CN113879135B - 一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆控制方法及系统，S1：利用动力试验台架对车用驱动电机的效率Map进行测定。S2：实时路况信息采集和车辆定位，基于车载通信系统的实时车辆状态获取。S3：依据实时路况信息和车辆状态信息，控制系统基于电机效率Map计算出合理的行驶参数，并基于模糊控制策略制定合理的制动机制。本发明针对井下工况较为固定的特点，基于工况信息和车辆状态信息的最优速度控制，结合动力电机效率Map，改善了多变载矿井车辆的电机工况，提高了运行效率。顺应“5G+智能矿山”时代，对“智能矿山”、“无人矿山”的矿用辅运设备建设具有参考意义，并为固定路段、长坡度工况车辆的智能、无人化驾驶提供了参考方案。

Description

一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆控制方法及 系统
技术领域
本发明属于智能网联汽车领域，具体涉及一种基于电机效率Map和前方路况信息的矿用车辆控制方法及系统。
背景技术
我国煤炭开采整体地质条件趋于复杂，煤炭开采安全保障体系亟待升级和发展。根据国家煤炭行业高质量发展要求，智能化是煤矿建设的核心技术支撑，煤炭开采保障体系需要向精确化、透明化、智能化方向发展。煤炭企业顺应国内智能网联汽车的发展趋势，正逐步将矿用辅助运输设备向智能化、电动化方向升级改造。随着ITS技术、V2X技术的发展，智能网联汽车基于前方道路信息的经济巡航是当下智能车辆研究的热点。常规道路的实时道路信息异常复杂，对车载传感器、路侧设备的性能及信息通讯速率提出了较高的要求，设备成本居高不下。然而矿井工况的行驶路段较为固定，便于技术实施。同时，矿山工作环境恶劣，空气中充满粉尘，甚至有放射性物质，对驾驶员身体健康造成严重威胁，亟需向无人化驾驶改进。
矿井车辆已开始在国内大部分矿井展开生产劳动，但因矿井特殊且复杂的工作环境，使得矿井车辆的电机难以工作在高效率区间，导致车辆的运行效率有待进一步提高。传统的效率优化方法主要是动力系统或传动系统的参数优化与匹配、提高电机效率或拓宽高效率区范围和尽可能回收制动能量等。因动力系统结构固定，当行驶工况改变后，使得电机高效率区不具有普适性。中国专利申请CN107097791A公开了一种基于道路坡度和曲率的四驱电动车速度优化控制方法，该发明考虑道路坡度信息，结合车辆状态，建立纵向动力学预测模型，从安全角度对速度进行安全约束，从经济角度对目标车速进行能耗优化。但未考虑电机效率Map及行驶过程中大坡度和大变载情况，且GPS和GIS系统并不适用于矿井工况。
因此现有技术需要针对诸如矿井巷道辅运路段的固定工况，依据实时矿井工况和电动胶轮车的状态信息，根据电机效率Map做最优速度控制。在目标路段或车辆载荷变化后，无需改变动力系统的结构和参数，仍然能有效提高矿井车辆效能。为矿井路段行驶车辆的智能、无人化驾驶提供了参考方案。从矿井车辆生产角度而言，进行安全高效的生产活动，保持较长的续驶里程且满足国家绿色生产的发展要求，更有实际意义。
为了方便的对本发明的内容进行描述，首先需要对一些概念进行说明。
电机效率Map表示不同转速、扭矩下的电机效率分布情况，主要分为恒转矩区和恒功率区两部分，最外围为电机外特性曲线。
发明内容
针对上述因井下行驶路线相对固定，具备长上、下坡路段和频繁启停的工况特点，且矿井车辆在行驶过程中因货物增减会导致车重频繁变化。驾驶员的驾驶习惯决定了车速的随机性，使得驱动电机工作效率较低等问题，为提高电机的工作效率，本发明提供了一种基于电机效率Map和前方路况信息的矿用车辆最优控制方法及系统，本发明可依据矿井固定路段的路况信息和车辆状态信息，根据电机效率Map做出合理的速度控制，为矿井路段行驶车辆的智能、无人化行驶提供了新的思路。本发明将依据矿井运输过程中车重的变化、坡度和坡长的不同，调整行驶速度的输出，使电机尽可能工作在高效率区间或最优效率中心曲线附近。
本发明提供的一种基于电机效率Map和前方路况信息的矿用车辆最优控制方法，包括如下步骤：
S1：利用实验室动力试验台架对车用驱动电机的效率Map进行测定。
S2：基于矿井局域通信设备的实时路况信息采集和车辆定位，基于车载通信系统的实时车辆状态获取。
S3：依据实时路况信息和车辆状态信息，通过控制系统配合电机效率Map计算出合理的行驶速度，并基于模糊控制策略制定了合理的制动机制。
S4：重复S2获取实时信息，并重复S3调整速度输出情况。
优选地，以实验室动力试验台架为基础，配合交流电力测功机，目标电机处于热工作状态，于不同转速点下进行测试，记录目标电机轴端的转矩、转速和功率等参数。其关系为：
