CN116968700A - 一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法 - Google Patents

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CN116968700A CN202311228102.4A CN202311228102A CN116968700A CN 116968700 A CN116968700 A CN 116968700A CN 202311228102 A CN202311228102 A CN 202311228102A CN 116968700 A CN116968700 A CN 116968700A
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East China Jiaotong University
Jiangxi Vocational and Technical College of Communication
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Abstract

一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，包括：通过传感器获取车辆状态信息，利用汽车动力学方程和力矩平衡方程进行滑移率和利用附着系数估算；基于估算得到的滑移率和利用附着系数，并结合Burckhardt轮胎模型，设计基于修正因子的路面识别算法，对当前行驶路面的类型进行识别，得到当前行驶路面的类型对应的最优滑移率；根据当前行驶路面的类型对应的最优滑移率，建立带有约束条件的目标函数，采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数计算得到当前路面下不同制动强度下最优的制动力分配系数，再根据总制动力以及最优的制动力分配系数计算得到前轴制动力和后轴制动力。本发明能够保证车辆制动安全，提高制动效率。

Description

一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法
技术领域
本发明涉及电动汽车技术领域，特别是涉及一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法。
背景技术
对于电动汽车，提高其续驶里程是未来电动汽车发展需要解决的重点问题，其中制动力控制方法是解决该问题的关键。
授权公告号CN107444393B的中国专利公开了“制动***控制方法及装置”，该方法包括：根据车辆行驶状态计算需求制动扭矩，对电机和液压制动控制单元分配执行制动扭矩进行制动，从车辆进行制动的过程中获取车辆的行驶状态，并根据行驶状态对分配给电机的制动扭矩进行补偿，能够使得制动过程尽量达到预期效果，有效提高车辆制动能量利用率。然而该发明在分配制动扭矩时没有考虑车辆行驶路面特征变化的影响，无法充分利用路面附着系数。
授权公告号CN105551082B的中国专利公开了“一种基于激光点云的路面识别方法及装置”，该方法包括：根据激光传感器采集的激光点云识别候选路面点云，在构建的直角坐标系网格内对候选路面点云聚类，获得可信路面点云，并结合移动载体的行驶方向构建路面模型，提高了路面识别的准确定。然而激光雷达价格昂贵，体积和重量较大，受天气等环境依赖性强。
因此，现有的分布式驱动电动汽车制动力控制方法并没有考虑到路面特征变化情况，在制动过程中无法充分利用前轮和后轮的附着系数，影响车辆制动安全和制动效率，且采用激光雷达识别路面特性导致汽车的成本提高，场景应用范围有限。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，能够在车辆行驶过程中识别不同的路面类型，并根据路面类型匹配不同的制动力控制方法，使得车辆在制动时均能有效利用路面附着系数和较高的制动能量回收效果，提高能源效率和延长续驶里程，且无需使用激光雷达，降低了实现成本。
一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，包括以下步骤：
步骤S1，通过布置在分布式驱动电动汽车上的传感器获取车辆状态信息，基于获取的车辆状态信息，利用汽车动力学方程和力矩平衡方程进行滑移率和利用附着系数估算；
步骤S2，基于估算得到的滑移率和利用附着系数，并结合Burckhardt轮胎模型，设计基于修正因子的路面识别算法，对当前行驶路面的类型进行识别，得到当前行驶路面的类型对应的最优滑移率；
