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混合動力汽車制動控制策略的研究

2022-06-03 23:45:16·  來源:汽車制動之家  
 
[摘要]提出一種基于ECE 法規(guī)和理想制動力分配曲線的制動能量回收控制策略。利用MATLAB/Simulink搭建控制策略模型,并在AVL Cruise 中進行聯(lián)合仿真。通過NEDC 工

[摘要]提出一種基于ECE 法規(guī)和理想制動力分配曲線的制動能量回收控制策略。利用MATLAB/Simulink搭建控制策略模型,并在AVL Cruise 中進行聯(lián)合仿真。通過NEDC 工況仿真,證明所提出的制動能量回收控制策略能有效提高混合動力汽車的續(xù)航里程。最后通過實車試驗,進一步驗證了該控制策略的有效性。

1 影響再生制動效率的因素

混合動力汽車制動能量回收是指利用汽車在制動時的慣性動能帶動電機轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn),并將產(chǎn)生的電能儲存在電池組中。這一過程中,帶動電機轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的再生制動轉(zhuǎn)矩越大,產(chǎn)生的電能就越多,再生制動效率越高。影響電機制動轉(zhuǎn)矩的因素包括電池SOC、電機制動外特性以及制動力分配控制策略等。

1.1 電池SOC

混合動力汽車制動時,動力電池充電電流與電機制動轉(zhuǎn)矩的關(guān)系如下:

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式中:Ich——動力電池充電電流;Tm——電機提供的制動轉(zhuǎn)矩;ωm——電機轉(zhuǎn)速;η——綜合效率因子;UB——電池端電壓。當電池SOC 值較大時,過大的充電電流容易導致電池過充,從而對其產(chǎn)生不可逆的損傷,因此,為保證電池組的使用壽命,必須對電機制動轉(zhuǎn)矩進行限制。

1.2 電機制動外特性

本文研究的混合動力汽車所用電機為永磁同步電機,其制動轉(zhuǎn)矩外特性曲線如圖1 所示,亦可通過公式表示如下:

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圖1 電機制動外特性曲線
Fig.1 Motor braking external characteristic curve可以得到,當電機轉(zhuǎn)速ωm低于基速ωb時,電機能夠提供恒定的制動轉(zhuǎn)矩Tmax;當電機轉(zhuǎn)速高于基速ωb時,電機能提供的制動轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)速成負相關(guān)關(guān)系,轉(zhuǎn)速越高,制動轉(zhuǎn)矩越小。

1.3 制動強度

制動強度z 表征的是車輛制動時的減速度與重力加速度之比,即

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由式(3)知,制動強度越大,前后輪制動力越大,此時可分配給電機的再生制動轉(zhuǎn)矩越大。

1.4 制動力分配控制策略

在等制動強度的條件下,制動力分配策略不同,電機所分配的再生制動轉(zhuǎn)矩不同,若要最大限度保證制動能量回收,則需要電機提供更多的再生制動轉(zhuǎn)矩,這樣做的后果是增加了車輛制動過程中的不穩(wěn)定性;反之,若要保證車輛制動時的穩(wěn)定性,那么制動能量回收效率必然會受到影響。如何平衡二者之間的關(guān)系,關(guān)鍵在于制定更加合理的制動力分配策略。

2 前后制動力分配控制策略

2.1 理想制動力分配

圖2 為車輛在水平路面制動過程受力狀態(tài)。

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圖2 車輛制動受力圖
Fig.2 Analysis of vehicle braking force分析可得,車輪受到地面的法向作用力大小為

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式中:FZ1——地面對前輪的法向作用力;FZ2——地面對后輪的法向作用力;L——車輛軸距;a——車輛質(zhì)心到前軸中心線的距離;b——車輛質(zhì)心到后軸中心線的距離;hg——質(zhì)心高度。若前后輪同時抱死,有

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式中:Fμ1——車輛前輪制動力,為電機再生制動力和前輪制動器制動力之和;Fμ2——車輛后輪制動力,即后輪制動器制動力;φ——地面附著系數(shù)。消去變量φ 可得

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式(6)表示的前、后輪制動力關(guān)系曲線即為理想制動力分配曲線,簡稱I 曲線。車輛制動時若按此曲線分配前、后輪制動力,車輛前、后輪總是同時抱死,因此能夠保證車輛制動時的穩(wěn)定性及安全性。然而此種控制策略的再生制動效率并不理想。

