持续发展面临着越来越多的问题。自从1886年卡尔本茨发明汽车以来，它就成为了人们生活中不可缺少的一部分。汽车给人们的出行带来了极大的便利，同时也促进了工业的发展，进一步加快了社会的进步。但与此同时，汽车消耗了大量的化石燃料，排放了大量的污染气体，对我们赖以生存的生态环境造成了不可逆转的损害。而且在当今能源战略的大环境下，发展新能源汽车尤其是电动汽车就显得尤为必要。同时，电动汽车的转向灵敏性以及操作轻便性也有改善，这在一定程度上减少了汽车行驶过程中的不安全因素。电动汽车是指主要以动力电池组为车载能量源，由电机驱动系统提供部分或者全部行驶动力的一类汽车，是机械、电子、微型计算机控制等多学科高科技技术的共同产物。由于使用能源的不同，电动汽车需要对一些结构进行必要的改进，但就是这些改进的地方成为了电动汽车相对于传统汽车的优势，比如采用分布式驱动系统。采用分布式驱动系统是为了提高电动汽车的运行速度和效率，而这种系统需要使用电子差速调节电机转速实现车体转向，这也是本文研究的主要内容。转向是汽车最基本也最重要的操作，但随着人们的需求越来越多，传统的转向机构已经不能够满足人们的期望了。同时，如果能提高转向机构的灵活性、稳定性，不仅人们的驾驶体验能得到极大的提高，而且交通事故也一定会减少许多。正是由于以上原因，电子差速转向应运而生。本课题也将就此进行一定程度的研究。2 传统汽车转向系统简介在汽车行驶过程中，转向是最基本也最常见的操作，驾驶者通过操作方向盘实现对转向器的控制，从而使车体发生偏转，最终实现平稳转向。转向系统是汽车上最重要的总成之一，转向系统的好坏一方面关系到整车的性能，另一方面，也决定着整车的主动安全性。随着科学的发展，汽车转向系统也有长足的改善，这在一定程度上促进了汽车技术的健全与发展。2.1 汽车对转向系统的要求 具有较高的转向灵敏度。当输入的转向盘转角较小而又要使汽车迅速实现转向，这就要求转向器具有较小的传动比，转向系统具有较高的转向灵敏度。 具有较好的操作轻便性，即转向系统能以较小的操纵力获得大的转向力矩，方便驾驶者对整车进行操纵控制。 为了满足以上要求，可采取以下措施：尽量减轻自重，选择最佳轴荷分配；优化转向系统结构，提高整体传动效率；减小主销后倾角，选择最佳转向器速比曲线；采用较为先进的助力转向系统。2.2传统转向系统的缺陷 机械式转向系统。此类系统采用了减速器、差速器等一系列差速结构，一方面，转向传动比固定，这会使汽车转向响应特性随车速、侧向加速度等的变化而变化，这对驾驶者的操作技术提出了更高的要求，从而增加了很多不安全因素；另一方面，机械式转向系统使底架结构更加复杂，这大大降低了车身造型设计的自由度。 液压助力转向系统（HPS）。HPS经济性较差，采用此系统，汽车每行驶100多公里会多消耗0.3-0.4L的燃料；HPS还存在较为严重的液压油泄露问题，电液助力转向系统同样存在这个问题。3 电子差速转向系统介绍3.1 电子差速的概念及其优越性电子差速是近年来出现的一种较为先进的汽车电子转向系统。与传统转向系统不同的是，它没有差速器、减速器等机械部件，只是接收由转向机构发出的转向控制指令，通过计算，然后由电子控制器发出信号控制转向时内外车轮的速度差，使车体发生偏转，达到平稳转向的目的。电子差速控制系统，由于省略了一些在传统转向机构中很重要的零部件，所以在汽车转向特性的设计中的限制因素较少，因此具有很大的自由设计空间，这对汽车转向系统的优化是极其有利的。 电子差速采用电子线控技术，实现各电动轮的变速以及内外轮轮速差等要求，这使很多机械结构得以省略，一方面使转向操作更加轻便，另一方面大为简化了底架结构，使整车总布置及车身造型的设计变得更为灵活。