留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于制动边界与意图识别的再生制动策略

吴志新 石金蓬 李亚伦 杨海圣 马少东

吴志新, 石金蓬, 李亚伦, 等 . 基于制动边界与意图识别的再生制动策略[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(8): 1531-1540. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0645
引用本文: 吴志新, 石金蓬, 李亚伦, 等 . 基于制动边界与意图识别的再生制动策略[J]. 北京航空航天大学学报, 2017, 43(8): 1531-1540. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0645
WU Zhixin, SHI Jinpeng, LI Yalun, et al. Regenerative brake strategy based on braking boundary and intention recognition[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(8): 1531-1540. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0645(in Chinese)
Citation: WU Zhixin, SHI Jinpeng, LI Yalun, et al. Regenerative brake strategy based on braking boundary and intention recognition[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2017, 43(8): 1531-1540. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0645(in Chinese)

基于制动边界与意图识别的再生制动策略

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2016.0645
基金项目: 

国家科技支撑计划 2015BAG01B00

详细信息
    作者简介:

    吴志新   男, 博士生导师, 教授级高级工程师。主要研究方向:电动汽车设计

    石金蓬  男,硕士研究生。主要研究方向:电动汽车整车控制系统

    通讯作者:

    吴志新, E-mail: wuzhixin@catarc.ac.cn

  • 中图分类号: U462.3

Regenerative brake strategy based on braking boundary and intention recognition

Funds: 

National Key Technology Research and Development Program of China 2015BAG01B00

More Information
  • 摘要:

    有效的再生制动策略能够增加电动汽车回收能量,提高其续航能力。通过汽车制动动力学以及相关法规的分析,提出了基于边界最大化的再生制动力分配策略,建立了基于制动踏板深度、车速、SOC的模糊制动意图识别模型,识别驾驶员制动意图;建立了基于电机效率曲线的电池充电保护模型,限制电池充电电流。通过对Cruise仿真平台的二次开发,研究本文提出的再生制动策略对于电动汽车续驶里程的影响。在新欧洲行驶循环(NEDC)条件下,该策略能够增加电动汽车续驶里程7.8%;在美国联邦环保局测试工况(FTP75)条件下,该策略能够增加电动汽车续驶里程27.3%。

     

  • 图 1  前后轮制动力分配

    Figure 1.  Front and rear brake force distribution

    图 2  不同制动强度下的理论最大再生扭矩

    Figure 2.  Theoretical maximum regenerative torque under different brake strength

    图 3  制动踏板深度和输出修正系数隶属函数

    Figure 3.  Membership functions of brake pedal depth and output correction factor

    图 4  模糊制动意图识别结果

    Figure 4.  Recognition results of fuzzy braking intention

    图 5  电机效率曲线

    Figure 5.  Motor efficiency curves

    图 6  再生制动最大化控制策略

    Figure 6.  Control strategy of maximum regenerative brake

    图 7  再生制动最大化控制策略流程图

    Figure 7.  Flowchart of control strategy of maximum regenerative brake

    图 8  MATLAB & Cruise联合仿真模型

    Figure 8.  Model of MATLAB & Cruise united simulation

    图 9  2种工况循环下的车速曲线

    Figure 9.  Speed curves under two driving cycles

    图 10  2种工况循环下的再生电流曲线

    Figure 10.  Regenerative current curves under two driving cycles

    图 11  2种工况循环下的能量回收效果

    Figure 11.  Effect of energy recovery under two driving cycles

    表  1  某纯电动汽车整车参数

    Table  1.   Parameters of an electric vehicle

    参数数值
    整车整备质量Mc/kg1 700
    整车满载质量Mf/kg2 075
    轴距L/mm2 640
    中心到前轴距离La/mm1 006
    风阻系数Cd0.393
    迎风面积A/m22.46
    车轮滚动半径R/m0.314
    机械传动比im8.867
    传动系统总效率ηt0.9
    电池容量C/(kW·h)20
    电池标称电压Un/V347.5
    最大允许充电电流Imax/A65
    下载: 导出CSV

    表  2  车速、SOC模糊子集阈值

    Table  2.   Threshold values for speed and SOC fuzzy subset

    车速阈值SOC阈值
    [0, 40)[0, 0.3)
    [15, 90)[0.2, 0.9)
    [75, 100][0.7, 1]
    下载: 导出CSV

    表  3  车速-踏板查表策略

    Table  3.   TLU strategy of speed-pedal

    N·m
    车速/
    (km·h-1)
    制动踏板深度/%
    0101520253040506080100
    000000000000
    1505556779101010
    20066679910121213
    2508889101010141515
    30089911121415161820
    350891011131518202325
    4009101113161922252932
    50010121417202326293236
    60010141720232730343740
    70012161922252933374145
    90015182125293236404650
    120020232629333741455055
    150025283134384246505560
    下载: 导出CSV
  • [1] NAKAMURA E, SOGA M, SAKAI A, et al.Development of electronically controlled brake system for hybrid vehicle[J].SAE Transactions, 2002, 1(3):471-476. http://www.hitachi.com/rev/pdf/2014/r2014_02_110.pdf
    [2] MORITA K.Automotive power source in 21st century[J].JSAE Review, 2003, 24(1):3-7. doi: 10.1016/S0389-4304(02)00250-3
    [3] EHSANI M, GAO Y M, EMADI A.Hybrid electric, and fuel cell vehicles fundamentals, theory, and design[M].2nd ed.Chicago:Taylor and Francis, 2012:102-103.
    [4] 李大伟, 张戎斌, 肖梦.纯电动轿车制动能量回收系统研究[J].机械, 2014, 41(1):36-40. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-MECH201401010.htm

