CN103596821A - 基于模糊逻辑的制动控制 - Google Patents

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Abstract

提供了用于对车辆的车轮的制动进行控制的控制器。控制器包括到摩擦制动器的第一连接、到电动机/发电机的第二连接、到多个传感器的第三连接、以及模糊逻辑模块。电动机/发电机被配置成以驱动模式驱动车轮，并以再生制动模式对车轮进行制动。车辆的操作参数由多个传感器感测。模糊逻辑模块配置成基于来自多个传感器的数据来确定车辆和车轮的稳定性。模糊逻辑模块基于车辆和车轮的稳定性在以再生制动模式操作下的电动机/发电机与摩擦制动器之间分配制动力。

Description

基于模糊逻辑的制动控制
技术领域
本发明涉及控制混合车辆中的再生制动与摩擦制动之比。具体地，模糊逻辑用于确定再生和摩擦制动的量，以基于各种感测参数来使用。
背景技术
混合车辆通常使用再生制动来使车辆减速并给电池充电。然而，在某些情况下（例如，在诸如打滑（skid）校正的动态操纵期间），由于摩擦制动所提供的较大制动控制，车辆使用摩擦制动。
发明内容
本发明使用模糊逻辑来确定车辆的每个车轮的再生制动与摩擦制动之比，从而能够实现再生制动的较大使用，且因此能够实现来自车辆的能量的较大再获得。
在一个实施例中，本发明提供了用于对车辆的车轮的制动进行控制的控制器。控制器包括到摩擦制动器的第一连接、到电动机/发电机的第二连接、到多个传感器的第三连接、以及模糊逻辑模块。电动机/发电机被配置成以驱动模式来驱动车轮并以再生制动模式对车轮进行制动。车辆的操作参数由多个传感器感测。模糊逻辑模块被配置成基于来自多个传感器的数据来确定车辆和车轮的稳定性。模糊逻辑模块基于车辆和车轮的稳定性在摩擦制动器和以再生制动模式操作下的电动机/发电机之间分配制动力。
在另一实施例中，本发明提供了在车辆中在再生制动器和摩擦制动器之间分配制动力的方法。该方法包括接收车轮的感测速度、车辆的偏航率、以及车辆的横向加速度；确定车轮的加速度/减速度、车轮的打滑、以及车轮的加速度变化率；对车轮的加速度变化率、打滑、偏航率、横向加速度和加速度/减速度执行第一模糊操作，第一模糊操作返回指示相应的车轮参数的稳定性的值；对车辆速度执行第二模糊操作，第二模糊操作返回指示车辆速度对车辆的稳定性的影响的值；经由第三模糊操作来确定经由再生制动对比摩擦制动所施加的制动功率的量；以及提供经由再生制动相比再生制动器所施加的制动功率的量的指示。
在另一实施例中，本发明提供了车辆，其包括车轮、车轮速度传感器、被配置成使车轮制动的摩擦制动器、被配置成以驱动模式驱动车轮并以再生制动模式对车轮进行制动的电动机/发电机、被配置成感测车辆的油门的位置的油门传感器、被配置成感测车辆的制动踏板的位置的制动踏板传感器、感测车辆的操作参数的多个传感器、以及耦合到车轮速度传感器、摩擦制动器、电动机/发电机、油门传感器、制动踏板传感器和多个传感器的控制器。控制器包括模糊逻辑模块，该模糊逻辑模块被配置成基于来自多个传感器的数据来确定车辆的稳定性，并基于车辆的稳定性在以再生制动模式操作下的电动机/发电机与摩擦制动器之间分配制动力。
通过考虑详细的描述和附图，本发明的其它方面将变得明显。
附图说明
图1是车辆的方框图。
图2是用于在再生制动器和摩擦制动器之间分配制动力的基于模糊逻辑的系统的模型。
图3是用于基于车辆速度来确定加权因子的模糊逻辑曲线。
图4是用于基于输入和一对变量来确定输出的第一模糊逻辑曲线。
图5是用于基于输入和一对变量来确定输出的第二模糊逻辑曲线。
具体实施方式
