电动车控制器
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇电动车控制器范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
电动车控制器范文第1篇
1、电动车的电机按结构可分为两种,即有碳刷及换向器的电机(简称“有刷电机”)和没有碳刷靠霍尔元件进行换向的电机(简称“无刷电机”)。
2、其控制器也分为有刷控制器和无刷控制器两种，二者不可互换。有刷控制器的电路组成及原理请参见前文，下面通过实际电路讲述无刷控制器的工作原理。
3、举例48V／350W电动自行车无刷控制器电路原理。该控制器由CPU（PIC16F72）、2片74HC27（3输入或非门）、1片74HC04D（反相器）、1片74HC08D（双输入与门）和1片LM358（双运放）、6只大功率场效应管等组成，功率达350W。是一款比较典型的无刷电动车控制器，具有60°和120°驱动模式自动切换功能。
（来源：文章屋网 ）
电动车控制器范文第2篇
1、不可以用，会损害电动车。大功率电机配小功率控制器后，大功率电机在工作中电流比较大，会引起控制器频繁断电保护。因此大功率电机的性能就会降低。而控制器内的开关管损坏的几率也会增加。，因此控制器会有一个保护电流，也就是限流。电流超过限定值后控制器会自动切断电源输出。因此不同功率的控制器限流电流大小也不一样。
2、在一定程度上，控制器决定电动机的最大功率。因此控制器功率比电动机功率小的直接后果，就是电动机功率降低。
（来源：文章屋网 ）
电动车控制器范文第3篇
关键词：车辆工程；电液复合制动；主动前轮转向；能量回收；控制策略；极值搜索算法
中图分类号：U463.4 文献标识码：A
文章编号：1674-2974（2016）02-0028-08
分布式电驱动汽车因其诸多优点而受到工业界和学者们的青睐[1-2].
电动车在复杂路面条件下的制动力矩分配直接影响车辆的稳定性，车轮突然滑转或抱死会引起侧向附着降低，严重时可导致车辆失去转向能力甚至甩尾.传统的产品化的ESP控制利用ABS和ASR控制作为下层来控制车轮的滑移（转）率，但现有的分布式驱动电动汽车制动力矩分配控制未能实现与ABS和ASR控制的结合[3]，因此，如何设计适合分布式驱动电动车的滑移率控制器，提高制动效能，同时保证车辆主动安全性是需要关注的一个问题.
电动车具有电机制动响应快、实时性好、精准可控的优点，但其最大制动力矩受限于电机本身特性和电池荷电状态（SoC），无法满足一些强制动工况的需求，故电动车常采用电机再生制动和液压制动的复合制动方式[4].电液复合制动技术也被认为是提高电动车续航和车辆主动安全性的关键技术.目前对电液扭矩协调的研究主要采用未包含执行器动力学的静态分配方法[5]，然而由于二者执行带宽的差异，会使实际响应力矩的复合效果与期望值之间有偏差.因此，如何在考虑执行器动力学条件下设计动态控制分配是需要关注的又一问题.
鉴于此，本文提出一种分离路面下AFS与电液复合制动集成的控制策略.AFS用来补偿侧向稳定性，采用滑模控制.电液复合制动用来实现滑移率控制，采用滑模极值搜索算法，并考虑转弯制动时纵向动力学对侧向动力学的影响，引入前轮转角对滑移率控制律进行修正，进一步提高车辆侧向稳定性.针对电液复合制动，采用动态控制分配法协调电机与液压制动力矩，通过增加对执行机构速率的惩罚，扩展一般的二次规划控制分配算法，使算法具有频率依赖的特性，实现对执行机构带宽的考虑.最后对控制策略进行仿真验证.
1车辆动力学模型
面向控制器验证用车辆模型采用七自由度整车模型，如图1所示.