其中：电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T。
电机效率Map的测定主要包括电机外特性曲线的测定和电机效率测定两部分内容，并利用Matlab对最优效率中心曲线进行拟合。经过多次测试、插值，得到电机的外特性曲线、不同“转速—转矩”点的效率值、以及不同转速下的最优效率点。对驱动电机的效率Map进行测试，并拟合最优效率中心曲线，其关系式为：
y＝a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)
其中，系数(a1、b1、c1、a2、b2、c2)在某一范围波动，可根据需要做选择性调整，y-x对应电机扭矩-转速坐标系。
优选地，基于矿井智能交通设备对路况信息进行采集，包括车辆在矿井中所处位置、路段地坡度和坡长、距离目标停车点的距离等，并通过矿井局域网络传送到车端控制器。
同时，利用轮端车速传感器获取实时车速，利用经改装的位于车辆悬架上的载荷传感器获取车辆簧载质量，并预估非簧载质量，得到整车质量。
对相关信息进行归一化处理，通过CAN通信网络将车速信息和车辆状态信息传输到车端控制器VCU。
优选地，车端控制器VCU根据目标电机高效率区间的分布情况，及最优效率中心曲线的位置，结合实时车辆状态和坡度信息分别对加速、匀速和再生制动阶段制定控制策略，并对驱动电机进行控制，具体包括以下步骤：
加速阶段的控制：基于所述的信息采集结果，对车辆加速度进行控制。额定扭矩附近电机效率较高，为保证行驶速率，加速阶段使电机扭矩保持在额定扭矩附近，使车辆以一定加速度运行，加速度计算式为(因车速较低，矿井路段多无风环境，为此不计入空气阻力)：
其中，du/dt为目标加速度；Ttq为电机额定转矩；ig、i0为变速器、主减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径；δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；α为坡度角；G为整车重量；f为路面附着系数。
匀速行驶阶段的控制：权衡生产效率和节能程度，根据坡长不同，利用不同策略计算目标车速。例如，当坡长小于250m时，车速随车重及坡度变化线性分布于19.19-24.9km/h范围内(电机额定转速对应车速为21.93km/h)；当坡长大于250m时，车速随车重及坡度变化分布于21.93-37.68km/h范围内(电机峰值转速对应车速为45km/h)，计算当前车辆状态在目标坡度上行驶的转矩需求y2，配合电机效率Map的最优效率曲线公式，计算匀速阶段行驶车速，即：下式中当|y|最小值时的车速即为目标匀速车速，使电机尽可能工作在高效率区间或最优效率中心曲线附近。
其中：y1为最优效率中心曲线的扭矩函数；y2为不同行驶速度所需电机扭矩；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；u为目标车速；n为目标电机转速；ip为单级减速器传动比；ηT为传动系统机械效率。上述参数可据车辆动力参数或生产需要做出调整。
制动阶段的控制：首先依据标准工况(质量、坡度、速度范围取中值，制动扭矩选择高效率点的扭矩值)，依据下式计算标准制动距离l。
其中：δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；a表示制动减速度。
根据车辆状态和路况信息，基于加权模糊控制策略计算恰当的制动距离系数k，不同行车状态时的整车最优制动距离为s＝kl，以提高再生制动能量回收效率，降低能耗。其中，模糊控制策略的制定包含隶属度函数的选择、模糊推理规则权重的制定和模糊规则的制定。
优选地，基于上述的控制流程，车端控制器VCU计算合适的电机转速和扭矩，将指令传输到电机控制器进行控制，重复步骤S3、S4更新路段和车辆状态信息进行实时控制。
本发明还提出了一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆速度控制系统，包括电机效率Map测定模块、信息采集模块、控制系统模块；
所述效率Map测定模块：以动力试验台架为基础，配合交流电力测功机，对驱动电机的效率Map进行测试，包含电机外特性曲线、电机效率Map两部分内容；
电机外特性曲线的测定：(1)将电机直流母线电压分别设定在最高工作电压和最低工作电压处；(2)转速0-3200rpm范围内，每间隔100rpm设置一测量工况点；(3)在不同电压下，测试不同转速点处的最大工作转矩；(4)记录电机转速和转矩的变化曲线的相关数据；
