智能網聯汽車臺架試驗平動慣量模擬系統開發

譚世威，黃萬友*，唐向臣，范子苑，朱佩東，郝翔

1.山東交通學院汽車工程學院，山東 濟南 250357；2.山東新凌志檢測技術有限公司，山東 濟南 250000

0 引言

智能網聯汽車(intelligent & connected vehicle，ICV)是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，具備感知復雜環境、智能決策、協同控制、執行等功能，使車輛與外部節點間實現信息共享與控制協同，實現在“零傷亡、零擁堵”下的安全、舒適、高效、節能行駛，并最終可替代人工操作的新一代汽車[1]。隨著人工智能、物聯網、大數據、信息通信等技術的快速發展，智能化、網聯化是汽車產業發展的重要特征，ICV成為全球新一輪產業競爭制高點[2]。

國內外學者對ICV測試進行了大量研究：鄭磊等[3]對智能汽車虛擬場景建模及仿真應用進行了研究，搭建虛擬場景框架進行場景模型、車輛模型和控制模型的聯合仿真，為ICV仿真測試提供了新思路、新方法；趙祥模等[4]研發了一種基于整車在環仿真的自動駕駛汽車室內快速測試平臺，將自動駕駛汽車、虛擬仿真場景和試驗臺耦合構建一個閉環系統，測試自動駕駛汽車智能感知與行為決策等性能指標；Rocklage等[5]針對自動駕駛汽車提出了一種新穎的軟件仿真測試系統，可以自動生成用于自動駕駛系統回歸測試的測試場景；李驍馳等[6]開發了ICV室內測試臺架，該臺架可與試驗場相配合，進行交通場景構建、測試場景復現和單一要素分析，完成ICV的柔性場景測試；葉鳴等[7]在汽車臺架測試時采用純機械慣量模擬，提高了瞬態工況臺架測試精度；邢記龍[8]開發了測試汽車制動器的慣量模擬臺架，利用電動機施加驅動力，通過機電混合方式實現慣量匹配。

在ICV臺架試驗時，為等效模擬車輛在實際道路上行駛時的平移質量，需開展平動慣量模擬研究。本文中開發應用于ICV臺架試驗時的平動慣量模擬系統，基于動態矩陣預測控制(dynamic matrix predictive control,DMC)算法實現電慣量模擬控制策略開發，通過機械慣量與電慣量耦合的方式提高車輛平動慣量模擬的精度，從而為有效評價ICV性能奠定基礎。

1 平動慣量模擬試驗臺機械結構設計

1.1 平動慣量模擬原理

汽車在實際路面行駛時所受的阻力包括滾動阻力、空氣阻力、坡度阻力和加速阻力[9-11]。汽車的驅動力

Ft=Ff+Fw+Fi+Fj,

(1)

式中：Ff為滾動阻力，N；Fw為空氣阻力，N；Fi為坡度阻力，N；Fj為加速阻力，N。

汽車驅動力又與汽車重量有關：

(2)

式中：G為汽車重量，N；f為滾動摩擦因數；CD為空氣阻力因數；A為迎風面積，m2；u為汽車行駛速度，km/h；α為道路坡度，°；δ為汽車旋轉質量換算因數；m為汽車質量，kg；a為汽車行駛加速度，m/s2。

整車臺架測試時，車輛相對地面靜止，為有效還原車輛在水平道路行駛所受的阻力(坡度阻力為0)，根據式(2)，通過交流電力測功機加載轉矩模擬車輛行駛的滾動阻力和空氣阻力，臺架試驗時δ與路試取值相同。由文獻[12-13]可知，試驗臺滾筒、飛輪等的慣量可等效為汽車平移質量的平動慣量——臺體的機械慣量。慣量模擬時為實現連續調節，在臺體機械慣量的基礎上耦合電慣量，利用電力測功機的輸出，模擬車輛慣量的影響。電慣量表現的驅動力、制動力由模擬的慣量和車輛行駛加速度決定，在被測車輛加速行駛時提供阻力，在減速行駛時提供動力，使得試驗臺模擬的平動慣量與汽車實際質量一致，還原車輛在實際道路行駛的狀態。

