手把手教你学simulink实例：Simulink环境下电动汽车动力学与控制策略联合仿真

目录

Simulink环境下电动汽车动力学与控制策略联合仿真

1. 系统架构

1.1 系统组成

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

2.2 搭建整车动力学模型

2.3 搭建电机驱动系统模型

2.4 搭建电池管理系统模型

2.5 搭建稳定性控制系统模型

2.6 搭建能量管理系统模型

2.7 搭建用户界面模块

3. 动力学与控制策略联合仿真

3.1 设置仿真场景

3.2 数据采集与分析

4. 性能评估

4.1 动力学性能评估

4.2 控制性能评估

4.3 用户体验评估

5. 示例代码

6. 总结

Simulink环境下电动汽车动力学与控制策略联合仿真

基于Simulink平台开展的电动汽车动力学建模与控制策略联合仿真是一种科学且高效的解决方案，在此过程中可全面评估整车性能指标、提升控制算法的优化效能并有效降低成本投入。当动力学模型与控制器模型实现有机融合时，则可系统性地分析电动汽车各项性能指标，在不同运行工况下展现出卓越的表现。

下面是利用MATLAB和Simulink进行电动汽车动力学与控制策略联合仿真的具体操作步骤。

1. 系统架构

1.1 系统组成

• 整车动力学建模：表征车辆运动力学特征。
  • 电机驱动单元建模：主要包含电机驱动单元及其控制系统。
  • 电池管理系统（BMS）建模：针对动力电池充放电行为进行状态评估与性能分析。
  • 稳定性控制系统建模：实现电子稳定程序（ESP）及横摆角速度调节功能。
  • 能量分配与再生制动系统建模：优化能量分配策略并强化再生制动功能；同时设计模式切换算法以适应不同工况需求。
  • 人机交互界面模块设计：提供系统运行状态可视化显示，并支持用户输入控制参数设置以实现个性化操作需求。

2. 搭建Simulink模型

2.1 创建Simulink模型

在MATLAB环境中启动Simulink软件以打开Simulink窗口，并生成一个新的模型文件命名为ev_dynamics_control_joint.slx。

添加必要的模块库 ：

• Simscape Multibody 和 Vehicle Dynamics Blockset 主要用于搭建整车动力学系统的建模仿真环境。
• Simscape Electrical 专注于开发电机驱动系统的模型。
• Battery Toolbox 主要功能是创建电池相关模型。
• DSP System Toolbox 主要负责执行信号处理任务，并实现数据同步功能。
• Optimization Toolbox 负责开发优化解决方案。
• Simulink Extras 包含功能模块以生成示波器图形并展示系统运行状态。

2.2 搭建整车动力学模型

纵向动力学模型： 该模型旨在模拟车辆加速与减速的行为，在分析驱动力、阻力以及坡度力对车辆运动的影响方面具有重要研究价值。

 * 使用牛顿第二定律建立动力学方程： 

mx¨=Fdrive−Fresistance−mgsin⁡(θ)mx¨=Fdrive​−Fresistance​−mgsin(θ)

横向动力学模型：表征了车辆转弯行为及其偏移特征，并对其轮胎侧偏力与悬架刚度的作用进行了分析。

 * 使用二自由度或三自由度车辆模型： 

Izω˙z=∑(Fy,front+Fy,rear)Iz​ω˙z​=∑(Fy,front​+Fy,rear​)