电机效率Map测定：(1)电机直流母线电压先保持在额定电压附近启动电机；(2)外特性曲线范围中，转速0-3200r/min、转矩0-455Nm(转速测量间隔为100r/min、转矩测量间隔为20Nm)区间设定测量工况点；(3)分别测出各工况点下电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；(4)则不同工况点下的电机效率按下式求得：
其中：电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；
利用Matlab对最优效率中心曲线进行拟合；经过多次测试、插值，得到电机的外特性曲线、不同“转速—转矩”点的效率值、以及不同转速下的最优效率点，对驱动电机效率Map进行测试，并拟合最优效率中心曲线，其关系式为：
y＝a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)；
所述信息采集模块：基于矿井智能交通设备对路况信息进行采集，包括车辆在矿井中所处位置、路段地坡度和坡长、距离目标停车点的距离，并通过矿井局域网络传送到控制系统模块；
利用轮端车速传感器获取实时车速，利用加装于车辆悬架上的载荷传感器获取簧载质量，并预估非簧载质量，得到整车质量，计算公式为：
其中，Gi为各悬架测得的簧载载荷，Gum为非簧载载荷，G表示整车质量。
所述控制系统模块：根据目标电机高效率区间的分布情况，及最优效率中心曲线的位置，结合实时车辆状态和坡度信息分别对加速、匀速和再生制动阶段制定控制策略。
进一步，所述控制系统针对加速、、匀速和再生制动阶段的控制策略如下：
加速阶段的控制：基于所述的信息采集结果，对车辆加速度进行控制；额定扭矩附近电机效率较高，为保证行驶速率，加速阶段使电机扭矩保持在额定扭矩附近，使车辆以一定加速度运行，加速度计算式为：
其中，du/dt为目标加速度；Ttq为电机额定转矩；ig、i0为变速器、主减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径；δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；α为坡度角；G为整车重量；f为路面附着系数。
匀速行驶阶段的控制：权衡生产效率和节能程度，根据坡长不同，计算不同的目标车速；当坡长小于250m时，车速随车重及坡度变化线性分布于19.19-24.9km/h范围内，电机额定转速对应车速为21.93km/h；当坡长大于250m时，车速随车重及坡度变化分布于21.93-37.68km/h范围内，电机峰值转速对应车速为45km/h，计算当前车辆状态在目标坡度上行驶的转矩需求y2，配合电机效率Map的最优效率曲线公式，计算匀速阶段行驶车速，即：下式中当|y|最小值时的车速即为目标匀速车速，使电机尽可能工作在高效率区间或最优效率中心曲线附近：
其中：y1为最优效率中心曲线的扭矩函数；y2为不同行驶速度所需电机扭矩；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；u为目标车速；n为目标电机转速；ip为单级减速器传动比；ηT为传动系统机械效率。
制动阶段的控制：依据标准工况(质量、坡度、速度范围取中值，制动扭矩选择高效率点的扭矩值)，依据下式计算标准制动距离l：
其中：δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；a表示制动减速度；
根据车辆状态和路况信息，基于加权模糊控制策略计算恰当的制动距离系数k，得到不同行车状态时的整车最优制动距离为s＝kl，提高再生制动能量回收效率，降低能耗。
进一步，所述加权模糊控制策略包含隶属度函数的选择、模糊推理规则权重的制定和模糊规则的制定；具体如下：
对速度、坡度、质量增加不同权重，其中，对于制动距离的影响因素中，整车质量的权重最大，速度权重最小，坡度居中，按照速度、坡度、质量参数的变化范围计算分别设定三个模糊集变化范围，相加结果为制动距离系数的权重域，分成7个模糊集范围；其中，所有参变量均使用高斯隶属度函数；其权重比例见表1所示，
表1模糊推理规则权重
根据变量权重制定模糊规则，如表2所示，
表2模糊规则表
。本发明的有益效果：
(1)针对井下工况较为固定的特点，基于工况信息和车辆状态信息的最优速度控制，结合动力电机效率Map，改善了多变载矿井车辆的电机工况，提高了运行效率。
(2)顺应“5G+智能矿山”时代，对“智能矿山”、“无人矿山”的矿用辅运设备建设具有参考意义，并为固定路段、长坡度工况车辆的智能、无人化驾驶提供了参考方案。