采用电子差速，由于限制因素的减少，所以汽车转向特性的设计有更多的方案可供参考与使用。采用电子差速，各电动轮的电气制动和能量回馈制动变得更加容易实现，这减少了制动能量的消耗。3.2 实现电子差速的重要技术3.2.1 实现电子差速的电机电子差速的实现与很多因素有关，但毫无疑问，轮毂电机与驱动系统是最重要的部件之一，驱动电机应具有启动转矩大、转速高、调速范围宽、体积小、质量轻、效率高且具有动态制动性和能量回馈等特性。目前，运用在电动汽车上的电机主要有：直流电机（DCM）、感应电机（IM）、永磁无刷电机（PMDLM）、和开关磁阻电机（SRM）。随着技术的进步和人们对使用性能的要求逐步提高，电动汽车用电机逐渐由有刷直流向交流、无刷直流发展。永磁无刷电机具有较高的功率密度，其控制方式也比较简单可靠，因此广泛应用于各种电动车，也是电动车行业研究的热点部分。永磁无刷电机通常分为永磁交流无刷电机和永磁直流无刷电机。永磁交流无刷电机通常是指交流同步电机，而永磁无刷直流电机可分为正弦型永磁同步电动机和直流无刷电动机两种。无刷直流电机系统一般采用霍尔式元件，不需要绝对位置传感器，可以通过检测反电动势波形进行换相。永磁同步电机具有较高的能量密度和效率，其体积小、响应快、惯性低，适用于电动汽车的驱动系统，应用前景极好。3.2.2 电机驱动控制系统现代电动汽车的电机驱动系统多采用两轮驱动方式，驱动电机与减速器相连再带动车轮。内外车轮由于驱动电机的转速不同而产生速度差，从而实现差速。计算各电机转速之间的关系是非常关键的一步，这种关系与车轮的速度密切相关，而车轮的速度需要对一系列减速器的减速比进行计算，这种计算比较复杂，所以对于电动汽车来说，已经影响到了电子差速控制的原本意图，不再具有电子控制的实时性。电子差速的功能在电机转速与车轮转速保持实时一致的情况下才能得到最好的体现，解决这个问题的最佳途径就是采用轮毂电机。采用轮毂电机从结构上提高了电动汽车的性能，电动机直接安装在车轮的轮毂内，输出转矩直接传输到车轮，一方面使车体空间的利用率得到提高，另一方面又省略了传统的离合器、减速器等机械传动部件，整车重量得到了减轻，降低了机械传动损耗。轮毂电机的尺寸要受到很多方面的限制，但轮胎直径的限制无疑是最明显的。在电动汽车上采用四轮驱动方式是电动汽车发展的重要趋势，这种驱动方式的核心就是采用电子差速系统调节电机转速实现转向操作。 4 电子差速控制策略4.1 电子差速转向系统结构4.1.1 机械结构差速是当汽车行驶到弯道路面时，为了达到平稳通过的目的，转向时汽车的内外轮需要具有一定的速度差。传统的汽车具有诸如差速器、减速器等一系列复杂的机械装置，而本课题采用基于轮毂电机的电子差速，通过对调节轮毂电机的转速实现对电动汽车转向的控制。本课题采用电子差速是在必要时通过输入电子信号使内外轮产生合适的速度差，达到平稳转向的目的。传统的指令输入采用方向盘输入，由于其简单的特点，本文依然采用这种输入方式，使前轮的转向角度能够通过方向盘得到单独控制；除此之外，在方向盘转动轴的底部安装了一个旋转式电位器，该电位器产生模拟电压作为电子差速转向系统的输入指令。如今，随着技术的进步，提出的差速方案非常多，但所有方案都是基于四轮电子差速，通过对车速、转向角、轮速的计算对转向过程进行分析。4.1.2 控制系统由于是四轮电子差速，所以需要对四个轮毂电机同时进行差速计算和速度控制。控制系统是一个复杂的系统，其主要硬件结构包括：输入转向指令的方向盘、输入模拟电压的电位器、控制器、四个轮毂电机、四个速度传感器。图4-1为电子差速转向总体控制框图。 图4-1为电子差速转向总体控制框图4.1.3 转向基本原理概述电子差速转向系统取消了传统汽车上具有的机械差速器和减速装置，结合机械结构的一些优点，通过对电机转速进行调节，改变车轮的转速实现差速转向。