2.2 基于ECE 法規(guī)制動力分配

ECE 法規(guī)是聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟委員會制定的為保證車輛制動穩(wěn)定性的安全法規(guī)。法規(guī)規(guī)定對于φ=0.2~0.8 的路面狀況,制動強度需滿足以下條件:

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根據(jù)ECE 法規(guī),車輛制動時前、后輪制動力應滿足式(8)。

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將根據(jù)式(8)前、后輪制動力關(guān)系畫出來的曲線稱為M 曲線。車輛制動時按此曲線分配前、后輪制動力,電機將提供更多的再生制動轉(zhuǎn)矩,能最大限度進行制動能量回收。此種控制策略的弊端是車輛制動過程中的穩(wěn)定性較差。

2.3 本文制動力分配策略

本文結(jié)合理想制動力曲線和ECE 法規(guī)制動力分配曲線,根據(jù)制動強度的不同,提出一種多段前后輪制動力分配控制策略,如圖3 所示。

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圖3 前后輪制動力分配控制策略
Fig.3 Control strategy of front and rear wheel brake force distribution具體控制策略為:(1)當制動強度z ≤0.2 時,制動強度不高,因此該工況下由前輪提供車輛所需的全部制動力,即圖3 中OA 段;(2)制動強度0.2<z ≤0.4 時,由于ECE法規(guī)限制,前后輪制動力分配需位于M 曲線上方,故該工況下,由前后輪同時提供制動力,即圖3中AB 段;(3)制動強度0.2 <z ≤0.7 時,隨著制動強度增大,考慮車輛制動穩(wěn)定性,適當增加后輪制動力比重,即圖3 中BC 段;(4)制動強度z>0.7時為緊急制動。該工況下,前、后輪制動力按I 曲線分配,即圖3 中DE 段。

3 再生制動力模糊控制

3.1 再生制動力模糊控制分配策略

前輪電機制動力與制動器制動力分配策略具體如下:(1)輕微制動工況下,僅由電機提供再生制動力;(2)中度制動和重度制動工況下,由電機和制動器共同參與制動,電機再生制動力分配系數(shù)由模糊控制器求出;(3)緊急制動工況下,關(guān)閉再生制動功能,由制動器提供全部制動力?;谝陨弦?guī)則,本文提出的制動力分配控制策略流程圖如圖4 所示。

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圖4 制動力分配控制策略流程圖
Fig.4 Flow chart of braking force distribution strategies

4 建模與仿真分析

4.1 整車模型及控制策略模型

在AVL Cruise 中建立整車仿真模型,如圖5 所示。該模型主要由電池模塊、電機模塊、駕駛員模塊、輪胎模塊以及AVL Cruise Interface 控制策略模塊等組成。

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圖5 AVL Cruise 整車仿真
Fig.5 AVL Cruise vehicle simulation本文在MATLAB/Simulink 中搭建基于制動強度的制動控制策略,如圖6 所示。

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圖6 制動控制策略
Fig.6 Braking force control strategy圖7 為前后輪制動力分配控制策略模型。其中,再生制動力分配系數(shù)由模糊控制器求出,并與當前車速下電機所能提供的制動力比較,取兩者之間的較小值作為電機的再生制動力,不足的前輪制動力由制動器提供,后輪制動力由后輪制動器提供。

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圖7 前后輪制動力分配
Fig.7 Front and rear wheel braking force distribution由前文可知,影響再生制動效率的因素有很多。本文選取其中影響較大的電池組SOC 及車速,設(shè)計對應模糊規(guī)則,求得電機再生制動分配系數(shù)k,如圖8 所示。模糊規(guī)則根據(jù)大量實驗數(shù)據(jù)得出。將電池組SOC 的模糊語言設(shè)置為{VL,ML,L,M,H,MH,VH},車速V 的模糊語言設(shè)置為{VS,MS,S,M,B,MB,VB},電機再生制動分配系數(shù)k 的模糊語言設(shè)置為{ VS,MS,S,M,B,MB,VB },各隸屬函數(shù)如圖9-圖11 所示。

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圖8 模糊控制策略
Fig.8 Fuzzy control strategy