附图说明
图1.目标电机效率Map图
图2.基于电机效率Map的矿用车辆最优速度控制方法流程图
图3.制动阶段模糊控制相关变量的隶属度函数
图4.标准状态下的制动距离系数k的模糊推理规则曲面
图5.测试用目标路况图
图6.电机工作点分布情况
具体实施方式
本发明提供了一种基于电机效率Map和前方路况信息的矿用车辆最优速度控制方法，该方法可依据矿井固定路段的路况信息和车辆状态信息，根据电机效率Map做出合理的速度控制，为矿井路段行驶车辆的智能、无人化行驶提供了新的思路。为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图说明及实施方式具体对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不仅限于此。
步骤1：以实验室动力试验台架为基础，配合交流电力测功机，对驱动电机的效率Map进行测试，包含电机外特性曲线、电机效率Map两部分内容。
电机外特性曲线的测定：(1)将电机直流母线电压分别设定在最高工作电压和最低工作电压处；(2)转速0-3200rpm范围内，每间隔100rpm设置一测量工况点；(3)在不同电压下，测试不同转速点处的最大工作转矩；(4)记录电机转速和转矩的变化曲线的相关数据。
电机效率Map测定：(1)电机直流母线电压先保持在额定电压附近启动电机；(2)外特性曲线范围中，转速0-3200r/min、转矩0-455Nm(转速测量间隔为100r/min、转矩测量间隔为20Nm)区间设定测量工况点；(3)分别测出各工况点下电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；(4)则不同工况点下的电机效率按下式求得：
其中：电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T。
因不同电机工作区间不同，可根据需要调整测量间隔，保证电机效率Map的测量准确。
电机效率Map的测定主要分为电机外特性曲线的测定和电机效率测定两部分内容，并利用Matlab对最优效率中心曲线进行拟合。经过多次测试、插值，得到电机的外特性曲线、不同“转速—转矩”点的效率值、以及不同转速下的最优效率点。对驱动电机的效率Map进行测试，并拟合最优效率中心曲线，其关系式为：
y＝a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)
其中，调节系数a1、b1、c1、a2、b2、c2在某一范围波动，可根据需要做选择性调整，本发明实施例中，a1＝156.2；b1＝0.0006447；c1＝0.6；a2＝16.43；b2＝0.003501；c2＝1，y-x对应电机扭矩-转速坐标系。所述目标电机的效率Map图如图1所示，其中黑色虚线为最优效率中心曲线。
步骤2：图2为基于电机效率Map的矿用车辆最优速度控制方法流程图，下面将基于此控制流程图阐述本发明的控制方法。
基于矿井智能交通设备对路况信息进行采集，包括车辆在矿井中所处位置、路段地坡度和坡长、距离目标停车点的距离等，并通过矿井局域网络传送到车端控制器。
同时，利用轮端车速传感器获取实时车速，利用加装于车辆悬架上的载荷传感器获取簧载质量，并预估非簧载质量，得到整车质量，计算公式为：
其中，Gi为各悬架测得的簧载载荷，Gum为非簧载载荷，G表示整车质量，i＝1,2,3,4表示各个悬架。
对相关信息进行归一化处理，可调范围设定在8位二进制所能表示的无符号整数范围内(0～255)，通过CAN通信网络将车速信息和车辆状态信息传输到车端控制器VCU，接收到信息后进行反归一化恢复原值。
步骤3：VCU根据目标电机高效率区间的分布情况，及最优效率中心曲线的位置，结合实时车辆状态和坡度信息分别对加速、匀速和再生制动阶段进行速度计算，并对驱动电机进行控制，具体包括以下步骤：
加速行驶阶段，额定扭矩附近电机效率较高，为保证行驶速率，加速阶段使电机扭矩保持在额定扭矩附近，使车辆以一定加速度运行，加速度计算式为(因车速较低，矿井路段多无风环境，为此不计入空气阻力)：
其中，du/dt为目标加速度；Ttq为电机额定转矩；ig、i0为变速器、主减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径；δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；α为坡度角；G为整车重量；f为路面附着系数。