步骤S3，根据当前行驶路面的类型对应的最优滑移率，建立带有约束条件的目标函数，再采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数计算得到当前路面下不同制动强度下最优的制动力分配系数，然后根据总制动力以及最优的制动力分配系数计算得到前轴制动力和后轴制动力；
步骤S2中，基于修正因子的路面识别算法满足以下条件式：
其中，表示待识别路面的峰值附着系数，/>表示干沥青路面的修正因子；/>表示湿沥青路面的修正因子；/>表示湿鹅卵石路面的修正因子，/>表示待识别路面的利用附着系数，/>表示干沥青路面的附着系数，/>表示湿沥青路面的附着系数，/>表示湿鹅卵石路面的附着系数，/>表示干沥青路面的峰值附着系数，/>表示湿沥青路面的峰值附着系数，/>表示湿鹅卵石路面的峰值附着系数；
步骤S2还满足以下条件式：
其中，表示干沥青路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值；/>表示湿沥青路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值，/>表示湿鹅卵石路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值，e表示指数，/>表示平均滑移率，，/>表示左前轮的滑移率，/>表示右前轮的滑移率，/>表示左后轮的滑移率，/>表示右后轮的滑移率。
根据本发明提供的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，设计了基于校正因子的提出的路面识别算法，不依赖于天气环境和外部设备影响，能够根据车辆实时状态信息识别当前路面类型，具有良好地实时性和准确性，此外，本发明能够根据路面类型确定制动强度和最优制动力分配系数关系的方法，采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数，能够在制动过程中充分利用路面附着系数，保证车辆制动安全，提高制动效率。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法的流程图；
图2为本发明所提出方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值、理想分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值以及固定比例分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值的比较图；
图3为本发明所提出方法在湿沥青路面下制动能量回收的SOC值、理想分配方法在湿沥青路面下制动能量回收的SOC值以及固定比例分配方法在湿沥青路面下制动能量回收的SOC值的比较图；
图4为本发明所提出方法在湿鹅卵石路面下制动能量回收的SOC值、理想分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值以及固定比例分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值的比较图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明的实施例提供一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，包括步骤S1~步骤S3：
步骤S1，通过布置在分布式驱动电动汽车上的传感器获取车辆状态信息，基于获取的车辆状态信息，利用汽车动力学方程和力矩平衡方程进行滑移率和利用附着系数估算。
其中，步骤S1具体包括步骤S101~步骤S103：
步骤S101，通过布置在分布式驱动电动汽车上的传感器获取四个车轮的轮速和轮加速度，将四个轮速求和取平均值得到整车车速，进而计算得到整车加速度。
步骤S102，在本实施例中，不考虑车辆在行驶过程中的横向载荷转移以及轮胎的侧偏特性，根据车辆纵向运动学方程和力矩平衡方程计算得到车轮的纵向轮胎力和地面法向反作用力。
车辆在直线行驶过程中的纵向运动方程为：
其中，m表示整车质量；u表示车辆速度；t表示时间；表示左前轮的纵向轮胎力；表示右前轮的纵向轮胎力；/>表示左后轮的纵向轮胎力；/>表示右后轮的纵向轮胎力；
四个车轮的地面法向反作用力为：
其中，表示左前轮的地面法向反作用力；/>表示右前轮的地面法向反作用力；表示左后轮的地面法向反作用力；/>表示右后轮的地面法向反作用力；G表示车辆重力；L表示车辆轴距；a、b分别表示车辆质心到前、后轴的距离；/>表示质心高度；g表示重力加速度；
制动过程中，四个车轮的力矩平衡当成可以表示为：
其中，表示车轮的转动惯量；/>表示左前轮的角加速度；/>表示右前轮的角加速度；/>表示左后轮的角加速度；/>表示右后轮的角加速度；r表示轮胎半径；/>表示左前轮的制动转矩；/>表示右前轮的制动转矩；/>表示左后轮的制动转矩；/>表示右后轮的制动转矩。
