CN112677771A - 一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法 - Google Patents
一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112677771A CN112677771A CN202011618813.9A CN202011618813A CN112677771A CN 112677771 A CN112677771 A CN 112677771A CN 202011618813 A CN202011618813 A CN 202011618813A CN 112677771 A CN112677771 A CN 112677771A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- braking
- braking force
- regenerative braking
- strength
- regenerative
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000001172 regenerating effect Effects 0.000 title claims abstract description 91
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 239000002243 precursor Substances 0.000 claims 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 abstract description 12
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 6
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 3
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 2
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 2
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000295 fuel oil Substances 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，通过判断制动时整车制动强度，按照一定的规则计算前后轮制动力；将传感器检测到的整车车速v、动力电池SOC值SOC_n、整车制动强度值z作为输入变量，输入到制动***的模糊控制器中，相应的输出变量为前轮再生制动力占前轮总制动力的比值P，计算得到前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配关系；得到制动时的前后轮的具体制动力大小和前轮再生制动力的比例大小，通过机械制动***和再生制动***的执行机构进行制动操作即可。本发明优化前轮机械摩擦制动力和再生制动力的比例关系，使整车在保证制动安全性的基础上，实现制动能量回收最大化，降低前驱电动汽车行驶中的整体能耗。
Description
技术领域
本发明属于电动汽车技术领域，特别涉及一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法。
背景技术
近年来，世界各国为减轻空气污染和温室效应对环境的影响，大力发展新能源汽车。电动汽车是新能源汽车中最典型的一种，它将车载能量源由传统的燃油代替为车载动力电池，故车辆行驶中不产生有害气体，从而真正实现了零排放、零污染，并且大幅度减少了化石能源的使用。在各国政策的大力支持下，电动汽车相关技术成为近年来的研究热点。
然而，电动汽车发展仍存在尚未攻克的技术难题，其中电动汽车动力电池的能量密度较低致使电动汽车续航能力不理想是重点难题之一。制动能量回收是纯电动汽车增加其续航能力的有效手段，再生制动***利用车载驱动电机的发电功能，将刹车过程中损失的摩擦热能转化为电能，在通过电池管理***将电能存储到动力电池中，这个过程提升了电动汽车整车的能量利用率，从而提高了续航能力。
目前，电动汽车再生制动的典型控制方法有三种，分别是理想制动力分配控制方法、最佳制动能量回收控制方法、并联制动能量回收控制方法。这三种控制方法各有利弊，尚无统一的最佳方案。总体分析，现有的再生制动控制方法，在能量回收最大化与制动时稳定性及安全性方面是互相冲突的，如何在保证制动安全性的前提下尽可能多地回收更多的能量，是当前制动回收控制的研究重点。
发明内容
为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提出了一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，针对前驱电动汽车，合理分配制动时的前后轮制动力，优化前轮机械摩擦制动力和再生制动力的比例关系，使整车在保证制动安全性的基础上，实现制动能量回收最大化，降低前驱电动汽车行驶中的整体能耗，提升电动汽车的长距离行驶能力，一定程度缓解了驾驶员里程焦虑问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，通过判断制动时整车制动强度，按照一定的规则计算前后轮制动力，再根据制动强度、电池SOC和整车车速值的大小，经过模糊控制器的计算，得出机械摩擦制动力和再生制动力的比例关系，最后通过执行机构产生相应的制动力使整车完成制动及能量回收。具体包括以下步骤：
