基于工况识别的IWM-EV主动悬架MOPSO模糊滑模控制

摘要：

轮毂电机电动汽车(in-wheel motor electric vehicle, IWM-EV)的电机激励与车辆系统的耦合特性严重的恶化车辆的动力学性能以及电机的工作稳定性,针对这种振动负效应问题,建立了考虑机电耦合的车辆动力学耦合模型,并设计了工况识别的主动悬架多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)模糊滑模控制器.基于傅里叶级数法建立了轮毂电机的垂向不平衡激励与电机转矩的电机模型;将电机模型与车辆动力学模型结合建立了电机与悬架联合的垂向-驱动非线性动力学耦合模型.基于耦合模型分析了车辆的机电耦合振动负效应特性,针对模型强非线性的特点,设计了耦合模型的非线性控制器.仿真结果表明,控制器能既能有效的减小电机的相对偏心率,抑制电机不平衡电磁力,又能提升车辆动力学性能,有效的抑制了轮毂电机电动汽车的振动负效应.

关键词：电动汽车(IWM)、轮毂电机(EV)、非线性机电耦合模型、工况识别、多目标粒子群(MOPSO)模糊滑模控制

所属期刊栏目：40

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：国家自然科学基金;重庆市基础与前沿研究计划;国家重点研发计划

在线出版日期：2021-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：147-157