2 控制策略
控制策略采用内外环结构.为提高车辆系统对参数不确定性的鲁棒性，外环AFS控制器采用滑模控制，内环滑移率控制器采用滑模极值搜索算法.针对目前复合制动电液制动力矩协调难的特点，利用考虑执行器带宽的动态控制分配法进行电机与液压制动力矩协调，并采用分层控制结构，实现控制问题的解耦化、简易化，如图2所示.如上层滑移率控制器保证不出现抱死拖滑，得到总期望制动力矩即可，无需考虑电机与液压是如何协调的；中层控制分配模块只需在考虑执行器动力学条件下，实现对总期望制动力矩的分配即可；下层电机与液压执行器仅需考虑约束条件下执行控制分配模块给出的分配值即可，无需考虑分配值是如何得到的.
2.4制动力矩分配与执行
滑移率控制器得到的总期望制动力矩需要电机与电子液压复合制动实现，然而由于二者执行动力学差异[1]，传统静态控制分配在包含执行器动力学情况下易使实际响应力矩的复合效果与期望值之间有偏差，本文采用动态控制分配[10]实现电液力矩分配：
作为比较，本文采用链式递增法实现期望制动力矩的静态控制分配[11].图3为静态控制分配与动态控制分配力矩分配频域响应，可以看出动态控制分配高频阶段执行带宽更大的电机制动权重更大.
其中后轮低选控制表示后轮高附着一侧制动力选择与低附着一侧相同；滑模极值搜索与门限值控制均为四通道独立控制，逻辑门限控制取参考滑移率为0.2.直线制动时，协调控制与无协调控制策略一致，标示为“AFS+WSC”.车辆仿真参数见表2.
3.1分离路面直线制动
工况设定：初始车速为25 m/s；路面摩擦因数，左侧0.8，右侧0.4.
图4为几种控制策略的横摆角速度变化曲线，可以看出AFS与WSC集成控制可以使横摆角速度接近理想值0，较好地补偿了由于左右制动力不均产生的干扰横摆力矩；其他3种单独WSC控制都无法跟踪理想值，但后轮低选控制因后轮制动力相同，产生的干扰横摆力矩变小，因此横摆角速度相对较小.图5为车辆制动轨迹曲线，AFS与WSC集成控制的最大侧向偏移为0.8 m，而3种单独WSC控制工况均出现较大的制动跑偏，其中逻辑门限值控制产生的侧向位移最大，为5.2 m；滑模极值搜索控制为5.1 m，但后者纵向距离为62.5 m，小于前者的69.6 m；后轮低选控制的侧向位移为4.08 m，小于滑模极值搜索的5.1 m，但其纵向制动距离为67.6 m，明显大于滑模极值搜索的62.5 m.其中，由于AFS调节，集成控制侧向偏移方向相反.
图6为轮胎滑移率变化曲线，可以看出0.25 s左右WSC搜索到了最优滑移率并保持稳定，说明本文所提出的滑模极值搜索算法可以自动搜索到最优滑移率.右侧低附路面最优滑移率偏小，符合路面附着系数越小最优滑移率也越小的趋势.图7所示为左前轮电液复合制动实际响应力矩跟踪期望值的效果曲线，可以看出动态控制分配能较好地跟踪期望值，而静态控制分配则无法跟踪期望值.图8所示为电机与液压制动力矩变化曲线，可以看出开始0～0.06 s内仅有电机制动，当其制动力矩达到饱和后，液压制动开始工作.仿真开始3 s后，随着车速降低，当电机转速低于电机基速时，再生制动力矩开始逐渐减小到0，与此同时液压制动逐渐增大以满足总期望制动力矩需求.可见制动过程中，除因最大扭矩380 N・m的约束条件限制，电机总是处于最大制动强度，最大化地进行了能量回收.
3.2分离路面转弯制动
工况设定：初始车速为20 m/s；弯道内侧路面摩擦因数为0.4，外侧为0.8；1 s后开始向左转向，1 s内方向盘转角由0°转到84°.
图9显示，AFS与WSC协调控制可以较好地跟踪理想横摆角速度，无协调控制则在大横摆角速度时无法跟踪，3种WSC单独控制工况，均无法跟踪理想横摆角速度.