垂向动力学模型：用于分析整车悬架系统的动态特性和几何特征，并在非平稳路面条件下表现其振动影响程度。

 * 使用弹簧-阻尼模型模拟悬架系统： 

msz¨s+cs(z˙s−z˙t)+ks(zs−zt)=Froadms​z¨s​+cs​(z˙s​−z˙t​)+ks​(zs​−zt​)=Froad​

2.3 搭建电机驱动系统模型

电机模型 ： 通过 Simscape Electrical 搭建永磁同步电机（PMSM）或感应电机模型，并明确其电磁性能参数以及机械运动特性。

 * 考虑电机的转矩-电流关系和效率曲线。

逆变器的数学模型：阐述其工作原理以实现直流转化为交流驱动电机。

 * 包括PWM调制和开关损耗模型。

该系统采用矢量控制（FOC）或直接转矩控制（DTC）来实现电机控制

 * 考虑电流环、速度环和位置环的动态响应。

2.4 搭建电池管理系统模型

电池电化学模型：采用等效电路模型或电化学模型来表征电池的充放电特性。

 * 考虑电池的内阻、容量和温度依赖性。

SOC估算模型 ： 实现基于安时积分法、卡尔曼滤波或机器学习的SOC估算。

 * 结合电流、电压和温度传感器数据提高估算精度。

热管理模型 ： 模拟电池的热生成与散热步骤，并保证电池运行于安全温度区间。

 * 包括主动冷却和被动冷却策略。

2.5 搭建稳定性控制系统模型

横摆角速度控制器模型：采用横摆角速度反馈控制策略以避免超出预期的转向角度或未能达到所需的转向精度。

 * 使用PID控制或模糊控制策略。

侧向加速度控制器模型 用于实现侧向加速度控制 并保证车辆在极端工作条件下的稳定性

 * 结合轮胎侧偏角和侧向力信息。

ESP控制模型：该系统包含制动力矩分配与扭矩矢量控制系统，并能增强车辆在湿滑路面下的操控性能。

 * 使用规则控制或优化算法制定控制策略。

2.6 搭建能量管理系统模型

能量分配模型 ： 实现发动机（混合动力车型）和电机之间的功率分配。

 * 考虑效率最优原则和驾驶需求。

再生制动模型 ： 结合再生制动和摩擦制动，优化能量回收效率。

 * 考虑制动踏板输入和电池充电状态。

模式切换系统： 优化纯电运行状态、混动运行状态以及能量回收机制之间的平稳过渡

 * 使用规则控制或优化算法制定切换策略。

2.7 搭建用户界面模块

为实现实时监控系统运行状况的需求，在汽车动力控制系统中配备了Simulink Extras模块中的Scope组件。通过该模块可呈现速度值、电动机转矩值以及电池剩余电量百分比等关键参数数据。

在 Simulink 中配置 Slider 和 Constant 模块以供用户配置驾驶模式参数、目标速度以及控制参数。

3. 动力学与控制策略联合仿真

3.1 设置仿真场景

正常工况测试 ：

 * 验证车辆在典型驾驶条件下的性能。
 * 例如，模拟车辆加速、减速和匀速行驶。

极限工况测试 ：

 * 验证车辆在极端条件下的表现。
 * 例如，模拟高速转弯、湿滑路面或陡坡起步。

故障注入测试 ：

• 在模拟故障场景下（如传感器失效或通信中断），验证系统的容错机制。
• 例如，在CAN总线中引入错误信号或在电池系统中施加非正常电压以测试系统的容错能力。

3.2 数据采集与分析

实时数据采集：通过使用 Simulink Real-Time Explorer 工具或类似工具完成实时数据的收集。

数据分析 ：

 * 分析动力学模型输出是否符合预期。
 * 验证控制策略的有效性。

日志记录 ： 将仿真结果保存为日志文件，便于后续分析和报告生成。

4. 性能评估

4.1 动力学性能评估

计算加速性能 ，评估车辆的动力性。

 * 例如，通过统计0到100 km/h加速时间，评估车辆的加速能力。

分析操控稳定性 ，评估车辆的横向动态特性。

 * 例如，通过观察横摆角速度和侧向加速度的变化，评估车辆的操控性。

4.2 控制性能评估

计算响应时间 ，评估控制系统的快速性。

 * 例如，通过统计电机转矩响应时间和SOC估算误差，评估系统的动态响应。

分析能量效率 ，评估车辆的能量利用效率。

 * 例如，通过统计每百公里耗电量，评估系统的节能效果。

4.3 用户体验评估

考察系统 interface友好度 ，检验系统使用便捷程度 。 如 通过用户反馈考察 interface设计 是否直观 以及操作流程是否简化

5. 示例代码

以下是一个简单的优化控制算法的Simulink实现示例：

matlab

深色版本

 % 定义优化目标函数

    
 function cost = objective_function(yaw_rate_error, lateral_acceleration)
    
     % yaw_rate_error: 横摆角速度误差
    
     % lateral_acceleration: 侧向加速度
    
     cost = norm(yaw_rate_error) + abs(lateral_acceleration - target_lateral_acceleration); % 综合目标函数
    
 end
    
  
    
 % 定义优化约束条件
    
 function [c, ceq] = constraint_function(torque_distribution, min_torque, max_torque)
    
     % torque_distribution: 扭矩分配比例
    
     % min_torque, max_torque: 扭矩限制
    
     c = [min_torque - torque_distribution; torque_distribution - max_torque]; % 不等式约束
    
     ceq = []; % 无等式约束
    
 end
    
  
    
 % 使用fmincon求解优化问题
    
 options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
    
 initial_guess = ones(1, num_time_steps); % 初始猜测值
    
 lb = repmat(min_torque, 1, num_time_steps); % 下界
    
 ub = repmat(max_torque, 1, num_time_steps); % 上界
    
 [optimal_torque_distribution, min_cost] = fmincon(@objective_function, initial_guess, [], [], [], [], lb, ub, @constraint_function, options);

6. 总结

通过上述步骤，在Simulink环境中完成了电动汽车动力学与控制策略联合仿真工作。该系统具备对整车性能进行全面评估的能力，并能验证控制策略的有效性；同时通过优化设计来提高车辆性能和可靠性。

未来工作可以包括：

• 应用智能预测技术：通过融合先进的人工智能技术方案，在提升能量管理的同时实现更为智能化的驾驶辅助功能。
  • 增强功能多样性：通过新增多类车型支持模块来显著提升系统适用性和通用性。
  • 构建验证体系：将虚拟仿真平台应用于真实车辆运行环境，在具体工况下开展系统性能评估。