CN113085813A - 基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于I‑Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,包括得到驾驶员特性类型,选择与驾驶员特性类型相符的个性化助力特性曲线;根据制动踏板行程,计算纯液压制动、再生制动以及电‑液混合制动工况下的再生制动力目标值、液压制动力目标值;将再生制动力经踏板解耦,得到I‑Booster助力电机解耦电流;并根据制动工况得到ESP控制信号,包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号;产生电机控制信号,控制I‑Booster***产生主缸推杆行程,实现制动助力功能;本发明使制动动作满足驾驶员心理需求,提高了驾驶员的舒适度,提高了汽车的行驶安全性。
Description
技术领域
本发明涉及汽车控制技术领域,尤其是一种基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法。
背景技术
当前,电动汽车很多使用以I-Booster为代表的电动助力制动***,其助力器电机的扭矩可调,可以提供基础助力、再生制动踏板力调节、主动制动等功能。在电动汽车中,电动助力制动***如何与再生制动配合,为驾驶员提供安全可靠、一致性良好的制动踏板感觉成为必须解决的关键问题。此外,对于不同的驾驶员,制动行为习惯一般差别较大,对车辆制动***的使用需求不一致,而目前电动助力制动***的助力策略并不能根据驾驶员的不同特性进行实时调节,不能完全满足个性化的需求。
有鉴于此,在进行电动助力制动***开发时必须充分考虑驾驶员特性,在保证制动踏板感觉一致的基础上,形成个性化的助力控制策略。
发明内容
本发明目的是提供一种基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,以提供稳定的制动踏板感觉,实现“车适应人”的制动助力控制,满足日益增长的人性化需求。
为了实现该目的,本发明一方面提供一种基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,包括以下步骤:
采集制动踏板行程和行车制动数据,提取表征驾驶员特性的特征参数;利用已训练好的BP神经网络模型对所述表征驾驶员特性的特征参数进行辨识,得到驾驶员特性类型,选择与所述驾驶员特性类型相符的个性化助力特性曲线;根据所述制动踏板行程,计算纯液压制动、再生制动以及电-液混合制动工况下的再生制动力目标值、液压制动力目标值;将再生制动力经踏板解耦,得到I-Booster助力电机解耦电流;并根据制动工况得到ESP(Electronic Stability Program,车身电子稳定***)控制信号,包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号;根据所述制动踏板行程、所述I-Booster助力电机解耦电流和所述个性化助力特性曲线,产生电机控制信号,控制I-Booster***产生主缸推杆行程,实现制动助力功能。
进一步的,所述行车制动数据包括主车的纵向车速、纵向加速度、制动主缸压力及电池状态、前车的纵向车速、主车与前车的相对距离。
进一步的,所述表征驾驶员特性的特征参数包括:主车的纵向加速度、制动主缸压力、主车与前车的纵向相对速度、主车与前车的相对距离。
进一步的,所述根据所述制动踏板行程,计算纯液压制动、再生制动以及电-液混合制动工况下的再生制动力目标值、液压制动力目标值具体为:计算再生制动力下门限值z0,当制动强度小于z0时,仅存在再生制动,所有制动力由整车驱动电机提供;当制动强度大于z0时,液压制动开始起作用;当制动强度超过再生制动力上门限值时,仅存在液压制动;根据所述制动强度的大小完成前后轴制动力分配,结合单轴再生制动力的上、下门限值,进行电-液制动力的重新分配,得到每一轴上再生制动力和液压制动力的大小。
进一步的,所述I-Booster助力电机解耦电流由以下公式计算得到
其中,FRB是再生制动力目标值,rcar是车轮半径,εf、εr分别是前、后轴制动效率因子,ip2F是将液压转化为力的系数,iF2T是将力转化为力矩的系数,iT2I是将力矩转化为电机电流的系数。
