基于實時內(nèi)核的電動車電子差速算法仿真
摘要： 電動汽車具有零排放，低噪聲,，輕便,，操控性能好等特點。此外隨著電動輪技術(shù)和現(xiàn)場總線技術(shù)的發(fā)展,，在電動車上更容易實現(xiàn)四輪獨立驅(qū)動控制，進(jìn)而為剎車防抱死系統(tǒng)(ABS),、電子穩(wěn)定系統(tǒng)(ESP)等主動安全系統(tǒng)的實現(xiàn)提供便利,。
Abstract：
Key words :
伴隨著日益嚴(yán)重的大氣污染和能源危機(jī)，傳統(tǒng)的交通工具——汽車的發(fā)展面臨著一系列的挑戰(zhàn),。傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)汽車消耗大量的石油資源,，嚴(yán)重污染環(huán)境,。這些無法避免的缺點使人們意識到，以清潔能源為動力的新一代汽車替代傳統(tǒng)汽車的重要性,，其中的電動汽車技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今汽車領(lǐng)域的前沿課題之一,。
電動汽車具有零排放，低噪聲,，輕便,，操控性能好等特點。此外隨著電動輪技術(shù)和現(xiàn)場總線技術(shù)的發(fā)展,，在電動車上更容易實現(xiàn)四輪獨立驅(qū)動控制,，進(jìn)而為剎車防抱死系統(tǒng)(ABS)、電子穩(wěn)定系統(tǒng)(ESP)等主動安全系統(tǒng)的實現(xiàn)提供便利,。
本文介紹一種基于嵌入式實時內(nèi)核ARTXl66的電子差速算法,。
1 基于Ackermann轉(zhuǎn)向模型的四輪速度關(guān)系
根據(jù)汽車動力學(xué)分析可知，車輛轉(zhuǎn)彎行駛時,，汽車外側(cè)車輪的行程要比內(nèi)側(cè)的長,。如果通過一根整軸將左右車輪連接在一起，則會由于左右車輪轉(zhuǎn)速雖相等但行程不同而引起一側(cè)車輪產(chǎn)生滑轉(zhuǎn)或滑移,，不僅使輪胎過早磨損,，無益地消耗功率，并且易使汽車在轉(zhuǎn)向時失去抗側(cè)滑的能力而使穩(wěn)定性變壞,，操控性變差,。為避免上述情況的出現(xiàn)，實現(xiàn)車輛的平順轉(zhuǎn)向,，一般要求所有車輪在轉(zhuǎn)向過程中都做純滾動,。對四輪獨立驅(qū)動電動車而言，即要求四個車輪在轉(zhuǎn)向過程中具有各自不同的轉(zhuǎn)速,，并且各車輪的轉(zhuǎn)速應(yīng)滿足一定的關(guān)系,。該關(guān)系為設(shè)計汽車差速系統(tǒng)的主要依據(jù)。低速情況下,，這一特定關(guān)系可由Ackermann模型推導(dǎo)得出,。
使用Ackermann轉(zhuǎn)向模型進(jìn)行轉(zhuǎn)向時，分析四輪速度關(guān)系的假設(shè)前提條件為：
?、賱傂攒圀w,；
②車輪作純滾動，即不考慮已發(fā)生滑移,、滑轉(zhuǎn),；
③行駛時所有輪胎都未離開地面；
④輪胎側(cè)向變形與側(cè)向力成正比。
該轉(zhuǎn)向模型如圖1所示,。
其中,，軸距L和兩側(cè)軸線距離D是常數(shù)值，δ是方向盤的轉(zhuǎn)角,，ω0為車?yán)@轉(zhuǎn)向瞬心的角速度,，V1、V2,、V3、V4是4個轉(zhuǎn)動輪的速度,。由圖1可得：
需要注意的是,，對于4個執(zhí)行機(jī)構(gòu)BLDC來說，所需要的輸入信號是角速度值ωx,。它與V的關(guān)系是：
r是輪子的半徑,。
在本實驗系統(tǒng)中，將加速手把的轉(zhuǎn)速設(shè)定值ωr(參考角速度)定義為與最大速輪的轉(zhuǎn)速,，即左轉(zhuǎn)時,，右前輪角速度為ωr；右轉(zhuǎn)時,，左前輪角速度為ωr(也可另行定義),。