    LI D W, ZHANG R B, XIAO M.Study on regenerative brake system for pure electric vehicle[J].Machinery, 2014, 41(1):36-40(in Chinese). http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-MECH201401010.htm
    [5] 徐雅楠. 纯电动汽车再生制动控制策略研究和仿真分析[C]//软科学论坛——工程管理与技术应用研讨会, 2015: 11-12.

    XU Y N.Regenerative braking control strategy research and simulation analysis of electric vehicle[C]//Soft Science Forum-Project Management and Technology Conference Proceedings, 2015:11-12(in Chinese).
    [6] 宋世欣, 王庆年, 王达.电动轮汽车再生制动系统控制策略[J].吉林大学学报(工学版), 2015, 45(2):341-346. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJQC200702004.htm

    SONG S X, WANG Q N, WANG D.Control strategy for regenerative braking system of in-wheel motor vehicle[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2015, 45(2):341-346(in Chinese). http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BJQC200702004.htm
    [7] 周苏, 杨国, 任宏伟, 等.基于Cruise的燃料电池增程式电动汽车再生制动转矩分配策略研究[J].汽车技术, 2015(4):46-51. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QCJS201504012.htm

    ZHOU S, YANG G, REN H W, et al.Research on regenerative braking torque distribution strategies for fuel cell range extended electric vehicle based on Cruise[J].Automobile Technology, 2015(4):46-51(in Chinese). http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QCJS201504012.htm
    [8] 杨胜兵, 徐锋, 熊晶晶, 等.基于Stateflow的电动汽车再生制动控制策略[J].武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2014, 36(3):301-304. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHQC201403002.htm

    YANG S B, XU F, XIONG J J, et al.Regenerative braking control strategy for electric vehicle based on Stateflow[J].Journal of Wuhan University of Technology(Information & Management Engineering), 2014, 36(3):301-304(in Chinese). http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHQC201403002.htm
    [9] 惠登峰.纯电动汽车再生制动控制策略研究[J].汽车实用技术, 2016(5):136-139. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10183-1011100421.htm

    HUI D F.Multiplex control strategy for regenerative braking system of pure electric vehicle[J].Automobile Technology, 2016(5):136-139(in Chinese). http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10183-1011100421.htm
    [10] 余志生.汽车理论[M].北京:机械工业出版社, 2002:142-145.

    YU Z S.Automobile theory[M].Beijing:China Machine Press, 2002:142-145(in Chinese).
    [11] 中华人民共和国质量监督检验检疫总局. 商用车辆和挂车制动系统技术要求及试验方法: GB 12676-2014[S]. 北京: 中国标准出版社, 2014.

    The General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China.Technical requirements and testing method for commercial vehicle and trailer braking system:GB 12676-2014[S].Beijing:China Standards Press, 2014(in Chinese).
    [12] 韩力群.智能控制理论及应用[M].北京:机械工业出版社, 2011:14-58.

    HAN L Q.Theory and application of intelligent control[M].Beijing:China Machine Press, 2011:14-58(in Chinese).
    [13] 何莉萍, 李庆锋, 丁舟波, 等.基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统研究[J].湖南大学学报(自然科学版), 2014, 41(10):35-41. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNDX201410006.htm

    HE L P, LI Q F, DING Z B, et al.Research on the vehicle assist regenerative braking system based on the fuzzy neural network[J].Journal of Hunan University (Naturnal Science), 2014, 41(10):35-41(in Chinese). http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNDX201410006.htm
    [14] 姬芬竹, 杜发荣, 朱文博.基于制动意图识别的电动汽车能量经济性[J].北京航空航天大学学报, 2016, 42(1):21-27. http://bhxb.buaa.edu.cn/CN/abstract/abstract13668.shtml

    JI F Z, DU F R, ZHU W B.Electric vehicle energy economy based on braking intention identification[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2016, 42(1):21-27(in Chinese). http://bhxb.buaa.edu.cn/CN/abstract/abstract13668.shtml
    [15] 田枫, 刘海洋, 汤盼盼.电动汽车制动能量回收系统研究[J].汽车实用技术, 2015(2):47-50. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10003-2005035424.htm

    TIAN F, LIU H Y, TANG P P.Braking energy recovery system for electric vehicle[J].Automobile Technology, 2015(2):47-50(in Chinese). http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10003-2005035424.htm
  • 加载中
图(11) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  483
  • HTML全文浏览量:  3
  • PDF下载量:  546
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2016-08-08
  • 录用日期:  2016-12-09
  • 刊出日期:  2017-08-20

目录

    /

    返回文章
    返回
    常见问答