步骤一、前后轮制动力的分配计算：
S1.前驱电动汽车的车载传感器在检测到制动踏板开度增加的信息后，判断整车处于制动阶段；
S2.通过检测制动踏板开度变化大小和变化率以及整车车速信息，判断和计算整车的制动强度z；
S3.根据不同的制动强度z，对前后轮的制动力进行分配。
步骤二、前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配计算：
S4.将传感器检测到的整车车速v、动力电池SOC值SOC_n、整车制动强度值z作为输入变量，输入到制动***的模糊控制器中，相应的输出变量为前轮再生制动力占前轮总制动力的比值P，计算得到前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配关系。
步骤三、执行机构进行制动操作：
根据步骤一和步骤二，可得到制动时的前后轮的具体制动力大小和前轮再生制动力的比例大小，通过机械制动***和再生制动***的执行机构进行制动操作即可。
进一步地，所述步骤S3中，对前后轮的制动力进行分配的分配规则为：
A.当制动强度z≤0.15时，此区间制动强度较小，即电动汽车的制动力需求较小，此时全部的制动力由前轮提供；
B.当制动强度0.15＜z≤0.7时，此区间制动强度不算很大，为了尽可能使前轮再生制动力参与制动过程，前后轮的制动力按照ECE法规曲线分配；
C.当制动强度0.7＜z≤0.8时，此区间制动强度已经较大，为了提高制动时电动汽车的安全性，按照制动强度为0.8时的前轮先抱死的制动力分配曲线分配前后轮制动力；
D.当制动强度z＞0.8时，此区间制动强度很大，前后轮制动力按照I曲线进行分配。
进一步地，所述步骤S4中，模糊控制器的设计过程为：
S41.创建Mandani型模糊推理算法；
S42.变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数；
S43.生成模糊规则控制表：根据所述隶属函数得到相应的模糊规则控制表；
S44.输出模糊量P：根据输入量和模糊规则控制表，即可得到相应的输出值P，此时输出值P为模糊量；
S45.对输出量P进行解模糊化。
更进一步地，所述步骤S42变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数，包括以下过程：
A.制动强度z分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,1],隶属函数采用trapmf(梯形)型，其中，L代表低制动强度，M代表中制动强度，H代表高制动强度。当制动强度较低或者适中时，再生制动力占前轮总制动力的比值P会稍大，当制动强度较高，尤其是紧急制动时(z＞0.8)，比值P会减小，直至为0，即全部由机械摩擦制动力充当前轮的制动力；
B.整车车速v也分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,120],隶属函数采用trapmf(梯形) 型，其中，L代表较低车速，M代表适中车速，H代表较高车速。当车速较低或适中时，制动往往强度不大，前述的P值可尽量增大；当车速较高，尤其是超过100km/h，此时P值应尽量减小，直至为0，因为此时车辆高速行驶，具有延迟性的再生制动容易造成安全事故，况且此时电机转速很高，电磁转矩较小，回收能量有限；
C.动力电池SOC值SOC_n也分为三个子集{L、M、H},论域为[0,1]，隶属函数采用gauss2mf(高斯2型)，其中，L代表低荷电状态，M代表中荷电状态，H代表高荷电状态。当荷电状态很高(超过90％)或荷电状态很低(低于15％)时，充电会对动力电池的正常寿命有影响，所以此时前述的P值应较小，当荷电状态适中，P值应尽量增加；
D.再生制动力占前轮总制动力的比值P，分为五个子集{VL、L、M、H、VH}，论域为[0,1]，隶属函数采用trimf(三角型)。其中，VL和L分别代表很低和低再生制动比例，即电机所产生的再生制动力很少，前轮主要为机械制动；M代表适中再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力与机械制动力相当；H和VH分别代表高和很高再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力较多，前轮主要为再生制动。
优选的，所述S45对输出量P进行解模糊化中，采用重心法解模糊化，重心法中的权值为各模糊量的隶属度，计算式为：
其中，i为规则，m为规则条目，μ为相应模糊量的隶属度。
本发明具有以下有益效果：
本发明开发的基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，通过合理分配前后轮制动力大小和前轮再生制动力的比例，使得整车在保证制动安全性的基础上，实现制动能量回收最大化；
降低了前驱电动汽车行驶中的整体能耗，提升电动汽车的长距离行驶能力，一定程度缓解了驾驶员里程焦虑问题。
附图说明
图1为本发明一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法的工作流程图。
具体实施方式
为了使本文的发明目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。
一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，通过判断制动时整车制动强度，按照一定的规则计算前后轮制动力，再根据制动强度、电池SOC和整车车速值的大小，经过模糊控制器的计算，得出机械摩擦制动力和再生制动力的比例关系，最后通过执行机构产生相应的制动力使整车完成制动及能量回收。具体包括以下步骤：
步骤一、前后轮制动力的分配计算：