很顯然，如果在程序中直接套用上面的公式,，則運算量將非常大,，運算時間也會很長；但可以看出,，只要方向盤的轉(zhuǎn)角δ定,，則4個輪子的轉(zhuǎn)速與參考角速度的比值 ω1／ωr、ω2／ωr,、ω3／ωr,、ω4／ωr是唯一確定的。所以在程序運行當(dāng)中,，完全可以預(yù)先將0,。到最大轉(zhuǎn)向角問分成若干等份，再將不同的δ值對應(yīng)的4個速度比率列成表格,，用查表與內(nèi)插值的方法簡化運算的過程,。
值得一提的是，上述的算法可以在Matlab／Simulink中搭建模型,，它將使表格的查詢與線性內(nèi)插值的處理變得十分方便,。整個算法模型完成之后，還可以利用Matlab的自動代碼生成功能，直接生成C語言代碼,，嵌入到控制系統(tǒng)當(dāng)中去,，這極大地縮短了系統(tǒng)開發(fā)的時間。
2 XCl64CS微處理器
對于四輪驅(qū)動電動車的控制應(yīng)用,，要求微處理器提供系統(tǒng)安全和故障保險機(jī)制,，以及有效的措施以降低器件的功耗，并且具有強(qiáng)大的運算能力與穩(wěn)定性能,，同時保證系統(tǒng)具有足夠用于整車系統(tǒng)進(jìn)一步改進(jìn)與升級所需的資源,。為此，選用了Infineon公司的高性能16位微控制器XCl64CS,。
XCl64內(nèi)核結(jié)構(gòu)結(jié)合了RISC和CISC處理器的優(yōu)點,，這種強(qiáng)大的計算和控制能力通過MAC單元的DSP功能實現(xiàn)。XCl64把功能強(qiáng)勁的CPU內(nèi)核和一整套強(qiáng)大的外設(shè)單元集成于一塊芯片上,，并有效連接,。同時，在XCl64上應(yīng)用的LXBus是眾多總線中的一條,，是外部總線接口的內(nèi)部代表,。這個總線為 XCl64的衍生產(chǎn)品集成附加的特殊應(yīng)用外設(shè)提供標(biāo)準(zhǔn)途徑。
3 實時操作系統(tǒng)內(nèi)核ARTXl66
由于電子差速器只是中央控制系統(tǒng)功能的一部分,，為了提高整車控制系統(tǒng)的實時性與可靠性,，同時便于系統(tǒng)進(jìn)一步的擴(kuò)展(例如電池管理系統(tǒng)、車燈管理系統(tǒng)),，在控制器中采用了嵌入式實時操作系統(tǒng),。
實時操作是基于并行任務(wù)(進(jìn)程)的思想，將應(yīng)用分解成若干個獨立的任務(wù),，并將各任務(wù)要做的事,、任務(wù)問的關(guān)系向?qū)崟r多任務(wù)內(nèi)核交代清楚，讓實時多任務(wù)內(nèi)核去管理這些任務(wù),。
實驗系統(tǒng)中采用的ARTXl66實時內(nèi)核是由Keil公司發(fā)布的,，一個易于在英飛凌XCl6x系列微處理器上使用的多任務(wù)實時操作系統(tǒng)。它允許建立最多達(dá) 255個任務(wù),，任務(wù)間的切換主要通過Round-Robin循環(huán)的模式進(jìn)行,。這是一種準(zhǔn)并行的方式，將CPU時間劃分成時間片,，每個時間片內(nèi)運行一個任務(wù),，由實時內(nèi)核按照任務(wù)號依次將控制權(quán)傳遞給準(zhǔn)備好的任務(wù)。由于時間片很短,，所以看起來任務(wù)像是同時在運行,。
如果Round-Robin循環(huán)模式被用戶禁用,，則任務(wù)與任務(wù)間的切換必須通過調(diào)用os-tsK-pass()函數(shù)來完成，它將立刻切換到下一個準(zhǔn)備好的任務(wù),。除此之外,，還可以通過給任務(wù)分配不同的優(yōu)先級，按優(yōu)先級搶占調(diào)度的時序運行,。