进一步的,所述根据制动工况得到ESP控制信号,包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号包括三个阶段,阶段1、仅有液压制动,再生制动不参与;阶段2、仅有再生制动,控制ESP减压阀完全打开、泵电机不工作,减压阀占空比为δmax,由制动踏板产生的制动液压储存在低压蓄能器中;阶段3、电-液混合制动,以轮缸液压的误差作为输入,由PI控制器计算减压阀占空比,并以前轴轮缸液压的误差作为输入,进行决策得到泵电机的启停信号。
进一步的,所述根据所述制动踏板行程、所述I-Booster助力电机解耦电流和所述个性化助力特性曲线,产生电机控制信号,控制I-Booster***产生主缸推杆行程,实现制动助力功能具体为,以所述制动踏板行程作为目标输入,基于对应的个性化助力特性曲线,查表计算出I-Booster助力电机目标位移,将所述目标位移输入电机控制模型得到I-Booster助力电机的控制信号;同时,将所述I-Booster助力电机解耦电流输入电机控制模型,调节助力的大小。
进一步的,所述个性化助力特性曲线包括舒适型、运动型和一般型,相应的驾驶员特性类型包括保守型、激进型和普通型,其中舒适型助力特性曲线制动助力小,适合保守型驾驶员,提供沉重的踏板感觉;运动型助力特性曲线制动助力大,适合激进型驾驶员,提供轻便的制动感觉;一般型助力特性曲线的制动助力位于舒适性和运动型之间,适合普通型驾驶员。
本发明第二方面提供一种计算机可读的存储介质,所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述技术方案任一项中所述的方法。
本发明第三方面提供一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述技术方案任一项中所述的方法。
本发明与现有技术相比,有益效果如下:
(1)使制动踏板感觉能够在纯液压制动、再生制动、电-液混合制动三种工况下保持一致,充分考虑了驾驶员主观感受;
(2)使车辆能够根据驾驶员的特性选择合适的制动助力特性,制动***更加个性化和智能化;
(3)使制动动作满足驾驶员心理需求,提高了驾驶员的舒适度,提高了汽车的行驶安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍,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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法流程图;
图2为图1实施例中采用的BP神经网络模型结构图;
图3为图1实施例中个性化助力特性曲线图;
图4为图1实施例中踏板解耦模块策略框图;
图5为图1实施例中制动***的踏板力与其他力的平衡关系示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术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,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本实施例要描述的是一种基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,该方法可根据不同的驾驶员行车制动数据,实时调整个性化制动助力策略,在提供稳定的制动踏板感觉的同时,满足不同的驾驶习惯需求,保证行车安全,为驾驶员提供更好的行车体验。该方法流程如图1所示,包括以下步骤:
S1、采集制动踏板行程和行车制动数据,提取表征驾驶员特性的特征参数。
具体的,行车制动数据包括主车的纵向车速、纵向加速度、制动主缸压力及电池状态、前车的纵向车速、主车与前车的相对距离。
表征驾驶员特性的特征参数包括:主车的纵向加速度、制动主缸压力、主车与前车的纵向相对速度、主车与前车的相对距离。
S2、利用已训练好的BP神经网络模型对表征驾驶员特性的特征参数进行辨识,得到驾驶员特性类型,选择与驾驶员特性类型相符的个性化助力特性曲线。
具体的,BP神经网络模型采用BP算法计算输入层、隐含层以及输出层的误差,如图2所示,统计迭代次数,设定最大迭代次数为1000,学习速率为0.01,误差性能为0.001。
