CN111976497B - 一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法，包括，根据输入的制动踏板信号和车辆信息判断是否进行制动能量回收；若20％<SOC<90％且V>15km/h时，则进行所述制动能量回收；若为否，则不进行所述制动能量回收，且根据I曲线对前后轴的制动力进行分配；基于深度学***顺性的同时，大大提高了制动能量回收效率。

Description

一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法

技术领域

本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法。

背景技术

纯电动汽车作为新能源交通工具，正在受到越来越多的关注和推广，动力电池作为纯电动汽车的唯一能量源给电动机提供能量，但是由于电池技术的瓶颈，目前电池的能量密度低，致使纯电动汽车的续航不理想。

能量回收***是纯电动汽车实现延长车辆续航的有效手段之一，利用电动机的再生制动功能，将车辆在刹车过程中损失的动能通过电机转化为电能再次利用，可以实现纯电动汽车的整体能耗降低，延长续航。

现有后轴驱动纯电动汽车再生制动能量回收的控制方法分为：基于I曲线(理想制动曲线)的最佳制动性能的制动能量回收控制方法和最佳制动能量回收效率的制动能量回收控制方法；基于I曲线的最佳制动性能的制动能量回收控制方法的缺点是由于前后轴制动力按I曲线分配，所以不会有制动强度较小时制动力全部由电机提供制动力的情形，导致制动能量回收效率太低；最佳制动能量回收效率的制动能量回收控制方法的缺点是汽车的制动力尽可能多的由电机的制动力提供，导致前后轴制动力分配比例不协调，造成制动性能不够好，汽车的平顺性较差。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法，能够解决制动能量回收效率较低、汽车平顺性较差的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，根据输入的制动踏板信号和车辆信息判断是否进行制动能量回收；若20％<SOC<90％且V>15km/h时，则进行所述制动能量回收；若为否，则不进行所述制动能量回收，且根据I曲线对前后轴的制动力进行分配；基于深度学习原则和模糊控制策略构建分析控制模型，分析进行所述制动能量回收时存在分配不同的制动力情况，完成控制。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：所述制动力情况包括，制动强度较小时、制动强度中等时和制动强度较大时。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：在制动强度较小的情况下进行制动能量回收，制动强度z≤0.2时，前后轴制动力基于所述制动曲线的0AB段分配；当汽车所需总制动力F_u小于等于A点制动力F_a时，即F_u≤F_a，所述前后轴制动力基于所述制动曲线的0A段分配；当汽车所需总制动力F_u大于A点制动力F_a时，即F_u>F_a，所述前后轴制动力基于所述制动曲线的AB段进行分配。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：在制动强度中等的情况下进行制动能量回收，制动强度0.2<z≤0.7时，所述前后轴制动力基于所述I曲线的BC段进行分配。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：在制动强度较大的情况下进行制动能量回收，制动强度z>0.7时，所述前后轴制动力基于所述I曲线的CD段进行分配。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：构建所述分析控制模型包括，

其中，m为功率，β为制动能量回收参数指数平滑控制系数，其余字母为常数。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：当满足20％<SOC<90％且V>15km/h时才能进行所述制动能量回收，包括，当电池SOC<20％时，汽车进入跛行回家模式，关闭制动能量回收***；当电池SOC>90％时，防止电池过充，关闭制动能量回收***；当车速过小V<15km/h时，电机的转速太小导致回收的能量低于电机的损耗能量，故不进行所述制动能量回收。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：所述制动踏板信号包括，根据制动踏板位移对应的电压和电压变化率识别出制动强度的大小。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：所述车辆信息包括，电池SOC值和车速V。

作为本发明所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的一种优选方案，其中：还包括，在制动强度中等时，增加后轴制动力修正系数k，修正根据所述I曲线分配的后轴制动力。

本发明的有益效果：本发明通过控制模型对不同制动强度下的制动力分配情况进行分析，分别控制不同制动强度情况下的制动力的分配，在保证制动性能与制动平顺性的同时，大大提高了制动能量回收效率；同时，本发明结合了基于I曲线的最佳制动性能和最佳制动能量回收效率的优点，在保证车辆制动性能的同时显著提升汽车的制动能量回收效率，延长纯电动汽车的续航里程。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明第一个实施例所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的流程示意图；

图2为本发明第一个实施例所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的制动力分配流程示意图；

图3为本发明第一个实施例所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的制动力分配曲线示意图；

图4为本发明第一个实施例所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的模糊控制策略示意图；

图5为本发明第二个实施例所述的基于模糊控制的制动能量回收控制方法的不同控制策略下的电池SOC变化曲线示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1～图4，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法，包括：