在ARTXl66實時內(nèi)核中,，任務(wù)或進(jìn)程間的通信主要采用了以下4種方法：
①事件標(biāo)記,。它主要用于任務(wù)間的同步,，每個任務(wù)分配有多達(dá)16個事件標(biāo)記，任務(wù)的繼續(xù)(或喚醒)可以選擇等待所有的事件標(biāo)記或是只等待其中的一個或幾個,。事件標(biāo)記也可以通過外部中斷程序進(jìn)行設(shè)定,，從而與外部事件進(jìn)行同步。
?、谛盘柫俊Ｋ禽d有虛擬令牌的二進(jìn)制信號量,，用于解決多個任務(wù)占用公共資源的情況,。在同一時間內(nèi)，該令牌只能交給一個任務(wù),，避免了任務(wù)間的干擾,。沒有令牌的任務(wù)將處于睡眠狀態(tài)，只有在得到令牌之后,，該任務(wù)才會被喚醒,。另外，為了防止進(jìn)入錯誤狀態(tài),，可以為等待令牌設(shè)置一個時限,。
③互斥鎖,。它用于鎖定共同資源,，只允許一個任務(wù)占用，其他任務(wù)是封鎖的,，直到互斥鎖被釋放,。
④郵箱,。它主要用于任務(wù)之間信息的交換,。
4 電子差速系統(tǒng)及其控制流程
電子差速系統(tǒng)是一種基于CAN總線的分布式四輪電子差速系統(tǒng)。它由1個中央控制器,、4個電動輪控制器及CAN總線網(wǎng)絡(luò)3個部分組成,。
該分布式系統(tǒng)的電子差速實時控制過程為：中央控制器通過A／D采樣獲得來自轉(zhuǎn)向傳感器的車輛轉(zhuǎn)向角度信號以及來自手柄轉(zhuǎn)把中的車速設(shè)定信號,，經(jīng)過整車差速算法，分別獲得4個車輪當(dāng)前各自應(yīng)有的轉(zhuǎn)速,，并將這一結(jié)果作為當(dāng)前時刻對應(yīng)車輪的轉(zhuǎn)速控制設(shè)定值,，通過CAN總線發(fā)送給相應(yīng)的電動輪控制器；4個車輪控制器以從CAN總線收到的轉(zhuǎn)速設(shè)定值為控制目標(biāo),，使用電動轉(zhuǎn)速控制算法對各自的電動輪進(jìn)行控制,，使各個電動輪的實際轉(zhuǎn)速實時滿足整車差速算法的要求，進(jìn)而實現(xiàn)電動車輛的平順轉(zhuǎn)向,。
5 電子差速算法仿真平臺及實驗平臺設(shè)計
5．1 電子差速算法本體的仿真模型
圖2中,，速度基準(zhǔn)值模塊通過加速信號等確定Vref(Vref=ωr×r)。Vref為速度基準(zhǔn)值,，即轉(zhuǎn)向時前軸外側(cè)輪的轉(zhuǎn)速值,。此輪為4個輪子中轉(zhuǎn)速最大的輪。比例模塊通過查表確定各個輪速與Vref的比例值,，轉(zhuǎn)向模塊確定轉(zhuǎn)彎的方向,。
5．2 電子差速算法仿真結(jié)果
在轉(zhuǎn)向、加速,、剎車3種信號作用下,，4個輪子的轉(zhuǎn)速如圖3所示，從中可以清楚地看出電子差速的效果,。在時間為1時,，由于減速，V1,、V2,、V3、V4同時減小,，同時由于轉(zhuǎn)向發(fā)生變化,，在電子差速作用下，V1,、V3瞬時增大,，而V2和V4瞬時減小，且變化數(shù)值不同,。在3和4之間,，4和5之間，8和9之間轉(zhuǎn)向也發(fā)生變化,，電子差速起作用,，V1、V3瞬時增大或減小,，而V2和V4瞬時減小或增大,，且變化數(shù)值不同,。在5和7之間由于剎車，各輪速度為O,。
5．3 電子差速算法實驗平臺的設(shè)計
