分布式驅(qū)動電動車轉(zhuǎn)矩控制研究(info提交版)

1、分布式驅(qū)動電動汽車轉(zhuǎn)矩控制研究（申請清華大學工學碩士學位論文）培養(yǎng)單位：汽車工程系學 科：動力工程及工程熱物理研 究 生：馬 良 峰指導教師：歐陽明高 教 授二一六年五月Research on the Torque Control for Distributed Drive Electric VehicleThesis Submitted toTsinghua Universityin partial fulfillment of the requirementfor the degree ofMaster of ScienceinPower Engineering & Enginee

2、ring ThermophysicsbyMa LiangfengThesis Supervisor：Professor Ouyang MinggaoMay, 2016摘要摘要發(fā)展電動汽車已經(jīng)成為應對交通領(lǐng)域的能源安全問題與空氣污染問題的共同選擇。在各類電動汽車中，分布式電驅(qū)動被認為是純電驅(qū)動汽車的前沿技術(shù)，在動力性和能效方面具有很大的潛力。分布式電驅(qū)動系統(tǒng)具有控制靈活、響應快的優(yōu)勢，同時也帶來了相應的研究熱點問題，比如各個驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)矩應該如何控制，才能使電動汽車的能效和動態(tài)性能得到優(yōu)化？本課題圍繞能效優(yōu)化和動態(tài)響應控制優(yōu)化兩個問題展開研究。在以能效優(yōu)化為目標的轉(zhuǎn)矩控制方面，目前大多研究是采用基

3、于模型的算法，需要電機等部件的大量測試標定模型，本文采用了一種基于黃金比例搜索算法的前后軸轉(zhuǎn)矩分配策略，可實現(xiàn)在驅(qū)動系統(tǒng)性能參數(shù)不確定情況下的在線實時轉(zhuǎn)矩最優(yōu)分配。但該算法的主要問題是搜索過程中的轉(zhuǎn)矩波動問題，針對這一問題，本課題在其基礎(chǔ)上提出了最優(yōu)分配系數(shù)自動標定算法，可實現(xiàn)優(yōu)化分配系統(tǒng)的自動標定，解決了實時搜索算法的轉(zhuǎn)矩波動問題。 在分布式驅(qū)動電動汽車動力系統(tǒng)動態(tài)響應控制優(yōu)化方面，主要內(nèi)容是針對輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)對外界突變載荷激勵敏感，路面條件變化時抖動劇烈的情況，提出了電子轉(zhuǎn)動慣量算法，從算法層面模擬實際轉(zhuǎn)動慣量的作用，在不增加汽車簧下質(zhì)量的情況下降低了輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)對外界激勵的敏感性，

4、并通過轉(zhuǎn)矩補償算法，解決了車輛目標加速性能下降的問題。課題搭建了Matlab/Simulink和Carsim聯(lián)合仿真平臺， 在此平臺上對提出的轉(zhuǎn)矩分配算法和轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制算法的功能進行了仿真驗證。結(jié)果表明：在NEDC工況和中國乘用車典型城市工況下，采用最優(yōu)分配系數(shù)自動標定算法，可以相比轉(zhuǎn)矩平均分配分別節(jié)能12.5%和7.4%；采用電子轉(zhuǎn)動慣量算法，可以有效緩和在不良路面上行駛時車輪轉(zhuǎn)速的大幅波動。為了驗證以上研究成果在工程上應用的可行性，分別搭建了基于xPC和控制器的硬件在環(huán)仿真平臺。應用自動代碼生成技術(shù)，將算法模型轉(zhuǎn)化成控制器可執(zhí)行代碼并移植到KPV13快速原型控制器中進行測試，結(jié)果證明實

5、車控制系統(tǒng)的運算和通訊能力能夠滿足實時搜索算法的要求，上述控制算法在實際控制系統(tǒng)中可用。關(guān)鍵詞：分布式驅(qū)動；輪轂電機；轉(zhuǎn)矩分配；自動標定；動態(tài)響應控制XAbstractAbstractDeveloping electric vehicles has become a common solution for the energy security problem and air pollution. In the field of electric vehicles, distributed drive is considered to be one of the cutting-edge te

6、chnologies. It has advantages of flexible control, fast response and has shown great potential in terms of dynamic performance and energy saving, at the same time it has also brought some hotspot problems, such as torque distribution between drive wheels and dynamic control of each drive wheel. This

7、 thesis focuses on energy efficiency and dynamic response optimization of distributed drive electric vehicles.In terms of optimizing energy efficiency, most of existing researches for torque distribution are based on models, which means the control algorithm needs either accurate models of target ve

8、hicle or large quantities of calibration data. In this thesis, a torque distribution method based on golden ratio search algorithm is adopted, which can realize optimized torque distribution between front and rear axles while dont need any target models. However, the main problem of this method is t

9、orque ripple in the process of searching. In order to solve this problem, an automatic calibration method of optimized torque distribution is proposed, which can solve the torque ripple problem successfully. In terms of dynamic response optimization, in-wheel-drive systems sensitivity to external im

10、pulses is mainly considered. A novel method called electronic inertia is designed to realize the same function of mechanical inertia to reduce the systems sensitivity while add no unsprung mass to the vehicle. A torque compensator is designed to solve the acceleration reduction problem due to the el

11、ectronic inertia.A joint simulation platform between Matlab/Simulink and Carsim has been set up to verify the function of automatic calibration method of optimized torque distribution and electronic inertia method. Results show that with the proposed torque distribution method, up to 12.5% of energy

12、 can be saved in NEDC cycle and 7.4% of energy can be saved in Chinas typical cycle of city passenger cars. With the electronic inertia method, wheel vibration when driving off-road can be effectively mitigated.To further verify the feasibility of the proposed torque control methods in real applicat

13、ion, two kinds of HIL(hardware in the loop) simulation platforms are set up. One is based on Matlab xPC platform, the other is based on communication between two controllers. With automatic code generation technology, algorithm models in Simulink are translated into executable code and downloaded to

14、 KPV13 rapid prototyping controller. The controller is tested in both of the two HIL simulation platforms. Results show that operation and communication speed of real control systems can satisfy the requirement of real-time search algorithm, the proposed control method can be applied in real control

