用Simscape建模和模拟电动全地形车
从系列中:改进赛车开发
了解如何建模电动全地形车(ATV)越野学生比赛,如巴哈SAE。观看如何使用Simscape™开发模型的概述。然后以该模型为参考,优化ATV参数,进行制动测试,在凹凸路面上行驶,计算电池的充电状态。当您构建自己的ATV模型时,提供了一个资源列表。
有关更多信息,您可以访问以下资源:
在这个视频中,我们将看到如何建模全地形电动汽车或短ATV。我们将看到如何结合各种物理系统,如电气,机械,我们可以很容易地建模ATV。
在视频中,我们将参考在越野学生比赛中使用的全地形车,其中车辆有后轮驱动,由无刷直流电机驱动。
视频还将介绍如何使用该模型作为参考,优化某些车辆参数,执行简化的紧急制动测试,在颠簸上行驶车辆,最后执行闭环模拟以跟踪驾驶循环并测量充电状态。
我们希望您会发现视频有用,并将实施学习,以开发您的车辆模型。
那么,让我们开始吧,欢迎大家来到MATLAB和Simulink赛车休息室。
假设你有一个电动汽车的仿真模型。你能用它做什么?
嗯,你可以尝试新的想法。例如,是使用简单的齿轮总成还是使用链传动。
您可以在设计阶段发现并修复错误。举个例子,在模拟中,你可以找到动力系统无法跟踪驱动周期的原因。
最后,您可以将模型转换为生产代码。
因此,这是我们使用Simscape开发的开环模型,它使您能够在Simulink环境中快速创建物理系统模型。该模型根据输入占空比输出车辆速度。
它由一个电池源组成,该电池源由串联的单元组成,其中每个单元是一个RC等效电路。
电机和逆变子系统由一个降压转换器组成,以降低输入电压。无刷直流电动机的相位由提供给三相逆变器的换相逻辑控制。这些子系统中的每一个都是使用基于物理连接的Simscape Electrical模块构建的。
此外,我们有一个简单的传动齿轮和一个简单的纵向车辆动力学子系统,由车身、轮胎和制动器组成。
在模型中,您可以为占空比添加一个仪表板,并更改值以检查车辆的速度。
如你所见,这个模型运行得很好。然而,情况并非总是如此。也许你用正确的连接建立了模型,但是你没有得到预期的输出。最常见的原因之一是选择了不合适的车辆参数。例如,检查这个BLDC电机块,需要多个参数,如果您改变磁链,您可以看到它限制了车辆的最大速度。那么,现在该怎么办呢?一种选择是确保您输入了正确的参数,或者您可以尝试根据您的需求优化参数。
探讨第二个选项,让我们定义我们的设计需求。我们希望在t1秒后飞行器的速度应该在一定的范围内,基于这个范围我们可以估计磁通联动。为了执行这个估计,我们将从Simulink Design Optimization工具箱中引入一个“Check Custom bounds”块,并将定义边界。此外,我们单击app部分下的Response优化器,定义设计变量(在本例中为流量),并运行优化。我们可以看到,优化完成后,速度在范围内,这里是估计值。现在,我们将使用相同的值来执行进一步的模拟。
转到下一节,我们感兴趣的是测量停车距离。车辆加速,一旦达到一定距离,司机就会刹车。为了应用这个逻辑,我们使用相同的模型。我们将增加盘式制动器,在前后轴上施加摩擦力矩。接下来,我们将测量的距离端口连接到两个交换机。一个开关将使车辆加速至60米,另一个开关将确保同时踩下刹车。请注意,我们假设的是一个理想的情况,没有延误。现在,一旦我们运行模拟,你可以看到速度从有限值下降到零,停止距离在8米左右。请注意,停车距离可以根据您的最佳车辆参数和设计进一步缩短。
我们需要添加的另一个重要变量是道路倾角。全地形车大多在不同倾角的道路上行驶。因此,让我们看看如何包括道路倾角。总是建议使用记录的地形数据,以便从这些数据中准备一个距离和道路倾角之间的1d查找表。由于我们没有这些数据,我们只是创建了一个简单的梯形凸起。所以,为了在模型中实现同样的方法,我们写了几行MATLAB代码,计算倾角,并准备了一个查找表。正如你所看到的,倾斜在30度保持不变,然后下降到0,然后再次下降到-30度。该表采用ATV行驶的距离并输出倾斜角。这是附加的子系统在模型中实现了变化的倾角。当我们运行模拟时,我们可以看到飞行器的速度随着正倾角而下降,然后随着它接近负倾角而增加。
到目前为止,所有模型都是开环模型。现在,让我们检查闭环模型,我们将尝试跟踪驱动周期和测量SOC。在模型中,我们从动力总成块集中添加了一个驱动循环块,该块从mat文件生成用户定义的驱动循环。由于我们没有实际ATV的测试数据,我们使用随机信号来演示模型。然而,如果你有一个记录的测试数据的驱动周期将是伟大的。一些东西,比如越野比赛的获胜者在他们的车辆设计中使用的东西。该团队使用记录的数据计算了射程和SOC。现在,你有了更多的动力,让我们回到我们的模型。现在要关闭回路,我们测量速度误差,并添加了PID控制器来输出所需的占空比和制动信号。最后,我们在传统开路电压测量和库仑计数的基础上,增加了一个子系统来测量车辆的电荷状态。 Now, as we run the simulation, we see that the vehicle can track the drive cycle, and the simulation stops as the battery reaches 20 % SOC. This was a simplistic approach to calculate the SOC. However, if you are interested to know more about alternative approaches such as Kalman filtering please check out the webpage dedicated towards battery state of charge estimation.
因此,我们刚刚看到了如何使用Simscape建模一个简单的电动全地形车辆。你一定想知道有什么资源可以了解更多。让我们来看看。如果您是汽车学生团队的一员,并希望开始使用Simscape,请阅读物理建模教程,该教程将帮助您的团队开始建模、模拟和分析汽车领域。此外,如果您有兴趣了解更多关于电机控制的知识,请查看电机控制系列,并在Simscape中实现学习,请查看“如何设计电机控制器”视频。如果您来自不同的域,您可以访问Simscape网页以获取更多资源。
好了,我们就到视频的最后了,如果你有任何问题可以通过racinglounge@mathworks.com,不要忘记加入我们的MATLAB和Simulink赛车休息室群Facebook获取最新内容和相关新闻。
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