S1.前驱电动汽车的车载传感器在检测到制动踏板开度增加的信息后，判断整车处于制动阶段；
S2.通过检测制动踏板开度变化大小和变化率以及整车车速信息，判断和计算整车的制动强度z；
S3.根据不同的制动强度z，对前后轮的制动力进行分配。
步骤二、前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配计算：
S4.将传感器检测到的整车车速v、动力电池SOC值SOC_n、整车制动强度值z作为输入变量，输入到制动***的模糊控制器中，相应的输出变量为前轮再生制动力占前轮总制动力的比值P，计算得到前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配关系。
步骤三、执行机构进行制动操作：
根据步骤一和步骤二，可得到制动时的前后轮的具体制动力大小和前轮再生制动力的比例大小，通过机械制动***和再生制动***的执行机构进行制动操作即可。
进一步地，所述步骤S3中，对前后轮的制动力进行分配的分配规则为：
A.当制动强度z≤0.15时，此区间制动强度较小，即电动汽车的制动力需求较小，此时全部的制动力由前轮提供；
B.当制动强度0.15＜z≤0.7时，此区间制动强度不算很大，为了尽可能使前轮再生制动力参与制动过程，前后轮的制动力按照ECE法规曲线分配；
C.当制动强度0.7＜z≤0.8时，此区间制动强度已经较大，为了提高制动时电动汽车的安全性，按照制动强度为0.8时的前轮先抱死的制动力分配曲线分配前后轮制动力；
D.当制动强度z＞0.8时，此区间制动强度很大，前后轮制动力按照I曲线进行分配。
进一步地，所述步骤S4中，模糊控制器的设计过程为：
S41.创建Mandani型模糊推理算法；
S42.变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数；
S43.生成模糊规则控制表：根据所述隶属函数得到相应的模糊规则控制表；
S44.输出模糊量P：根据输入量和模糊规则控制表，即可得到相应的输出值P，此时输出值P为模糊量；
S45.对输出量P进行解模糊化。
更进一步地，所述步骤S42变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数，包括以下过程：
A.制动强度z分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,1],隶属函数采用trapmf(梯形)型，其中，L代表低制动强度，M代表中制动强度，H代表高制动强度。当制动强度较低或者适中时，再生制动力占前轮总制动力的比值P会稍大，当制动强度较高，尤其是紧急制动时(z＞0.8)，比值P会减小，直至为0，即全部由机械摩擦制动力充当前轮的制动力；
B.整车车速v也分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,120],隶属函数采用trapmf(梯形) 型，其中，L代表较低车速，M代表适中车速，H代表较高车速。当车速较低或适中时，制动往往强度不大，前述的P值可尽量增大；当车速较高，尤其是超过100km/h，此时P值应尽量减小，直至为0，因为此时车辆高速行驶，具有延迟性的再生制动容易造成安全事故，况且此时电机转速很高，电磁转矩较小，回收能量有限；
C.动力电池SOC值SOC_n也分为三个子集{L、M、H},论域为[0,1]，隶属函数采用gauss2mf(高斯2型)，其中，L代表低荷电状态，M代表中荷电状态，H代表高荷电状态。当荷电状态很高(超过90％)或荷电状态很低(低于15％)时，充电会对动力电池的正常寿命有影响，所以此时前述的P值应较小，当荷电状态适中，P值应尽量增加；
D.再生制动力占前轮总制动力的比值P，分为五个子集{VL、L、M、H、VH}，论域为[0,1]，隶属函数采用trimf(三角型)。其中，VL和L分别代表很低和低再生制动比例，即电机所产生的再生制动力很少，前轮主要为机械制动；M代表适中再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力与机械制动力相当；H和VH分别代表高和很高再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力较多，前轮主要为再生制动。
优选的，所述S45对输出量P进行解模糊化中，采用重心法解模糊化，重心法中的权值为各模糊量的隶属度，计算式为：
其中，i为规则，m为规则条目，μ为相应模糊量的隶属度。
实施例
一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，该方法的工作流程请参阅图1，包括如下步骤：
步骤一、前后轮制动力的分配计算
S1：前驱电动汽车的制动踏板传感器在检测到制动踏板开度增加的信息后，将制动信号传递给整车控制器，判断整车处于制动阶段；
S2：制动踏板传感器通检测制动踏板开度变化大小和变化率，车速传感器检测整车车速变化信号，将信号均传递给整车控制器，计算整车的制动强度z；
S3：根据不同的制动强度z，按照一定的规则对前后轮的制动力进行合理分配。具体的分配规则下：
A.当制动强度z≤0.15时，此区间制动强度较小，即电动汽车的制动力需求较小，此时全部的制动力由前轮提供；
B.当制动强度0.15＜z≤0.7时，此区间制动强度不算很大，为了尽可能使前轮再生制动力参与制动过程，前后轮的制动力按照ECE法规曲线分配；
C.当制动强度0.7＜z≤0.8时，此区间制动强度已经较大，为了提高制动时电动汽车的安全性，按照制动强度为0.8时的前轮先抱死的制动力分配曲线分配前后轮制动力；
D.当制动强度z＞0.8时，此区间制动强度很大，前后轮制动力按照I曲线进行分配。