图10为转弯制动距离，可看出协调控制较无协调控制最大侧向位移增加了0.1 m，3种WSC单独控制时出现了较大的侧向滑移.图11显示，无协调控制时产生的质心侧偏角最大为0.22 rad，而协调控制仅为0.06 rad，单独WSC控制时因未实现理想转弯运动，产生的质心侧偏角均较小.图9～图11表明AFS与WSC协调控制较无协调控制可以显著提高车辆侧向稳定性，制动距离却未出现明显增大，而单独WSC控制均无法保证车辆转弯时的侧向稳定性.
图12为AFS与WSC协调控制产生的归一化轮胎纵向力，左侧轮胎快速稳定在0.4左右，而右侧稳定在0.8左右，说明WSC滑模极值搜索算法可以自适应路面附着系数的变化，快速搜索到轮胎的最大制动力.前轮转向时（1.0～2.0 s），前轴左右轮归一化轮胎纵向力出现了明显的减小，这是由于AFS控制产生了车轮附加转角，造成轮胎纵向力减小的缘故.
4结论
针对分布式电驱动汽车，以实现车辆主动安全性同时兼顾制动能量回收为目标，考虑转向和制动两系统动力学上的相互影响和相互制约，提出一种AFS与电液复合制动的集成控制策略.通过对所提出控制策略进行仿真验证，主要得出以下结论：
1） 分离路面直线制动时，集成控制策略产生的横摆角速度接近0，侧向偏移为0.8 m，可以较好地回收制动能量，保证制动方向稳定性.滑移率控制器可自适应路面附着系数变化，不依赖参考滑移率即可快速搜索到最大制动力和最优滑移率.动态控制分配可使实际响应力矩更好地跟踪期望制动力矩.
2） 分离路面转弯制动时，WSC与AFS协调控制较无协调控制可以更好地跟踪理想横摆角速度，制动距离却未出现明显增大，且质心侧偏角明显相对较小，提高了车辆侧向稳定性.
参考文献
[1]CROLLA D A，CAO D. The impact of hybrid and electric powertrains on vehicle dynamics，control systems and energy regeneration[J]. Vehicle System Dynamics， 2012，50（S1）：95-109.
[2]KAWASHIMA K，UCHIDA T，HORI Y. Rolling stability control utilizing rollover index for in-wheel motor electric vehicle[J]. IEEJ Transactions on Industry Applications，2010，130（5）：655-662.
[3]余卓平，冯源，熊璐.分布式驱动电动汽车动力学控制发展现状综述[J].机械工程学报，2013，49（8）：105-114.
YU Zhuo-ping，FENG Yuan，XIONG Lu. Review on vehicle dynamics control of distributed drive electric vehicle[J]. Journal of Mechanical Engineering，2013，49（8）：105-114.（In Chinese）
[4]DE CASTRO R，ARAJO R E，TANELLI M，et al. Torque blending and wheel slip control in EVs with in-wheel motors[J]. Vehicle System Dynamics，2012，50（S1）：71-94.
[5]JING H H，LIU Z Y，LIU J S. Wheel slip control for hybrid braking system of electric vehicle[C]//Proceedings of 2011 International Conference on Transportation， Mechanical， and Electrical Engineering. New York： IEEE，2011：743-746.
[6]周兵，范璐，骆晨. 主动前轮转向变传动比曲线分析与设计[J]. 湖南大学学报：自然科学版，2014，41（2）：73-78.
ZHOU Bing，FAN Lu，LUO Chen. Analysis and design of the variable steering ratio curve of active front steering system[J]. Journal of Hunan University： Natural Sciences，2014，41（2）：73-78. （In Chinese）
[7]ZHANG C，ORDONEZ R. Extremum-seeking control and applications[M]. Berlin： Springer，2012：51-52.
[8]DINMEN E，GUVEN B A，ACARMAN T. Extremum seeking control of ABS braking in road vehicles with lateral force improvement[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology，2012，22（1）：230-237.