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圖9 SOC 隸屬函數(shù)
Fig.9 Membership function of SOC

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圖10 車速隸屬函數(shù)
Fig.10 Membership function of velocity

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圖11 再生制動分配系數(shù)k 隸屬函數(shù)
Fig.11 Membership function of distribution coefficient k of regenerative braking模糊規(guī)則依據(jù)大量實驗數(shù)據(jù)得到,總共有49 條,如表1 所示。表1 再生制動分配系數(shù)k 規(guī)則表
Tab.1 Rules for distribution coefficient k of regenerative braking

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4.2 仿真分析

在AVL Cruise 中搭建好整車模型后,將MATLAB/Simulink 中的制動力控制策略模型生成DLL 文件,并把它嵌入到整車模型中進行聯(lián)合仿真。車輛主要參數(shù)如表2 所示。表2 仿真車輛主要參數(shù)
Tab.2 Main parameters of simulation

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本文選用NEDC 工況對所制定的控制策略進行仿真分析,具體工況如圖12 所示。

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圖12 NEDC 工況曲線
Fig.12 NEDC working condition將以上車輛參數(shù)和工況輸入到模型中后進行仿真,結(jié)果如圖13-圖15 所示。

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圖13 仿真SOC 變化曲線
Fig.13 Simulation result of SOC

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圖14 制動信號
Fig.14 Brake signal

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圖15 電機轉(zhuǎn)矩
Fig.15 Motor torque圖13 為NEDC 工況下車輛SOC 值的變化情況??v觀整個工況區(qū)間,有再生制動控制的情況下的電池組SOC 值下降趨勢緩慢。在此期間,當車輛制動時,SOC 值會有一個短暫的升高過程,意味著制動能量得到有效回收;無再生制動控制的情況下,電池組SOC 值下降較為快速,車輛制動時,SOC 值沒有上升,制動能量沒有得到回收。循環(huán)工況開始時二者SOC 值皆為0.90。循環(huán)工況結(jié)束時,無再生制動控制的情況下SOC值為0.61,總共消耗了29%的電池電量;有再生制動控制的情況下SOC 值為0.69,總共消耗了21%的電池電量,相比前者提高了13.1%。圖14 和圖15 分別為車輛制動信號及再生制動控制下的電機轉(zhuǎn)矩信號,轉(zhuǎn)矩正值是電機拖動或電機助力工況,負值是制動能量回收工況。結(jié)合兩圖可以看到,當有制動信號發(fā)出時,電機能夠快速響應,提供制動轉(zhuǎn)矩并進入能量回收工作狀態(tài),保證了制動的安全性及能量回收的效率。

5 試驗驗證及分析

為驗證提出的控制策略的有效性,在底盤測功機上對本文仿真的原型混動車輛進行了實車測試,試驗工況為NEDC 循環(huán)工況。圖16 為實車車速與工況目標車速變化曲線,圖17 為實車電池SOC 變化曲線。

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圖16 車速變化曲線
Fig.16 Curve of velocity

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圖17 實車SOC 變化曲線
Fig.17 Curve of vehicle SOC如圖16 所示,實車實驗中,實際車速與目標車速擬合情況良好,符合工況試驗要求。試驗過程中,車輛電池SOC 值從初始0.76 下降到0.53,總共消耗了23%的電池電量。由于試驗過程中,實驗人員對車速、加速踏板以及制動踏板等的控制與仿真之間存在區(qū)別,盡管實車試驗結(jié)果與仿真結(jié)果相比SOC 值略有下降,依然能夠證明本文提出的能量回收控制策略的有效性。

6 結(jié)束語

本文通過分析影響制動回收效率的因素,提出一種基于制動強度劃分的多比值前后輪制動力分配控制策略和模糊控制算法,建立整車模型并進行AVLCruise 和MATLAB/Simulink 的聯(lián)合仿真。結(jié)合仿真結(jié)果,該控制策略在NEDC 工況下,能夠降低13.1%的電池SOC 消耗,能有效提高車輛的續(xù)航。最后,通過實車試驗進一步驗證了基于制動強度的制動控制策略的有效性。

作者:紀佳圳1,熊銳1,吳堅1,2,張中威1,張盼望1,李沛煥1

1.廣東工業(yè)大學機電工程學院;

2.廣汽集團汽車工程研究院

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