CN108688474B - 电动汽车制动能量回收控制算法 - Google Patents

电动汽车制动能量回收控制算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种电动汽车制动能量回收控制算法，其特征在于由以下步骤组成：在制动开始初期，仅采用电机再生制动力制动，尽可能多的回收制动能量，同时采用基于最小二乘法的路面附着系数和整车质量估计算法，获得车辆制动的路面附着系数信息和车辆载荷状况信息；在制动过程中期，采用卡尔曼滤波算法进行前后车轮的滑移率估计；为了提高滑移率估计的精度，将制动初期获得的整车质量和路面附着系数作为初始值带入到卡尔曼滤波算法中；在制动过程末期，当车辆速度降低到V0以下时，为了提高制动的舒适性，防止因电机转速过低产生扭矩波动，采用平滑降低再生制动力的同时提高摩擦制动的算法，逐渐过渡到纯摩擦制动模式，最终实现车辆的停车。

Description

电动汽车制动能量回收控制算法
技术领域：
本发明涉及新能源汽车技术领域，具体的说是一种特别针对单轴驱动的纯电动汽车的制动能量回收技术和复合制动系统的电动汽车制动能量回收控制算法。
背景技术：
纯电动汽车由于其环境友好性和结构简洁性被我国确定为最优支持的汽车技术发展方向。在国家各级政府的补贴支持下，近年来电动汽车的技术获得了长足的发展和进步。电机、电池和电控“三电”核心技术不断获得新的突破，越来越多的企业已经能够自主的完成纯电动汽车的设计、研发和生产。然而，制动能量回收技术作为电动汽车的核心竞争力之一，一直没有获得理想的解决方案和控制算法。
电动汽车的制动与传统车辆有着非常明显的不同。由于电动机通过适当的控制作用可以工作在发电状态，实现将车辆动能重新回收并转化成电能给蓄电池充电，此过程称为电机的再生制动。由电机产生的再生制动力将通过传动轴传递到车轮，对车辆起到制动作用。
同时，电动汽车上还保留了传统车辆上相同的摩擦制动系统，当驾驶员对制动踏板进行促动时，车轮上将产生摩擦制动作用。
因此，电动汽车在制动过程中将同时存在再生制动和摩擦制动的复合作用，称为复合制动。
复合制动时，再生制动力和摩擦制动力之间的分配和协调控制是电动汽车的核心技术之一，控制算法不仅会影响制动能量回收的效率，还对车辆的制动安全性有重要作用。
发明内容：
本发明针对后轮驱动的纯电动客车，为了解决复合制动过程中的安全性和经济性问题，提出了分阶段应用的制动状态估计算法和制动力协调分配算法。
本发明可以通过以下措施达到：
一种电动汽车制动能量回收控制算法，其特征在于由以下步骤组成：
步骤1：在制动开始初期，仅采用电机再生制动力制动，尽可能多的回收制动能量。同时在此阶段充分利用前后轮受力性质不同的特点，采用基于最小二乘法的路面附着系数和整车质量估计算法，获得车辆制动的路面附着系数信息和车辆载荷状况信息；
步骤2：在制动过程中期，当驾驶员加大制动踏板促动力，再生制动无法满足制动强度要求时，摩擦制动优先施加于汽车前轮，此时采用卡尔曼滤波算法进行前后车轮的滑移率估计；为了提高滑移率估计的精度，将制动初期获得的整车质量和路面附着系数作为初始值带入到卡尔曼滤波算法中；
步骤3：在制动过程末期，当车辆速度降低到V0以下时，为了提高制动的舒适性，防止因电机转速过低产生扭矩波动，采用平滑降低再生制动力的同时提高摩擦制动的算法，逐渐过渡到纯摩擦制动模式，最终实现车辆的停车。
本发明步骤1中具体执行以下步骤:
在驾驶员刚踩下制动踏板的制动初期或驾驶员轻踩制动踏板时，制动踏板转角较小，驾驶员需求的目标制动强度较低，电机再生制动力能够满足车辆制动的需求；此时，仅对后轮电机进行再生制动力控制；RBS通过制动踏板位移传感器获得踏板位移数据xd,则计算Ftotal＝Ks·xd(Ks值根据车型不同，可以是常数，也可以是曲线)；RBS将Ftotal作为再生制动力需求Freg发送给电机控制器MC；MC在力矩闭环控制模式下使电机产生相应的力矩并通过传动轴在后轮上产生再生制动力。MC通过传感器测量获得驱动轮实际的再生制动力输出值Freg0并反馈给RBS。同时EBS通过车轮转速传感器获得驱动轮转速vd、和非驱动轮转速vf,并通过CAN总线将vd和vf反馈给RBS；