在详细说明本发明的任何实施例之前，应理解的是，本发明在其应用中不限于在下面的描述中阐述或在下面的附图中示出的部件的结构和布置的细节。本发明能够有其它实施例并能够以各种方式被实践或实现。
图1示出混合车辆100。车辆100包括左前轮105、右前轮110、左后轮115和右后轮120。车轮105-120中的每个具有相关联的电动机/发电机125-140。车轮能够由内燃机145和/或其电动机125-140（其在所示的实施例中被定位成直接相邻于每个车轮）驱动。车辆100还包括多个传感器，其包括车轮速度传感器150-165（每个车轮速度传感器与车轮105-120之一相关联）、转向角传感器170、横向加速度传感器180、纵向加速度传感器185、偏航率传感器190、油门位置传感器195和制动踏板位置传感器200。传感器170-200向发动机控制单元（ECU）205提供它们感测的各种参数的指示，该发动机控制单元（ECU）205包括电子稳定性控制功能。在一些实施例中，不使用这些传感器中的一个或多个。替代地，使用来自一个或多个其它传感器的数据来进行由传感器提供的信息。
图2示出使用模糊逻辑在针对车辆100车轮的再生制动和摩擦制动之间分配制动控制的系统的操作的模型250的方框图。模型250可以以硬件、软件、或硬件与软件的组合来实现。此外，下述模块能够以硬件、软件或硬件与软件的组合来实现，并且可以是集成式或分布式的。车轮速度传感器150-165、转向角传感器170、横向加速度传感器180、纵向加速度传感器185、偏航率传感器190、油门位置传感器195和制动踏板位置传感器200向ECU205提供指示它们各自感测的参数的信号。ECU205的电子稳定性控制（ESC）模块255向加速度/减速度模块260提供关于制动踏板和油门位置的信息。模块260确定期望的加速度/减速度（例如，以米每平方秒m/s2为单位）。模块向减法器265提供期望的加速度/减速度。ESC模块255还向减法器265提供实际加速度/减速度267（以m/s2为单位）的指示。实际加速度/减速度从纵向加速度传感器185获得。在一些实施例中，使用来自除了纵向加速度传感器185以外的传感器（例如，使用车轮速度传感器）的数据来确定加速度/减速度。减法器265产生指示在期望的加速度/减速度和实际加速度/减速度之间的差的误差信号270。将误差信号270提供到比例-积分-微分（PID）控制器275。PID控制器275是产生制动信号280的闭环控制器，该制动信号280指示了应基于当前和过去的期望和实际车辆加速度/减速度来施加的制动力的量。制动信号280指示应施加到单独的车轮的制动力的量。
制动信号280被馈送到模糊逻辑控制器285。模糊逻辑控制器285还从ESC模块255接收多个信号290。多个信号290包括关于以下数据：车轮速度、车辆加速度/减速度、车轮加速度变化率、车轮打滑、车辆横向加速度和车辆偏航率。使用多个信号290，模糊逻辑控制器285在再生制动和摩擦制动之间分配制动力。模糊逻辑控制器285确定车辆100和单独车轮的稳定性，从而赋予零（即，非常不稳定）和一（非常稳定）之间的值。稳定性越大，分配给再生制动的制动力就越大。模糊逻辑控制器285产生指示将通过再生制动所施加的力的信号295和指示将通过摩擦制动所施加的力的信号300。
存在对再生制动可提供的制动力的量的限制。这被称为再生制动饱和点。模糊逻辑控制器285向饱和模块305提供信号295。如果由再生制动所施加的制动力超过饱和点，则饱和模块305向再生制动器提供信号，以施加其最大制动力，并向加法器310提供指示制动力的量超过饱和点的信号。加法器310将超过饱和点的力的量与从模糊逻辑控制器285接收的摩擦制动力（信号300）的量相组合，并向摩擦制动系统提供指示摩擦制动系统应提供的组合制动力的信号。