匀速行驶阶段，具体控制方法以示例说明。当坡长小于250m时，车速随车重及坡度变化线性分布于19.19-24.9km/h范围内(电机额定转速对应车速为21.93km/h)，短坡路段，车辆行驶在低速范围，即避免因高速制动产生的能量损失；当坡长大于250m时，车速随车重及坡度变化分布于21.93-37.68km/h范围内，计算当前车辆状态在目标坡度上行驶的转矩需求，根据电机效率Map并结合目标路段的长短，计算匀速阶段行驶车速，即：式中当|y|最小值时的车速即为目标匀速车速，使电机尽可能工作在高效率区间或最优效率中心曲线附近。
其中：i为行驶坡度；G为整车重量；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；u为目标车速；n为目标电机转速；ip为单级减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径。上述参数可据车辆动力参数或生产需要做出调整，例如当车辆电机转速范围变大，可加大速度调整范围，但电机更换后需重新测定电机效率Map；当生产紧急时，可降低坡度阈值，加大速度行驶范围，相应能耗也会增大。
再生制动行驶阶段，首先以标准工况为基准(质量、坡度、速度范围取中值，制动扭矩选择高效率点扭矩)，计算标准制动距离l，计算过程见下式：
其中：δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；a为制动加速度。
其次，根据车辆状态和路况信息，基于加权模糊控制策略计算恰当的制动距离系数k，不同行车状态时的整车最优制动距离为s＝kl，以提高再生制动能量回收效率，降低能耗。根据最优制动距离可以得出目标制动点位置，当矿井智能交通设备测定的车辆所处位置到达目标制动点位置时进行再生制动，使尽可能多的车辆动能转化为电能进行存储。
本发明加权模糊控制策略的制定包含隶属度函数的选择、模糊推理规则权重的制定和模糊规则的制定。为便于模糊规则的制定，对速度、坡度、质量增加不同权重，其权重比例见表1所示，其中，对于制动距离的影响因素中，整车质量的权重最大，速度权重最小，坡度居中，按照速度、坡度、质量参数的变化范围计算分别设定三个模糊集变化范围，相加结果为制动距离系数的权重域，分成7个模糊集范围。其中，所有参变量均使用高斯隶属度函数，见图3所示。权重系数的制定在保证控制过程依赖经验的同时，使得模糊规则的制定有所依据，具备较佳的鲁棒性、适应性及容错性。
表1模糊推理规则权重
表2模糊规则表
根据变量权重的计算结果制定模糊规则，见表2所示，例如Ri：if速度is S and质量is S and坡度is S，then制动距离系数is S。即：在长上坡的矿井路段，车速越快、载重越大、坡度越小所需的制动距离则越大，同样，车速越小、载重越小、坡度越大所需的制动距离则越小。据此，可以得到不同状态下制动距离系数k的模糊推理规则曲面，图4所示为标准状态下的制动距离系数k的模糊推理规则曲面。
步骤4，基于上述的控制流程，车端控制器VCU计算合适的电机转速和扭矩，将指令传输到电机控制器进行控制。当实际坡度发生变化，或车重随着升、降井的过程中货物或人员的增、减发生变化，应实时调整行驶车速。重复步骤S3、S4更新路段和车辆状态信息进行实时控制。
依据图5所示的测试工况，对最优车速策略进行测试，得到图6所示工况点分布对比图。相比人为驾驶工况点分布，最优策略加速阶段工况点分布在额定扭矩附近，匀速阶段工况点分布在最优效率曲线或高效率区间附近，制动阶段一定程度上提升了再生制动的能量回收效率。基于电机效率Map的矿用车辆最优速度控制方法一定程度上提高工作效率，降低能耗，并为固定路段、极限工况行驶车辆的智能、无人化驾驶提供了参考方案。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技术所创的等效方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆速度控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对车用驱动电机效率Map进行测定；
S2：实时采集路况信息，实时获取车辆状态；
S3：依据实时路况信息和车辆状态信息，通过控制系统基于电机效率Map计算出合理的行驶速度；
S4：重复S2获取实时信息，重复S3调整速度输出；
所述S1中电机效率Map的测定包括电机外特性曲线的测定和电机效率的测定，并对最优效率中心曲线进行拟合；经过多次测试、插值，得到电机的外特性曲线、不同“转速—转矩”点的效率值、以及不同转速下的最优效率点，对驱动电机的效率Map进行测试，并拟合最优效率中心曲线，其关系式为：