1.2 慣量確定

平動慣量模擬試驗臺通過滾筒組、固定飛輪組、可調飛輪組等機械部分模擬機械慣量，參考文獻[11]中底盤測功機基本慣量(dynamometer inertia weight, DIW)的測試方法，采用2次恒力加載滑行法測試試驗臺體機械慣量，測得的機械慣量為等效汽車質量。測試時飛輪離合器和滾筒離合器均吸合，充分預熱試驗臺，通過交流電力測功機將滾筒速度驅動到60 km/h以上，加載恒力為550 N，進行滑行試驗，記錄速度為48～16 km/h的滑行時間，進行3次試驗取其平均值記為t1；然后再進行恒力為1200 N的恒力加載滑行試驗，記錄速度為48～16 km/h的滑行時間，進行3次試驗后取平均值t2。

根據功能關系，可得試驗臺體系統等效的基本慣量

(3)

式中：F1為3次550 N恒力加載試驗的實測平均恒力，N；F2為3次1200 N恒力加載試驗的平均實測恒力，N。

在開發的試驗臺體上進行的等效慣量加載滑行測試，結果如表1、2所示。由表1、2可知：550 N恒力加載滑行試驗的實測平均恒力為534 N，平均滑行時間為14.96 s；1200 N恒力加載滑行試驗的平均實測恒力為1172 N，平均滑行時間為9.13 s。

表1 550 N恒力加載滑行實測數據統計表

表2 1200 N恒力加載滑行實測數據統計表

據式(3)計算得到平動慣量模擬試驗臺模擬慣量為1681 kg。

已知試驗臺的3個可獨立控制吸合的機械飛輪慣量等效質量均為220 kg，考慮連續動態模擬車輛平動慣量，確定電慣量調整范圍為-220～220 kg。平動慣量模擬試驗臺可以模擬汽車的最小等效質量為機械平動慣量減去可調節飛輪的慣量再減去交流電力測功機模擬的最大慣量，即801 kg；最大等效質量是機械平動慣量與最大模擬電慣量之和，即1901 kg，滿足需模擬的常用轎車的整備質量范圍900～1900 kg。

1.3 試驗臺機械結構

平動慣量模擬試驗臺采用機械慣量與電慣量耦合的方式，機械慣量由獨立控制的機械飛輪及臺體旋轉部分提供，電慣量由交流電力測功機提供。前、后滾筒組有聯動功能，主滾筒與副滾筒通過鏈條和張緊機構實現動力的傳遞；前、后滾筒組通過滾筒離合器的吸合，由可伸縮的傳動軸實現同步轉動，由此實現交流電力測功機轉矩輸出到各個滾筒組；前后滾筒組距離可調節，可以適應不同型號車輛的軸距，擴大檢測范圍；主、副滾筒軸的中心距可調節，車輛在檢測時，輪胎在主副滾筒中間的位置不同，形成不同的安置角，模擬不同路面的附著系數。試驗臺整體結構如圖1所示。

圖1 平動慣量模擬試驗臺機械結構示意圖

試驗臺由測控系統控制飛輪離合器的吸合與斷開，實現機械慣量的調整；通過改變交流電力測功機輸出力矩的大小和方向實現電慣量的模擬，由于交流電力測功機輸出力矩可以連續調整，可實現精確控制試驗臺模擬被測車輛的平動慣量。

2 基于動態矩陣預測控制算法的電慣量模擬控制策略

2.1 電慣量模擬原理

試驗臺通過電力測功機模擬平動慣量，以實現模擬的動能與汽車實際行駛時的平動動能等效。假設經過時間Δt后車速從u0變為u1，相應滾筒角速度從ω0變為ω1，根據能量守恒需補償的能量

(5)

式中：JD為試驗臺匹配飛輪組后的轉動慣量，kg·m2。

化簡后可得t時刻需要補償的能量

(6)