当电动汽车需要执行转向操作时，由于轮毂电机的转速不同，使内外侧车轮产生一定的速度差，外侧车轮的驶过的距离必然大过内侧车轮，车体向内侧偏转，从而使转向操作得以完成。电动汽车的转向过程：电位器将方向盘的角度输出控制系统可接收的模拟信号，此前，定义方向盘的角度输出量与模拟量之间的数学关系；然后分析这个模拟信号的变化范围，经过计算即可得到方向盘处于不同位置时，各个车轮转速的分配；内外侧车轮速度产生差异，转向实现。在本文4.3中有具体分析和公式。4.2 转向方式分析四轮转向车辆具有三种工作模式：前轮转向、四轮转向、斜行转向。前轮转向：最常用的一种转向方式，前外侧车轮的行驶半径大，驾驶员往往通过前外轮的行驶来估计整车的行驶路线。四轮转向：转向时前后四个车轮同时偏转，在对机动性有特殊要求的或者车身较长的汽车上比较常见，前后车轮在转向时偏转方向相反。斜行转向：前后轮偏转方向相同的一种转向方式。工作时，能从斜向靠近或远离工作面。在斜坡上工作时可以提高整车的横向稳定性。在电动汽车的驱动系统中，前轮转向是最符合人们驾驶习惯的一种转向方式，因为这种方式控制简单，所以在本次设计中采用前轮转向建立相关模型。4.3 基于BP神经网络模型的四轮电子差速控制根据实际应用，现有的电动汽车电机控制器基本上都采用直接力矩控制，采用这种方式的电机外特性基本上满足了人们的期望，也符合驾驶员的驾驶习惯。但是这种控制方式存在着缺陷，例如在四轮独立驱动系统中，由于行驶路况复杂多变，不可预知的因素很多，车辆控制器必定会花大量的时间和计算能力对路面进行预测、处理，电机转速的控制必须通过对电机力矩的修正来完成，从而使车辆行驶过程中电机速度保持一致以及电机在转向时要形成一定的转速差的要求得到满足。因为本课题采用的是四轮电子差速，所以需要对每个车轮的驱动力加以控制，也就是要对四个轮毂电机的转速进行控制，这样才能保证四个车轮协调工作，满足整车控制的要求。现有的控制方式都是建立在整车动力学模型的基础上的，然而整车动力学模型的建立要考虑很多的因素，比如车轮、悬架特性、路面状况等，所以要建立一个参考模型要经过反复的思考和细致的计算。综合以上原因，本课题采用速度控制策略，同时，电机驱动系统应该采用转速控制。当需要执行转向操作时，方向盘通过转向轴底部的旋转式电位器发出一个信号，随后电机控制系统便会以最快的响应速度控制电机转速，使内外侧车轮产生速度差，从而实现转向。本设计采用了一种结合Ackerman-Jeantand模型和BP神经网络的复合模型，Ackerman模型能清楚地表现出汽车转向时轮速与转角的关系，但这种模型忽略了很多实际的要素，所以通过此模型得出的数据与实际情况有较大的差异，所以需要用BP神经网络对其进行修正。4.3.1 神经网络的特点神经网络控制由于自身独特的优越性，近年来成为研究的热点控制方式之一。它具有的主要特点有：现在的控制系统一般来说都比较复杂，在数学上都呈现复杂的非线性关系，所以大多数模拟控制方式很难接近这种关系，但是神经网络却能充分的做到这一点；神经网络的处理结构是并行分布式的，一方面使自身具有很强的容错性，从而可以应用于非结构化的控制过程；另一方面，神经网络由于采用这样的处理方式，所以具有极强的优化和计算能力，这使神经网络可以被应用于处理复杂问题；神经网络具有很强的适应性，这使得它可以用于控制系统的补偿。在本课题中，就需要神经网络输出四个车轮速度的修正值，从而达到精准控制的目的；要想把神经网络应用于结构化的知识，必须有很多的训练数据，这使得在应用神经网络之前，需要通过其他方式得到大量的训练数据。