15、 systems.Key words: Distributed drive; in-wheel-motor; torque distribution; automatic calibration; dynamic response control目錄目 錄第1章引言11.1 課題背景與選題意義11.1.1 研究背景11.1.2 分布式電驅(qū)動系統(tǒng)21.1.3 分布式驅(qū)動微型平臺車項目41.1.4 選題及意義41.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀綜述61.2.1 分布式驅(qū)動電動汽車轉(zhuǎn)矩分配研究61.2.2 電動汽車動力系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制研究91.3 課題的主要研究內(nèi)容和方法101.4 本文結(jié)構(gòu)11第2章分

16、布式驅(qū)動電動汽車聯(lián)合仿真建模方法研究122.1 本章引言122.2 Matlab/Simulink與Carsim聯(lián)合仿真平臺122.3 Carsim車輛模型132.3.1 車輛基本參數(shù)設(shè)置142.3.2 輪胎模型142.3.3 對標動力系統(tǒng)模型152.3.4 電機模型172.4 本章小結(jié)21第3章分布式電驅(qū)動系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩分配算法優(yōu)化223.1 本章引言223.2 直行工況下效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略223.2.1 黃金比例搜索算法概述233.2.2 永磁同步電機轉(zhuǎn)矩分配綜合效率的凸特性校驗253.2.3 黃金比例搜索算法的實現(xiàn)及聯(lián)合仿真263.2.4 最優(yōu)分配系數(shù)自動標定算法293.3 轉(zhuǎn)彎工況下效率

17、最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略373.3.1 低轉(zhuǎn)速下永磁同步電機效率模型簡化373.3.2 效率最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略制定383.3.3 基于Ackerman轉(zhuǎn)向梯形的四輪轉(zhuǎn)速差異性分析393.3.4 低速轉(zhuǎn)矩分配策略的效率優(yōu)化潛力分析403.4 本章小結(jié)42第4章輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)響應控制優(yōu)化444.1 本章引言444.2 電子轉(zhuǎn)動慣量概念提出444.3 轉(zhuǎn)矩補償算法設(shè)計454.4 動態(tài)響應控制算法的聯(lián)合仿真驗證474.5 本章小結(jié)49第5章整車分布式控制算法的硬件在環(huán)仿真505.1 本章引言505.2 自動代碼生成515.2.1 KPV13快速原型控制器515.2.2 控制算法模型配置515.2.3

18、代碼生成與下載545.3 基于xPC平臺的硬件在環(huán)仿真545.3.1 仿真系統(tǒng)架構(gòu)555.3.2 軟硬件配置565.3.3 底層驅(qū)動配置585.3.4 仿真結(jié)果585.4 以控制器為對象的硬件在環(huán)仿真615.4.1 仿真系統(tǒng)架構(gòu)625.4.2 仿真結(jié)果635.5 本章小結(jié)65第6章總結(jié)與展望666.1 總結(jié)666.2 展望67參考文獻68致 謝72聲明73附錄A 改裝車輛及電機、電機控制器選型74附錄B 分布式電驅(qū)動通訊協(xié)議77個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果84主要符號對照表主要符號對照表物理量符號：d兩側(cè)輪距FX 輪胎縱向力FY 輪胎側(cè)向力FZ輪胎垂直力g 重力加速度h 質(zhì)心離地

19、高度i0 主減速器傳動比ig 變速箱傳動比Iij 各個驅(qū)動輪電機的電流，ij = lf, rf, lr, rr分別表示左前輪，右前輪，左后輪，右后輪Je 變速箱之前的旋轉(zhuǎn)件轉(zhuǎn)動慣量，包括發(fā)動機、飛輪等Jeq 動力系統(tǒng)所有旋轉(zhuǎn)件等效到輪端的轉(zhuǎn)動慣量Jf 飛輪轉(zhuǎn)動慣量Jg 變速箱的轉(zhuǎn)動慣量，等效到輸出軸Jm 電機轉(zhuǎn)動慣量Jw 車輪轉(zhuǎn)動慣量Jxx車身側(cè)傾轉(zhuǎn)動慣量Jyy車身俯仰轉(zhuǎn)動慣量Jzz車身橫擺轉(zhuǎn)動慣量k轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)K最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配系數(shù)矩陣l 軸距l(xiāng)f質(zhì)心距前軸距離lr 質(zhì)心距后軸距離L電機感抗Ld電機直軸感抗Lq 電機交軸感抗m整車質(zhì)量MZ 輪胎回正力矩nR 電機額定轉(zhuǎn)速p電機極對數(shù)PCu 電機銅

20、耗PFe 電機鐵耗Ps 電機雜散損耗Pm 電機機械損耗Ploss 電機總損耗Pin 電機輸入功率Pout 電機輸出功率r 輪胎有效滾動半徑Ra 電機線圈電阻Ri 電機鐵耗電阻Raj 前后軸電機線圈電阻，j = f表示前軸，j = r表示后軸Ttotal總轉(zhuǎn)矩Tj前后軸的轉(zhuǎn)矩，j = f表示前軸，j = r表示后軸Tij各個驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)矩，ij = lf, rf, lr, rr分別表示左前輪，右前輪，左后輪，右后輪Tin輸入轉(zhuǎn)矩Tout輸出轉(zhuǎn)矩Tk轉(zhuǎn)矩向量Tf 電機摩擦轉(zhuǎn)矩TR 電機額定轉(zhuǎn)矩v車速vcut-off 輪胎動態(tài)遲滯修正臨界車速vk車速向量vmax最大車速w輪距 汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)驅(qū)動

21、系統(tǒng)綜合效率m 電機效率T 傳動系統(tǒng)效率左前輪轉(zhuǎn)向角'右前輪轉(zhuǎn)向角黃金比例搜索算法與普通比例搜索算法的速度之比路面附著系數(shù)輪胎動態(tài)遲滯距離X輪胎縱向動態(tài)遲滯距離YZ輪胎側(cè)向及回正動態(tài)遲滯距離j前后軸電機的轉(zhuǎn)矩/電流系數(shù)，j = f表示前軸，j = r表示后軸f 電機永磁體磁鏈ij 各個驅(qū)動輪電機的角速度縮略詞：BEV純電動汽車（Battery Electric Vehicle）DSC動態(tài)穩(wěn)定控制系統(tǒng)（Dynamic Stability Control）EV電動汽車（Electric Vehicle）ESP車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)（Electronic Stability Program）FCE