步骤S103，根据车轮的纵向轮胎力和地面法向反作用力，估算出车辆的滑移率和利用附着系数。
其中，车辆在制动过程中车轮滑动所占的比例称为轮胎滑移率可以定义为：
其中，表示左前轮的滑移率；/>表示右前轮的滑移率；/>表示左后轮的滑移率；/>表示右后轮的滑移率；/>表示左前轮的角速度；/>表示右前轮的角速度；/>表示左后轮的角速度；/>表示右后轮的角速度；
车辆在行驶过程中轮胎与路面之间利用附着系数可以表示为：
其中，表示左前轮的利用附着系数；/>表示右前轮的利用附着系数；/>表示左后轮的利用附着系数；/>表示右后轮的利用附着系数。
步骤S2，基于估算得到的滑移率和利用附着系数，并结合Burckhardt轮胎模型，设计基于修正因子的路面识别算法，对当前行驶路面的类型进行识别，得到当前行驶路面的类型对应的最优滑移率。
其中，为了准确地描述出不同路面的轮胎滑移率和利用附着系数之间的关系，采用通过大量实验数据拟合得到的Burckhardt轮胎模型。
具体的，步骤S2中，Burckhardt轮胎模型满足以下条件式：
其中，、/>、/>表示拟合参数；/>表示路面的最佳滑移率；/>表示待识别路面的峰值附着系数。
本实施例中，根据干沥青路面、湿沥青路面和湿鹅卵石路面三种类型的附着系数对滑移率非线性变化趋势相同这一特性，基于类比思想建立上述三种路面的路面观测器。此外，为了解决路面差异带来的误差问题，引入修正因子对路面识别算法进行修正。修正后的待识别路面的峰值附着系数即为待识别路面的路面附着系数，并根据此判断出待识别路面的路面类型。
具体的，步骤S2中，基于修正因子的路面识别算法满足以下条件式：
其中，表示待识别路面的峰值附着系数，/>表示干沥青路面的修正因子；/>表示湿沥青路面的修正因子；/>表示湿鹅卵石路面的修正因子，/>表示待识别路面的利用附着系数，/>表示干沥青路面的附着系数，/>表示湿沥青路面的附着系数，/>表示湿鹅卵石路面的附着系数，/>表示干沥青路面的峰值附着系数，/>表示湿沥青路面的峰值附着系数，/>表示湿鹅卵石路面的峰值附着系数。
修正系数根据实际使用的附着系数与不同典型路面附着系数的差异存在一定的关系，差异越小，修正系数的取值越大，修正系数可根据差值表给出如下：
其中，表示干沥青路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值；/>表示湿沥青路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值，/>表示湿鹅卵石路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值，e表示指数，/>表示平均滑移率，。
步骤S3，根据当前行驶路面的类型对应的最优滑移率，建立带有约束条件的目标函数，再采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数计算得到当前路面下不同制动强度下最优的制动力分配系数，然后根据总制动力以及最优的制动力分配系数计算得到前轴制动力和后轴制动力。
其中，根据驾驶员制动需求计算得到整车制动强度，在时间间隔足够小时，当前时间间隔内的前轴和后轴的制动力是固定不变的，因此将每一时刻的前轴和后轴的制动力分配近似为固定比例分配，该制动力分配策略为固定比例制动力分配策略。
步骤S3中的目标函数的表达式为：
其中，f表示目标函数，表示前轴的实际滑移率，/>表示后轴的实际滑移率；
所述目标函数的约束条件为：
其中，表示前轴利用附着系数，/>表示后轴利用附着系数，F zf表示前轮垂向力，F zr表示后轮垂向力，z表示制动强度；
步骤S3还满足以下条件式：
其中，表示制动力分配系数；F bf为前轴制动力；F br为后轴制动力；F b为总制动力。
通过制动强度可以计算出整车的总制动力，根据上述步骤得到的最优的制动力分配系数，进而可以计算出不同制动强度下的前轴和后轴的制动力。
此外，作为一个具体示例，能量回收功能能够增加新能源汽车的续航，实现更远距离的行驶范围，可以通过建立合理的回馈制动和摩擦制动的制动力分配策略实现，所述方法还包括：
步骤S4，根据分布式驱动电动汽车的驱动方式，设计不同制动强度下驱动轴上回馈制动和摩擦制动的制动力分配策略，将回馈制动扭矩分配给驱动电机进行制动能量回收。
具体的，步骤S4包括：
在轻度制动情况下，当制动强度z满足时，制动力完全由电机产生的回馈制动力提供，具体表达式如下：
其中，F reg表示回馈制动力；表示前轴的液压制动力；/>表示后轴的液压制动力。
在中度制动情况下，当制动强度z满足时，制动力由回馈制动力和摩擦制动力共同作用，按照前后轴制动力分配系数进行分配，能够在兼顾制动稳定性和制动效率的同时，更多的回收制动时产生的能量，但此时仍有两种情况需要考虑：
