分布式驅動電動汽車容錯控制策略研究綜述

賈子潤,王亞超

(1.河北科技大學，河北 石家莊 050018；2.北京理工大學，北京 100081)

?

分布式驅動電動汽車容錯控制策略研究綜述

賈子潤1,王亞超2

(1.河北科技大學，河北 石家莊 050018；2.北京理工大學，北京 100081)

分布式驅動是電動汽車未來的發展方向之一。容錯控制對提高車輛可靠性和安全性具有重要作用，是分布式驅動電動汽車研究的重點和熱點之一。文章重點總結了執行器容錯控制、網絡容錯控制的相關理論與技術研究現狀，在此基礎上對容錯控制的發展趨勢進行預測。

分布式驅動電動汽車；網絡容錯控制；執行器容錯控制

0 引 言

分布式驅動電動汽車以其系統效率可靠性高、控制靈活和精度高、適應未來智能車輛線控發展趨勢等優點，成為當前研究熱點之一。開展分布式驅動電動汽車容錯控制研究，對提高整車安全性、行駛的穩定性和平順性具有重要意義。本文圍繞分布式驅動電動汽車容錯控制，重點總結了分布式驅動電動汽車容錯控制的方法，在此基礎上，對其研發趨勢進行了預測。

1 執行器容錯控制

分布式驅動是典型的過驅動系統，該系統相比于完備驅動系統與欠驅動系統具有更多的執行器與傳感器，出現故障的可概率也大大增加[1]。針對電動汽車電驅動系統的失效控制，研究多集中于電機的故障診斷[2]和電機的失效控制[3]，多采用被動容錯控制與主動容錯控制。

被動式容錯系統應用于有限模式，只對特定工況做出反應。褚文博等提出基于規則的分布式電動車驅動系統失效控制方法，建立了多種失效模式下綜合考慮動力性和穩定性的協調控制策略。試驗結果表明，發生驅動系統失效后，所設計的失效控制策略通過協調控制各驅動輪剩余的驅動能力，能夠在低速小轉角階段改善車輛的縱向驅動能力，在高速或者大轉角階段保證車輛的橫向穩定性[4]。基于滑模控制方法，Wang等設計了過驅動系統的被動容錯控制策略，該方法不需要執行器故障信息，且易于實施[5]。

主動式容錯指系統可以在線生成控制參數，對故障做出最優響應。主動容錯控制研究方法眾多，包括線性二次型約束、控制分配、H無窮大、智能控制等。錯誤的準確識別是主動容錯控制的前提，Zhang等對故障診斷方法做了回顧與分類，將診斷方法分為基于模型和基于數據兩類，并繼續分為定量方法與定性方法[6]。Jaewon Nah等應用基于優化力分配方法，建立了多輪驅動多輪轉向車輛的容錯控制策略[7]。日本Denso公司的Akira等人提出D*優化控制方法，實現轉向與分布式驅動系統的互補容錯控制，針對驅動系統失效問題，從故障診斷系統獲取信息，重新分配驅動力和調整主動轉角，實現車輛姿態校正[8]。Casavola等提出集成參數估計的容錯控制方法，通過設置表征故障的系數將執行器故障錯誤轉化為控制效率矩陣的參數變化，基于時間窗或最小二乘回歸對系數進行在線估計，并以估計值進行基于約束優化的控制分配[9]。Wang對四輪獨立驅動電動汽車的容錯控制問題進行了研究，通過在失效發生時重新分配驅動力的方法避免車輛失去控制[10]。Wanner基于控制分配提出并比較了三種輪轂電機驅動的電動汽車容錯控制策略，將錯誤建模為約束的變化，證明容錯控制提高了車輛的安全性[11]。

2 網絡容錯控制

通信延時是影響分布式驅動控制效果最直接的因素之一。分布式驅動控制系統中的通信延時可分為兩部分：通信節點內部延時和網絡傳輸延時。通信節點內部延時主要包括消息幀/數據包在發送節點中的準備時間與等待時間，以及在接收節點中的處理時間。其主要影響因素是通信節點的硬件及軟件水平，如信號處理速度、浮點運算能力、操作系統任務調度等。此外，消息在發送節點內的等待時間還與網絡協議設計以及網絡中正在發送的消息情況有關。網絡傳輸延時不僅與通信協議、節點數目有關，而且受到電磁干擾、接插件松動等不確定性因素的影響。