22、V燃料電池汽車（Fuel Cell Electric Vehicle）GPS全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System）HIL硬件在環(huán)仿真（Hardware In the Loop）INS慣性導航系統(tǒng)，陀螺儀（Inertial Navigation System）NEDC新歐洲標準行駛循環(huán)（New European Driving Cycle）PHEV插電式混合動力汽車（Plug-in Hybrid Electric Vehicle）RCP快速控制原型（Rapid Control Prototype）RTWMatlab的實時仿真工具（Real Time Workshop）

23、RtwinMatlab的實時仿真平臺（Real Time Windows Target）VDC車輛動態(tài)控制（Vehicle Dynamic Control）VSC車輛穩(wěn)定控制（Vehicle Stability Control）VSA車輛穩(wěn)定輔助控制（Vehicle Stability Assist Control）xPCMatlab的實時仿真平臺第1章 引言第1章 引言1.1 課題背景與選題意義1.1.1 研究背景隨著環(huán)保和節(jié)能兩大問題的日益凸顯，電動汽車成為可持續(xù)交通體系的重要選擇。在我國，發(fā)展電動汽車已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略1。純電驅(qū)動汽車（EV）除了純電動汽車（BEV），也包括燃料電池汽車（

24、FCEV）和插電式混合動力汽車（PHEV）?；旌蟿恿ζ嚢l(fā)展相對較快，以豐田Prius為代表的混合動力車型率先在全球?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化，截止2015年7月，全球累計銷量已經(jīng)超過800萬輛2。在此基礎(chǔ)上，豐田進一步推出了插電式版本的Prius。國內(nèi)插電式混合動力汽車從2013年開始起步并快速發(fā)展，2013年、2014年、2015年銷量分別為3038輛3，29715輛4和83610輛5。目前代表車型包括比亞迪的秦和唐，上汽的榮威e550。世界上最早的電動汽車的問世其實要追溯到內(nèi)燃機汽車出現(xiàn)之前。早在1900年，保時捷和大眾汽車的創(chuàng)始人費迪南德-保時捷就研制了一臺前輪輪轂電機驅(qū)動的電動汽車，如圖 1.

25、1所示6，時速達到了58 km/h，但是由于當時技術(shù)條件限制，電動汽車不得不將舞臺讓位給了內(nèi)燃機汽車。圖 1.1 費迪南德-保時捷研發(fā)的輪轂電機驅(qū)動電動汽車近年來隨著電池、電機、電控三大技術(shù)的進步7,8，尤其是鋰電池技術(shù)的不斷發(fā)展，電動汽車重新進入人們的視野。從2013年起，電動汽車進入產(chǎn)業(yè)化進程的加速階段，各大車企的量產(chǎn)車型相繼上市。乘用車方面比較典型的有日產(chǎn)Leaf，特斯拉Model S、Model X，寶馬i3。國內(nèi)代表車型有北汽EV系列，江淮iEV系列，比亞迪戴姆勒合資的騰勢電動汽車，長安逸動電動汽車，上汽e50電動汽車等。此外，國內(nèi)市場微型純電動轎車快速發(fā)展，典型車型包括大洋洲知豆，

26、眾泰云100，吉利康迪等。我國的純電動客車產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，目前保有量已經(jīng)全球領(lǐng)先。燃料電池作為電動汽車的前沿技術(shù)，近幾年發(fā)展迅速。美國、日本、歐盟都投入大量人力物力開發(fā)燃料電池汽車。通用、福特、豐田、本田、現(xiàn)代、奔馳、寶馬等大公司都已經(jīng)開發(fā)出各自的燃料電池汽車并在道路上進行了運行測試9。以豐田Mirai為代表的燃料電池汽車已經(jīng)逐步走上了產(chǎn)業(yè)化銷售的道路。1.1.2 分布式電驅(qū)動系統(tǒng)純電驅(qū)動系統(tǒng)按照構(gòu)型可以分成集中式驅(qū)動和分布式驅(qū)動兩類。集中式驅(qū)動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的內(nèi)燃機動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)比較接近，發(fā)動機由電池和電機代替，變速器、傳動軸、差速器等結(jié)構(gòu)仍然保留。目前，主流分布式驅(qū)動系統(tǒng)包括輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)和

27、輪邊電機驅(qū)動系統(tǒng)兩種，如圖 1.2所示10。其中輪邊電機驅(qū)動的電動汽車電機布置在車輪內(nèi)側(cè)，輸出軸通過減速箱與驅(qū)動輪相連11。這種構(gòu)型的特點是電機位于懸架之上，不會額外增加簧下質(zhì)量，所以不會影響汽車行駛的平順性。輪轂電機驅(qū)動的電動汽車電機集成在輪轂中，動力系統(tǒng)集成度更高。缺點是增加了簧下質(zhì)量，影響平順性，對懸架設(shè)計提出了更高的要求。圖 1.2 電動汽車拓撲結(jié)構(gòu)相比于內(nèi)燃機驅(qū)動汽車，純電驅(qū)動汽車具有環(huán)境友好，動力響應快，轉(zhuǎn)矩控制精確等優(yōu)勢。另外，相比集中式單電機驅(qū)動構(gòu)型，分布式驅(qū)動還具有以下優(yōu)點：（1）可以單獨控制每個電機的輸出轉(zhuǎn)矩，動力可控自由度高，可以實現(xiàn)更加優(yōu)化的整車動態(tài)協(xié)調(diào)控制；（2）由于