在神经网络中，应用最广的是BP网络，图4-2为BP神经网络的结构图。 4-2 BP网络结构BP网络也叫多层前馈网络，由三层（或以上）神经网络组成，也就是输入层、隐含层和输出层。前馈是从网络结构上来说的，是前一层神经元单向馈入后一层神经元，而后面的神经元没有反馈到之前的神经元；而BP网络是从网络的训练方法上来说的，是指该网络的训练算法是反向传播算法，即神经元的链接权重的训练是从最后一层（输出层）开始，然后反向依次更新前一层的链接权重。BP神经网络主要具有以下几个优点：布尔函数可以由任意两层单元的网络正确表示，但隐含层神经元的个数需要随网络输入数量的个数呈指数增长；任何一个连续函数均可由一个两层的网络以任意精度逼近。此处所述的两层网络是指隐含层采用sigmoid单元，而输出层则采用非阀值的线性单元；任意函数都可由一个三层的网络以任意精度逼近。其隐含层和输出层分别使用sigmoid单元、非阀值的线性单元。4.3.2 建立复合神经网络模型根据以上原理建立复合神经网络模型，模型图如4-3所示。 4-3 复合神经网络模型学习原理图 整个模型的输入值为方向盘转角和整车速度V。Ackerman模型输出的是v1ackerman-v4ackerman；BP神经网络模型输出的是四个车轮转速的修正值vl-v4；而四个车轮的速度v1-v4则有虚线框内的复合模型计算得到。v1-v4与v1整车-v4整车之差就是整个复合神经网络的信号误差。4.3.3 整车模型的建立建立合适的参考模型是一个复杂的过程，涉及的因素非常多，结合实际情况和自身能力，忽略了空气阻力、滚动阻力、轮胎和悬架的非线性特性等因素的影响，选取车身的侧向、横摆、四个车轮的转动等6个自由度。整车动力学模型如图4-4所示。 4-4 整车动力学模型图 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 、分别是前后轮的侧倾刚度；是整车绕Z轴转动的转动惯量；是前轮转角且有；分别为汽车质心到前、后轴之间的距离；W为车身宽度；为车身侧偏角；为横摆角速度；V为车速。4.3.4 计算基本轮速的Ackerman模型在本课题中，电子差速方案主要是研究当汽车执行转向操作时，车速、转向角、四个车轮速度之间的关系，同时，为了研究方便，本课题忽略了路况、轮胎影响等要素，假设电动汽车在理想的普通路面上行驶。在电动汽车转向时，为了计算四个车轮的速度，必须对方向盘输入转向角与车轮速度之间的关系进行研究计算，建立相关的数学模型。在Ackerman-Jeantand模型中，涉及到得主要参数有：前内轮转向角；前外轮转向角；L车身长度；W车身宽度；R转向半径；内轮转向半径；外轮转向半径；内轮一圈转过的距离；外轮一圈转过的距离；V1前内轮转速；V2前外轮转速；V3后内轮转速；V4后外轮转速； 4-5 Ackerman-Jeantand汽车转向模型 本课题中，采用方向盘作为电子差速系统的输入装置，在方向盘转向轴的底部安装有一个旋转式电位器，该电位器将方向盘角度的变化传输到控制器，所以整个输入量有：方向盘的旋转角度、电位器的模拟输出。这两者是一一对应的关系，由以上汽车转向模型可知： （7）在上述等式中，为车轮转过一圈所需要的时间。传统机械机构的转向特性可以在上述等式中得到体现。本课题采用方向盘作为模拟输入装置，当模拟电压值为X时，汽车以V转向。整个装置的输出值为四个车轮的转速，前内轮、前外轮、后内轮、后外轮的转速分别为V1、V2、V3、V4。由以上建立的Ackerman-Jeantand汽车模型可得到如下公式： （8） （9） （10） （11） （12） (13) (14)在上式中，。