S1：根据输入的制动踏板信号和车辆信息判断是否进行制动能量回收。其中需要说明的是，制动踏板信号包括：

根据制动踏板位移对应的电压和电压变化率识别出制动强度的大小。

进一步的是，车辆信息包括：

电池SOC值和车速V。

具体的，判断是否进行制动能量回收包括：

当电池SOC<20％时，汽车进入跛行回家模式，关闭制动能量回收***；

当电池SOC>90％时，防止电池过充，关闭制动能量回收***；

当车速过小V<15km/h时，电机的转速太小导致回收的能量低于电机的损耗能量，故不进行制动能量回收。

S2：若20％<SOC<90％且V>15km/h时，则进行制动能量回收。参照图2，其中还需要说明的是：

在制动强度较小的情况下进行制动能量回收，制动强度z≤0.2时，前后轴制动力基于制动曲线的0AB段分配；

当汽车所需总制动力F_u小于等于A点制动力F_a时，即F_u≤F_a，前后轴制动力基于制动曲线的0A段分配，电机的回馈制动力F_r-reg＝min(F_u,F_m)，其中F_m为电机所能提供的最大制动力，后轴的摩擦制动力F_r-mech＝F_u-F_r-reg，前轴的制动力F_f＝0；

当汽车所需总制动力F_u大于A点制动力F_a时，即F_u>F_a，前后轴制动力基于制动曲线的AB段进行分配，当F_m≥F_a时，F_r-reg＝F_a，F_r-mech＝0，F_f＝F_u-F_r-reg，当F_m<F_a时，F_r-reg＝F_m，F_r-mech＝F_a-F_r-reg，F_f＝F_u-F_a。

进一步的，包括：

在制动强度中等的情况下进行制动能量回收，制动强度0.2<z≤0.7时，前后轴制动力基于制动曲线的BC段进行分配；

当F_ri≤F_m时，F_ri为制动强度为i时总制动力按BC段分配的后轴制动力，F_r-reg＝min(F_m,F_ri·k)，F_r-mech＝0，F_f＝F_u-F_r-reg，其中k为后轴制动力修正系数；

当F_ri>F_m时，F_r-reg＝F_m，F_r-mech＝F_ri-F_r-reg，F_f＝F_fi,F_ri为制动强度为i时总制动力按BC段分配的后轴制动力。

再进一步的，还包括：

在制动强度较大的情况下进行制动能量回收，制动强度z>0.7时，前后轴制动力基于I曲线的CD段进行分配。

S3：若为否，则不进行制动能量回收，且根据I曲线对前后轴的制动力进行分配。

S4：基于深度学习原则和模糊控制策略构建分析控制模型，分析进行制动能量回收时存在分配不同的制动力情况，完成控制。参照图4，本步骤还需要说明的是，制动力情况包括：

制动强度较小时、制动强度中等时和制动强度较大时；

Fri为制动强度为i时总制动力按BC段分配的后轴制动力，k为后轴制动力修正系数，修正后的后轴制动力为Fri·k。

进一步的，构建分析控制模型包括：

其中，m为功率，β为制动能量回收参数指数平滑控制系数，其余字母为常数。

具体的，参照表1，增加后轴制动力修正系数k以修正分析过程中根据I曲线分配的制动力，包括：

将电池SOC、车速V和制动强度Z作为输入变量；

以修正系数k为输出变量的模糊控制器；

电池SOC的论域定义为[20,90]，语言变量设置为小S、中M、大B；

车速的论域定义为[15,90]，语言变量设置为，小S、中M、大B；

制动强度的论域定义为[0.2,0.7]，语言变量设置为，小S、中M、大B；

修正系数的论域定义为[1,1.5]，语言变量设置为，极小VS、小S、中M、大B、极大VB。

表1：模糊规则表。

参照图3，图中斜45度虚线表示制动强度z，为驾驶员的制定需求，横轴表示前轴制动力，纵轴表示后轴制动力，I曲线是理想的前后轴制动力分配曲线，制动力按照I曲线分配，能够使得汽车具有最理想的制动效果；例如C点是制动强度z＝0.7的点，则C点对应的横纵坐标即为当制动强度为0.7时前后轴分配的制动力；ECE曲线是***欧洲经济委员制动的法规曲线来确保制动安全性，制动力的分配曲线不得在ECE曲线下方，在地面附着系数

的路面上，且在制动强度z<0.7时，若制定的制动力分配曲线超过

的r线或者f线，会出现后轮或前轮先抱死的情况，因此，本发明方法采用模糊控制策略对I曲线制动力分配情况进行分析控制，防止出现上述现象的发生，并提高制动能量回收效率。

优选的，本实施例还需要说明的是，当制动强度较小时，整车总需求制动力尽可能由电机再生制动力提供；当制动强度中等时，利用分析控制模型使得整车后轴制动力尽可能由电机再生制动力提供；当制动强度较大时，为保证制动安全，不进行制动能量回收。