（a）当前轴制动力小于电机能够提供的最大回馈制动力时，前轴制动力全部回馈制动力提供，制动力分配如下：
（b）当前轴制动力大于电机能够提供的最大回馈制动力时，电机提供其最大回馈制动力，前轴液压制动力等于前轴制动力和电机回馈制动力之差，后轴液压制动力等于总制动力和前轴制动力之差，制动力分配如下：
其中，表示电机能够提供的最大回馈扭矩。
在紧急制动情况下，当制动强度z满足时，电机提供的回馈制动力退出，制动力按照理想制动力分配曲线由完全摩擦制动力提供，具体表达式如下：
其中，表示按照I曲线分配的前轴制动力，/>表示按照I曲线分配的后轴制动力。
根据步骤S4，本发明在确定最优制动力分配系数关系的基础上，建立了不同制动强度下回馈制动和摩擦制动的制动力分配策略，将回馈制动扭矩分配给驱动电机部分进行制动能量回收，有助于车辆提高能效，延长续驶里程。
下面对本发明提出的方法进行测试，通过Simulink软件搭建整车模型，前轴到质心的距离为1.04m，后轴到质心的陆离为1.56m，路面附着系数分别设置为1.17、0.8、0.387，初始车速分别设置为120km/h、100km/h、40km/h，在0-6s内制动强度分别从0增加到1、0.8、0.35。图2为本发明所提出方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值、理想分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值以及固定比例分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值的比较图，图3为本发明所提出方法在湿沥青路面下制动能量回收的SOC值、理想分配方法在湿沥青路面下制动能量回收的SOC值以及固定比例分配方法在湿沥青路面下制动能量回收的SOC值的比较图，图4为本发明所提出方法在湿鹅卵石路面下制动能量回收的SOC值、理想分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值以及固定比例分配方法在干沥青路面下制动能量回收的SOC值的比较图。由图2可知，根据仿真中设定的制动强度，本发明所提出的方法、理想分配方法和固定比例分配方法在车辆制动后电池的荷电状态分别为0.6104、0.6099和0.6097，因此，本发明所提出的方法在干沥青路面下对制动能量回收比理想分配方法和固定比例分配方法分别提升约5.1%和7.2%；由图3可知，根据仿真中设定的制动强度，本发明所提出的方法、理想分配方法和固定比例分配方法在车辆制动后电池的荷电状态分别为0.6097、0.6092和0.609，因此，本发明所提出的方法在湿沥青路面下对制动能量回收比理想分配方法和固定比例分配方法分别提升约5.5%和7.8%，由图4可知，根据仿真中设定的制动强度，本发明所提出的方法、理想分配方法和固定比例分配方法在车辆制动后电池的荷电状态分别为0.6026、0.6021和0.602，因此，本发明所提出的方法在湿鹅卵石路面下对制动能量回收比理想分配方法和固定比例分配方法分别提升约23.8%和30.1%。
综上，根据本发明提供的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，设计了基于校正因子的提出的路面识别算法，不依赖于天气环境和外部设备影响，能够根据车辆实时状态信息识别当前路面类型，具有良好地实时性和准确性，此外，本发明能够根据路面类型确定制动强度和最优制动力分配系数关系的方法，采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数，能够在制动过程中充分利用路面附着系数，保证车辆制动安全，提高制动效率。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，通过布置在分布式驱动电动汽车上的传感器获取车辆状态信息，基于获取的车辆状态信息，利用汽车动力学方程和力矩平衡方程进行滑移率和利用附着系数估算；
步骤S2，基于估算得到的滑移率和利用附着系数，并结合Burckhardt轮胎模型，设计基于修正因子的路面识别算法，对当前行驶路面的类型进行识别，得到当前行驶路面的类型对应的最优滑移率；
步骤S3，根据当前行驶路面的类型对应的最优滑移率，建立带有约束条件的目标函数，再采用非线性约束下的最优化工具Fmincon函数计算得到当前路面下不同制动强度下最优的制动力分配系数，然后根据总制动力以及最优的制动力分配系数计算得到前轴制动力和后轴制动力；
步骤S2中，基于修正因子的路面识别算法满足以下条件式：
