CN111469670A - 一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，包括以下步骤：1)实时采集车辆运行参数；实时计算滑移率和利用附着系数；2)判断车辆状态，若处于制动状态，实施再生制动控制策略处理；否则执行步骤1)；所述对车辆实施再生制动控制策略处理包括：辨识车辆当前行驶的路面类型，计算当前期望的总制动力和制动强度；获得基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则和再生制动力分配规则；根据前后轮制动力优化分配规则，得到前轮所需制动力；根据再生制动力分配规则对前轮所需制动力进行二次分配，确定前轮摩擦制动力和再生制动力。本发明能够在保证制动稳定性和制动安全性的前提下实现再生制动能量回收的效率最大化。

Description

一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略

技术领域

本发明涉及再生制动控制技术，具体涉及一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略。

背景技术

环境污染、全球变暖，以及可预见的资源枯竭等问题，已成为影响当今人类社会生存的严峻问题，也是全球汽车产业面对的共同挑战。新能源汽车已成为21世纪汽车工业的发展热点。电动汽车为新能源汽车的重要代表，具有再生制动的性能，这是其与以往传统的燃油汽车最大的区别之一。在制动过程中汽车的动能通过摩擦转化为热能损失掉，大量的能量被浪费。电动汽车将制动时汽车的动能进行回收并存储的过程称为再生制动，被存储的能量称为再生能量。汽车在市区行驶的车速一般较低，负荷率变化起伏比较大，需要不停地启动和制动，相关研究资料表明，汽车制动过程中以热能方式消耗到空气中的能量约占驱动总能量的50％左右，如果可以将制动过程中损失的能量储存并再次利用，则可以很大程度上提高汽车的续驶里程。

文献《轮毂电机四轮独立驱动电动汽车再生制动控制策略》(机械科学与技术,2017,36(11),1778-1784.)给出以下技术方案：1)当制动强度z≤0.1时，制动力全部由前轴提供，主要是电机制动力；2)当制动强度0.1＜z≤0.8时，摩擦制动与电机制动形成复合制动；3)当制动强度z＞0.8时，为保证制动安全性，电机制动退出，摩擦制动提供全部制动力。但是，本申请人认为，制动时，路面条件的不同会影响制动稳定性和安全性的需求；在制动强度不同的条件下制动，也会影响制动稳定性和安全性的需求，从而影响车辆前后轮制动力的分配系数，最终影响到再生制动能量的回收总量。可见，该方法未考虑路面条件以及制动强度对再生制动控制策略的影响。

公开号为CN109204260A的发明专利，公开了一种电动汽车控制力分配方法，包括如下步骤：(1)将制动强度z划分为0≤z≤0.2，0.2≤z≤0.7，0.7≤z三个范围，在根据具体的范围对前后轮制动力进行具体曲线的划分；(2)以滑移率为输入的滑膜控制器，输出量为减少再生制动力占前轮制动力的比例。该发明考虑了制动强度z对前后轮制动力分配系数的影响，使得车辆按该发明所提的分配方式对制动力进行分配时，车辆在制动过程中拥有较好的制动稳定性和安全性，但其并未考虑路面的附着条件对车辆制动过程存在的影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对现有技术中存在的不足，提供一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，该策略能够根据当前制动条件选择最佳的再生制动策略，使得在保证制动稳定性和制动安全性的前提下，再生制动能量回收的效率最大化，进而延长车辆的续驶里程。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，包括以下步骤：

1)实时采集车辆运行参数；实时计算滑移率和利用附着系数；

2)判断车辆是否处于制动状态，若处于制动状态，对车辆实施再生制动控制策略处理，直至车辆恢复正常行驶状态或停车；否则，执行步骤1)；其中，所述对车辆实施再生制动控制策略处理包括：