式中：r為滾筒半徑，m；ut為t時刻車輛的速度，m/s；at為t時刻車輛的加速度，m/s2。

為補償Δ(Et)，需交流電力測功機施加的轉矩增量

(7)

汽車加速過程中，交流電力測功機施加制動轉矩；減速過程中，施加驅動轉矩模擬汽車平動慣量。

2.2 電慣量模擬控制策略

被測車輛為以東風標致408 1.6T車型，整備質量為1385 kg，試驗臺通過飛輪離合器吸合1個機械飛輪時的平動慣量為1241 kg，比車輛實際整備質量小144 kg，吸合2個機械飛輪時的平動慣量為1461 kg，比車輛實際整備質量大76 kg。

被測車輛0～100 km/h加速過程的臺架試驗與路試無電慣量模擬的加速阻力和平移動能曲線如圖2所示。

圖2 0～100 km/h加速過程臺試與路試無電慣量模擬的加速阻力和平移動能曲線

由圖2a)可知，被測車輛0～100 km/h的加速時間為9.4 s。由圖2b)可知：車輛加速過程中，吸合1個飛輪的臺試模擬加速阻力小于實際道路行駛加速阻力，最大相差735 N，出現在起步開始階段，此時車輛加速度最大，隨著車速提高，車輛行駛加速度減小，加速阻力減小；吸合2個飛輪的臺試模擬加速阻力大于實際道路行駛加速阻力，最大相差388 N。由圖2c)可知：在車輛加速過程中，吸合1個飛輪時模擬平移動能小于車輛實際道路行駛的動能，隨著車速提高，差值增大，100 km/h時平移動能相差56 kJ；吸合2個飛輪時試驗臺模擬的平移動能大于實際道路行駛的動能，速度為100 km/h時相差29 kJ。綜上，試驗臺單純采用機械慣量調整的方式無法實現平動慣量模擬的連續調節，難以有效匹配車輛的平移質量，不能準確模擬車輛實際道路行駛時的加速阻力和平移動能，因此，需在機械慣量的基礎上耦合電慣量，實現車輛平動慣量的動態模擬。

采用電慣量模擬時，試驗臺控制單元實時獲取試驗臺的車速、輪速信息以及交流電力測功機的輸出轉矩信息，計算電慣量的模擬量，而電慣量模擬時所施加的驅動、制動轉矩又引起被測車輛車速和加速度的進一步變化，為降低車輛加、減速工況變化時電慣量模擬的時間延遲，基于動態矩陣預測控制算法設計電慣量模擬控制策略。

DMC策略如圖3所示。DMC算法的控制結構主要由預測模型、滾動優化和反饋校正3個環節構成。控制單元通過測得車輪的轉速，計算下一時刻的車速變化，基于系統的階躍響應，預測下一時刻交流電力測功機輸出的轉矩來模擬車輛行駛平動慣量。

圖3 DMC策略簡圖

以交流電力測功機額定轉矩的1/2，即59 N·m為參考值施加階躍轉矩來確定預測模型階躍響應。以采樣周期10 ms采集交流電力測功機轉矩階躍響應，對響應曲線平滑處理后如圖4所示。由圖4中的數據可確定：1)階躍響應向量b=[0.000 0.040 0.131 0.219 0.303 0.383 0.458 0.530 0.596 0.657 0.713 0.763 0.808 0.848 0.883 0.913 0.937 0.958 0.973 0.985 0.993 0.998 1.000 0.999 0.996 0.992 0.985 0.978 0.970 0.962]；2)250 ms時,轉矩階躍響應進入穩定狀態，據此確定模型時域長度為250 ms，計25個點，即N=25。