需要说明的是，民用前驱轿车行驶期间很少会达到制动强度超过0.8的情况，若出现如此强度的制动，按照I曲线分配制动力是最安全的制动方式，其中，I曲线是指理想的前后轮制动器制动力分配曲线。
步骤二、前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配计算
S4：将传感器检测到的整车车速v、动力电池SOC值SOC_n、整车制动强度值z作为输入变量，输入到制动***的模糊控制器中，相应的输出变量为前轮再生制动力占前轮总制动力的比值P，计算完成后即可得到前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配关系；
具体的模糊控制器的设计，前文已经提及，此处不累述。
S41.创建模糊推理算法
本发明的模糊推理算法为Mandani型算法。
S42.变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数
A.制动强度z分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,1],隶属函数采用trapmf(梯形)型，其中，L代表低制动强度，M代表中制动强度，H代表高制动强度。当制动强度较低或者适中时，再生制动力占前轮总制动力的比值P会稍大，当制动强度较高，尤其是紧急制动时(z＞0.8)，比值P会减小，直至为0，即全部由机械摩擦制动力充当前轮的制动力；
B.整车车速v也分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,120],隶属函数采用trapmf(梯形) 型，其中，L代表较低车速，M代表适中车速，H代表较高车速。当车速较低或适中时，制动往往强度不大，前述的P值可尽量增大；当车速较高，尤其是超过100km/h，此时P值应尽量减小，直至为0，因为此时车辆高速行驶，具有延迟性的再生制动容易造成安全事故，况且此时电机转速很高，电磁转矩较小，回收能量有限；
C.动力电池SOC值SOC_n也分为三个子集{L、M、H},论域为[0,1]，隶属函数采用gauss2mf(高斯2型)，其中，L代表低荷电状态，M代表中荷电状态，H代表高荷电状态。当荷电状态很高(超过90％)或荷电状态很低(低于15％)时，充电会对动力电池的正常寿命有影响，所以此时前述的P值应较小，当荷电状态适中，P值应尽量增加；
D.再生制动力占前轮总制动力的比值P，分为五个子集{VL、L、M、H、VH}，论域为[0,1]，隶属函数采用trimf(三角型)。其中，VL和L分别代表很低和低再生制动比例，即电机所产生的再生制动力很少，前轮主要为机械制动；M代表适中再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力与机械制动力相当；H和VH分别代表高和很高再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力较多，前轮主要为再生制动。
以上，隶属函数的相应设置及图像生成不作详细描述。
S43.生成模糊规则库
根据以上隶属函数的设置和相应算法，即可得到相应的模糊规则控制表，亦即模糊规则库，具体规则如表1。
表1
需要说明的是，上述各输入量的子集数量和论域值，可进行微调，若子集数量变化，模糊规则库的规则数量也会相应增加或减少。
S44.输出模糊量P
根据三个输入变量和模糊规则库，即可得到相应的输出值P，此时P为模糊量。
S45.对输出量P进行解模糊化
本文采用重心法解模糊化，重心法中的权值为各模糊量的隶属度，计算式为：
其中，i为规则，m为规则条目，μ为相应模糊量的隶属度。
步骤三：执行机构进行制动和能量回收操作
根据步骤一和二，可得到制动时的前后轮的具体制动力大小和前轮再生制动力的比例大小，通过机械制动***和再生制动***的执行机构进行制动操作即可。
S5：根据模糊规则库的计算，若再生制动力占前轮总制动力的比值P为0，即因为车速、 SOC值或制动强度值不适宜(例如SOC值超过90％，或制动强度超过0.8，或车速超过100km/h 等)，此时不进行制动能量回收，前后轮制动力完全由机械制动力提供；
S6：若再生制动力占前轮总制动力的比值P不为0，则启动电机制动进行能量回收。此时驾驶员踩踏制动踏板行程的制动踏板力，利用制动主缸产生相应的前后轴液压制动力，后轮制动器按照步骤一中的计算数值产生相应制动力，电动机此时充当发电机，根据不同的P 值产生相应的电磁制动力矩，剩余的制动力由前轮制动器提供；
S7：电机产生再生制动力的过程，即为车轮动力反拖电机进行发电的过程，亦即汽车的动能转化为电能的过程，所产生的电能通过电池管理***相应电路传递到动力电池，并将电能存储到动力电池中。与此同时，在前后轮制动器制动力和电磁制动力矩的共同作用下，电动汽车完成制动过程。
需要特别说明的是，车载驱动电机能提供的最大电磁制动力有限，其计算方法为：
其中，Fmax是电机能提供的最大电磁制动力，单位N；Tmax是电机峰值转矩，单位N.m；r为车轮半径，单位m；Pmax为电机峰值功率，单位kw，n为电机转速，nb为电机额定转速，单位均为r/min。
在步骤S7中，若通过前述P值计算出的电机再生制动力大于Fmax，即电机制动力无法提供出理论的计算值时，相应的制动力差值，由前轮机械制动器补充。
本发明通过根据相应法规和理论知识，针对前驱电动汽车，制定了制动工况中，前后轮制动器制动力的分配方法，并使用模糊控制方法，计算出了前轮再生制动力和机械制动力的比例关系，以此作为制动执行机构操作的理论依据，使整车在保证制动安全性的基础上，实现制动能量回收最大化；
根据整车制动的动力特点、电池寿命特性、制动安全性等因素制定的模糊规则，更加全面细致，提升了整车的制动性能。
Claims (5)
1.一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、前后轮制动力的分配计算：