辨识车辆当前行驶的路面类型，以及计算当前期望的总制动力和制动强度；

获得基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则和再生制动力分配规则；

根据前后轮制动力优化分配规则，得到前轮所需制动力；

根据再生制动力分配规则对前轮所需制动力进行二次分配，确定前轮摩擦制动力和再生制动力，继而利用再生制动力进行能量回收，将制动过程中损耗的能量回收储存到储能元件中。

本发明所述技术方案的步骤1)中，所述的车辆运行参数包括车轮半径R、纵向速度u、车轮角速度ω、车轮角减速度

制动力矩T_b和滚动阻力矩T_f。可以采用现有常规技术进行采集。

本发明所述技术方案的步骤1)中，由车轮半径R结合车轮纵向速度u以及车轮角速度ω通过公式

求得实时滑移率s。再利用公式

计算得到相应的实时利用附着系数；其中，μ为利用附着系数，J_ω为转动惯量，R为车轮半径，

为车轮角减速度，T_b为制动力矩，T_f为滚动阻力矩，F_Zf为前轮所受的法向作用力。

本发明所述技术方案的步骤2)中，可以采用现有常规方法来判断车辆是否处于制动状态，优选的，根据车辆速度的变化率判断车辆是否处于制动状态，具体判断方法为：当纵向速度的变化率

判断车辆处于正常行驶状态；当纵向速度的变化率

则判断车辆处于制动状态。

本发明所述技术方案的步骤2)中，辨识车辆当前行驶的路面类型的方法为：根据滑移率计算不同路面类型下该滑移率时利用附着系数的理论值μ_n(s)，再将该理论值μ_n(s)与当前滑移率下利用附着系数的实时计算值μ做差值计算，选取差值最小所对应的路面类型即为辨识得到的路面类型。其中，根据实时滑移率s通过公式μ_n(s)＝a[1-exp(-bs)]-cs求得不同路面类型下该滑移率对应的利用附着系数的理论值μ_n(s)，式中，s为当前滑移率；μ_n(s)为当前滑移率下对应不同路面类型的利用附着系数；a、b、c为路面参数，为Burckhardt模型中的固定值，其中三种典型路面的参数如下表所示。

路面	a	b	c
				干沥青	1.280	23.99	0.52
湿沥青	0.857	33.82	0.35
				冰	0.050	306.39	0.001

本发明所述技术方案的步骤2)中，按现有技术计算当前期望的总制动力，具体的，采用以下公式计算：

其中，F_Xb为总制动力，m为车辆的总质量，

为车辆行驶加速度。根据以下公式计算制动强度：

其中，z为制动强度，

为车辆行驶加速度，g为重力加速度。

本发明所述技术方案的步骤2)中，所述基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则的目标为：1、控制后轮滑移率始终小于前轮滑移率；2、使前后轮的滑动最小；3、充分利用地面附着系数。本申请中，采用下述数据模型获得：

s.t.s_r＜s_f

F_Xb1+F_Xb2＝mzg

0≤s_f≤1

0≤s_r≤1

F_Xb1＝μ_f(s_f)F_zf

F_Xb2＝μ_r(s_r)F_zr；

其中，

F_Zf、F_Zr分别为前轮和后轮所受来自地面的法向作用力；m为车辆的总质量；g为重力加速度；

为车辆行驶加速度；L为车辆前、后轴之间的距离；a、b分别为质心距离前、后轴的距离；h_g为车辆质心高度；z为制动强度；S_f为车辆前轮的滑移率；S_r为车辆后轮的滑移率；μ_f为车辆前轮的利用附着系数；μ_r为车辆后轮的利用附着系数；F_Xb1为车辆前轮的地面制动力；F_Xb2为车辆后轮的地面制动力；

前后轮制动力分配系数β＝F_Xb1/F_Xb。

本发明所述技术方案的步骤2)中，所述再生制动力分配规则由车辆电机所能提供的最大再生制动力确定，其中电机所能提供的最大再生制动力通过综合考虑电机的机械特性、电池特性及相关因素计算得到。

本发明所述技术方案的步骤2)中，所述的储能元件通常为电池。

本发明所述技术方案首先计算制动时所需要的总制动力，然后根据辨识得到的路面类型选择的对应路面类型的前后轮制动力分配规则，从而得到前轮所需制动力；之后再根据确定的再生制动力分配规则，对得到的前轮所需制动力进行二次分配。与现有技术相比，本发明的特点在于：

1、采集车辆运行参数、实时计算滑移率和利用附着系数，再结合轮胎Burckhardt模型，计算出当前滑移率下不同路面类型的利用附着系数的理论值；根据利用附着系数的计算值和理论值，对路面类型进行辨识，达到无需增加额外的传感器即可实现实时辨识路面类型的效果。