[9]DRAKUNOV S，OZGUNER U，DIX P. ABS control using optimum search via sliding modes[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology， 1995，3（1）：79-85.
电动车控制器范文第4篇
关键词：电动汽车；驱动控制系统；车辆模型；SOA智能优化算法
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.21.163
0 引言
近年来，绿色环保与可持续发展成为日益重要的发展理念。本文研究的轮毂电机驱动电动汽车在现有商用化电动汽车的基础上省略了减速器、 差速器和传动轴等机械零部件部件，直接由整车控制器发出控制信号直接控制车轮，这样节省车内空间，更容易实现电动车的微型化、轻量化[1-2]。本文将CarSim中的内燃机模型和传动系统模型，修改为毂电机模型，在Matlab/Simulink中搭建电机模型和控制系统模块，在联合CarSim进行联合仿真。
1 四轮轮毂电机电动汽车建模
在Matlab/Simulink中搭建轮毂电机模型，去掉CarSim中的传统内燃机汽车模型， 通过Matlab/Simulink和CarSim联合仿真，搭建出四轮独立驱动轮毂电机电动汽车整车模型。
1.1 轮毂电机建模
轮毂电机无刷直流电机，其主要由电机本体、霍尔位置传感器和电子逆变器构成。无刷直流电机数学模型形式可表示为：
其中ea，eb，ec分别表示定子a，b，c三相生成的梯形反电动势。电磁转矩方程为：
式中：Te为电磁转矩；w为电机角速度；Tl为负载转矩；J为转动惯量；B为黏滞摩擦系数；ua，ub，uc为绕组电压 ，ia， ib，ic为相电流；ea，eb，ec为相反电势；L为相绕组自感系数；M为相绕组互感系数。
式（1）、式（2）和式（3）共同构成了无刷直流电机的微分方程数学模型。采用基于SOA的PID控制算法来控制轮毂电机，
1.2 整车模型搭建
打开CarSim 8.02 软件，选择B-Class， Hatchback选项作为基准车辆，将CarSim中原有的内燃机模型改为 4-wheel drive（四轮驱动），其内容定义为选择No dataset select方式，同时将四轮驱动转矩设置为车辆模型的输入量变量。
2 整车动力学控制器设计
基于PID的控制器技术问世至今有70多年，但在一般情况下，对PID的三个参数的取值是根据经验，再加上试凑出来的，本论文引用基于人群搜索算法来优化PID的参数整定。
2.1 SOA算法适度函数的选取
SOA智能算法在搜索进化中用适度值来评价解的优劣，用其解作为下一个搜寻个体的更新依据，经过多次迭代，最终达到最优解。目标函数如下：
式中，是系统误差，是控制器的输出，和为权值。同时采用惩罚控制，一旦有超调产生，超调量就作为一项最优指标，其最优指标函数为下：
2.2 SOA算法个置的更新
用高斯隶属度函数表示了搜索步长的模糊变量：
试中：为高斯隶属度函数，而为输入变量，和为隶属度函数的参数。通过对人的利己、利他和预估行为分析，确定搜索方向，确定搜索方向和步长以后，可以得到位置更新算式如下：
2.3 SOA算法流程
适度函数和参数编码确定后SOA算法整定PID参数算法如下： （1）初始化个体和维度矩阵时，随机产生一个S×D的初始位置矩阵；（2）根据目标函数和最优指标函数计算个体的适度值；（3）每个个置与自己的历史最佳位置进行比较，记录最佳位置作为个体最佳位置；（4）每个个体最佳位置与种群最佳位置进行比较，记录最佳位置作为种群最佳位置； （5）根据位置更新算法，更新位置，如果没有达到结束条件，返回到（2）。
3 仿真分析
采用CarSim和Matlab/Simulink搭建的用于四轮独立驱动轮毂电机电动汽车控制系统仿真验证的平台。首先，SOA智能算法，实时的迭代出控制系统的最优参数，使得PID控制器能获得最优的控制性能， PID控制器根据目标车速实际工作状态，合理的给四个四轮分配力矩。
为进一步验证所搭建的四轮独立驱动轮毂电机电动汽车模型的有效性，在CarSim中选择对应的传统车模型来对比，方向盘转选择有代表性的正弦波形来进行仿真实验，路面附着系数选择0.25，行驶速度为120 km/h，无制动，档位控制选择AT 6档。
4 结论
仿真结果可以很容易地分析得到，在论文中所建立的轮毂电机电动汽车模型与 CarSim中传统汽车模型是比较接近，进入一步的验证了模型的有效性，通过引入SOA智能控制算法，也提高了电动汽车驱动控制系统的快速响应性能和鲁棒性能，该模型的搭建将为日后电动汽车整车控制算法的研
究奠定了基础。
参考文献：
[1]Murata S.Vehicle dynamics innovation with in-wheel motor.SAE Paper，2011（39）：7204.