在此阶段由于仅存在驱动轮上的再生制动，驱动轮滑移率sd＝(vf-vd)/vf大于零；而非驱动轮没有纵向力，滑移率sf等于零；因此根据驱动轮的角加速度为ωd＝d(vd)/dt/r,车辆加速度a＝d(vf)/dt,其中r为车轮的滚动半径；
将车辆的质量计算为m＝-(Freg0·r+J·ωd)/a/r，路面的最大附着系数计算为
Figure GDA0001786468980000031
其中J,A，B为车型系数，根据不同车型不同；由于在每个时间点均可以获得以上的计算结果，记为m(k)(k＝1,2,....)和
Figure GDA0001786468980000032
采用递推式最小二乘法计算获得当前时刻车辆质量和路面附着系数的估计值
Figure GDA0001786468980000041
和
Figure GDA0001786468980000042
本发明步骤2具体包括以下内容：
当驾驶员继续加大制动踏板促动力，制动踏板位移xd继续增加，从而使得Ftotal大于电机在当前车速下能够施加的最大再生制动力Fregmax，此时将使用前期估计获得的车辆总质量
Figure GDA0001786468980000043
和路面峰值附着系数
Figure GDA0001786468980000044
判断是否有车轮趋于抱死。如果驱动轮没有发生抱死，则MC控制电机施加大小为Fregmax的再生制动力给驱动轮，并通过CAN总线将Fregmax反馈给RBS，同时，RBS将(Ftotal-Fregmax)作为非驱动轮的摩擦制动力需求Ffollow发送给EBS，由EBS控制制动阀组实现相应的制动力的施加，反之，如果驱动轮发生抱死趋势，则将驱动轮的总制动力分配在抱死线的下方或前方，即
Figure GDA0001786468980000045
(前轮为驱动轮)或者
Figure GDA0001786468980000046
(后轮为驱动轮)，其中C、D、E、F为与车型相关的参数，同时所有车轮进入ABS控制模式，电机再生制动力保持恒定，摩擦制动力受EBS的控制实现防抱死，同样的，如果非驱动轮发生抱死，也按照同等的规则计算，使非驱动轮的制动力分配在抱死线的下方或前方。
本发明步骤3具体包括以下内容：
随着制动过程的持续，车辆速度逐渐降低，当车速降低到V0以下时，电机再生制动所产生的电压已经无法继续为蓄电池充电，此时RBS将按照一定的斜率将再生制动力需求Freg逐渐降低，同时，按相同的斜率增加驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv，使得驱动轮上的总制动力保持不变，RBS将Freg和Fdriv同时发送给MC和EBS，完成两个制动力的施加，随着车速的持续降低，最终再生制动将全部退出，完全有摩擦制动实现车辆的最终停车；
当驾驶员的踏板深度很深，计算获得的
Figure GDA0001786468980000051
时，RBS将按照一定的斜率将再生制动力需求Freg逐渐降低，同时，按相同的斜率增加驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv，使得驱动轮上的总制动力保持不变，RBS将Freg和Fdriv同时发送给MC和EBS，完成两个制动力的施加。直至再生制动完全退出制动，仅采用传统摩擦制动完成制动过程。
本发明仅应用于前轮驱动或者后轮驱动的电动汽车，包括混合动力汽车、纯电动汽车等具备电驱动能力的汽车，制动初期，仅采用电机再生制动，利用驱动轮滑移而非驱动轮纯滚动的特点进行车辆质量和路面峰值附着系数的在线识别；制动中期，采用制动初期识别获得的车辆和路面参数，将再生制动力的施加提高到最大，从而实现制动能量回收的最大化；制动后期，平滑退出再生制动，由摩擦制动实现车辆防抱死和最终停车，避免了低速下的再生制动力波动引起的车辆制动不平稳。