在面向控制的建模過程中，對通信延時的描述是一個關鍵環節。許多學者采用概率分布來描述通信延時，He Xiao通過伯努利序列來描述網絡通信的丟包率[12]，Lian Fengli采用一致分布來描述網絡延時并研究其對系統的影響[13]。此外，還有學者采用馬爾可夫鏈(Markov Chains)更細致地描述前后時刻通信延時之間的關聯，獲得轉移概率矩陣等跳變信息，并在此基礎上推導穩定性條件[14]。在文獻[15]中，作者采用兩個馬爾可夫鏈分別描述前向通道和反饋通道的通信延時特性，提出雙模態依賴的控制器設計方案。

CAN通信是汽車工業當前應用的主流。Tindell基于CAN總線的簡化模型，提出了計算CAN消息最差響應時間的方法，并結合不同的CAN控制器芯片的具體行為研究了其對CAN消息發送實時性的影響[16]。Herpel針對車用CAN總線的傳輸延時、隊列長度、系統利用率等統計特性展開了研究，不僅借助仿真手段研究了CAN通信在非強實時應用中的統計特性，還通過演算確定了強實時系統中不同優先級消息的延時上限，其研究結果對于CAN總線在實時系統中的工程應用有很強的參考價值和借鑒意義[17]。李佳對不同網絡負載下的CAN通信延時進行了數學建模，并通過實驗平臺對模型進行了驗證[18]。

在對通信網絡進行性能分析的基礎上，許多學者和工程應用人員對標準協議進行了改進與優化，以盡可能地減少通信延時、提高網絡利用率。在工程領域得到廣泛應用的TTCAN(Time-triggerd CAN)協議就是對CAN協議的成功改進，在TTCAN的基礎上還衍生出了FTTCAN(Flexible Time-triggered CAN)等進一步的優化方案[19]。Zuberi基于CAN協議的優先級仲裁機制，針對性地設計了更高效的混合傳輸調度機制(Mixed Traffic Scheduler, MTS)，并在摩托羅拉的TouCAN模塊上進行了成功應用[20]。

針對通信延時、丟包等問題對分布式控制系統穩定性的影響，學者們進行了大量的分析與控制研究。Yue Dong基于連續系統框架給出了采用狀態反饋的分布式控制系統穩定性的充分條件，并提出了相應的控制設計方法[21-22]。Hu Lisheng基于采樣系統框架研究了分布式控制系統的穩定性，并針對系統中的時間驅動部件和事件驅動部件分別進行了處理[23]。Cloosterman基于分布式控制系統的離散事件模型，實現了通信延時長度大于采樣周期情況下的系統穩定性控制[24]。

在實際工程應用中，只保證系統的穩定性是遠遠不夠的。大多數控制系統都要求受控目標盡可能快速、精確地跟隨參考信號變化，即跟蹤控制(Tracking Control)。對于考慮通信延遲等問題的分布式系統跟蹤控制，國內外學者也開展了相應的研究工作。GaoHuijun等提出了基于參考模型的分布式控制系統跟蹤控制方法，在線性連續系統的框架下，設計了對網絡通信延時和丟包具有魯棒性的狀態反饋跟蹤控制器[25]。Zhang Hui等基于線性離散系統框架展開分析，設計了網絡PID跟蹤控制器，無需改變常見的控制器結構，只要調整控制參數就可使控制器獲得較好跟蹤性能，同時也對通信延時和丟包問題具有較強的魯棒性[26]。Liu Guoping等采用網絡預測控制方法解決具有通信延時的跟蹤控制問題，通過時滯的測量信號預測若干采樣周期之后的系統信息，并向智能執行器發送多個控制信號以供選擇[27]。Marieke Cloosterman等人在網絡控制系統中，分析了網絡控制系統中產生的不定延時，在此基礎上，對誘導延時之于控制性能魯棒性的影響做了較為深入的研究，采用魯棒性能更好的控制策略，在一定程度上能夠改善車載總線所造成的影響[28]。Zhibin Shuai等人提出了基于H∞的控制策略，同時與采用前饋+LQR反饋控制策略的操縱穩定性響應進行對比，發現在定延時的情況下，H∞相對于前饋+LQR算法具有更好的魯棒性，對于基于車載總線的網絡控制系統的控制系統來說具有更好的控制性能[29]。