电动车控制器范文第5篇
关键词：分布式驱动电动汽车 车用ECU软件 控制软件
中图分类号：U469 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）06-0174-01
以往汽车的电控系统的软件开发流程，大多采用的都是串行模式，这种传统的电控系统设计模式，控制软件与硬件系统的开发是并行的，开发阶段无法做到控制算法在一个实时的硬件平台上实现仿真计算，不能及时了解到控制算法的性能[1]。此外开发周期较长，并且在开发环节中的文档比较多，很容易会造成软件和硬件开发环节之间有潜在的遗漏危机。鉴于传统汽车电控系统开发模式的缺点，本文采用了一种新型基于模型的的V型软件开发模式。
新型的V型开发模式特点是汽车工程师无论是在进行开发、编程或者是调试ECU，都能在同意环境下工作，使用这一系统能够加速和简化开发流程，其流程图如图1所示。
汽车电控系统软件设计开发一般包括以下几步[2]：首先在控制功能需求定义、基于模型的控制功能设计以及软件在环模拟过程中，由总体设计人员根据需求来确定设计方案，并且采用Simulink完成系统建模、控制算法设计以及进行离线仿真计算等等工作，验证控制策略。这些是整个开发阶段的基础。然后通过RTW等相关的代码生成工具将建立的Simulink仿真控制模型转换为目标硬件的机器码，下载到ECU中，来进行硬件在环仿真。最后是将控制器装到实车上进行调试和标定，完成最后的电动汽车整车控制器开发。
这种新型开发模式的提出改变了以往人们从设计整车控制器到实现的观念和方法，在软件开发环节中大大节省了编写程序所占用的时间，降低了产品的开发成本，具有较大的经济效益和市场前景[3]。
本文采用的车用ECU软件开发流程图如图2所示。
（1）在制定了整车控制软件的控制功能后，然后针对各项控制功能在Matlab/Simulink中建立整车控制仿真模型，并对其进行仿真分析，验证所建立的仿真模型能够完成各项控制功能。
（2）将建立好的Simulink模型通过Matlab中的RTW工具进行代码自动生成，然后下载到硬件开发板中进行仿真运算，将得到的结果与Simulink模型的仿真结果进行对比，验证生成代码的正确性。
（3）通过DAVE和Tasking软件完成整车控制器底层软件的开发，并且与RTW自动生成的代码进行程序集成，完成整车控制器控制软件的开发。
（4）将整车控制软件程序下载到整车控制器中，分别依次进行整车控制器软件调试，基于单轮轮毂电机试验台架的整车控制器调试以及整车控制器实车试验，验证整车控制器控制软件的控制效果，完成整车控制器开发的最后阶段。
本文对分布式驱动电动汽车整车控制软件所采用的新型的基于V型电控单元开发模式，相比较于传统串行模式，节省了大量手动编写程序的时间，开发周期缩短，并且所开发的软件能够完成预期目标，电动汽车能够稳定的行驶。
参考文献
[1]张箭.Matlab与嵌入式实时操作系统DeltaOS结合的技术研究与实现[D].西南交通大学，2007：1-7.