附图说明：
附图1为本发明的硬件结构。
附图2为本发明的流程图。
附图标记：踏板位移或踏板力传感器1、差速驱动桥2、驱动电机3、主缸4、制动控制阀组5。
具体实施方式：
实施方案(图1)采用后轮驱动的电动汽车为例，同样适用于前轮驱动的电动汽车。
如图1所示的后轮驱动的电动汽车，其前后轮都可以通过制动电子控制器(EBS)施加摩擦制动力。此外，后轮还可以通过电机控制器(MC)施加电机再生制动力。复合制动控制器(RBS)负责运行本发明所设计的控制算法，并发送前轮的摩擦制动力需求Ffollow和后轮的摩擦制动力需求Fdriv、再生制动力需求Freg给EBS和MC，最终EBS和MC完成各制动力的施加并将传感器测量得到的车轮上实际获得的制动力反馈给RBS。
本发明的制动能量回收过程控制算法流程如图2所示，以下将具体叙述和说明算法的实施过程。
(1)制动初期或轻度制动阶段
在驾驶员刚踩下制动踏板的制动初期或驾驶员轻踩制动踏板时，制动踏板转角较小，驾驶员需求的目标制动强度较低，电机再生制动力能够满足车辆制动的需求；此时，仅对后轮电机进行再生制动力控制；RBS通过制动踏板位移传感器获得踏板位移数据xd,则计算Ftotal＝Ks·xd(Ks值根据车型不同，可以是常数，也可以是曲线)；RBS将Ftotal作为再生制动力需求Freg发送给电机控制器MC；MC在力矩闭环控制模式下使电机产生相应的力矩并通过传动轴在后轮上产生再生制动力。MC通过传感器测量获得驱动轮实际的再生制动力输出值Freg0并反馈给RBS。同时EBS通过车轮转速传感器获得驱动轮转速vd、和非驱动轮转速vf,并通过CAN总线将vd和vf反馈给RBS；
在此阶段由于仅存在驱动轮上的再生制动，驱动轮滑移率sd＝(vf-vd)/vf大于零；而非驱动轮没有纵向力，滑移率sf等于零；因此根据驱动轮的角加速度为ωd＝d(vd)/dt/r,车辆加速度a＝d(vf)/dt,其中r为车轮的滚动半径；
将车辆的质量计算为m＝-(Freg0·r+J·ωd)/a/r，路面的最大附着系数计算为
Figure GDA0001786468980000071
其中J,A，B为车型系数，根据不同车型不同；由于在每个时间点均可以获得以上的计算结果，记为m(k)(k＝1,2,....)和
Figure GDA0001786468980000072
采用递推式最小二乘法计算获得当前时刻车辆质量和路面附着系数的估计值
Figure GDA0001786468980000073
和
Figure GDA0001786468980000074
(2)制动中期或中度制动阶段
当驾驶员继续加大制动踏板促动力，制动踏板位移xd继续增加，从而使得Ftotal大于电机在当前车速下能够施加的最大再生制动力Fregmax。此时将使用前期估计获得的车辆总质量
Figure GDA0001786468980000078
和路面峰值附着系数
Figure GDA0001786468980000075
判断是否有车轮趋于抱死。如果驱动轮没有发生抱死，则MC控制电机施加大小为Fregmax的再生制动力给驱动轮，并通过CAN总线将Fregmax反馈给RBS。同时，RBS将(Ftotal-Fregmax)作为非驱动轮的摩擦制动力需求Ffollow发送给EBS，由EBS控制制动阀组实现相应的制动力的施加。反之，如果驱动轮发生抱死趋势，则将驱动轮的总制动力分配在抱死线的下方或前方，即
Figure GDA0001786468980000076
(前轮为驱动轮)或者
Figure GDA0001786468980000077
(后轮为驱动轮)，其中C、D、E、F为与车型相关的参数，同时所有车轮进入ABS控制模式，电机再生制动力保持恒定，摩擦制动力受EBS的控制实现防抱死。同样的，如果非驱动轮发生抱死，也按照同等的规则计算，使非驱动轮的制动力分配在抱死线的下方或前方。