在本课题的电子差速方案中，采用轮毂电机作为驱动电机，所以车轮的转速与电机的转速一致，相对于传统的机械转向机构，要想计算出只需对电机的转速进行计算，而电机的转速可以通过控制电路求出。设为电机的转速，所以有，即 (15)藉此和可以简化为： (16) (17)当电子差速方案改变，即采用两轮电子差速时，由于各个车轮的受力情况都发生了改变，因此要同时计算驱动轮和非驱动轮的速度。由以上建立的Ackerman-Jeantand汽车模型可得到： V3+V4=2V (18) Rin=（L/tan）-W/2 Rout=（L/tan）+W/2由此可得： (19) (20) 由上述公式可知，V1、V2、V3、V4是与车速V和转向角相关的变量。4.3.5 用来修正各轮速度的BP神经网络模型设计模型的输入层和输出层。神经元的输入层要根据实际情况来设计，在本课题中，由于输入量是车速V转向角，所以选取两个神经元，采用logsig型激活函数。输出层的维数则根据课题要求来确定，本课题所述方案中控制的是车速，输出是四个车轮的速度，所以选取四个神经元，采用purelin型函数。设计隐含层。隐含层的设计是一个很复杂的问题，因为不同问题的要求相差很大，没有一个理想的方案可以用来借鉴，只有凭设计者的已有知识和过往经验来进行设计。下面三个公式可以用来选择最佳隐含层：1)，其中k为样本数，nl为隐含层单元数，n为输入单元数。如果in1， =0；2）, 其中m为输出神经元数，n为输入单元数，a为1，10之间的常数；3)n1=log2n, 其中，n为输入单元数。最终经过反复的推算和验证，确定选取6个神经元，此时，系统具有令人满意的收敛速度。4.3.6 整个复合模型的学习过程将车速V和方向盘的输入转角作为输入量，经过整个整车模型仿真后得到V1整车V4整车；结合建立的Ackerman-Jeantand模型，推算V与之间的关系，并由相关公式得到V1ackerman-V4ackerman；将V1整车V4整车与V1ackerman-V4ackerman之间的差值作为输出训练样本；神经网络正向传播时，将V1ackerman-V4ackerman加上，得到控制的车轮速度V1-V4；逆向传播时，将V1-V4和V1整车V4整车之间的差值作为学习的误差信号，并反馈到神经网络中；根据要求不断调整，直到达到相关要求为止。4.4 本章小结 在本章中，先对电子差速原理以及其机械结构进行了简要的介绍，随后对现在电动汽车常见的几种转向方式进行了分析，然后结合自身所学知识以及对神经网络模型的理解，建立了一个复合神经网络模型，并对整个模型的的几个重要部分整车动力学模型、Ackerman-Jeantand模型、BP神经网络模型的建立过程进行了较为详细的描述。下一步就会在建立的数学模型的基础上建立Simulink模型并进行仿真，同时对仿真结果进行详细的分析。5 Simulink模型的建立及仿真结果的分析5.1 Simulink概述Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具， 是一种基于MATLAB的框图设计环境，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模，它也支持多速率系统，也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率。为了创建动态系统模型，Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口(GUI) ，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而且用户可以立即看到系统的仿真结果。