根据表征驾驶员特性的特征参数,将驾驶员特性类型分为保守型、激进型和普通型,相应的个性化助力特性曲线为舒适型、运动型和一般型,其中舒适型助力特性曲线助力比较小,制动助力较小,适合保守型驾驶员,提供较为沉重的踏板感觉;运动型助力特性曲线助力比较大,制动助力较大,适合激进型驾驶员,提供较为轻便的制动感觉;一般型助力特性曲线的助力位于舒适性和运动型之间,适合普通型驾驶员。个性化助力特性曲线图如图3所示。
S3、根据制动踏板行程Xp及整车状态信号(车速、电池状态等),计算纯液压制动、再生制动以及电-液混合制动工况下的再生制动力目标值FRB、液压制动力目标值FHB。
接着估算制动强度z并判断制动强度所处区间,分配前后轴制动力并进行电液制动力分配,具体为:
当制动强度小于z0时,仅存在再生制动,所有制动力由整车驱动电机提供,此时前后轴制动力的计算公式为:
当制动强度超过z0时,液压制动开始起作用,此时前后轴制动力的计算公式为:
当制动强度超过再生制动力的上门限值0.7时,仅存在液压制动,再生制动力不参与制动,此时前后轴制动力的计算公式为:
根据制动强度完成前后轴制动力分配后,结合单轴再生制动力的门限值,进行电-液制动力的重新分配,从而得到每一轴上再生制动力和液压制动力的大小,公式如下:
其中,mcar是整车质量,Fs-RB是单轴再生制动力上门限值,FF、FR分别是前、后轴制动力,βk是后轴制动力与前轴制动力的比值,FRB-F、FRB-R是前、后轴再生制动力目标值,FHB-F、FHB-R是前、后轴液压制动力目标值;据此计算总的再生制动力目标值FRB、液压制动力目标值FHB及轮缸液压目标值Pw,公式如下:
S4、将再生制动力经踏板解耦,得到I-Booster助力电机解耦电流;并根据制动工况得到ESP控制信号,包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号。
具体的,一方面根据制动踏板行程Xp、再生制动力目标值FRB、液压制动力目标值FHB,计算出I-Booster助力电机解耦电流ΔI,输入到助力电机控制模块中,调节助力大小,实现对制动踏板力的调节,本实施例所述的制动***的踏板力与其他力的平衡关系示意图如图5所示;
根据再生制动力的大小,I-Booster助力电机解耦电流公式为:其中,FRB是再生制动力目标值,rcar是车轮半径,εf、εr分别是前、后轴制动效率因子,ip2F是将液压转化为力的系数,iF2T是将力转化为力矩的系数,iT2I是将力矩转化为电机电流的系数。
另一方面,根据踏板解耦策略得到ESP控制信号,实现制动能量回收时对制动回路液压的调节。
具体的,ESP控制信号包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号,根据制动强度划分为三个阶段:
阶段1:仅有液压制动,再生制动不参与;
阶段2:仅有再生制动,控制ESP减压阀完全打开、泵电机不工作,减压阀的占空比为δmax,由制动踏板产生的制动液压储存在低压蓄能器中;
阶段3:电-液混合制动,以轮缸液压的误差作为输入,由PI控制器计算得到减压阀占空比,计算公式为其中,δ(t)是减压阀占空比信号,Kp和Ki是PI控制器参数,e(t)是轮缸液压目标值Pw与实际液压值Pw-act的误差;
以前轴轮缸液压的误差作为输入,进行决策得到泵电机的启停信号,计算公式为其中,δp(t)是泵电机的启停信号,“1”表示泵电机工作,“0”表示泵电机停止工作,ep(t)是前轴左、右轮缸液压误差eFR、eFL的平均值。
S5、根据制动踏板行程Xp、I-Booster助力电机解耦电流ΔI和个性化助力特性曲线,产生电机控制信号,控制I-Booster***产生主缸推杆行程,实现制动助力功能。
具体的,助力电机控制模块以制动踏板行程Xp作为目标输入,基于选择的个性化的助力特性曲线,查表计算出I-Booster助力电机目标位移输入电机控制模型得到I-Booster助力电机的控制信号,实现助力功能;同时,计算出的I-Booster助力电机解耦电流ΔI输入到助力电机控制模块中,以便调节助力的大小,保证制动感觉一致性。
本发明第二方面提供一种计算机可读的存储介质,所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述技术方案任一项中所述的方法。
本发明第三方面提供一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述技术方案任一项中所述的方法。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
采集制动踏板行程和行车制动数据,提取表征驾驶员特性的特征参数;
