CN114454724A - 一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，能够根据驾驶员的制动意图(可以反映驾驶员制动意图的参数有：车速以及车辆减速度、液压管路压力信号、制动踏板力、制动踏板开度等)、电机再生力矩的大小、电池SOC状态以及飞轮储能器状态等参数在保证制动安全性的前提下，合理分配前后轴摩擦制动力以及电机制动力，使车辆的制动能量回收一直处于最佳状态，是一种实时化、智能化、高效率的制动能量回收控制系统与方法。

Description

一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法

技术领域

本发明涉及纯电动汽车制动能量回收技术领域，具体涉及一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法。

背景技术

电动汽车再生制动的基本原理是：通过具有可逆作用的电动机/发电机来实现电动汽车动能和电能的转化。在汽车减速、滑行或制动时，可逆电机以发电机形式工作，汽车行驶的动能带动发电机将汽车动能转化为电能并储存在储能器(蓄电池或超级电容)中；汽车起步或加速时，可逆电机以电动机形式工作，将储存在储能器中的电能转化为机械能给汽车等。但现有的制动能量回收控制方法不能很好地平衡制动安全性和制动能量高效率回收，存在智能化与能量回收率偏低的问题。

发明内容

本发明的目的是克服现有制动能量回收控制系统与方法的不足，提供一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法。

本发明为实现上述目的采用如下技术方案：一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，包括以下步骤：

S1：建立驾驶员模型，驾驶员作为接收来自路况、其他车辆行驶情况以及天气情况等信息的系统，其可依据自身驾驶经验等做出反应并输出至车辆，使车辆作为驾驶员的执行机构，具体反映即为挡位、加速踏板开度、制动踏板开度、方向盘转角、灯光开关等；

S2：建立车辆模型，车辆作为一个集成化高、结构复杂的相对执行机构系统，将驾驶员输出信号作为输入，经车辆自身所带的控制器分析，将车速、车辆转角、信号灯等作为最终输出；

所述车辆模型增加了飞轮储能器模块，该模块的作用在于当蓄电池的SOC值超过阈值0.9之后，制动时电机制动力矩产生的电能可以存储到飞轮储能器中，飞轮储能器在需要的时候可以对蓄电池进行充电，提高汽车续航里程；

S3：辨别驾驶员模型的制动意图。根据车辆制动过程中以及车辆制动结束后相关参数的变化，可以反映驾驶员制动意图的参数有：车速以及车辆减速度、液压管路压力信号、制动踏板力、制动踏板开度等；

S4：将制动减速度与重力加速度的比值定义为制动强度，用z表示。当0<z<＝0.1时，此时制动工况属于平缓制动；当0.1<z<＝0.7时，此时制动工况属于目标制动；当z>0.7时，此时制动工况属于紧急制动；

S5：建立的车辆模型中所包含的蓄电池、电机以及飞轮储能器模块实时记录传输荷电状态SOC、力矩等参数，当驾驶员模型输出制动信号时，制动信号经过信号线传递至车辆控制器。以当前实时车速v、蓄电池荷电状态SOC和制动强度z三个参数作为输入，以电机再生制动力在前轴总分配制动力中的占比k为输出，创建模糊控制规则，建立一个模糊控制器。

车辆制动力控制器综合分析制动强度、当前车速、电机再生制动力矩以及电池SOC值等信号，将这些信号输入进模糊控制器中，得到的输出为电机制动力在总的所需制动力中的占比。通过这些数据按照本发明提出的制动力分配方法计算得到某种制动工况下，汽车前轮摩擦制动力，后轮摩擦制动力以及电机再生制动力的大小。

所述步骤S1中，本文所建立的驾驶员模型主要工况除加速工况、减速工况和匀速行驶工况之外，还增加了滑行工况。纯电动汽车可以在滑行工况下利用驱动电机在馈电状态下使车辆进行减速的同时为储能器供电。

建立的驾驶员模型可依据其对车辆的操纵等信息，如加速踏板开度、制动踏板开度以及车速等信息，将车辆的运动状态分类如下：

(1)当车辆处于加速踏板开度大于0、制动踏板开度等于0并且车速大于车辆最小稳定速度Vmin的情况下，则认定车辆处于正常驱动状态；

(2)当车辆处于加速踏板开度与制动踏板开度均等于0并且车速等于Vmin的情况下，则认定车辆处于蠕行状态；

(3)当车辆处于制动踏板开度大于0、加速踏板开度等于0并且车速大于0的情况下，则认定车辆处于制动状态；

(4)当车辆处于制动踏板开度大于0、加速踏板开度等于0并且车速等于0的情况下，则认定车辆处于停车状态；

(5)当车辆处于加速踏板开度与制动踏板开度均等于0，且车速不小于Vmin的情况下，为防止电机作为发电机频繁启动，当两者均等于0的持续时间>＝2s，则认定车辆处于滑行状态；

