纯电动客车最佳制动能量回收控制策略研究

为了充分回收电动汽车制动过程中的制动能量,达到延长续驶里程和节约能源的目的,针对后驱纯电动客车进行了最佳制动能量回收控制策略的研究。在分析制动能量回收系统结构的基础上,考虑驱动电机和动力电池对电机制动力大小的限制,提出了一种最佳制动能量回收控制策略,该策略在保证制动安全的前提下,能回收尽可能多的制动能量。并基于Cruise和Simulink联合仿真平台,搭建了整车仿真模型,进行了仿真验证,仿真结果表明在中国典型城市循环工况中采用该制动能量回收控制策略,所回收的制动能量占制动过程中消耗的动能的比例可达24.7%,占制动系统所消耗的总能量的比例可达36.2%,节能效果明显。     

基于制动稳定性要求的电动汽车制动力分配

为进一步提高电动汽车的能量利用效率以改善其续驶里程,提出一种基于制动稳定性要求的电动汽车最优化能量回收制动力分配策略。通过对制动稳定性要求和ECE R13制动法规的分析,从理论上确定了纯电动汽车安全制动力的分配范围。考虑电机及蓄电池对能量回收的制约,在确定的安全制动范围内,分析了以最大限度回收制动能量为目标的制动力分配流程。将开发的制动控制策略嵌入ADVISOR 2002中,分别在城市道路工况和高速路工况下进行仿真。仿真结果表明:对比ADVISOR中缺省的制动力分配策略,提出的制动力分配策略在保证制动稳定性的要求下,回收能量和能量利用效率都有提高,城市道路工况能量回收提高幅度达163.4%。     

混合电动汽车制动能量回收策略研究

为解决电动汽车制动能量回收少的问题,提出了一个基于模糊逻辑的再生制动能量回收策略.可在考虑系统制动特性的基础上合理分配前后轮的制动力,分配摩擦制动和再生制动力,使制动能量回收最大化.基于该策略在Matlab/Simulink环境下建立了模糊控制模型,并嵌入仿真软件ADVISOR进行仿真.实验结果表明,该控制策略相对于ADVISOR本身的回收策略,制动能量回收效率提高30％以上,有效解决了制动能量回收少问题.     

一种基于制动强度的制动力分配策略研究

一种基于制动强度的制动力分配策略被提出,该策略可以使混合动力汽车在制动的过程中既能保证制动的稳定性又能最大限度的回收能量。首先在汽车制动动力学和相关法规的基础上,保证汽车稳定的前提下,确定了前、后轴制动力的分配区域。其次,在考虑电机特性等多种约束条件下,根据制动强度确定出最佳的制动力分配曲线,以使能量回收的效率最高。最后,将所提出的算法运用在MATLAB的电动汽车仿真软件中,在四种典型城市公路循环工况下进行了仿真,并且将实验结果与电动汽车仿真软件中原有的算法进行了比较,结果显示,该控制策略在保证汽车制动稳定的前提下,能够使汽车在制动过程中回收更多的能量。     

并联式混合动力汽车再生制动控制策略

针对混合动力汽车制动过程中机械制动力与电再生制动力的分配问题,在制动稳定区间内,以尽可能多地回收制动能量为目标,提出了一种最大化制动能量回收的并联式混合动力汽车再生制动控制策略。建立整车与制动控制器模型,仿真结果表明:与传统固定制动力分配比例的控制策略相比,本文所设计的并联式混合动力汽车的制动能量回收率提高了22.8%,燃油经济性提高了4.7%,CO排放量降低了4.4%。     

一种基于制动强度的制动力分配策略

提出一种基于制动强度的制动力分配策略。该策略可以使混合动力汽车在制动的过程中,既能保证制动的稳定性,又能最大限度地回收能量。首先在汽车制动动力学和相关法规的基础上,保证汽车稳定的前提下,确定了前、后轴制动力的分配区域;其次,在考虑电机特性等多种约束条件下,根据制动强度确定出最佳的制动力分配曲线,以使能量回收的效率最高;最后,将所提出的算法运用在MATLAB的电动汽车仿真软件中,在4种典型城市公路循环工况下进行了仿真;并且将实验结果与电动汽车仿真软件中原有的算法进行了比较。结果显示,该控制策略在保证汽车制动稳定的前提下,能够使汽车在制动过程中回收更多的能量。     