28、采用了線控技術(shù)，省卻了變速箱、傳動軸、主減速器、差速器等機械傳動結(jié)構(gòu)，大大簡化了動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，一方面可以提高傳動效率，另一方面有利于整車輕量化；（3）動力系統(tǒng)高度模塊化，有利于空間布置，可以降低汽車底盤和重心，這對提高汽車的操縱穩(wěn)定性具有重大意義。從這個角度，輪轂電機驅(qū)動的優(yōu)勢更加明顯。針對分布式驅(qū)動電動汽車，目前國內(nèi)外很多高校和研究機構(gòu)已經(jīng)開發(fā)出了原型車并進行了相應的研究。國外高校中，典型的有日本東京大學Hori教授團隊開發(fā)的輪轂電機四輪獨立驅(qū)動的UOT Electric March 2電動汽車12；東京大學的Fujimoto教授團隊開發(fā)的輪轂電機兩后輪獨立驅(qū)動的EV FPEV2-Kanon

29、電動汽車13；美國俄亥俄州立大學Wang Junmin教授的實驗室開發(fā)的輪轂電機四輪驅(qū)動的EGV型電動汽車14；美國麻省理工大學的Media Lab團隊開發(fā)的采用輪轂電機驅(qū)動的City Car可折疊微型車15；日本應慶義塾大學的研發(fā)小組主導研制的Eliica八輪獨立驅(qū)動高速電動汽車16；國內(nèi)高校中，典型的有清華大學歐陽明高教授課題組開發(fā)的輪轂電機四輪驅(qū)動的哈利電動汽車；李克強教授課題組開發(fā)的采用輪轂電機四輪驅(qū)動的實驗平臺車；吉林大學開發(fā)的輪轂電機四輪驅(qū)動原型車17；同濟大學“春暉”系列四輪獨立驅(qū)動電動汽車18；北京理工大學在北汽EV200基礎(chǔ)上開發(fā)的輪轂電機四輪驅(qū)動試驗車等。目前分布式驅(qū)動仍然

30、存在一些問題，例如采用多個電機驅(qū)動以后制造成本的增加，輪轂電機帶來的簧下質(zhì)量增加的問題及劇烈震動下電機的可靠性、密封性等問題。這些問題導致分布式驅(qū)動在量產(chǎn)車上的應用還不多，但是分布式驅(qū)動的發(fā)展前景是有目共睹的，所以不少車企在研發(fā)分布式驅(qū)動的電動汽車上投入了很多精力，先后都開發(fā)出了各自的概念車型。通用公司在2001年試制了四輪輪轂電機驅(qū)動的Autonomy燃料電池概念車19，在2005年推出了后輪采用輪轂電機驅(qū)動，前輪采用單電機驅(qū)動的Sequel燃料電池汽車20；三菱公司在2005年推出了后輪輪轂電機驅(qū)動的Colt EV電動汽車，之后幾年推出了系列車型21,22；豐田公司先后在2003年和200

31、4年的北美國際車展上推出了四輪輪轂電機驅(qū)動的FINE-X和FINE-T燃料電池概念車23；本田公司研發(fā)的FCX燃料電池汽車也有采用輪轂電機驅(qū)動的車型23；標致公司在2009年的法蘭克福車展上推出了后輪輪轂電機驅(qū)動的Peugeot BB1微型概念車，電機由Michelin公司聯(lián)合開發(fā)24。另外除了整車企業(yè)，一些零部件供應商如輪胎、電機等供應商也開始進行輪轂電機的開發(fā)。法國Michelin輪胎公司在2008年巴黎車展上推出的主動輪系統(tǒng)，將電機、懸架和制動系統(tǒng)全都集成在輪轂內(nèi)，結(jié)構(gòu)緊湊25；英國Protean公司前身是成立于1963年的PML（Printed Motor Limited）公司，于20

32、09年從PML分離出來。目前Protean公司和PML公司都從事車用輪轂電機系統(tǒng)的開發(fā)。Protean公司用自己開發(fā)的電機改裝了多款樣車，包括沃爾沃插電式混合動力汽車SHEV、福特F150、廣汽傳祺汽車和沃克斯豪爾汽車；斯洛文尼亞的Elaphe公司成立于1988年，致力于輪轂電機、逆變器、電池包的開發(fā)，開發(fā)的輪轂電機系統(tǒng)曾在Smart Fortwo ED上試裝；另外斯洛文尼亞電機公司Enstroj，其生產(chǎn)的汽車直驅(qū)電機比功率達到世界領(lǐng)先水平，達到4.3 kW/kg。（a）Michelin主動輪（b）Protean輪轂電機（c）Elaphe輪轂電機（d）Enstroj直驅(qū)電機圖 1.3 部分零部

33、件廠開發(fā)的分布式電驅(qū)動系統(tǒng)電機1.1.3 分布式驅(qū)動微型平臺車項目清華大學PCG課題組（Powertrain Control Group）此前已經(jīng)在分布式驅(qū)動電動汽車的控制方面做了很多探索，主導開發(fā)了四輪分布式驅(qū)動微型電動汽車哈利，并且在永磁同步輪轂電機控制、電動汽車制動能量回饋、分布式驅(qū)動轉(zhuǎn)矩分配等方面進行了研究。目前計劃搭建新一代分布式驅(qū)動電動汽車實驗平臺，用于開展四輪驅(qū)動、電動空調(diào)能量管理、太陽能電池等研究。新一代實驗平臺車將在已經(jīng)產(chǎn)品化的微型電動汽車的基礎(chǔ)上進行改裝，一方面降低工程量，縮短開發(fā)周期，另一方面可靠性也能得到相應的保證。微型車的車身數(shù)模如圖 1.4所示。另外，新平臺車的整車

34、控制器將采用PCG課題組和科易動力有限公司共同開發(fā)的KPV13快速原型控制器，該控制器支持Matlab全自動代碼生成，用于實驗平臺車上將顯著提高算法開發(fā)效率。圖 1.4 微型電動車數(shù)模圖1.1.4 選題及意義本課題的主要研究內(nèi)容是為分布式電驅(qū)動微型平臺車開發(fā)切實可用的轉(zhuǎn)矩控制算法，并在前人研究基礎(chǔ)上尋求控制方法的拓展和創(chuàng)新，實現(xiàn)整車能效及平順性的優(yōu)化。分布式電驅(qū)動系統(tǒng)的優(yōu)勢是能夠獨立控制各個驅(qū)動輪的輸出轉(zhuǎn)矩，可控自由度相比集中式驅(qū)動更高，但同時也帶來了一個問題：各個驅(qū)動輪之間的轉(zhuǎn)矩究竟該如何分配才能使汽車行駛的能耗、動力性等各方面性能得到優(yōu)化？另外，分布式電驅(qū)動系統(tǒng)，尤其是輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)，與