S1.前驱电动汽车的车载传感器在检测到制动踏板开度增加的信息后，判断整车处于制动阶段；
S2.通过检测制动踏板开度变化大小和变化率以及整车车速信息，判断和计算整车的制动强度z；
S3.根据不同的制动强度z，对前后轮的制动力进行分配；
步骤二、前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配计算：
S4.将传感器检测到的整车车速v、动力电池SOC值SOC_n、整车制动强度值z作为输入变量，输入到制动***的模糊控制器中，相应的输出变量为前轮再生制动力占前轮总制动力的比值P，计算得到前轮机械摩擦制动力和再生制动力的分配关系；
步骤三、执行机构进行制动操作：
根据步骤一和步骤二，可得到制动时的前后轮的具体制动力大小和前轮再生制动力的比例大小，通过机械制动***和再生制动***的执行机构进行制动操作。
2.如权利要求1所述的一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，对前后轮的制动力进行分配的分配规则为：
A.当制动强度z≤0.15时，此区间制动强度较小，即电动汽车的制动力需求较小，此时全部的制动力由前轮提供；
B.当制动强度0.15＜z≤0.7时，此区间制动强度不算很大，为了尽可能使前轮再生制动力参与制动过程，前后轮的制动力按照ECE法规曲线分配；
C.当制动强度0.7＜z≤0.8时，此区间制动强度已经较大，为了提高制动时电动汽车的安全性，按照制动强度为0.8时的前轮先抱死的制动力分配曲线分配前后轮制动力；
D.当制动强度z＞0.8时，此区间制动强度很大，前后轮制动力按照I曲线进行分配。
3.如权利要求1所述的一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，其特征在于，所述步骤S4中，模糊控制器的设计过程为：
S41.创建Mandani型模糊推理算法；
S42.变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数；
S43.生成模糊规则控制表：根据所述隶属函数得到相应的模糊规则控制表；
S44.输出模糊量P：根据输入量和模糊规则控制表，得到相应的输出值P，此时输出值P为模糊量；
S45.对输出量P进行解模糊化。
4.如权利要求3所述的一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，其特征在于，所述步骤S42变量模糊化，确定输入量和输出量的隶属函数，包括以下过程：
A.制动强度z分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,1]，隶属函数采用trapmf型；
其中，L代表低制动强度，M代表中制动强度，H代表高制动强度；
当制动强度较低或者适中时，再生制动力占前轮总制动力的比值P会稍大；当制动强度较高，比值P会减小，直至为0，即全部由机械摩擦制动力充当前轮的制动力；
B.整车车速v分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,120]，隶属函数采用trapmf型；
其中，L代表较低车速，M代表适中车速，H代表较高车速；
车速较低或适中时，前述的P值增大；当车速超过100km/h，P值减小，直至为0，电磁转矩较小，回收能量有限；
C.动力电池SOC值SOC_n分为三个子集{L、M、H}，论域为[0,1]，隶属函数采用gauss2mf型；
其中，L代表低荷电状态，M代表中荷电状态，H代表高荷电状态；
当荷电状态超过90％或荷电状态低于15％时，前述P值较小；当荷电状态适中，P值增加；
D.再生制动力占前轮总制动力的比值P，分为五个子集{VL、L、M、H、VH}，论域为[0,1]，隶属函数采用trimf型；
其中，VL和L分别代表很低和低再生制动比例，即电机所产生的再生制动力很少，前轮主要为机械制动；M代表适中再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力与机械制动力相当；H和VH分别代表高和很高再生制动比例，即电机所产生的的再生制动力较多，前轮主要为再生制动。
5.如权利要求3所述的一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法，其特征在于，所述S45对输出量P进行解模糊化中，采用重心法解模糊化，重心法中的权值为各模糊量的隶属度，计算式为：
其中，i为规则，m为规则条目，μ为相应模糊量的隶属度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011618813.9A CN112677771A (zh) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | 一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011618813.9A CN112677771A (zh) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | 一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112677771A true CN112677771A (zh) | 2021-04-20 |
Family
ID=75453688