在一些实施例中，ECU205和/或其它模块包括处理器（例如，微处理器、微控制器、ASIC、DSP等）和可在处理器内部、处理器外部或这两者的存储器（例如，闪存、ROM、RAM、EEPROM等，即，非临时计算机可读介质）。
模糊逻辑控制器285的操作
模糊逻辑控制器285使用多个过程变量和感测参数。以下项目示出了由模糊逻辑控制器所使用的变量和参数：
V=车辆速度（m/s）。
ψ=来自偏航率传感器190的以弧度每秒（rad/s）为单位的偏航输入。
γ=基于车辆速度的基于模糊的加权因子。
λ=车轮打滑（%）。
V”=车轮加速度变化率（m/s3）。
V’=车轮加速度/减速度（m/s2）。
Ay=横向加速度（m/s2）（来自横向加速度传感器180）。
axF=纵向加速度（m/s2）（来自纵向加速度传感器185）。
X1是基于V’的第一模糊逻辑操作的输出。
X2是基于V”的第二模糊逻辑操作的输出。
X3是基于λ的第三模糊逻辑操作的输出。
X4是基于Ay的第四模糊逻辑操作的输出。
X5是基于ψ的第五模糊逻辑操作的输出。
Y1、Y2、Y3是临时变量。
C1和C2是基于模糊逻辑操作来预设的参数。
RB是总制动力的再生制动部分。
FB是总制动力的摩擦制动部分。
每个模糊逻辑操作返回零和一之间（包括零和一）的值。在一些实施例中，使用图3所示的图表基于车辆100的速度来确定γ。当车辆100以小于5m/s的速度行进时，γ=1。当车辆100以大于20m/s的速度行进时，γ=0.5。当车辆100以在5和20m/s之间的速度行进时，γ由如图3所示的方程γ=1–(V–5)/30来确定。
在一些实施例中，使用图4所示的曲线来确定X1、X2、X4和X5。当车辆正在加速时使用图5所示的曲线而当车辆正在减速时使用图4中的曲线来确定X3。在一个实施例中，当车辆100起动（从停止加速）或加速时：
使用输入|V’|和参数C1=4.2m/s2及C2=6.0m/s2来确定X1。
使用输入|V’|和参数C1=2m/s3及C2=20m/s3来确定X2。
使用输入λ和参数C1=f(V)及C2=f(V)来确定X3。
使用输入|Ay|和参数C1=3.0m/s2及C2=9.0m/s2来确定X4。
使用输入|ψ|和参数C1=0.4rad/s及C2=0.7rad/s来确定X5。
以及当车辆100正在减速时：
使用输入|V’|和参数C1=8.4m/s2及C2=14.0m/s2来确定X1。
使用输入|V’|和参数C1=15m/s3及C2=150m/s3来确定X2。
使用输入λ和参数C1=0.03及C2=0.07来确定X3。
使用输入|ay|和参数C1=2.0m/s2及C2=8.0m/s2来确定X4。
使用输入|ψ|和参数C1=0.3rad/s及C2=0.6rad/s来确定X5。
一旦X1到X5被确定，就将它们用于对以下方程进行求解：
Y1=γ*MIN(X1,X2)+(1–γ)*(X1+X2)/2
Y2=γ*MIN(Y1,X3)+(1–γ)*(Y1+X3)/2
Y3=γ*MIN(Y2,X4)+(1–γ)*(Y2+X4)/2
然后由下式确定要被施加到再生制动PR的制动力的部分：
PR=γ*MIN(Y3,X5)+(1–γ)*(Y3+X5)/2
最后，通过使该部分乘以PID控制器285的输出来确定实际再生制动力BR：
BR=PR*PIDOUT
以及，通过将要被施加到摩擦制动的部分（1-PR）乘以PID控制器285的输出来确定实际摩擦制动力BF：
BF=(1-PR)*PIDOUT