Simulink是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。对各种时变系统，包括通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统，Simulink提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。.构架在Simulink基础之上的其他产品扩展了Simulink多领域建模功能，也提供了用于设计、执行、验证和确认任务的相应工具。Simulink与MATLAB紧密集成，可以直接访问MATLAB大量的工具来进行算法研发、仿真的分析和可视化、批处理脚本的创建、建模环境的定制以及信号参数和测试数据的定义。用Simulink建立控制系统的数学模型，整个过程较为简单，而且仿真结果能够清晰地被显示出来，十分移动。5.2 Simulink模型的建立5.2.1 整车动力学的Simulink模型 根据在4.3.3中建立的整车动力学模型，选取合适的模块，经过反复思考和推算，建立了符合整个方案的整车动力学Simulink模型，如图5-1所示。 5-1 整车动力学Simulink模型图整个模型的输入为车速V和方向盘转向角，输出为V1整车V4整车。 5.2.2 Ackerman-Jeantand的Simulink模型根据在4.3.4中建立的Ackerman-Jeantand模型，选取合适的模块，经过反复思考和推算，建立了符合整个方案的Ackerman-Jeantand的Simulink模型，如图5-2所示。 5-2 Ackerman-Jeantand的Simulink模型图 整个模型的输入为车速V和方向盘转向角，输出为 V1ackerman-V4ackerman.5.2.3 BP神经网络的Simulink模型根据4.3.5中对BP神经网络的设计，选取合适的模块，经过反复思考和推算，建立了符合整个方案的BP神经网络的Simulink模型，如图5-3所示。 5-3 BP神经网络的Simulink模型图 整个模型的输入为车速V和方向盘转向角,输出为。5.3 仿真结果及分析在本模型中，前轮转角采用正弦波输入，而车速V的输入则根据三种工况恒速、加速、减速进行选择。若在三种工况下，按照本模型得出的仿真车轮速度都能形成一定的速度差且整个模型能对转弯半径起到明显的修正作用，则说明整个方案的控制策略是正确的。在整个仿真模型中，V1-前内轮转速，V2-前外轮转速，V3-后内轮转速，V4-后外轮转速。在进行仿真之前，需要输入一定量的训练样本。当V=20km/h，=45时，通过计算得到：；当V=40km/h，=45时，通过计算得到：。将上述两组数据输入整个模型作为BP神经网络的训练样本。5.3.1 恒速工况仿真及分析选择车速V为25km/h经行该工况下的第一次仿真，结果如下： 图5-4 车速V为25km/h的仿真结果 图5-5 整车模型计算出的转弯半径、阿克曼转弯半径、实际转弯半径对比选择车速V为35km/h进行该工况下的第二次仿真，结果如下： 图5-6 车速V为35km/h的仿真结果 图5-7 整车模型计算出的转弯半径、阿克曼转弯半径、实际转弯半径对比 从以上两次仿真的结果来看，当设置车速V为恒定值时，四个车轮的转速分别在各自较为稳定的水平附近随着方向盘转角的变化而波动，但无论怎么变化波动，内外轮都能保持一定的转速差。而三种转弯半径的对比恰好证明了本设计采取的控制策略能较为有效的调节汽车的转弯半径，使其实际值接近整车模型计算出的理想值，从而达到平稳转向的目的。