电动汽车再生制动能量回收最优控制策略

为提高电动汽车再生制动能量回收效果,提出一种基于制动强度控制的制动能量回收最优控制策略.在理想再生制动控制策略基础上,采用理论分析与仿真分析相结合的方法,利用汽车纵向动力学理论、MATLAB/Simulink和CarSim搭建联合仿真模型,研究制动能量回收与制动强度之间的关系,得到不同制动初始速度下实现能量回收最大化的最优制动强度.利用最小二乘法拟合最优制动强度变化规律,得到多项式拟合方程,制定包含制动力分配和最优制动强度控制的再生制动能量回收最优控制策略,并与理想再生制动控制策略进行仿真比较.结果表明:制动强度对制动能量回收效果影响较大,所设计的最优控制策略可以实现制动单次工况能量回收率最优.     

基于模糊逻辑的电动汽车制动力分配及能量回收控制策略研究

针对前轮驱动的电动汽车提出了一种基于模糊逻辑的制动力分配及能量回收控制策略。同时考虑了制动踏板行程、车速（电机转速）、电池荷电状态等对电动汽车制动力分配的影响,使动力分配更加合理,从而有效地回收制动能量,提高能量利用率。仿真结果表明了该控制策略的有效性和优越性。     

全轮驱动混合动力汽车再生制动系统控制策略

在传统汽车制动理论的基础上,基于最大回收制动能量和制动的安全性,提出了一种全轮驱动混合动力汽车制动能量分配与再生制动控制策略.综合考虑电机电池效率等限制因素后,进行整车再生制动系统建模和典型制动工况下的仿真.结果表明,在制动车速为30 km/h,制动强度Z分别为0.1、0.3、0.5下最大能量回收率分别可达87.5%、47.8%、28.6%,采用提出的制动能量分配与再生制动控制策略能满足整车制动力分配的要求,并实现高效的制动能量回收.     

混合动力轿车制动能量回馈控制策略

设计出一种新型的制动能量回馈系统及相应的控制策略,从而显著提高混合动力轿车的续驶里程并保证车辆的制动安全.以某型混合动力轿车为研究对象,基于ADVISOR软件建立制动能量回馈系统的仿真模型,设计出一种新型的集成防抱死系统的制动能量回馈系统,并在不同控制策略下对该制动能量回收系统进行典型城市工况循环的仿真分析.结果表明,所设计的制动能量回馈系统安全可靠,回馈制动力与摩擦制动力能够很好地调节,最大限度地发挥能量回馈能力;能量回馈效果显著,在UDCC循环工况下,比ADVISOR原生制动控制策略燃油经济性提高了约15%.     

电动汽车再生制动控制策略研究

制定合理的再生制动控制策略,使其在保证制动稳定性的基础上,最大限度回收制动能量. 通过对汽车制动动力学和相关法规的分析,结合电机的输出特性,建立了电机模型,提出了一种前后轮制动力分配的控制策略,并在Advisor软件上进行了仿真分析. 与常用的比例制动控制策略相比,该控制策略能充分利用电机的制动转矩,大幅提高制动能量的回收;同时也很好地满足了制动稳定性要求.     

四轮独驱电动汽车复合制动控制策略

伴随汽车的电子化与智能化发展,针对四轮独驱电动汽车驱/制动力独立可控的优势,提出了一种考虑驾驶员制动特性的四轮独驱电动汽车复合制动控制策略。通过应用车辆动力学仿真软件CarSim与MATLAB/Simulink软件建立车体模型、电机模型、电池模型和能量回收控制模型,并合理分配前后轴制动力矩和液压制动与电机制动的比例,通过两种不同循环实验工况对能量回收控制方法进行仿真实验验证。实验结果表明:所提出的复合制动控制策略可以有效分配汽车前后轴制动力矩,保证汽车制动稳定性,并获得较高的能量回收率,提高汽车行驶里程。     

基于制动强度判别的再生制动力分配策略研究

电动汽车再生制动能量回收系统可以提高其续航里程。本文以某前驱型电动汽车为研究对象,分析了其在行驶过程及制动过程中制动力分配情况,综合考虑ECE制动法规、电机峰值转矩及电池充电性能等主要限制性条件,融合驾驶员制动强度判别特性,提出了一种适合本文电动汽车的再生制动力分配控制策略;基于MATLAB/Simulink软件平台进行了建模仿真,并将仿真结果与理想制动力分配策略进行对比。结果表明,该控制策略能够在保证制动效能的同时实现能量回收,能量回收效率达到34.179%,高于理想制动力分配策略。     