再次，超过预定饱和阈值的任何BR均被加到BF。针对四个车轮中的每个来执行该过程。
例如，对于车辆100以10m/s（γ=0.83）行进并以慢速率（V’<4.2m/s2）加速的情况，车轮加速度变化率小（V”<2m/s3），车轮打滑小，车辆偏航率小（ψ<0.4rad/s），且车辆横向加速度小（Ay<3.0m/s2）。此外，X1到X5都为1.0（非常稳定）。对上面的方程求解导致RB为一。这意味着所有制动力（一直到饱和）都经由再生制动来施加。
作为第二示例，考虑车辆100在转弯中制动且车辆100以相对快的车轮减速度（V’～12m/s2）从20m/s（γ=0.5）减速的情况，车轮加速度变化率中等（V”～82m/s3），车轮打滑中等，车辆偏航率相对较大（ψ～5.4rad/s），以及车辆横向加速度大（Ay～7.7m/s2），使用模糊操作X1=0.3、X2=0.5、X3=0.6、X4=0.1、X5=0.2，并对上面的方程求解，得到Y1=0.35、Y2=0.4125、Y3=0.1781和RB=0.1836。因此，FB=0.8164。因为感测参数指示车辆100和车轮相对不稳定，所以制动力的82%使用摩擦制动来施加，而18%经由再生制动来施加。然而，再生制动的这18%大于现有技术系统，现有技术系统每当遇到不稳定的条件时达到了100%摩擦制动和0%再生制动。
上面使用的变量仅作为示例，且并不意在限制性的。变量可基于实际车辆测试来选择，并可在不同的车辆之间变化。
因此，本发明除了别的以外还提供了基于模糊逻辑的制动控制系统。在所附权利要求中阐述了本发明的各种特征和优点。

Claims (19)

1.一种用于对车辆的车轮的制动进行控制的控制器，所述控制器包括：
到摩擦制动器的第一连接；
到电动机/发电机的第二连接，所述电动机/发电机被配置成以驱动模式驱动所述车轮，并以再生制动模式对所述车轮进行制动；
到多个传感器的第三连接，所述多个传感器感测所述车辆的操作参数；以及
模糊逻辑模块，其被配置成基于来自所述多个传感器的数据来确定所述车辆和所述车轮的稳定性，并基于所述车辆和所述车轮的所述稳定性在以所述再生制动模式下操作的所述电动机/发电机与所述摩擦制动器之间分配制动力。
2.如权利要求1所述的控制器，其中所述多个传感器包括油门位置传感器、制动踏板位置传感器、偏航率传感器、车轮速度传感器和横向加速度传感器。
3.如权利要求1所述的控制器，其中所述模糊逻辑模块至少部分地基于所述车轮的打滑来确定所述车辆的稳定性。
4.如权利要求1所述的控制器，其中所述模糊逻辑模块至少部分地基于所述车轮的加速度/减速度来确定所述车辆的稳定性。
5.如权利要求1所述的控制器，其中所述模糊逻辑模块至少部分地基于所述车轮的加速度变化率来确定所述车辆的稳定性。
6.如权利要求1所述的控制器，其中所述模糊逻辑模块至少部分地基于所述车轮的横向加速度来确定所述车辆的稳定性。
7.如权利要求1所述的控制器，其中所述模糊逻辑模块至少部分地基于所述车轮的偏航率来确定所述车辆的稳定性。
8.如权利要求1所述的控制器，其中所述控制器基于下式来确定再生制动与摩擦制动之比：
Y1=γ*MIN(X1,X2)+(1–γ)*(X1+X2)/2
Y2=γ*MIN(Y1,X3)+(1–γ)*(Y1+X3)/2
Y3=γ*MIN(Y2,X4)+(1–γ)*(Y2+X4)/2
其中
γ=基于所述车辆的速度的基于模糊的加权因子，
X1是基于所述车轮的加速度/减速度的第一模糊逻辑操作的输出，
X2是基于所述车轮的加速度变化率的第二模糊逻辑操作的输出，
X3是基于所述车轮的打滑的第三模糊逻辑操作的输出，