5.3.2 加速工况仿真在转弯时加速进行加速是比较危险的，但在特殊情况下，例如赛车比赛，为了达到超车的目的，这种情况还是比较常见的。车速由20km/h-30km/h的第一次仿真，结果如下： 图5-8 车速V由20km/h-30km/h的仿真结果 图5-9 整车模型计算出的转弯半径、阿克曼转弯半径、实际转弯半径对比车速由20km/h-40km/h的第二次仿真，结果如下： 图5-10 车速V由20km/h-40km/h的仿真结果 图5-11 整车模型计算出的转弯半径、阿克曼转弯半径、实际转弯半径对比首先，在转弯时还处于加速这种情况比较少见也是比较危险的。从以上两次仿真结果来看，当设置车速V由低到高时，四个车轮的转速也由低到高，虽然随着的变化有一定程度的波动，但内外轮转速差始终保持在正常的水平。而三种转弯半径的对比恰好证明了本设计采取的控制策略能较为有效的调节汽车的转弯半径，使其实际值接近整车模型计算出的理想值，从而达到平稳转向的目的。5.3.3 减速工况仿真减速工况是最常见的，在进行转弯操作时进行减速是最稳妥的处理方式。车速由30km/h-20km/h的第一次仿真，结果如下： 图5-12 车速V由30km/h-20km/h的仿真结果 图5-13 整车模型计算出的转弯半径、阿克曼转弯半径、实际转弯半径对比车速由40km/h-20km/h的第二次仿真，结果如下： 图5-14 车速V由40km/h-20km/h的仿真结果 图5-15 整车模型计算出的转弯半径、阿克曼转弯半径、实际转弯半径对比这种工况是最常见的，所以可以说是最具代表性的。从以上两次仿真结果来看，当设置车速V由高到低时，四个车轮的转速也由高到低，虽然随着的变化有一定程度的波动，但内外轮转速差始终保持在正常的水平，能满足车体转向对其的要求。由以上三种工况六次仿真可以得知，前内轮与前外轮，后内轮与后外轮之间在各种工况下都能形成较为稳定的速度差。而三种转弯半径的对比恰好证明了本设计采取的控制策略能较为有效的调节汽车的转弯半径，使其实际值接近整车模型计算出的理想值，从而达到平稳转向的目的。综上所述，本设计采取的控制策略是有效的。5.4 本章小结 本章的开始，在前面章节所建立的数学模型的基础上，利用MATLAB强大的图形化计算和仿真功能，建立了整个电子差速方案的Simulink模型。随后以恒速、加速、减速三种工况，选取不同速度进行了仿真试验。从试验结果曲线来看，在三种工况下，内外轮恰能形成较为稳定的速度差。而三种转弯半径的比较又验证了整个方案控制策略的正确性。所以本次毕业设计基本上是成功的。6.设计总结本次我的毕业设计题目是“基于轮毂电机的学生方程式电动赛车转向研究”，通过自身的努力和老师、同学的竭力帮助，我基本上完成了整个设计工作。转向是汽车最基本的操作，决定着汽车的行驶，另一方面，也对汽车的安全起着至关重要的作用。传统的汽车转向系统由一系列减速器和差速器等机械部件组成，这些传统的机械转向系统不仅存在漏油，经济性差等状况，更为严重的是这些系统性能不是足够稳定，对驾驶者的操作技术的要求较高，这样一来无疑增加了很多不安全隐患。在这种情况下，必须有一种实时控制车轮速度速度差，实现整车转向，同时操作轻便的转向系统。基于轮毂电机的电子差速转向系统就是满足这些条件的电动汽车转向系统。该系统最大的优点就是取消了传统汽车转向系统才有的减速器、差速器等零部件，能够以较简单的方式控制内外侧车轮的速度差，实现整车转向。同时电子差速转向系统具有良好的经济性，完全摆脱了传统转向系统的各种限制，给整车的设计工作提供了很大的自由空间。本方案以方向盘作为转向指令输入器，通过安装在方向盘转动轴底部的旋转式电位器的模拟电压作为整个系统的输入指令。