3 容錯控制研發現狀

(1)被動容錯控制具有反應速度快、控制穩定的優點，但工況適應性差；主動容錯控制可以應用多工況，但控制模型復雜。需要根據分布式驅動的特點，實現主動容錯控制和被動容錯控制的有機結合。

(2)網絡通信延時是影響分布式驅動系統控制網絡穩定性和可靠性的核心問題，需要通過通訊協議優化、穩定性控制、跟蹤控制等方法，改善網絡延時并實現網絡容錯控制。

(3)分布式驅動電動汽車的整車動力學模型與車載網絡模型的深度融合和高可靠性、高容錯能力的控制器開發將成為未來研究的重點和技術發展方向之一。

4 容錯控制未來研發趨勢

(1)主動容錯控制和被動容錯控制相結合，實現典型失效工況快速力矩分配和特殊失效工況快可靠構建控制模型并實施容錯控制。

(2)車載網絡模型與分布式驅動車輛動力學控制模型深度融合，研究魯棒性更好的控制算法來避免總線所帶來的影響，并優化總線設計方案，實現總線對控制系統影響最小化。

(3)目前的網絡容錯控制算法主要適用于短延時工況，隨著延時的增大，系統維數和多胞形頂點數將呈指數增加，需開展全新網絡容錯控制算法和求解器研究，提高模型求解效率，解決長延時工況下的穩定控制問題。

(4)深入開展分布式驅動系統可靠性研究，開發高可靠性、高容錯能力分布式驅動電機及其控制系統，提供系統的穩定性和可靠性。

[1] Liu X,He H,Xiong R, et al.Study on the fault tolerance control strategy of the distributed driving electric vehicle running in straight line with failure motor [A].2nd International Conference on Electronic & Mechanical Engineering and Information Technology[C].Atlantis Press,2012:1627-1632.

[2] Akin B,Choi S,Orguner U,et al.A Simple Real-Time Fault Signature Monitoring Tool for Motor-Drive-Embedded Fault Diagnosis Systems[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(5):1990-2001.

[3] Khwan-on S,Lillo L D,Empringham L P,et al.Fault Tolerant,Matrix Converter, Permanent Magnet Synchronous Motor Drive for Open-Circuit Failures[J].Electric Power Applications,2011,5(8):654-667.

[4] 褚文博,羅禹貢,韓云武.基于規則的分布式電驅動車輛驅動系統失效控制[J].機械工程學報,2012,48(10):90-96.

[5] Dumont P E,Aitouche A, Merzouki R, et al.Fault tolerant control on an electric vehicle[A].IEEE International Conference on Industrial Technology[C].2007:2450-2455.

[6] Luo Y,Serrani A,Yurkovich S, et al.Model-Predictive Dynamic Control Allocation Scheme for Reentry Vehicles[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2007,30(1):100-113.

[7] Nah J,Kim W,Yi K,et al.Fault-tolerant driving control of a steer-by-wire system for six-wheel-driving-six-wheel-steering vehicles[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,Part D:Journal of Automobile Engineering,2013,227(4):506-520.

[8] Akira ITO,Yoshikazu HAYAKAWA.Design of Fault Tolerant Control System for Electric Vehicles with Steer-by-Wire and In-Wheel Motors[A].7th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control[C].Tokyo,2013.

[9] Casavola A,Garone E.Fault-tolerant adaptive control allocation schemes for overactuated systems[J].International Journal of Robust and Nonlinear Control,2010,20(17):1958-1980.

[10] Wang R,Wang J.Fault-Tolerant Control With Active Fault Diagnosis for Four-Wheel Independently Driven Electric Ground Vehicles[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2011,60(9):4276-4287.

[11] Wanner D,Wallmark O,Jonasson M, et al.Control allocation strategies for an electric vehicle with a wheel hub motor failure[J].International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing,2015,10(3):263-287.