y＝a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)
其中，系数(a1,b1,c1,a2,b2,c2)在某一范围波动，可根据需要做选择性调整，y-x对应电机扭矩-转速坐标系；
所述电机外特性曲线的测定：(1)将电机直流母线电压分别设定在最高工作电压和最低工作电压处；(2)转速0-3200rpm范围内，每间隔100rpm设置一测量工况点；(3)在不同电压下，测试不同转速点处的最大工作转矩；(4)记录电机转速和转矩的变化曲线的相关数据；
电机效率Map的测定：(1)电机直流母线电压先保持在额定电压附近启动电机；(2)外特性曲线范围中，转速0-3200r/min、转矩0-455Nm、转速测量间隔为100r/min、转矩测量间隔为20Nm区间设定测量工况点；(3)分别测出各工况点下电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；
则不同工况点下的电机效率按下式求得：
其中：电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；
所述S2中，路况信息包括车辆在矿井中所处位置、路段地坡度和坡长、距离目标停车点的距离；
所述S2中，车辆状态信息包括：车速、簧载质量、非簧载质量；
所述S3的实现包括：
车端控制器VCU根据目标电机高效率区间的分布情况，及最优效率中心曲线的位置，结合实时车辆状态和坡度信息分别对加速、匀速和再生制动阶段进行计算，并对驱动电机进行控制，具体包括以下步骤：
加速阶段的控制：额定扭矩附近电机效率较高，为保证行驶速率，加速阶段使电机扭矩保持在额定扭矩附近，使车辆以一定加速度运行，加速度计算式为：
其中，du/dt为目标加速度；Ttq为电机额定转矩；ig、i0为变速器、主减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径；δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；α为坡度角；G为整车重量；f为路面附着系数；
匀速行驶阶段，当坡长小于250m时，车速随车重及坡度变化线性分布于19.19-24.9km/h范围内，电机额定转速对应车速为21.93km/h，短坡路段，车辆行驶在低速范围，即避免因高速制动产生的能量损失；当坡长大于250m时，车速随车重及坡度变化分布于21.93-37.68km/h范围内，计算当前车辆状态在目标坡度上行驶的转矩需求，根据电机效率Map并结合目标路段的长短，计算匀速阶段行驶车速，即：式(2)中当|y|最小值时的车速即为目标匀速车速，使电机尽可能工作在高效率区间或最优效率中心曲线附近；
其中：i为行驶坡度；G为整车重量；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；u为目标车速；n为目标电机转速；ip为单级减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径；
再生制动行驶阶段，首先以标准工况为基准(质量、坡度、速度范围取中值，制动扭矩选择高效率点扭矩)，计算标准制动距离l，计算过程如下式：
其中：δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；
所述S3还包括，基于加权模糊控制策略计算恰当的制动距离系数k，得出不同行车状态时的整车最优制动距离s＝kl；
所述基于加权模糊控制策略计算恰当的制动距离系数k的方法如下：
该模糊控制策略的制定包含隶属度函数的选择、模糊推理规则权重的制定和模糊规则的制定；为便于模糊规则的制定，对速度、坡度、质量增加不同权重，其中，对于制动距离的影响因素中，整车质量的权重最大，速度权重最小，坡度居中，按照速度、坡度、质量参数的变化范围计算分别设定三个模糊集变化范围，相加结果为制动距离系数的权重域，分成7个模糊集范围，所有参变量均使用高斯隶属度函数；
根据变量权重的计算结果制定模糊规则，得到不同状态下制动距离系数k的模糊推理规则曲面。
2.一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆速度控制系统，其特征在于，包括电机效率Map测定模块、信息采集模块、控制系统模块；
所述效率Map测定模块：以动力试验台架为基础，配合交流电力测功机，对驱动电机的效率Map进行测试，包含电机外特性曲线、电机效率Map两部分内容；