2、依据ECE法规(***欧洲经济委员会汽车法规)要求，确定了制动力变比值优化分配算法的约束条件，考虑到制动强度及路面附着条件的影响，期望控制后轮滑移率始终小于前轮滑移率并且各轮的滑动最小，建立该算法的目标函数，最终求解得到不同路面类型的制动力变比值优化分配系数。在保证安全的前提下，同时考虑当前运动状态和路面附着条件的影响，得出新的制动力变比值优化分配系数。

3、根据电动汽车的电机特性，制定再生制动控制策略，使得满足汽车制动过程中的方向稳定性和制动效能的前提下，尽可能多的进行能量回收。

附图说明

图1为本发明所述基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略的流程图；

图2为本发明实施方式中汽车受力分析图；

图3为本发明实施方式中汽车的单个前轮车辆模型。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详述，以更好地理解本发明的内容，但本发明并不限于以下实施例。

现有技术中，在车辆上安装辅助驾驶***，便于在制动时自行进行能量回收，以将制动时消耗的能量中可回收的部分重新储存至车载储能元件(如电池)中。辅助驾驶***包括信息采集子***、信息处理子***和执行子***。信息采集子***包括：为检测实时纵向速度、实时车轮角速度、实时滚动阻力矩、实时制动力矩等参数，安装相应的车载传感器。信息处理子***主要包含有主控制器，对采集数据进行处理，实行相应的控制策略，向执行子***发送施加相应制动力的指令。执行子***主要包含有电控液压制动模块，根据信息处理子***提供的数据向各车轮施加制动力。

本发明所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其流程图如图1所示。利用车载传感器获取车辆的运行参数，进行制动状态判断，若处于正常行驶状态，继续利用车辆传感器获取车辆的运行参数。若处于制动状态，则先辨识车辆当前行驶的路面类型，以及估算当前期望的总制动力和制动强度；然后，根据基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则经过制动力分配处理，得到前轮所需制动力；最后根据电机特性得到电机可提供的最大再生制动力(电机在发电模式下提供的再生制动力F_reg可表示为:

式中T_reg为电机再生制动转矩，i_o为主减速器传动比；i_g为变速器传动比；η_T为传动***机械效率；电机再生制动转矩可表示为：

其中，p_n为电机额定功率，n_n为电机额定转速，n为电机转速)，对前轮所需制动力进行二次分配，确定前轮摩擦制动力和再生制动力，继而利用再生制动力进行能量回收，将制动过程中损耗的能量回收储存到储能元件(如电池)中。具体包括如下步骤：

1)实时采集车辆运行参数；实时计算滑移率和利用附着系数；

2)判断车辆是否处于制动状态，若处于制动状态，对车辆实施再生制动控制策略处理，直至车辆恢复正常行驶状态或停车；否则，执行步骤1)；其中，所述对车辆实施再生制动控制策略处理包括：

辨识车辆当前行驶的路面类型，以及计算当前期望的总制动力和制动强度；

获得基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则和再生制动力分配规则；

根据前后轮制动力优化分配规则，得到前轮所需制动力；

根据再生制动力分配规则对前轮所需制动力进行二次分配，确定前轮摩擦制动力和再生制动力，继而利用再生制动力进行能量回收，将制动过程中损耗的能量回收储存到储能元件中。

先从车辆行驶参数中提取得到实时纵向速度u、实时车轮转速ω、实时制动力矩T_b和实时滚动阻力矩T_f。实时计算滑移率***的输入为实时纵向速度v、实时车轮转速ω和车轮半径R，输出为实时滑移率s；同时，将得到的实时滑移率s经过Burckhardt模型的转换，得到不同典型路面类型下，该滑移率对应的利用附着系数的理论值μ_n(s)。利用附着系数实时计算***的输入为实时纵向速度u、实时车轮转速ω、实时制动力矩T_b和实时滚动阻力矩T_f，输出为利用附着系数的实时计算值μ(s)；根据得到的利用附着系数的理论值μ_n(s)和利用附着系数实时计算值μ(s)，经由路面识别，得到当前行驶的路面类型；前后轮制动力优化分配规则根据实时辨识得到的路面类型和制动所需要的制动强度z，选取对应的前后轮制动力分配系数β；从而得到当前制动条件下前轮制动所需的制动力。电机的最大再生制动力，根据行驶车辆电机的机械特性、电池特性等影响因素综合确定；根据电机的最大再生制动力，进而制定再生制动力分配规则，继而确定前轮所需制动力中分配为再生制动力的部分和摩擦制动力的部分。