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011618813.9A Pending CN112677771A (zh) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | 一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112677771A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114454724A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-05-10 | 南京工业大学 | 一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法 |
| CN114475262A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-13 | 万向钱潮股份有限公司 | 一种电动汽车制动能量回收控制***和方法 |
| CN115027475A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-09 | 重庆青山工业有限责任公司 | 混合动力汽车滑行能量回收扭矩控制方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1415839A1 (en) * | 2002-10-29 | 2004-05-06 | STMicroelectronics S.r.l. | Fuzzy logic control system for torque distribution in hybrid vehicles |
| CN104192107A (zh) * | 2014-08-14 | 2014-12-10 | 济宁中科先进技术研究院有限公司 | 前驱电动汽车再生制动与abs匹配控制方法 |
| CN104933264A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-09-23 | 电子科技大学 | 一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法 |
| CN109941245A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-06-28 | 哈尔滨理工大学 | 一种电动汽车制动力分配方法 |
| CN110816282A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-21 | 江苏航运职业技术学院 | 一种电动汽车再生制动控制方法 |
| KR102142809B1 (ko) * | 2019-07-03 | 2020-08-11 | (주)캠시스 | 회생 제동 값 설정 시스템 및 방법 |
| CN111572369A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-25 | 电子科技大学 | 基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法 |
| CN112078371A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-12-15 | 江苏理工学院 | 复合电源电动汽车的能量回收方法、能量回收装置 |
-
2020
- 2020-12-31 CN CN202011618813.9A patent/CN112677771A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1415839A1 (en) * | 2002-10-29 | 2004-05-06 | STMicroelectronics S.r.l. | Fuzzy logic control system for torque distribution in hybrid vehicles |
| CN104192107A (zh) * | 2014-08-14 | 2014-12-10 | 济宁中科先进技术研究院有限公司 | 前驱电动汽车再生制动与abs匹配控制方法 |
| CN104933264A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-09-23 | 电子科技大学 | 一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法 |
| CN109941245A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-06-28 | 哈尔滨理工大学 | 一种电动汽车制动力分配方法 |
| KR102142809B1 (ko) * | 2019-07-03 | 2020-08-11 | (주)캠시스 | 회생 제동 값 설정 시스템 및 방법 |
| CN110816282A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-21 | 江苏航运职业技术学院 | 一种电动汽车再生制动控制方法 |
| CN111572369A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-25 | 电子科技大学 | 基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法 |