35、傳統(tǒng)汽車相比動力系統(tǒng)的響應特性差異很大。一方面，電機的轉(zhuǎn)矩響應速度要比發(fā)動機快很多，另一方面，傳統(tǒng)汽車的動力系統(tǒng)包括了發(fā)動機、飛輪、離合器、變速箱、傳動軸、主減速器、半軸等，其特點是傳動鏈長，系統(tǒng)剛度小，轉(zhuǎn)動慣量和阻尼大，對發(fā)動機的輸出轉(zhuǎn)矩具有比較強的濾波能力。而分布式電驅(qū)動系統(tǒng)，尤其是輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)，傳動鏈短，系統(tǒng)剛度很大，而且轉(zhuǎn)動慣量小，阻尼幾乎為零。以上兩方面原因決定分布式電驅(qū)動系統(tǒng)的動態(tài)響應是有別于傳統(tǒng)汽車的。所以本課題分布式驅(qū)動電動汽車轉(zhuǎn)矩控制可以劃分為兩個子問題：（1）分布式驅(qū)動電動汽車各個驅(qū)動輪之間的轉(zhuǎn)矩分配問題；（2）單獨每個驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制問題。這是兩個層面上的問題

36、，但是同時又是相關(guān)性很大的兩個問題，都是對驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)矩進行控制，主要控制邏輯都在整車控制器中實現(xiàn)。具體的控制系統(tǒng)框架如圖 1.5所示：圖 1.5 分布式驅(qū)動轉(zhuǎn)矩控制問題分層其中，和分別表示總轉(zhuǎn)矩命令，穩(wěn)態(tài)下分配給各個車輪的轉(zhuǎn)矩和動態(tài)下需要各個車輪實際輸出的轉(zhuǎn)矩，其中，分別表示左前輪、右前輪、左后輪和右后輪。根據(jù)加速踏板信號解析得到駕駛員的總轉(zhuǎn)矩命令值，該轉(zhuǎn)矩值首先按照一定的策略分配給各個驅(qū)動輪，此時綜合考慮不同分配方式對汽車行駛動力性、能耗、安全性等的影響。然后對每個車輪進行單獨的動態(tài)響應控制，此時主要是考慮到駕駛員操作和路面/輪胎附著力對動力系統(tǒng)的激勵，需要通過實時調(diào)節(jié)電機輸出轉(zhuǎn)矩從而避免動

37、力系統(tǒng)發(fā)生過于劇烈的抖動。根據(jù)以上分析，轉(zhuǎn)矩分配問題和動態(tài)響應問題可以分開來單獨研究。所以本課題的研究內(nèi)容主要圍繞這兩個問題展開，分別設(shè)計轉(zhuǎn)矩分配策略和動態(tài)控制策略，最后將兩者整合到同一個控制算法中，最終希望應用在分布式驅(qū)動電動汽車上，使其在總的能耗和動力系統(tǒng)的動態(tài)響應方面得到綜合優(yōu)化。1.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀綜述根據(jù)1.1.4論述，分布式驅(qū)動電動汽車的轉(zhuǎn)矩控制問題可以分為兩類：轉(zhuǎn)矩分配問題和轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制問題。以下將分別綜述這兩個問題目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。1.2.1 分布式驅(qū)動電動汽車轉(zhuǎn)矩分配研究現(xiàn)有的研究中，電動汽車的轉(zhuǎn)矩分配策略根據(jù)控制目標的不同可以分成兩大類：（1）面向操縱穩(wěn)定性的

38、轉(zhuǎn)矩分配策略；（2）面向能耗優(yōu)化的轉(zhuǎn)矩分配策略。1.2.1.1 面向操縱穩(wěn)定性的轉(zhuǎn)矩分配策略研究汽車在路面上行駛主要有三個運動自由度：沿車輛行駛方向的縱向運動、垂直車輛行駛方向的側(cè)向運動和繞車輛質(zhì)心的橫擺運動，其中與車輛操縱穩(wěn)定性相關(guān)的是側(cè)向運動自由度和橫擺運動自由度。面向操縱穩(wěn)定性的轉(zhuǎn)矩分配策略主要考慮車身橫擺力矩的控制。這種控制策略不只適用于分布式驅(qū)動的電動汽車，在內(nèi)燃機驅(qū)動的傳統(tǒng)汽車上也一樣適用。傳統(tǒng)汽車橫擺力矩控制的研究已經(jīng)比較成熟，而且已經(jīng)得到了廣泛的產(chǎn)業(yè)化應用，代表比如博世的車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)（Electronic Stability Program，ESP），這類系統(tǒng)主要根據(jù)方向盤

39、轉(zhuǎn)角、加速踏板開度、制動踏板位置等信號，推導出駕駛員目標的車身質(zhì)心側(cè)偏角，并根據(jù)橫擺角速度和側(cè)向加速度等信號推導出實際的質(zhì)心側(cè)偏角，從而得到實際值和目標值之間的誤差。系統(tǒng)通過干預發(fā)動機的轉(zhuǎn)矩輸出以及各個制動器的制動力矩，額外附加橫擺力矩，從而能夠在很大程度上消除這個誤差，使車身保持目標的行駛姿態(tài)26-29。除了博世的ESP，類似的系統(tǒng)還有很多，如日產(chǎn)的車輛動態(tài)控制系統(tǒng)（Vehicle Dynamic Control，VDC），豐田的車輛穩(wěn)定控制系統(tǒng)（Vehicle Stability Control，VSC），本田的車輛穩(wěn)定輔助控制系統(tǒng)（Vehicle Stability Assist Con