由于直接力矩控制方式比较复杂，也由于速度控制比较精确、实时，所以本课题的电子差速方案采用速度控制策略，通过对位于车轮轮毂内电机转速的控制，结合电机的闭环调速，使内外侧车轮产生符合实际情况的速度差，从而实现整车转向。随后我建立了Simulink模型，对整个方案进行了仿真，从整个仿真结果来看，我设计的方案基本上满足了电动汽车转向对控制系统的要求。所以，本次设计基本上是成功的。但在本次设计过程中，仍然暴露了自身的很多问题：基础知识薄弱，这使我在设计工作中经历了很多困难。在以后的学习过程中，一定要加强对基础知识的摄取。软件应用不够熟练。在本次设计中，我用的MATLAB对整个系统进行了仿真，由于对软件的一些基本操作以及很多模块的陌生，在前期的Simulink模型建立过程中，我犯了很多错误，在老师和同学的指点下，我反复修改，最终才建立了符合要求的Simulink模型，这才能进行整个仿真试验。总结与体会通过这次毕业设计，我对传统汽车机械转向器以及其工作原理有了更深入的了解，同时，对自动控制理论的相关知识也有了进一步的掌握。当然，本次设计收获最大的是对仿真软件MATLAB的使用。以前对这个仿真软件的学习使用不是足够重视，所以在建立模型及进行仿真时遇到了很多困难，好在通过后期的努力学习和老师的指导，使我对该软件的使用有了较好的掌握。通过仿真，我对电子差速也有了更深刻的理解，电子差速转向的实现使汽车的转向变得更加简单、更加安全，这无疑会降低交通事故的发生率。但是，由于能力和时间有限，为了能在规定时间内完成整个设计，我对很多步凑和结构进行了简化，这使得整个设计在功能上有许多缺陷，这也是本次设计一个较大的遗憾。在本次设计过程中出现了很多问题，但就是通过对这些问题的解决使我各方面的能力得到了锻炼，这无疑将会对我进一步的学习起到积极的促进作用。 致谢本设计是在邓鹏毅老师的悉心指导下完成的。他不仅专业知识十分丰富，而且还有很多非常宝贵实战经验。为了能最大限度的使每位同学的能力得到充分的锻炼，他总是引导我们挑战自己的极限，有时候会觉得他太严格，但仔细想想那都是为了我们着想。为了能够解决我们设计中遇到的困难，邓老师每次都会花很多时间去查相关资料并总结出合理的解决方案。邓老师不仅使我掌握了很多专业的知识，而且使我明白了很多为人处世的道理。本设计从选题到完成，每一步都是在邓老师的指导下完成的，倾注了他大量的心血。另外，本设计的完成也离不开各位同学给我的建议和帮助，没有他们的帮助我相信我也不会顺利的完成本次设计，是他们让我明白了团队合作精神的意义所在。在此，向各位帮助我的老师和同学们表示崇高的敬意和衷心的感谢！参考文献1 孙仁云，付百学.汽车电器与电子技术 M.北京：机械工业出版社，2011.7.2 何洪文.电动汽车原理及构造 M .北京：机械工业出版社，2012.8.3 舒华，姚国平.汽车电子控制技术 M. 北京：人民交通出版社，2002.4 徐向阳. 汽车电器与电子控制技术 M. 北京：机械工业出版社，1999.5 冯崇毅. 汽车电子控制技术 M. 北京：机械工业出版社，2001.6 吴基安. 汽车电子技术 M. 北京：人民邮电出版社，1999.7 Stephen J. Chapman. MATLAB Programming for Engineers (Second Edition) M.影印版.北京：科学出版社，2004.8 张爱民.自动控制原理 M. 北京：清华大学出版社，1999.9 胡寿松.自动控制原理 M. 4版.北京：科学出版社，2001.10 赵广元.MATLAB与控制系统仿真实践 M. 2版.北京：北京航空航天出版社出版社，2012.附录A：复合神经网络的Simulink模型 附录B：神经网络模型BP部分的Simulink模型