电动汽车再生制动过程制动踏板位移与制动意图及制动强度之间的关系研究

电动汽车可以通过再生制动提高动力电池的能量利用效率并延长续航里程;而电动汽车的再生制动效率依赖于其制动力的分配策略。在不同制动强度下,电动汽车再生制动过程制动力的分配比例应该不同,需要根据驾驶员踩踏制动踏板的位移进行制动意图和制动强度的识别。基于制动踏板位移对应的电压和电压变化率,设计了个模糊逻辑控制器,分别进行驾驶员制动意图和制动强度的识别。将驾驶员的制动意图分为缓慢制动、中等制动和紧急制动三种状态;并对三种状态下的制动强度变化进行准确的识别。搭建了由制动踏板、dSPACE半实物仿真平台和Control Desk调试界面组成的测试系统。对设计的模糊逻辑控制器进行了实验测试。测试结果显示,制动踏板位移对应的电压和电压变化率可以反映驾驶员的制动意图和制动强度,通过设计的模糊逻辑控制器可以识别出驾驶员的制动意图和对应的制动强度变化。因此,本系统可以用于电动汽车再生制动过程中进行制动强度的识别和基于制动强度的制动力分配,提高电动汽车的能量利用效率。     

基于发动机制动的HEV再生制动控制策略

以ISG(integrate starter generator)型混合动力CVT(continuously variable transmission)轿车为研究对象,进行发动机制动性能建模与仿真计算,提出基于前轮最大可承受减速度的制动力最优分配策略.无再生制动时,根据发动机制动特性计算,通过调整CVT速比来以充分利用发动机制动;有再生制动时,优先采用电机制动,其次为发动机机制动,最后为摩擦制动.进行基于控制策略的混合动力汽车再生制动建模和典型工况下的仿真分析,仿真结果验证所提出的再生制动控制策略的正确性和可行性.     

纯电动汽车回馈制动的模糊算法

为改善电动汽车的再生制动能量回收率,设计了一种以驾驶员制动、车速、电池荷电状态(SOC)和电池组温度为输入参数,以再生制动力为输出的Sugeno型模糊算法控制器。通过改进ADVISOR中VEH_SMCAR车模型的原有制动力分配规则,电池SOC、电池电流和电机转矩得到提高。仿真结果表明:改进的模糊控制算法和制动力分配规则合理可行,在保证车辆良好制动性能的前提下,可以降低电池在一个CYC_UDDS循环工况下的耗电量,提高能量利用率,有效延长电动汽车一次充电续驶里程。该研究为纯电动汽车再生制动控制策略的制定提供了参考。     

一种改进的再生制动控制策略优化

为了充分利用混合动力汽车的再生制动能量,提高整车燃油经济性,通过分析混合动力汽车再生制动系统的工作原理,依据理想的前后轮制动力分配曲线,基于比例控制策略,提出了一种并行制动力的分配策略,以对摩擦制动力和再生制动力进行合理分配.进而以平均再生制动力为目标,选取制动控制策略控制曲线上的关键点坐标为控制变量,对并行再生制动控制策略进行了优化设计.选取Saturn SL1为研究车型,在市区15工况下进行了仿真研究.结果表明,优化后的并行控制策略既可以满足制动安全性的要求又可以回收更多的制动能量.     

基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统研究

将驾驶安全性和制动能量回收相结合,提出了基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统.通过试验数据建立基于驾驶员经验的模糊神经网络,实现根据驾驶车辆与前车的相对距离和相对速度动态调整制动强度;通过计算得到不同的车速和制动强度下,前轮再生制动力,前、后轮摩擦制动力查询表;将模糊神经网络和制动力查询表嵌入配备比例阀的制动系统从而完成辅助再生制动系统的设计.在Simulink下搭建此辅助再生制动系统模型进行仿真实验,结果表明,此再生制动系统可以有效辅助驾驶安全,避免追尾事故发生,并可充分回收制动能量.     

汽车再生制动系统机电制动力分配

对汽车制动能量再生系统的机电制动力分配控制方法进行了研究,以电机制动效能为依据划分制动模式,提出了常规液压制动与再生制动力(电机制动)协调控制方法,建立了相应的再生制动系统机电制动力分配控制策略模型,并且对控制模型进行了仿真分析.结果表明,该再生制动系统机电制动力分配控制策略能够保证汽车前后轴制动力分配随理想制动力分配I曲线变化,实现良好制动性能,制动过程中增加了电机制动率,从而提高了汽车制动能量的回收率.