40、trol，VSA），寶馬的動態(tài)穩(wěn)定控制系統(tǒng)（Dynamic Stability Control，DSC），這些控制系統(tǒng)功能類似。ESP系統(tǒng)主要干預車輪的輸出轉(zhuǎn)矩，通過改變車輪路面之間的縱向力來控制橫擺力矩。除此之外，也有研究通過控制主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)改變輪胎側(cè)向力從而附加額外的橫擺力矩30-32，但是由于主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)不在本課題轉(zhuǎn)矩分配的研究范圍之內(nèi)，在此不再贅述。分布式驅(qū)動電動汽車的橫擺力矩控制在原理上和傳統(tǒng)汽車并無區(qū)別，主要不同在于，傳統(tǒng)汽車各個車輪輸出轉(zhuǎn)矩差只能通過控制制動器產(chǎn)生不同的制動力實現(xiàn)，而分布式驅(qū)動電動汽車由于可以獨立、精確地控制各個驅(qū)動輪的輸出轉(zhuǎn)矩，而且電機的轉(zhuǎn)矩響應速度要遠高于液壓

41、制動機構(gòu)的響應速度，所以相比之下分布式驅(qū)動電動汽車的橫擺力矩控制要容易得多。電動汽車橫擺力矩控制的關(guān)鍵問題在于如何實時獲取準確的車身側(cè)偏角。有些傳感器可以直接測量得到車身側(cè)偏角，如OxTS公司的GPS/INS聯(lián)合傳感器，但是這類傳感器價格較高，直接用于工業(yè)生產(chǎn)無法滿足成本要求。日本東京大學的Yoichi Hori教授團隊設(shè)計了基于模糊規(guī)則的車身側(cè)偏角觀測器，根據(jù)測量得到的側(cè)向加速度和橫擺角速度估算車身側(cè)偏角，并且在四輪輪轂電機驅(qū)動電動汽車UOT Electric March 2進行了驗證；另外，該研究團隊還利用輪胎側(cè)向力傳感器結(jié)合擴展卡爾曼濾波算法估算車身側(cè)偏角33；日本長岡大學的Hirosh

42、i Fujimoto等人在基于觀測器的橫擺力矩控制的基礎(chǔ)上，增加基于擾動觀測器的防滑控制，提高了汽車在濕滑路面上的穩(wěn)定性34；北京理工大學的Cheng Lin等人設(shè)計的控制算法上層采用滑模控制器控制橫擺力矩，下層算法控制輪胎滑移率在邊界條件之內(nèi)35。1.2.1.2 面向能效優(yōu)化的轉(zhuǎn)矩分配策略研究面向能效優(yōu)化的轉(zhuǎn)矩分配策略，主要針對四輪分布式驅(qū)動電動汽車，考慮電機在不同工況下效率的差異。現(xiàn)有的部分研究認為四輪轉(zhuǎn)矩平均分配模式下能效最優(yōu)，另一部分研究認為在總轉(zhuǎn)矩需求較低的情況下，采用兩輪驅(qū)動的模式下能效最優(yōu)。Yuan等人基于電機損耗模型進行推導，理論上認為四輪轉(zhuǎn)矩平均分配策略能效最優(yōu)，并進行了臺架

43、試驗驗證36；谷靖等人10與盧東斌等人37經(jīng)過實車道路試驗，得出結(jié)論同樣是四輪轉(zhuǎn)矩平均分配是最優(yōu)的；而余卓平等人38認為在轉(zhuǎn)矩需求較低的時候，兩輪模式具有更高的效率；Chen等人39,40基于電機效率特性圖，同樣認為最優(yōu)的轉(zhuǎn)矩分配策略應該在四輪平均分配模式和兩輪模式之間進行切換：當總轉(zhuǎn)矩需求較低的時候，兩前輪或者兩后輪輸出轉(zhuǎn)矩，另外兩個電機不工作；當總轉(zhuǎn)矩需求較高的時候，四輪轉(zhuǎn)矩平均分配。以上研究都是基于電機數(shù)學模型或者電機效率特性圖已知的前提，并且以上控制策略都只適用于前后軸采用相同的電機的構(gòu)型，而對于前后軸電機不一致的構(gòu)型則不適用。但是從面向能效最優(yōu)的純電驅(qū)動系統(tǒng)構(gòu)型優(yōu)化角度考慮，前后軸電

44、機不一致的構(gòu)型具有很大發(fā)展?jié)摿Γ焊咚匐姍C和低速電機或者高效率電機和高性能電機的組合可以在保證驅(qū)動能力的同時拓寬電機驅(qū)動的綜合高效區(qū)；從空間布置的角度考慮，由于轉(zhuǎn)向系的存在，現(xiàn)有的汽車前軸空間一般比后軸空間更加緊湊，因此前軸適合布置小電機，后軸適合布置大電機。Hiroshi Fujimoto等人41,42針對前輪主動轉(zhuǎn)向，后輪分布式驅(qū)動的電動汽車，通過理論推導估算橫擺力矩對汽車質(zhì)心側(cè)偏角的影響，在汽車過彎的時候，通過分配兩個后驅(qū)動輪之間的轉(zhuǎn)矩，對汽車附加橫擺力矩，在保持汽車行駛軌跡不變的前提下可以減小前輪轉(zhuǎn)向角，從而減小行駛阻力。此部分研究同樣涉及到主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，不在本課題的研究范圍之內(nèi)，而且優(yōu)

45、化能力有限，所以不再贅述。另外該團隊43,44還針對前后軸驅(qū)動的電動汽車，利用電機驅(qū)動效率的“凸”特性，采用黃金比例搜索算法，通過搜索調(diào)整前后驅(qū)動軸之間的轉(zhuǎn)矩分配，從而實現(xiàn)效率最優(yōu)。與前面基于模型的轉(zhuǎn)矩分配策略不同，基于搜索算法的轉(zhuǎn)矩分配策略不需要控制對象的模型或任何參數(shù)，不僅適用于前后軸采用相同電機的車型，同樣適用于前后軸采用不同電機的車型。但只是針對勻速行駛的穩(wěn)態(tài)工況進行了研究，假如要應用到實際汽車行駛的動態(tài)工況中，需要實時進行搜索，這會引起懸架甚至整車的抖動。另外，不管是前面基于理論的轉(zhuǎn)矩分配，還是后面基于搜索算法的轉(zhuǎn)矩分配，都只考慮汽車直線行駛的情況，左右兩側(cè)車輪的轉(zhuǎn)矩是平均分配的。當