| CN112078371A (zh) * | 2020-08-13 | 2020-12-15 | 江苏理工学院 | 复合电源电动汽车的能量回收方法、能量回收装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| FENZHU JI 等: "Energy recovery based on pedal situation for regenerative braking system of electric vehicle", 《VEHICLE SYSTEM DYNAMICS》 * |
| SHENGQIN LI 等: "Research on braking energy recovery strategy of electric vehicle based on ECE regulation and I curve", 《SCIENCE PROGRESS》 * |
| 姜良超: "多制动工况下纯电动车制动控制策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114454724A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-05-10 | 南京工业大学 | 一种智能化纯电动汽车制动能量回收控制方法 |
| CN114475262A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-13 | 万向钱潮股份有限公司 | 一种电动汽车制动能量回收控制***和方法 |
| CN115027475A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-09 | 重庆青山工业有限责任公司 | 混合动力汽车滑行能量回收扭矩控制方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112677771A (zh) | 一种基于模糊控制的前驱电动汽车的再生制动控制方法 | |
| CA2581643C (en) | Parallel hybrid vehicle optimal storage system | |
| Tao et al. | A regenerative braking system for electric vehicle with four in-wheel motors based on fuzzy control | |
| CN107264293B (zh) | 一种基于模糊控制的并联式混合动力车的能量回收方法 | |
| CN113147412A (zh) | 一种后驱纯电动商用车制动能量回收策略 | |
| Zhang et al. | Powertrain design and energy management of a novel coaxial series-parallel plug-in hybrid electric vehicle | |
| CN109466525B (zh) | 一种用于无轨电车的制动力分配方法及*** | |
| JPH08251708A (ja) | 電気自動車 | |
| WO2023098465A1 (zh) | 一种电动汽车制动换挡控制方法及*** | |
| CN202200825U (zh) | 一种插电式混合动力客车驱动*** | |
| CN215204406U (zh) | 基于飞轮动力的增程式动力*** | |
| CN106994904B (zh) | 一种电动汽车基于线控制动的能量回收***及方法 | |
| CN210502292U (zh) | 基于智能控制的电动汽车再生制动*** | |
| CN116443011A (zh) | 一种基于v2v通信网络电动汽车制动能量回收分层控制***及方法 | |
| Jingming et al. | Optimization of parallel regenerative braking control strategy | |
| CN115027475A (zh) | 混合动力汽车滑行能量回收扭矩控制方法 | |
| CN113771635B (zh) | 一种基于线控制动的能量回收控制方法 | |
| CN115871478A (zh) | 用于两轮驱动电动车的制动控制方法及装置 | |
| CN105922987B (zh) | Hev/ev再生制动过程中的降挡策略及机电*** | |
| Ye et al. | Research on parallel regenerative braking control of the electric commercial vehicle based on fuzzy logic | |
| CN207291695U (zh) | 一种基于飞轮储能的能量集成型混合动力汽车 | |
| Xu et al. | Research on Composite Braking Control Strategy of Four-wheel-drive Electric Vehicles with Multiple Motors Based on Braking Energy Recovery Optimization | |
| JP2010125877A (ja) | ハイブリッド電気自動車の制御装置 | |
| Zhu et al. | Design and control of regenerative braking system | |
| Ye et al. | Optimisation of braking energy recovery for rear-drive electric vehicles based on fuzzy control |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210420 |