圖4 交流電力測功機轉矩階躍響應

影響系統控制品質的因素包括模采樣周期、矩陣D、誤差權矩陣Q、控制時域長度M、預測時域長度P、誤差校正向量h以及預測模型輸出誤差e(k)。通常通過試驗調試的方式對設計參數進行整定[14-15]：選取Q=diag(1)p×p；取λ=diag(0)M×M以提高系統響應的快速性；誤差校正向量h=[h1h2…hN]T為h1=1，…，hN=b，h1=1時系統的干擾校正能力強；P的取值應覆蓋系統階躍響應向量b的主要變化部分，通過試驗測得P=20。由于控制矩陣D的計算量比較大，為減小實時運算工作量，利用MATLAB 2016對矩陣D進行離線計算，得到控制系數d20=[0 12.064 9.832 -7.352 0.647 0.754 0.404 1.098 -0.149 0.533 0.312 -0.056 0.315 0.092 0.022 -0.049 -0.422 0.548 -0.862 0.415]。DMC在線計算流程如圖5所示。

a)初始化 b)實時控制圖5 DMC在線計算流程圖

3 實車測試及功能驗證

為驗證平動慣量模擬系統的有效性，依據文獻[13]要求進行限速標志識別及響應場景測試、人行橫道線識別及響應場景測試。

3.1 限速標志識別及響應場景測試

車輛距離 20 km/h 限速標志 100 m 時達到預定測試速度(24 km/h)以上，在 100 m 測試范圍內車輛減速，降至要求的限速后勻速直線行駛。使用豐田卡羅拉車型進行測試，車輛整備質量及載荷共計1350 kg，采用 1個飛輪離合器吸合，飛輪模擬慣量為 220 kg，試驗臺固定機械慣量為 1021 kg，交流電力測功機模擬平動慣量為 109 kg。限速標志識別及場景模擬行駛結果如圖6所示。

a) 車速 b) 轉矩圖6 限速標志識別及響應場景測試曲線

由圖6可知：當車輛減速行駛時，交流電力測功機以驅動模式模擬車輛減速行駛時的平移動能；當車輛加速行駛時，交流電力測功機為制動模式，輸出的轉矩為負，為車輛行駛提供加速阻力；測試過程中電慣量模擬施加實際轉矩能夠有效跟隨理論轉矩，實際轉矩與理論轉矩的誤差小于1 N·m，時間滯后約0.1 s，滿足慣量模擬的要求。

3.2 人行橫道線識別及響應場景測試

車輛距離人行橫道 100 m 時達到預定測試速度(40 km/h)，在 100 m 測試范圍內，車輛減速行駛，到達人行橫道后以 10 km/h 的速度通過人行橫道。使用本田思域車型進行測試，車輛整備質量及載荷共1364 kg，采用 1個飛輪離合器吸合，模擬慣量為220 kg，試驗臺體固定機械慣量為 1021 kg，交流電力測功機模擬平動慣量為 123 kg，測試結果如圖7所示。

a) 車速 b) 轉矩圖7 人行橫道線識別及響應場景測試曲線

由圖7可知：車輛在 12.8 s之前做減速運動，交流電力測功機以驅動模式模擬車輛減速行駛時的平移動能； 12.8 s之后加速行駛，交流電力測功機為制動模式，輸出轉矩為負；測試過程中電慣量模擬施加實際轉矩能夠有效跟隨理論轉矩，實際轉矩與理論轉矩的誤差小于1 N·m，時間滯后約0.1 s，滿足慣量模擬的要求。

通過實車試驗得出，采用DMC算法模擬電慣量時，變頻器控制交流電力測功機響應準確迅速，平動慣量模擬系統通過機械慣量與電慣量耦合的方式模擬慣量準確高效。

4 結語

1)開發應用于ICV臺試時的平動慣量模擬系統，慣量模擬方式采用機械慣量與電慣量耦合方式；機械慣量由獨立控制的機械飛輪及臺體旋轉部分提供，電慣量由交流電力測功機提供。

2)通過限速標志識別及響應場景測試、人行橫道線識別及響應場景測試驗證平動慣量模擬系統的有效性；電慣量模擬施加的實際轉矩能夠有效跟隨理論轉矩，兩者誤差小于1 N·m，時間滯后約0.1 s，滿足慣量模擬的要求；基于DMC算法實現汽車不同行駛工況下的電慣量模擬，可提高慣量模擬的時效性和準確性。