46、汽車轉(zhuǎn)向的過程中，4個車輪的轉(zhuǎn)速會出現(xiàn)差異，此時轉(zhuǎn)矩如何分配效率最優(yōu)以及優(yōu)化的空間有多大，有必要進一步分析。1.2.1.3 電子差速問題研究電子差速問題是分布式驅(qū)動電動汽車控制的一個比較經(jīng)典的問題。汽車在轉(zhuǎn)彎的時候，由于外側(cè)車輪的滾動距離要比內(nèi)側(cè)車輪大，這導致外側(cè)車輪轉(zhuǎn)速高于內(nèi)側(cè)車輪。如果內(nèi)外側(cè)車輪采用同一根軸剛性連接就會發(fā)生一側(cè)或者兩側(cè)車輪的打滑，嚴重影響行駛效率和輪胎的使用壽命。傳統(tǒng)集中式驅(qū)動的汽車采用機械式差速器來解決這個問題。分布式驅(qū)動電動汽車同樣面臨這個問題。最初部分研究者考慮根據(jù)汽車轉(zhuǎn)向Ackerman模型的幾何關(guān)系閉環(huán)控制各個驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)速，從而實現(xiàn)電子差速。JS Lee等人45提

47、出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電子差速系統(tǒng)，具有自學習功能，通過試驗車輛能為控制器獲得更加合理的內(nèi)外驅(qū)動輪目標轉(zhuǎn)速；A Haddoun等人46提出了基于滑?？刂扑惴ǖ碾娮硬钏偎惴ǎ举|(zhì)上也是基于轉(zhuǎn)速閉環(huán)的控制；同濟大學新能源汽車中心的四輪差速轉(zhuǎn)向?qū)＠?7，以左前輪轉(zhuǎn)速作為標定車速，調(diào)節(jié)其它三個車輪的轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)四個車輪繞轉(zhuǎn)向中心同角速度旋轉(zhuǎn)?；谵D(zhuǎn)速閉環(huán)的電子差速控制有其固有的缺陷。由于車輛行駛過程中存在輪胎跳動、滑移，而且因為懸架、輪胎等結(jié)構(gòu)的非線性特性，各個驅(qū)動輪的目標轉(zhuǎn)速估計必然存在著誤差，所以進行轉(zhuǎn)速閉環(huán)控制容易引起輪胎滑磨。另一種控制策略是轉(zhuǎn)矩控制，根據(jù)駕駛員命令和相關(guān)算法控制電機輸出轉(zhuǎn)矩，

48、轉(zhuǎn)速隨動，從而自動實現(xiàn)差速控制。相比轉(zhuǎn)速控制，轉(zhuǎn)矩控制的精確性能夠得到保證。從這個角度，“電子差速”問題其實并不存在。因為在轉(zhuǎn)矩控制模式下，只要輪胎/路面作用力沒有達到附著力極限，輪胎就不會發(fā)生打滑。1.2.2 電動汽車動力系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制研究傳統(tǒng)汽車和混合動力汽車的動力系統(tǒng)動態(tài)響應控制已經(jīng)有很多現(xiàn)成的研究成果48-54，但是關(guān)于電動汽車，尤其是輪轂電機驅(qū)動電動汽車的動態(tài)響應控制研究還較少。日產(chǎn)公司的Notker Amann等人針對集中式驅(qū)動的電動汽車，認為彈性和齒隙效應會引起動力系統(tǒng)的扭振，設(shè)計了轉(zhuǎn)矩觀測器用于估算齒輪轉(zhuǎn)矩，進而對駕駛員目標轉(zhuǎn)矩進行補償，從而降低了動力系統(tǒng)的扭振，如圖 1

49、.6所示55。在此研究的基礎(chǔ)上，該公司的Hiromichi Kawamura等人進一步研究了電動汽車加速過程中的響應速度問題，對電機的目標轉(zhuǎn)矩進行前饋濾波，對模型誤差、外界激勵等引起的干擾進行反饋補償，從而在發(fā)揮電驅(qū)動系統(tǒng)動力加速響應快的優(yōu)勢的同時兼顧了舒適性，并在Leaf純電動轎車上進行了應用56,57。圖 1.6 日產(chǎn)動力系統(tǒng)扭振控制框架Jose Manuel Rodriguez等人針對輪邊驅(qū)動構(gòu)型的電動汽車的動力系統(tǒng)扭振和輪胎/路面附著問題，對扭振問題采用反饋進行控制，對輪胎/路面附著問題，采用擾動觀測器進行檢測并控制，同時實現(xiàn)了兩種控制功能58。圖 1.7 輪邊電機車型宋子由等人針對輪

50、轂電機系統(tǒng)的電機/輪胎耦合機構(gòu)動態(tài)特性進行了建模分析，通過仿真研究了輪胎載荷、剛度、阻尼等參數(shù)對滑移率估計誤差、動力系統(tǒng)扭振及車輛縱向抖動的影響59。上汽集團的張鵬君等人提出了一種用于控制混合動力車輛的轉(zhuǎn)矩輸出的方法，該方法本質(zhì)上是在駕駛員需求轉(zhuǎn)矩突然增加或突然間小時能通過指數(shù)函數(shù)濾波的方式控制實際輸出轉(zhuǎn)矩的上升或下降速率，從而保證車輛動力系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩響應特性和駕駛舒適性60。該方法在純電動汽車輛上同樣適用。圖 1.8 混合動力車輛的轉(zhuǎn)矩輸出方法從上述文獻調(diào)研的結(jié)果可以看出，已有的研究成果其控制對象的機械特性和輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)有明顯區(qū)別，目前還沒有針對輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)特性的控制研究。1.3