(3)制动后期或紧急制动阶段
随着制动过程的持续，车辆速度逐渐降低，当车速降低到V0以下时，电机再生制动所产生的电压已经无法继续为蓄电池充电。此时RBS将按照一定的斜率将再生制动力需求Freg逐渐降低，同时，按相同的斜率增加驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv，使得驱动轮上的总制动力保持不变。RBS将Freg和Fdriv同时发送给MC和EBS，完成两个制动力的施加。随着车速的持续降低，最终再生制动将全部退出，完全有摩擦制动实现车辆的最终停车。
当驾驶员的踏板深度很深，计算获得的
Figure GDA0001786468980000081
时，RBS将按照一定的斜率将再生制动力需求Freg逐渐降低，同时，按相同的斜率增加驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv，使得驱动轮上的总制动力保持不变。RBS将Freg和Fdriv同时发送给MC和EBS，完成两个制动力的施加。直至再生制动完全退出制动，仅采用传统摩擦制动完成制动过程。

Claims (4)

1.一种电动汽车制动能量回收控制算法，其特征在于由以下步骤组成：
步骤1：在制动开始初期，仅采用电机再生制动力制动，尽可能多的回收制动能量，同时在此阶段充分利用前后轮受力性质不同的特点，采用基于最小二乘法的路面附着系数和整车质量估计算法，获得车辆制动的路面附着系数信息和车辆载荷状况信息；
步骤2：在制动过程中期，当驾驶员加大制动踏板促动力，再生制动无法满足制动强度要求时，摩擦制动优先施加于汽车前轮，此时采用卡尔曼滤波算法进行前后车轮的滑移率估计；为了提高滑移率估计的精度，将制动初期获得的整车质量和路面附着系数作为初始值带入到卡尔曼滤波算法中；
步骤3：在制动过程末期，当车辆速度降低到V0以下时，为了提高制动的舒适性，防止因电机转速过低产生扭矩波动，采用平滑降低再生制动力的同时提高摩擦制动的算法，逐渐过渡到纯摩擦制动模式，最终实现车辆的停车。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车制动能量回收控制算法，其特征在于步骤1中具体执行以下内容：
在驾驶员刚踩下制动踏板的制动初期或驾驶员轻踩制动踏板时，制动踏板转角较小，驾驶员需求的目标制动强度较低，电机再生制动力能够满足车辆制动的需求；此时，仅对后轮电机进行再生制动力控制；复合制动控制器RBS通过制动踏板位移传感器获得制动踏板位移xd,则计算Ftotal＝Ks·xd，Ks值根据车型不同，是常数，或是曲线；复合制动控制器RBS将Ftotal作为再生制动力需求Freg发送给电机控制器MC；电机控制器MC在力矩闭环控制模式下使电机产生相应的力矩并通过传动轴在后轮上产生再生制动力；电机控制器MC通过传感器测量获得驱动轮实际的再生制动力输出值Freg0并反馈给复合制动控制器RBS；同时制动电子控制器EBS通过车轮转速传感器获得驱动轮转速vd和非驱动轮转速vf,并通过CAN总线将驱动轮转速vd和非驱动轮转速vf反馈给复合制动控制器RBS；
在此阶段由于仅存在驱动轮上的再生制动，驱动轮滑移率sd＝(vf-vd)/vf大于零；而非驱动轮没有纵向力，滑移率sf等于零；因此根据驱动轮的角加速度为ωd＝d(vd)/dt/r,车辆加速度a＝d(vf)/dt,其中r为车轮的滚动半径；
将车辆的质量计算为m＝-(Freg0·r+J·ωd)/a/r，路面的最大附着系数计算为
Figure FDA0002962620740000021
其中J,A，B为车型系数，根据不同车型不同；由于在每个时间点均获得以上的计算结果，记为m(k)(k＝1,2,....)和
Figure FDA0002962620740000022