实施例2

参照图5，为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法的验证。

优选的，为了更好地对本发明方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例选择以传统的最佳能量回收效率控制策略、传统的最佳制动性能控制策略分别与本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本发明方法所具有的真实效果。

传统的最佳能量回收效率控制策略的制动能量回收效率太低，传统的最佳制动性能控制策略对汽车平顺性较差，为验证本发明方法相对于两种传统方法具有较高的回收效率和较好的汽车平顺性，本实施例中将采用两种传统方法与本发明方法分别对在NEDC工况下的电池SOC值进行实时测量对比。

表2：回收效率表。

设置路面的地面附着系数为0.7，在NEDC工况下仿真，通过对比SOC的变化值可以得出不同控制策略的能量回收效率，参照图5，能够直观的看出，两种传统方法输出的电池SOC值曲线走势较为陡峭，呈下降趋势的同时，波动起伏较大，故而没有本发明方法的模糊控制策略输出的电池SOC值曲线稳定；同时，参照表2，根据计算得到的回收效率数据表，能够看出本发明方法相较于两种传统方法而言，中和了两种传统方法的优点，起到了一种调和平衡的作用，获得了性能更为良好的结果，验证了本发明方法能够结合基于I曲线(理想制动曲线)的最佳制动性能的制动能量回收控制方法和最佳制动能量回收效率的制动能量回收控制方法的优点，在保证制动性能与制动平顺性的同时，大大提高了制动能量回收效率。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法，其特征在于：包括，

S1：根据输入的制动踏板信号和车辆信息判断是否进行制动能量回收；

所述制动踏板信号包括根据制动踏板位移对应的电压和电压变化率识别出制动强度的大小；

所述车辆信息包括电池SOC值和车速V；

所述判断是否进行制动能量回收包括：

当电池SOC<20%时，汽车进入跛行回家模式，关闭制动能量回收***；

当电池SOC>90%时，防止电池过充，关闭制动能量回收***；

当车速过小V<15km/h时，电机的转速太小导致回收的能量低于电机的损耗能量，故不进行制动能量回收；

S2：若20%<SOC<90%且V>15km/h时，则进行制动能量回收；

其中，在制动强度较小的情况下进行制动能量回收，制动强度z≤0.2时，前后轴制动力基于制动曲线的0AB段分配；

当汽车所需总制动力F_u小于等于A点制动力F_a时，即F_u≤F_a，前后轴制动力基于制动曲线的0A段分配，电机的回馈制动力F_r-reg=min(F_u,F_m)，其中F_m为电机所能提供的最大制动力，后轴的摩擦制动力F_r-mech=F_u-F_r-reg，前轴的制动力F_f=0；

当汽车所需总制动力F_u大于A点制动力F_a时，即F_u>F_a，前后轴制动力基于制动曲线的AB段进行分配，当F_m≥F_a时，F_r-reg=F_a，F_r-mech =0，F_f =F_u-F_r-reg，当F_m<F_a 时，F_r-reg= F_m，F_r-mech=F_a-F_r-reg，F_f= F_u-F_a；

还包括，在制动强度中等的情况下进行制动能量回收，制动强度0.2<z≤0.7时，前后轴制动力基于制动曲线的BC段进行分配；

当F_ri≤F_m时，F_ri为制动强度为i时总制动力按BC段分配的后轴制动力，F_r-reg=min(F_m,F_ri·k)，F_r-mech=0，F_f= F_u-F_r-reg，其中k为后轴制动力修正系数；

当F_ri>F_m时，F_r-reg= F_m，F_r-mech=F_ri-F_r-reg，F_f= F_fi,F_ri为制动强度为i时总制动力按BC段分配的后轴制动力；

还包括，在制动强度较大的情况下进行制动能量回收，制动强度z>0.7时，前后轴制动力基于I曲线的CD段进行分配；

S3：若为否，则不进行制动能量回收，且根据I曲线对前后轴的制动力进行分配；

S4：基于深度学习原则和模糊控制策略构建分析控制模型，分析进行制动能量回收时存在分配不同的制动力情况，完成控制；

所述制动力情况包括制动强度较小时、制动强度中等时和制动强度较大时；

Fri为制动强度为i时总制动力按BC段分配的后轴制动力，k为后轴制动力修正系数，修正后的后轴制动力为Fri·k；

增加后轴制动力修正系数k以修正分析过程中根据I曲线分配的制动力，包括：

将电池SOC、车速V和制动强度Z作为输入变量；

以修正系数k为输出变量的模糊控制器；

电池SOC的论域定义为[20,90]，语言变量设置为小S、中M、大B；

车速的论域定义为[15,90]，语言变量设置为，小S、中M、大B；

制动强度的论域定义为[0.2,0.7]，语言变量设置为，小S、中M、大B；

修正系数的论域定义为[1,1.5]，语言变量设置为，极小VS、小S、中M、大B、极大VB。

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