51、課題的主要研究內(nèi)容和方法本課題的主要研究內(nèi)容包括：（1） 分布式驅(qū)動電動汽車轉(zhuǎn)矩分配算法優(yōu)化續(xù)駛里程短一直是制約電動汽車發(fā)展的關(guān)鍵問題，所以本課題研究轉(zhuǎn)矩分配主要從減小能耗，延長續(xù)駛里程的角度出發(fā)，提出一種可以滿足差異電機分布式驅(qū)動的轉(zhuǎn)矩分配方法。首先實現(xiàn)基于黃金比例搜索算法的前后軸轉(zhuǎn)矩分配，在動態(tài)工況中采用周期性搜索的方法；其次，為了解決搜索過程中轉(zhuǎn)矩波動的問題，在搜索算法的基礎(chǔ)上進一步引入自學習的功能；另外，針對汽車轉(zhuǎn)彎時左右兩側(cè)驅(qū)動輪之間的轉(zhuǎn)矩分配問題也進行研究，基于模型推導轉(zhuǎn)彎工況下最優(yōu)的四輪轉(zhuǎn)矩分配策略。（2） 輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)響應控制優(yōu)化主要針對輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)對外界激勵過于敏

52、感的特性，通過附加“電子轉(zhuǎn)動慣量”的方法，優(yōu)化車輛在起伏路面、濕滑路面等非理想路面行駛時的性能。在研究方法上，本課題主要采用數(shù)學推導、軟件仿真以及硬件在環(huán)仿真等方法。具體包括以下幾個方面：1）通過數(shù)學推導分析低速下車輛轉(zhuǎn)向時效率最優(yōu)的四輪轉(zhuǎn)矩分配策略；2）搭建Matlab/Simulink與Carsim聯(lián)合仿真平臺，建立電機轉(zhuǎn)矩輸出特性曲線和電機效率模型，在此基礎(chǔ)上分析驗證轉(zhuǎn)矩分配算法及轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制算法的效果；3）應用自動代碼生成技術(shù)將控制算法移植到KPV13控制器中，搭建xPC硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)，驗證控制算法可以在實際控制器中得到應用。1.4 本文結(jié)構(gòu)本論文共分為6章，分別為：第1章引言第

53、2章分布式驅(qū)動電動汽車聯(lián)合仿真建模方法研究第3章分布式電驅(qū)動系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩分配算法優(yōu)化第4章輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)動態(tài)響應控制優(yōu)化第5章整車分布式控制算法的硬件在環(huán)仿真第6章總結(jié)和展望其中第1章主要介紹本課題的研究背景和選題意義，以及目前相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀；第2章主要介紹仿真平臺的搭建，以及相關(guān)模型的建立；第3章和第4章是本課題的主要工作，也是本文的重點，是關(guān)于轉(zhuǎn)矩分配算法和轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制算法的研究；第5章硬件在環(huán)仿真的目的是確保前面設(shè)計的控制算法能夠應用到實車控制系統(tǒng)中，確保平臺車改裝完成以后算法馬上能用；第6章對本課題進行總結(jié)，并展望后續(xù)研究工作。87第2章 分布式驅(qū)動電動汽車聯(lián)合仿真建模方法研究第

54、2章 分布式驅(qū)動電動汽車聯(lián)合仿真建模方法研究2.1 本章引言根據(jù)第1章的綜述及討論，分布式驅(qū)動電動汽車的轉(zhuǎn)矩控制主要問題分為轉(zhuǎn)矩分配優(yōu)化和轉(zhuǎn)矩動態(tài)響應控制兩個方面。課題研究過程中涉及到的車輛動態(tài)過程包括：車身各個自由度的平動和轉(zhuǎn)動，懸架的振動，動力系統(tǒng)的軸向振動，輪胎的縱向滑移和遲滯，以及輪胎沿垂直地面方向的變形等。如果采用Simulink搭建多自由度整車動力學模型，除了模型精度問題外，工作量會比較大，而且涉及到輪胎和起伏路面的相互作用時處理起來相對復雜，所以本課題研究中采用商用軟件Carsim中的車輛模型。基于Carsim中的傳統(tǒng)內(nèi)燃機動力系統(tǒng)模型，搭建分布式驅(qū)動電動汽車的動力系統(tǒng)模型，并與

55、Carsim中的車輛模型進行集成。本章首先對Matlab/Simulink與Carsim聯(lián)合仿真進行了簡要介紹，然后對Carsim車輛模型中與本課題研究相關(guān)的參數(shù)進行配置，選取軟件中的傳統(tǒng)動力系統(tǒng)模型作為對標模型并對其轉(zhuǎn)動慣量進行分析計算，在Simulink中建立了永磁同步輪轂電機轉(zhuǎn)矩輸出特性曲線和效率模型。2.2 Matlab/Simulink與Carsim聯(lián)合仿真平臺Carsim是美國MSC公司（Mechanical Simulation Corporation）的一款專門針對車輛動力學的商用仿真軟件，主要用來仿真和預測汽車的動力性、經(jīng)濟性、平順性、操縱穩(wěn)定性等，目前被國際上眾多的汽車制造

56、商采用，廣泛地應用于汽車的控制系統(tǒng)開發(fā)。軟件自帶的數(shù)據(jù)庫里提供了從A級車到F級車各個車型的典型模型，使用者可以通過圖形化的操作界面非常直觀方便地對模型的各個參數(shù)進行修改。另外軟件還可以靈活地設(shè)置車輛仿真的工況，包括：駕駛員加速、制動、轉(zhuǎn)向等操作，以及道路附著、坡度、起伏等變化。Carsim軟件還提供了和Matlab/Simulink的接口，通過定義輸入輸出端口，兩者之間可以互相調(diào)用。典型的應用就是在Carsim軟件中建立車輛模型和仿真工況，在Simulink中搭建控制算法，進行算法的仿真驗證。Carsim和Simulink聯(lián)合仿真過程中Carsim軟件的主界面如圖 2.1所示。圖中區(qū)域1為車輛模型和仿真工況設(shè)置區(qū)域；區(qū)域2是和Simulink軟件的接口定義區(qū)；區(qū)域3是仿真結(jié)果查看區(qū)，仿真結(jié)果可以以曲線的形式查看或者以動畫的形式查看，另外也可以將曲線的數(shù)據(jù)以txt格式導出，用于進一步分析。321圖 2.