[12] He Xiao,Wang Zidong,Wang Xiaofeng,Zhou D H.Networked strong tracking filtering with multiple packet dropouts:Algorithms and applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(3):1454-1463.

[13] Zhang Liqian,Shi Yang,Chen Tongwen,Huang Biao. A new method for stabilization of networked control systems with random delays[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2005,50(8):1177-1181.

[14] Wu Jing,Chen Tongwen.Design of networked control systems with packet dropouts[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2007,52(7):1314-1319.

[15] Shi Yang,Yu Bo.Output feedback stabilization of networked control systems with random delays modeled by Markov chains[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2009,54(7):1668-1674.

[16] Tindell K,Burns A,Wellings A J.Calculating Controller Area Network (CAN) message response times[J].Control Engineering Practice,1995,3(8):1163-1169.

[17] Herpel T,Hielscher K,Klehmet U,German R.Stochastic and deterministic performance evaluation of automotive CAN communication[J].Computer Networks,2009,53(8):1171-1185.

[18] 李佳,朱元,田光宇.CAN與TTCAN通信延遲時間的分析[J].清華大學學報(自然科學版),2006,46(2):261-265.

[19] Almeida L,Pedreiras P,Fonseca J A G.The FTT-CAN protocol:Why and how[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2002,49(6):1189-1201.

[20] Zuberi K M,Shin K G.Design and implementation of efficient message scheduling for Controller Area Network[J].IEEE Transactions on Computers,2000,49(2):182-188.

[21] Yue Dong,Han Qinglong,Peng Chen.State feedback controller design of networked control systems[J].IEEE Transactions on Circuits Systems-II:Express Briefs,2004,51(11):640-644.

[22] Yue Dong,Han Qinglong,Lam J.Network-based H∞ control of systems with uncertainty[J].Automatica,2005,41(6):999-1007.

[23] Hu Lisheng,Bai Tao,Shi Peng,Wu Ziming.Sampled-data control of networked linear control systems[J].Automatica,2007,43(5):903-911.

[24] Cloosterman M B G,Wouw N van de,Heemels W P M H,Nijmeijer H.Stability of networked control systems with uncertain time-varying delays[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2009,54(7):1575-1580.

[25] Gao Huijun,Chen Tongwen.Network-based H∞ output tracking control[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2008,53(3):655-667.

[26] Zhang Hui,Shi Yang,Mehr A S.Robust H∞ PID control for multivariable networked control systems with disturbance/noise attenuation[J].International Journal of Robust and Nonlinear Control,2012,22(2):183-204.

[27] Liu Guoping,Xia Yuanqing,Chen Jie,Rees D,Hu Wenshan.Networked predictive control of systems with random network delays in both forward and feedback channels[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007,54(3):1282-1297.

[28] Constantin F,Mircea L,Rob H.Lyapunov based predictive control of vehicle drivetrains over CAN[J].Control Engineering Practice 2013,21(12):1884-1898.

[29] Zhibin Shuai,Hui Zhang.Combine AFS and DYC Control of Four-Wheel-Independent-Drive Electric Vehicles over CAN Network with Time-Varying Delays[J].Vehicular Technology,2014,63(2):591-602.

Research on Fault Tolerant Control Strategyof Distributed Driving Electric Vehicles

JIAZi-run1,WANGYa-chao2

(1.HebeiUniversityofScience&Technology，Shijiazhuang050018，China；2.BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)

The distributed driving is one important development direction of the electric vehicles. Fault-tolerant control plays an important role in improving EV safety and reliability. Now it has been studied deeply and widely. The fault tolerant control methods of the actuator and the network control system are summarized in this paper, and the prospect for its development is concluded too.

distributed driving electric vehicles；network fault tolerant control；actuator fault tolerant control

2017-05-15

賈子潤(1998-)，男，河北科技大學材料科學與工程學院在讀，研究方向：材料科學與機械；王亞超(1983-)，男，北京理工大學機械與車輛學院博士生，研究方向：新能源汽車整車集成與控制。

U462.3

A

1674-3229(2017)02-0034-04