(6)当车辆正常行驶时，一般不会出现加速和制动踏板开度同时大于0的情况，但为了安全起见，若出现两者同时大于0的情况，则以制动优先，即车辆加速踏板与制动踏板开度同时大于0时，认定车辆处于制动状态。

所述步骤S2中，建立的车辆模型主要包含电力驱动系统、电源系统和辅助系统三个部分，本发明主要对纯电动汽车的机电复合制动系统进行合理设计，使其在保证制动安全性的前提下合理分配车轮前后轴摩擦制动力以及电机再生制动力，最终使得车辆的制动能量回收处于最高效率的状态。本发明设计的纯电动汽车复合制动系统总体结构分布如图1所示。

所述步骤S4中，依据制动过程中车辆状态的变化情况、驾驶员操纵车辆特征等，将驾驶员的制动意图分为三种：平缓制动、目标制动以及紧急制动。

当车辆通过人行横道、桥梁、路口等位置时采取减速措施，此时驾驶员一般轻踩制动踏板，车辆减速度较小，制动强度较小，此种工况定义为平缓制动工况。制动强度z的范围为0<z<＝0.1；

当驾驶员想要在道路上停车但停车点较远是采取制动措施，一开始驾驶员持续轻踩制动踏板，此时制动踏板开度较小，随后临近停车点时，驾驶员进一步踩下制动踏板，制动强度进一步加大，此种工况定义为目标制动工况，制动强度z的范围为0.1<z<＝0.7；

当车辆前方突然出现紧急状况，驾驶员经判断后快速反应，制动踏板开度急速增大，车辆速度以及减速度变化极大，此种制动工况定义为紧急制动，制动强度z的范围为z>0.7；

0.1<z<＝0.7时的制动工况可以再进行细分：当0.1<z<＝0.6时，制动工况属于普通目标制动，当0.6<z<＝0.7时，制动工况属于中高强度目标制动。

车辆在行驶前方出现状况需减速或者停车时，驾驶员踩下制动踏板，依据制动踏板的开度即可确认车辆当前所需的减速度，进而确认强度。但因为制动器存在间隙以及制动器液压调整至产生制动力均有一定的反应时间，故车辆的制动系统并不是一个实时响应系统，其制动减速度是一个渐变过程。为使模型更加贴合实际，在此对制动强度依据驾驶员制动意图进行适当修正。修正函数为：z＝zi*t/tm(z为修正后制动强度，zi为修正前制动强度，t为达到制动强度zi实际所需时间，tm为标定时间，缓慢制动取0.4s，目标制动取0.2s，紧急制动取0.1s)。

所述步骤S5中，利用神经网络算法对已经建立好的模糊控制器进行训练优化，使其输出的比例因子k更加准确。

有益效果：本发明能够根据驾驶员的制动意图(可以反映驾驶员制动意图的参数有：车速以及车辆减速度、液压管路压力信号、制动踏板力、制动踏板开度等)、电机再生力矩的大小、电池SOC状态以及飞轮储能器状态等参数在保证制动安全性的前提下，合理分配前后轴摩擦制动力以及电机制动力，使车辆的制动能量回收一直处于最佳状态，是一种实时化、智能化、高效率的制动能量回收控制方法。

附图说明

图1为纯电动汽车复合制动系统总体结构分布图；

图2为本发明控制方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

如图1和2所示，当建立的驾驶员模型输出油门踏板开度和制动踏板开度等信号，车辆模型接收到驾驶员模型输出的信号开始运动，最终系统根据加速踏板开度、制动踏板开度以及车速等信息，将车辆的运动状态分类。当系统判定车辆运动状态属于制动工况时，制动系统开始工作。制动时，该制动系统由电机制动及液压制动单独作用或共同完成，因该车为电动机前置前驱型纯电动汽车，故前轴总制动力由电机及盘式制动器单独或协同提供，后轴制动力则由盘式制动器单独提供。制动系统组成结构类似于驱动系统，均由信号采集部分、信号处理单元以及执行机构组成；制动过程中采集的信号主要有：轮缸压力、车速、制动踏板开度、电池电压及SOC值、电机转速等，采集的信号实时传递给总控制器，控制器通过采集信号辨别驾驶员制动意图及车辆状态，从而完成前后轴总制动力分配。

具体的分配方法是：系统根据驾驶员制动踏板开度信号得出此时总的需求制动力，再依据当前车速、车辆减速度信号通过查表得出车轮前轴和后轴的各自需求制动力。本发明将车辆制动强度z、蓄电池SOC以及车速v三个信号作为输入，按一定的模糊控制规则，建立模糊控制器，输出为电机再生制动力在前轴总需求制动力中的占比k。若系统此时产生的电机制动力大于或者等于前轴总需求制动力*比例因子k，则此时车轮前轴电机再生制动力的大小等于电机制动力，前轴摩擦制动力等于前轴总需求制动力*(1-k)；若系统此时产生的电机制动力小于前轴总需求制动力*比例因子k，则此时车轮前轴电机再生制动力的大小等于电机制动力，前轴摩擦制动力等于前轴总需求制动力减去电机制动力。车辆在行驶前方出现状况需减速或者停车时，驾驶员踩下制动踏板，依据制动踏板的开度即可确认车辆当前所需的减速度，进而确认强度。但因为制动器存在间隙以及制动器液压调整至产生制动力均有一定的反应时间，故车辆的制动系统并不是一个实时响应系统，其制动减速度是一个渐变过程。为使模型更加贴合实际，在此对制动强度依据驾驶员制动意图进行适当修正。修正函数为：z＝zi*t/tm(z为修正后制动强度，zi为修正前制动强度，t为达到制动强度zi实际所需时间，tm为标定时间，缓慢制动取0.4s，目标制动取0.2s，紧急制动取0.1s)。

