电动汽车主动制动能量回收控制策略研究

为充分考虑汽车跟车制动的安全性,同时提高电动汽车能源利用率,提出一种基于加速踏板的主动制动能量回收控制策略。设计了以加速踏板位移、加速踏板位移变化率、车头时距为输入变量,以车辆状态为输出的模糊控制器,识别的车辆状态为主动轻度制动和主动中度制动及车辆加速。对于轻度制动,仅电机参与制动;对于中度制动,建立综合考虑汽车制动安全性和节能性的目标函数,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法寻找目标函数最小值,来控制汽车前后轴机械制动力和再生制动力分配。将开发的再生制动控制策略嵌入AVL Cruise整车仿真模型,进行联合仿真。结果表明:所提的主动制动能量回收控制策略相对被动制动策略能有效减小制动距离和制动时间,1个新欧洲行驶循环(new European driving cycle,NEDC)工况下的节能贡献度为10.05%,相对优化前提高了3.57%。

无迹卡尔曼滤波观测下轮毂电机电动车横摆稳定性控制

针对轮毂电机驱动电动汽车在不同附着系数的路面行驶容易导致横摆稳定性下降的问题,设计了轮毂电机驱动电动汽车横向稳定性控制系统,并提出了基于无迹卡尔曼滤波状态观测的制动力矩分配控制策略。首先,基于无迹卡尔曼滤波算法搭建了无迹卡尔曼滤波观测器,通过无迹变换确定采样点,以提高在非线性状态下均值以及协方差的计算精度,并简化计算,实现快速准确地识别和采集轮胎与路面间的附着系数参数,进而提高控制系统的响应速度和响应精度;其次,提出了控制策略采用分层控制结构,上层将车辆的横摆角速度和质心侧偏角作为控制目标,通过搭建的模糊神经网络控制器,用来计算汽车稳定行驶所需要的期望横摆力矩。下层则结合观测到的路面附着系数制定差动制动逻辑控制规则,并提出了单轮/单侧差动制动控制策略,控制各驱动电机将驱动力矩进行合理分配。最后,利用Simulink和Carsim软件搭建联合仿真平台进行了仿真验证。结果表明:在高、低附着系数情况下,横摆稳定性控制策略能够实现汽车横摆角速度和质心侧偏角对理想值的精确跟随,汽车横摆角速度和质心侧偏角的控制效果分别提高了28%和27%,使车辆具有较好的路径跟踪能力,提高了轮毂电机驱动电动车的横摆稳定性以及主动安全性。