步骤1)中，车辆运行参数包括车辆的实时车轮转速ω、实时制动力矩T_b和实时滚动阻力矩T_f。滑移率的计算公式为：

利用附着系数的计算公式为：

上述两个公式中，s为滑移率，R为车轮半径，u为车轮纵向速度，ω为车轮角速度，J_ω为转动惯量，

为车轮角减速度，T_b为制动力矩，T_f为滚动阻力矩，F_Zf为前轮所受的法向作用力，前轮所受的法向作用力的计算公式为：

可根据汽车受力分析图(如图2所示)推导而来。式中，m是车辆的总质量；G是车辆所受重力，G＝m·g其中g为重力加速度；

是车辆行驶加速度；L为前后轴之间的距离；a、b分别为质心距离前后轴的距离；h_g为车辆质心高度；F_Xb1为前轮的地面制动力，F_Xb2为后轮的地面制动力。

Burckhardt模型是通过拟合各种典型路面试验数据得到的一种经验模型，该模型的表达式为：μ_n(s)＝a[1-exp(-bs)]-cs。式中，a、b、c为路面参数(为Burckhardt模型中的固定值，具体如前所述)；s为当前滑移率；μ_n(s)为当前滑移率下对应不同路面类型的利用附着系数的理论值。

利用附着系数的公式根据车轮力矩平衡方程推导而来，单个车轮模型如图3所示。可得到车轮力矩平衡方程：

经过整理得到利用附着系数的计算公式为：

对电动汽车前轮与地面的接触点进行力矩分析，可以得到地面对前轮的法向作用力F_Zf的表达式：

式中z为制动强度，为制动减速度与重力加速度的比值。假设车辆的制动减速度为

则对于制动强度z有

对该式进行整理，便可得到前轮所受法向作用力的计算公式。

步骤2)中，根据车辆速度的变化率判断车辆是否处于制动状态，具体判断方法为：

当纵向速度的变化率

判断车辆处于正常行驶状态，继续监测纵向速度变化率

滑移率，利用附着系数等参数；

当纵向速度的变化率

则判断车辆处于制动状态。

根据步骤1)所得到的当前利用附着系数的实时计算值μ(s)，以及当前滑移率对应不同路面类型的利用附着系数的理论值μ_n(s)，将它们之间分别做差，取差值最小的利用附着系数的理论值对应的路面类型作为辨识得到的路面类型。

根据公式

计算当前期望的总制动力，其中，F_Xb为总制动力，m为车辆的总质量，

为车辆行驶加速度。

根据公式

计算制动强度，其中，z为制动强度，

为车辆行驶加速度，g为重力加速度。

基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则的目标为：1、控制后轮滑移率始终小于前轮滑移率；2、使前后轮的滑动最小；3、充分利用地面附着系数。根据该目标，建立以下数学模型，从而得到优化分配规则：

s.t.s_r＜s_f

F_Xb1+F_Xb2＝mzg

0≤s_f≤1

0≤s_r≤1

F_Xb1＝μ_f(s_f)F_zf

F_Xb2＝μ_r(s_r)F_zr

其中，

F_Zf、F_Zr分别为前轮和后轮所受来自地面的法向作用力；m为车辆的总质量；g为重力加速度；

为车辆行驶加速度；L为车辆前、后轴之间的距离；a、b分别为质心距离前、后轴的距离；h_g为车辆质心高度；z为制动强度；S_f为车辆前轮的滑移率；S_r为车辆后轮的滑移率；μ_f为车辆前轮的利用附着系数；μ_r为车辆后轮的利用附着系数；F_Xb1为车辆前轮的地面制动力；F_Xb2为车辆后轮的地面制动力。

经过计算，可以得到不同路面类型下，在不同制动强度的情况下制动时，对应的前后轮制动力分配系数β＝F_Xb1/F_Xb。

电机在发电模式下提供的再生制动力F_reg可表示为:

式中T_reg为电机再生制动转矩，i_o为主减速器传动比；i_g为变速器传动比；；η_T为为传动***机械效率；电机再生制动转矩可表示为：

其中，p_n为电机额定功率，n_n为电机额定转速，n为电机转速。

当车辆进入再生制动模式，则根据电机的最大再生制动能力来判断前轮制动器是否需要额外提供的机械摩擦制动力，如果电机能提供的再生制动力大于车辆前轮所分配的制动力，则该制动力全部由电机的再生制动来提供，此时再生制动力等于前轮所需制动力；如果电机能提供的再生制动力小于车辆前轮所分配的制动力，则该制动力的部分由电机的再生制动来提供，此时再生制动力等于电机所能提供的最大再生制动力，从而实现再生制动能量的回收。

Claims (10)

1.一种基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，包括以下步骤：

1)实时采集车辆运行参数；实时计算滑移率和利用附着系数；

2)判断车辆是否处于制动状态，若处于制动状态，对车辆实施再生制动控制策略处理，直至车辆恢复正常行驶状态或停车；否则，执行步骤1)；其中，所述对车辆实施再生制动控制策略处理包括：

辨识车辆当前行驶的路面类型，以及计算当前期望的总制动力和制动强度；

获得基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则和再生制动力分配规则；

根据前后轮制动力优化分配规则，得到前轮所需制动力；

根据再生制动力分配规则对前轮所需制动力进行二次分配，确定前轮摩擦制动力和再生制动力，继而利用再生制动力进行能量回收，将制动过程中损耗的能量回收储存到储能元件中。

2.根据权利要求1所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤1)中，车辆运行参数包括车轮半径R、纵向速度u、车轮角速度ω、车轮角减速度

制动力矩T_b和滚动阻力矩T_f。

3.根据权利要求1所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤1)中，根据下述公式计算滑移率：

其中，s为滑移率，R为车轮半径，u为车轮纵向速度，ω为车轮角速度。

4.根据权利要求1所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤1)中，根据下述公式计算利用附着系数：

其中，μ为利用附着系数，J_ω为转动惯量，R为车轮半径，

为车轮角减速度，T_b为制动力矩，T_f为滚动阻力矩，F_Zf为前轮所受的法向作用力。

5.根据权利要求1所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤2)中，根据车辆速度的变化率判断车辆是否处于制动状态，具体判断方法为：

当纵向速度的变化率

判断车辆处于正常行驶状态；

当纵向速度的变化率

则判断车辆处于制动状态。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤2)中，辨识车辆当前行驶的路面类型的方法为：

根据滑移率计算不同路面类型下该滑移率时利用附着系数的理论值μ_n(s)，再将该理论值μ_n(s)与当前滑移率下利用附着系数的实时计算值μ做差值计算，选取差值最小所对应的路面类型即为辨识得到的路面类型。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤2)中，根据下述公式计算当前期望的总制动力：

其中，F_Xb为总制动力，m为车辆的总质量，

为车辆行驶加速度。

8.根据权利要求1-5中任一项所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤2)中，根据下述公式计算制动强度：

其中，z为制动强度，

为车辆行驶加速度，g为重力加速度。

9.根据权利要求1-5中任一项所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤2)中，采用下述数据模型获得基于路面类型与制动强度的前后轮制动力优化分配规则：

s.t.s_r＜s_f

F_Xb1+F_Xb2＝mzg

0≤s_f≤1

0≤s_r≤1

F_Xb1＝μ_f(s_f)F_zf

F_Xb2＝μ_r(s_r)F_zr；

其中，

F_Zf、F_Zr分别为前轮和后轮所受来自地面的法向作用力；m为车辆的总质量；g为重力加速度；

为车辆行驶加速度；L为车辆前、后轴之间的距离；a、b分别为质心距离前、后轴的距离；h_g为车辆质心高度；z为制动强度；S_f为车辆前轮的滑移率；S_r为车辆后轮的滑移率；μ_f为车辆前轮的利用附着系数；μ_r为车辆后轮的利用附着系数；F_Xb1为车辆前轮的地面制动力；F_Xb2为车辆后轮的地面制动力；

前后轮制动力分配系数β＝F_Xb1/F_Xb。

10.根据权利要求1-5中任一项所述的基于路面识别的电动汽车再生制动控制策略，其特征在于，步骤2)中，所述再生制动力分配规则由车辆电机所能提供的最大再生制动力确定，其中电机所能提供的最大再生制动力通过综合考虑电机的机械特性、电池特性及相关因素计算得到。

Images