X4是基于所述车辆的横向加速度的第四模糊逻辑操作的输出，
X5是基于所述车辆的偏航率的第五模糊逻辑操作的输出，以及
再生制动的比=γ*MIN(Y3,X5)+(1–γ)*(Y3+X5)/2。
9.如权利要求1所述的控制器，其中所述模糊逻辑模块返回在零和一之间且包括零和一的值。
10.如权利要求1所述的控制器，还包括用于确定待施加的制动力的总量的PID功能。
11.如权利要求10所述的控制器，其中基于所计算的比在再生制动和摩擦制动之间对制动力的所述总量进行分配。
12.如权利要求1所述的控制器，还包括饱和模块，所述饱和模块将应用于再生制动的制动力的量与阈值相比较，并将应用于再生制动的制动力的超过所述阈值的量分配给所述摩擦制动。
13.一种在车辆中在再生制动器和摩擦制动器之间分配制动力的方法，所述方法包括：
接收车轮的感测速度、所述车辆的偏航率、以及所述车辆的横向加速度；
确定所述车轮的加速度/减速度、所述车轮的打滑、以及所述车轮的加速度变化率；
对所述车轮的加速度变化率、打滑、偏航率、横向加速度、以及加速度/减速度执行第一模糊操作，所述第一模糊操作返回用于指示相应的车轮参数的稳定性的值；
对车辆速度执行第二模糊操作，所述第二模糊操作返回用于指示所述车辆速度对所述车辆的稳定性的影响的值；
经由第三模糊操作来确定经由再生制动对比摩擦制动所施加的制动功率的量；以及
提供经由再生制动相比再生制动器所施加的制动功率的量的指示。
14.如权利要求13所述的方法，其中使用下式来确定经由所述再生制动相比所述摩擦制动所施加的制动功率的量：
Y1=γ*MIN(X1,X2)+(1–γ)*(X1+X2)/2
Y2=γ*MIN(Y1,X3)+(1–γ)*(Y1+X3)/2
Y3=γ*MIN(Y2,X4)+(1–γ)*(Y2+X4)/2
其中
γ=基于所述车辆速度的基于模糊的加权因子，
X1是基于所述车轮的加速度/减速度的第一模糊逻辑操作的输出，
X2是基于所述加速度变化率的第二模糊逻辑操作的输出，
X3是基于所述车轮的打滑的第三模糊逻辑操作的输出，
X4是基于所述车辆的横向加速度的第四模糊逻辑操作的输出，
X5是基于所述车辆的偏航率的第五模糊逻辑操作的输出，以及
再生制动的比=γ*MIN(Y3,X5)+(1–γ)*(Y3+X5)/2。
15.如权利要求13所述的方法，其中指示稳定性的值在零和一之间，且包括零和一。
16.如权利要求13所述的方法，还包括通过PID功能确定待施加的制动力的总量。
17.如权利要求13所述的方法，还包括基于所计算的比在所述再生制动和所述摩擦制动之间对制动力的总量进行分配。
18.如权利要求13所述的方法，还包括确定再生制动力的超过饱和阈值的量，并将再生制动力的超过阈值的量分配给所述摩擦制动。
19.一种车辆，包括
车轮；
车轮速度传感器；
摩擦制动器，其被配置成使所述车轮制动；
电动机/发电机，其被配置成以驱动模式来驱动所述车轮，并以再生制动模式来对所述车轮进行制动；
油门传感器，其被配置成感测所述车辆的油门的位置；
制动踏板传感器，其被配置成感测所述车辆的制动踏板的位置；
多个传感器，其感测所述车辆的操作参数；
控制器，其耦合到所述车辆速度传感器、所述摩擦制动器、所述电动机/发电机、所述油门传感器、所述制动踏板传感器、以及所述多个传感器，所述控制器包括模糊逻辑模块，所述模糊逻辑模块被配置成基于来自所述多个传感器的数据来确定所述车辆的稳定性，并基于所述车辆的稳定性在以再生制动模式下操作的所述电动机/发电机与所述摩擦制动器之间分配制动力。
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