其中，表示待识别路面的峰值附着系数，/>表示干沥青路面的修正因子；/>表示湿沥青路面的修正因子；/>表示湿鹅卵石路面的修正因子，/>表示待识别路面的利用附着系数，/>表示干沥青路面的附着系数，/>表示湿沥青路面的附着系数，/>表示湿鹅卵石路面的附着系数，/>表示干沥青路面的峰值附着系数，/>表示湿沥青路面的峰值附着系数，/>表示湿鹅卵石路面的峰值附着系数；
步骤S2还满足以下条件式：
其中，表示干沥青路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值；/>表示湿沥青路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值，/>表示湿鹅卵石路面下的实际利用附着系数和理论利用附着系数的差值，e表示指数，/>表示平均滑移率，，/>表示左前轮的滑移率，/>表示右前轮的滑移率，/>表示左后轮的滑移率，/>表示右后轮的滑移率。
2.根据权利要求1所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
步骤S101，通过布置在分布式驱动电动汽车上的传感器获取四个车轮的轮速和轮加速度，将四个轮速求和取平均值得到整车车速，进而计算得到整车加速度；
步骤S102，根据车辆纵向运动学方程和力矩平衡方程计算得到车轮的纵向轮胎力和地面法向反作用力；
步骤S103，根据车轮的纵向轮胎力和地面法向反作用力，估算出车辆的滑移率和利用附着系数。
3.根据权利要求2所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，步骤S102满足以下条件式：
其中，m表示整车质量；u表示车辆速度；t表示时间；表示左前轮的纵向轮胎力；/>表示右前轮的纵向轮胎力；/>表示左后轮的纵向轮胎力；/>表示右后轮的纵向轮胎力；
步骤S102还满足以下条件式：
其中，表示左前轮的地面法向反作用力；/>表示右前轮的地面法向反作用力；/>表示左后轮的地面法向反作用力；/>表示右后轮的地面法向反作用力；G表示车辆重力；L表示车辆轴距；a、b分别表示车辆质心到前、后轴的距离；/>表示质心高度；g表示重力加速度；
步骤S102还满足以下条件式：
其中，表示车轮的转动惯量；/>表示左前轮的角加速度；/>表示右前轮的角加速度；/>表示左后轮的角加速度；/>表示右后轮的角加速度；r表示轮胎半径；/>表示左前轮的制动转矩；/>表示右前轮的制动转矩；/>表示左后轮的制动转矩；/>表示右后轮的制动转矩。
4.根据权利要求3所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，步骤S103满足以下条件式：
其中，表示左前轮的角速度；/>表示右前轮的角速度；/>表示左后轮的角速度；表示右后轮的角速度；
步骤S103还满足以下条件式：
其中，表示左前轮的利用附着系数；/>表示右前轮的利用附着系数；/>表示左后轮的利用附着系数；/>表示右后轮的利用附着系数。
5.根据权利要求4所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，步骤S2中，Burckhardt轮胎模型满足以下条件式：
其中，、/>、/>表示拟合参数；/>表示路面的最佳滑移率。
6.根据权利要求5所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，步骤S3中的目标函数的表达式为：
其中，f表示目标函数，表示前轴的实际滑移率，/>表示后轴的实际滑移率；
所述目标函数的约束条件为：
其中，表示前轴利用附着系数，/>表示后轴利用附着系数，F zf表示前轮垂向力，F zr表示后轮垂向力，z表示制动强度；
步骤S3还满足以下条件式：
其中，表示制动力分配系数；F bf为前轴制动力；F br为后轴制动力；F b为总制动力。
7.根据权利要求6所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
步骤S4，根据分布式驱动电动汽车的驱动方式，设计不同制动强度下驱动轴上回馈制动和摩擦制动的制动力分配策略，将回馈制动扭矩分配给驱动电机进行制动能量回收。
8.根据权利要求7所述的基于路面识别的分布式驱动电动汽车制动力控制方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
当制动强度z满足时，制动力完全由电机产生的回馈制动力提供；
当制动强度z满足时，制动力由回馈制动力和摩擦制动力共同作用，按照前后轴制动力分配系数进行分配；
当制动强度z满足时，电机提供的回馈制动力退出，制动力按照理想制动力分配曲线由完全摩擦制动力提供。
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