該實物實驗系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)主要包括：1臺作為監(jiān)控設(shè)備的PC機(jī)及1輛自行構(gòu)建的具有4個電動輪的低成本電動車實物模型,。這兩個部分通過一個自制的簡易 CAN／USB網(wǎng)關(guān)相連，構(gòu)成了整個系統(tǒng)的主體,。
PC機(jī)作為該實驗系統(tǒng)中重要的人機(jī)接口之一,，用于監(jiān)視及評價整個系統(tǒng)的運行狀況。通過對電動車實物模型上CAN總線消息的在線監(jiān)聽,，PC機(jī)可以在不干擾電動車運行的前提下實時獲得電動車中央控制器,、各個電動輪驅(qū)動控制器的運行情況；還可在PC機(jī)上對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線繪制,，并且可將接收到的大量有效數(shù)據(jù)保存在PC機(jī)的硬盤中,，為更為復(fù)雜的離線分析提供可能。
CAN／USB網(wǎng)關(guān)是連接本實驗系統(tǒng)中上位PC機(jī)與電動車實物模型的橋梁,，是實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集的重要設(shè)備,。該網(wǎng)關(guān)完成了CAN總線與USB線的物理接口及協(xié)議轉(zhuǎn)換，具有雙向通信及一定的數(shù)據(jù)緩沖能力,；支持USB2．O高速傳輸協(xié)議,，通過編程可以支持傳輸速度最高達(dá)1 Mb／s的CAN總線通信。
5．4 電子差速算法實驗平臺的試驗結(jié)果
在不考慮加速度信號的影響下,，轉(zhuǎn)角發(fā)生變化時，利用該平臺得出各輪速度變化,。轉(zhuǎn)速設(shè)定如圖4所示,，轉(zhuǎn)角變化如圖5所示。
隨著轉(zhuǎn)角的變化,，各個輪子速度變化如圖6所示,。
從圖6中可以看出，轉(zhuǎn)角各個變化過程中對應(yīng)各輪速度的變化,。當(dāng)轉(zhuǎn)角由O增大到最大值時(向右轉(zhuǎn)向),，V1為前軸外側(cè)輪，速度最大,，即V1為 Vref(Vs),，此時的目標(biāo)車速Vs(V1)為轉(zhuǎn)角為O時的車速，故V1保持不變,，V2,、V2、V4根據(jù)電子差速算法相應(yīng)的減??；當(dāng)轉(zhuǎn)角為最大值時,，V2、V3,、V4減小的趨勢停止,，隨后轉(zhuǎn)角由最大值減小到0時，V2,、V3,、V4增大到與V1相同。當(dāng)轉(zhuǎn)角由0減小到最小值時(向左轉(zhuǎn)向),，V4為前軸外側(cè)輪,，速度最大，即V4為Vref(Vs),，此時的目標(biāo)車速Vs(V4)為轉(zhuǎn)角為O時的車速,，故V4保持不變，V1,、V2,、V3根據(jù)電子差速算法相應(yīng)的減小,；當(dāng)轉(zhuǎn)角為最小值時,，V1、V2,、V3減小的趨勢停止,，隨后轉(zhuǎn)角由最小值增大到O時，V1,、U2,、V3增大到與V4相同。
6 結(jié) 論
系統(tǒng)中的電子差速算法是以車輪轉(zhuǎn)速為控制目標(biāo),，此算法較為簡單,。但也存在著一定的問題，它只較適合于低轉(zhuǎn)速小轉(zhuǎn)角或直線行駛的情況,；在轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)角都較大時,，此時車體運動的離心力產(chǎn)生的側(cè)翻力矩起決定性的作用，可能會發(fā)生滑轉(zhuǎn),，在泥濘等復(fù)雜路況下也難以適用,。由于試驗的條件所限，無法采用適合于復(fù)雜路面情況的,，基于滑移率或是基于驅(qū)動輪附著力的電子差速算法,。
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