控制器将信号传递给执行单元，若整车此时满足电机制动，则电机产生负扭矩工作在第四象限，负扭矩通过传动系作用于车轮产生制动力并给动力电池组充电，完成制动能量回收过程；若此时车辆条件不满足制动条件或者电机输出的最大制动力矩不满足所需求总制动力，则液压制动单元起作用，通过制动控制器传递给液压缸的信号，调整液压缸压力，并将四个车轮轮缸压力传感器测得的压力信号反馈给制动控制器，对信号进行适当修正，使各个车轮的机械制动器产生的制动力达到目标所需的制动力。另外，当按照制动需求要求施加在盘式制动器上的摩擦制动力减小时，则与轮缸串联的减压阀开始工作，将先前施加于制动轮缸的液压力储存至蓄压器中，从而使施加于轮缸的液压力减小达到减小制动器制动力的目的。

从上述可得，电机制动及液压制动都能较好地对制动控制器发出的信号进行执行，对施加于前后轴的制动力及前轴机电制动力分配准确跟随，从而保证机电复合制动的有效性及可操作性。

应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：建立驾驶员模型，驾驶员作为接收来自路况、其他车辆行驶情况以及天气情况信息的系统，其依据自身驾驶经验做出反应并输出至车辆，使车辆作为驾驶员的执行机构，具体反映即为挡位、加速踏板开度、制动踏板开度、方向盘转角、灯光开关；

S2：建立车辆模型，车辆作为一个集成化高、结构复杂的相对执行机构系统，将驾驶员输出信号作为输入，经车辆自身所带的控制器分析，将车速、车辆转角、信号灯作为最终输出；

所述车辆模型增加了飞轮储能器模块，当蓄电池的SOC值超过阈值0.9之后，制动时电机制动力矩产生的电能存储到飞轮储能器中，飞轮储能器在需要的时候对蓄电池进行充电，提高汽车续航里程；

S3：辨别驾驶员模型的制动意图；根据车辆制动过程中以及车辆制动结束后相关参数的变化，反映驾驶员制动意图的参数有：车速以及车辆减速度、液压管路压力信号、制动踏板力、制动踏板开度；

S4：将制动减速度与重力加速度的比值定义为制动强度，用z表示；当0<z<＝0.1时，此时制动工况属于平缓制动；当0.1<z<＝0.7时，此时制动工况属于目标制动；当z>0.7时，此时制动工况属于紧急制动；

S5：建立的车辆模型中所包含的蓄电池、电机以及飞轮储能器模块实时记录传输荷电状态SOC、力矩参数，当驾驶员模型输出制动信号时，制动信号经过信号线传递至车辆控制器；以当前实时车速v、蓄电池荷电状态SOC和制动强度z三个参数作为输入，以电机再生制动力在前轴总分配制动力中的占比k为输出，创建模糊控制规则，建立一个模糊控制器；

车辆制动力控制器综合分析制动强度、当前车速、电机再生制动力矩以及电池SOC值信号，将这些信号输入进模糊控制器中，得到的输出为电机制动力在总的所需制动力中的占比；通过这些数据得到某种制动工况下，汽车前轮摩擦制动力，后轮摩擦制动力以及电机再生制动力的大小。

2.根据权利要求1所述的一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述驾驶员模型主要工况除加速工况、减速工况和匀速行驶工况之外，还增加了滑行工况。

3.根据权利要求1所述的一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述车辆模型包含电力驱动系统、电源系统和辅助系统。

4.根据权利要求1所述的一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，其特征在于：所述步骤S4中，对制动强度依据驾驶员制动意图进行修正：修正函数为：z＝zi*t/tm，z为修正后制动强度，zi为修正前制动强度，t为达到制动强度zi实际所需时间，tm为标定时间，缓慢制动取0.4s，目标制动取0.2s，紧急制动取0.1s。

5.根据权利要求1所述的一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，其特征在于：所述步骤S4中，0.1<z<＝0.7时的制动工况再进行细分：当0.1<z<＝0.6时，制动工况属于普通目标制动，当0.6<z<＝0.7时，制动工况属于中高强度目标制动。

6.根据权利要求1所述的一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法，其特征在于：所述步骤S5中，利用神经网络算法对已经建立好的模糊控制器进行训练优化，使其输出的比例因子k更加准确。

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