采用递推式最小二乘法计算获得当前时刻车辆总质量的估计值
Figure FDA0002962620740000023
和路面附着系数的估计值
Figure FDA0002962620740000024
3.根据权利要求2所述的一种电动汽车制动能量回收控制算法，其特征在于步骤2中具体执行以下内容：
当驾驶员继续加大制动踏板促动力，制动踏板位移xd继续增加，从而使得Ftotal大于电机在当前车速下能够施加的最大再生制动力Fregmax，此时将使用前期估计获得的车辆总质量的估计值
Figure FDA0002962620740000025
和路面附着系数的估计值
Figure FDA0002962620740000026
判断是否有车轮趋于抱死，如果驱动轮没有发生抱死，则电机控制器MC控制电机施加大小为最大再生制动力Fregmax的再生制动力给驱动轮，并通过CAN总线将最大再生制动力Fregmax反馈给复合制动控制器RBS，同时，复合制动控制器RBS将(Ftotal-Fregmax)作为非驱动轮的摩擦制动力需求Ffollow发送给制动电子控制器EBS，由制动电子控制器EBS控制制动阀组实现相应的制动力的施加，反之，如果驱动轮发生抱死趋势，则将驱动轮的总制动力分配在抱死线的下方或前方，即
Figure FDA0002962620740000027
Freg为再生制动力需求，Fdriv为驱动轮的摩擦制动力需求，
Figure FDA0002962620740000028
为路面附着系数的估计值，
Figure FDA0002962620740000029
为车辆总质量估计值，前轮为驱动轮；或者
Figure FDA0002962620740000031
后轮为驱动轮，Freg为再生制动力需求，Fdriv为驱动轮的摩擦制动力需求，
Figure FDA0002962620740000032
为路面附着系数的估计值，
Figure FDA0002962620740000033
为车辆总质量估计值，其中C、D、E、F为与车型相关的参数，同时所有车轮进入ABS控制模式，电机再生制动力保持恒定，摩擦制动力受制动电子控制器EBS的控制实现防抱死，同样的，如果非驱动轮发生抱死，也按照同等的规则计算，使非驱动轮的制动力分配在抱死线的下方或前方。
4.根据权利要求2所述的一种电动汽车制动能量回收控制算法，其特征在于步骤3中具体执行以下内容：
随着制动过程的持续，车辆速度逐渐降低，当车速降低到V0以下时，电机再生制动所产生的电压已经无法继续为蓄电池充电，此时复合制动控制器RBS将按照一定的斜率将再生制动力需求Freg逐渐降低，同时，按相同的斜率增加驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv，使得驱动轮上的总制动力保持不变，复合制动控制器RBS将再生制动力需求Freg和驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv同时发送给电机控制器MC和制动电子控制器EBS，完成两个制动力的施加，随着车速的持续降低，最终再生制动将全部退出，完全有摩擦制动实现车辆的最终停车；
当驾驶员的踏板深度很深，计算获得的
Figure FDA0002962620740000034
时，复合制动控制器RBS将按照一定的斜率将再生制动力需求Freg逐渐降低，同时，按相同的斜率增加驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv，使得驱动轮上的总制动力保持不变，复合制动控制器RBS将再生制动力需求Freg和驱动轮的摩擦制动力需求Fdriv同时发送给电机控制器MC和制动电子控制器EBS，完成两个制动力的施加，直至再生制动完全退出制动，仅采用传统摩擦制动完成制动过程。
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