利用已训练好的BP神经网络模型对所述表征驾驶员特性的特征参数进行辨识,得到驾驶员特性类型,选择与所述驾驶员特性类型相符的个性化助力特性曲线;
根据所述制动踏板行程,计算纯液压制动、再生制动以及电-液混合制动工况下的再生制动力目标值、液压制动力目标值;
将再生制动力目标值经踏板解耦,得到I-Booster助力电机解耦电流;并根据制动工况得到ESP控制信号,包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号;
根据所述制动踏板行程、所述I-Booster助力电机解耦电流和所述个性化助力特性曲线,产生电机控制信号,控制I-Booster***产生主缸推杆行程,实现制动助力功能。
2.根据权利要求1所述的基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,所述行车制动数据包括主车的纵向车速、纵向加速度、制动主缸压力及电池状态、前车的纵向车速、主车与前车的相对距离。
3.根据权利要求1所述的基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,所述表征驾驶员特性的特征参数包括:主车的纵向加速度、制动主缸压力、主车与前车的纵向相对速度、主车与前车的相对距离。
4.根据权利要求1所述的基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,所述根据所述制动踏板行程,计算纯液压制动、再生制动以及电-液混合制动工况下的再生制动力目标值、液压制动力目标值具体为:
计算再生制动力下门限值z0,当制动强度小于z0时,仅存在再生制动,所有制动力由整车驱动电机提供;当制动强度大于z0时,液压制动开始起作用;当制动强度超过再生制动力上门限值时,仅存在液压制动;
根据所述制动强度的大小完成前后轴制动力分配,结合单轴再生制动力的上、下门限值,进行电-液制动力的重新分配,得到每一轴上再生制动力和液压制动力的大小。
6.根据权利要求1所述的基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,所述根据制动工况得到ESP控制信号,包括减压阀的状态信号和泵电机的启停信号包括三个阶段,
阶段1、仅有液压制动,再生制动不参与;
阶段2、仅有再生制动,控制ESP减压阀完全打开、泵电机不工作,减压阀占空比为δmax,由制动踏板产生的制动液压储存在低压蓄能器中;
阶段3、电-液混合制动,以轮缸液压的误差作为输入,由PI控制器计算减压阀占空比,并以前轴轮缸液压的误差作为输入,进行决策得到泵电机的启停信号。
7.根据权利要求1所述的基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,所述根据所述制动踏板行程、所述I-Booster助力电机解耦电流和所述个性化助力特性曲线,产生电机控制信号,控制I-Booster***产生主缸推杆行程,实现制动助力功能具体为,
以所述制动踏板行程作为目标输入,基于对应的个性化助力特性曲线,查表计算出I-Booster助力电机目标位移,将所述目标位移输入电机控制模型得到I-Booster助力电机的控制信号;同时,将所述I-Booster助力电机解耦电流输入电机控制模型,调节助力的大小。
8.根据权利要求1所述的基于I-Booster和驾驶个性的电动汽车制动感觉一致性控制方法,其特征在于,所述个性化助力特性曲线包括舒适型、运动型和一般型,相应的驾驶员特性类型包括保守型、激进型和普通型,其中舒适型助力特性曲线制动助力小,适合保守型驾驶员,提供沉重的踏板感觉;运动型助力特性曲线制动助力大,适合激进型驾驶员,提供轻便的制动感觉;一般型助力特性曲线的制动助力位于舒适性和运动型之间,适合普通型驾驶员。
9.一种计算机可读的存储介质,其特征在于,所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至8任一项中所述的方法。
10.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至8任一项中所述的方法。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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