电机外特性曲线的测定：(1)将电机直流母线电压分别设定在最高工作电压和最低工作电压处；(2)转速0-3200rpm范围内，每间隔100rpm设置一测量工况点；(3)在不同电压下，测试不同转速点处的最大工作转矩；(4)记录电机转速和转矩的变化曲线的相关数据；
电机效率Map测定：(1)电机直流母线电压先保持在额定电压附近启动电机；(2)外特性曲线范围中，转速0-3200r/min、转矩0-455Nm(转速测量间隔为100r/min、转矩测量间隔为20Nm)区间设定测量工况点；(3)分别测出各工况点下电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；(4)则不同工况点下的电机效率按下式求得：
其中：电机的输入电压Uin、电机输入电流Iin和测功机端所测得的电机输出转速n和输出转矩T；
利用Matlab对最优效率中心曲线进行拟合；经过多次测试、插值，得到电机的外特性曲线、不同“转速—转矩”点的效率值、以及不同转速下的最优效率点，对驱动电机效率Map进行测试，并拟合最优效率中心曲线，其关系式为：
y＝a1sin(b1x+c1)+a2sin(b2x+c2)；
所述信息采集模块：基于矿井智能交通设备对路况信息进行采集，包括车辆在矿井中所处位置、路段地坡度和坡长、距离目标停车点的距离，并通过矿井局域网络传送到控制系统模块；
利用轮端车速传感器获取实时车速，利用加装于车辆悬架上的载荷传感器获取簧载质量，并预估非簧载质量，得到整车质量，计算公式为：
其中，G为整车重量；Gi为各悬架测得的簧载载荷，Gum为非簧载载荷；
所述控制系统模块：根据目标电机高效率区间的分布情况，及最优效率中心曲线的位置，结合实时车辆状态和坡度信息分别对加速、匀速和再生制动阶段制定控制策略。
3.根据权利要求2所述的一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆速度控制系统，其特征在于，所述控制系统针对加速、匀速和再生制动阶段的控制策略如下：
加速阶段的控制：基于所述的信息采集结果，对车辆加速度进行控制；额定扭矩附近电机效率较高，为保证行驶速率，加速阶段使电机扭矩保持在额定扭矩附近，使车辆以一定加速度运行，加速度计算式为：
其中，du/dt为目标加速度；Ttq为电机额定转矩；ig、i0为变速器、主减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；r为车轮半径；δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；α为坡度角；G为整车重量；f为路面附着系数；
匀速行驶阶段的控制：权衡生产效率和节能程度，根据坡长不同，计算不同的目标车速；当坡长小于250m时，车速随车重及坡度变化线性分布于19.19-24.9km/h范围内，电机额定转速对应车速为21.93km/h；当坡长大于250m时，车速随车重及坡度变化分布于21.93-37.68km/h范围内，电机峰值转速对应车速为45km/h，计算当前车辆状态在目标坡度上行驶的转矩需求y2，配合电机效率Map的最优效率曲线公式，计算匀速阶段行驶车速，即：下式中当|y|最小值时的车速即为目标匀速车速，使电机尽可能工作在高效率区间或最优效率中心曲线附近：
其中：y1为最优效率中心曲线的扭矩函数；y2为不同行驶速度所需电机扭矩；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；u为目标车速；n为目标电机转速；ip为单级减速器传动比；ηT为传动系统机械效率；
制动阶段的控制：依据标准工况(质量、坡度、速度范围取中值，制动扭矩选择高效率点的扭矩值)，依据下式计算标准制动距离l：
其中：δ为汽车旋转质量转换系数；m为整车质量；a表示制动减速度；
根据车辆状态和路况信息，基于加权模糊控制策略计算恰当的制动距离系数k，得到不同行车状态时的整车最优制动距离为s＝kl，提高再生制动能量回收效率，降低能耗。
4.根据权利要求3所述的一种基于电机效率Map和路况信息的矿用车辆速度控制系统，其特征在于，所述加权模糊控制策略包含隶属度函数的选择、模糊推理规则权重的制定和模糊规则的制定；具体如下：
对速度、坡度、质量增加不同权重，其中，对于制动距离的影响因素中，整车质量的权重最大，速度权重最小，坡度居中，按照速度、坡度、质量参数的变化范围计算分别设定三个模糊集变化范围，相加结果为制动距离系数的权重域，分成7个模糊集范围；其中，所有参变量均使用高斯隶属度函数；
根据变量权重制定模糊规则。
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