高愛云　鄧效忠,　張明柱　付主木

1.西北工業(yè)大學(xué)，西安，710072　　2.河南科技大學(xué)，洛陽，471023

基于最佳制動(dòng)效果的并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車再生制動(dòng)控制策略

高愛云1鄧效忠1,2張明柱2付主木2

1.西北工業(yè)大學(xué)，西安，7100722.河南科技大學(xué)，洛陽，471023

在遵循制動(dòng)力分配原則的基礎(chǔ)上，提出了基于最佳制動(dòng)效果和模糊控制的再生制動(dòng)控制策略，使機(jī)械制動(dòng)和再生制動(dòng)可以很好地協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)前后輪制動(dòng)力合理分配。設(shè)計(jì)了以制動(dòng)強(qiáng)度和蓄電池荷電狀態(tài)為輸入變量，以期望再生制動(dòng)力為輸出變量的模糊控制器。利用仿真軟件ADVISOR，對(duì)所設(shè)計(jì)的控制策略進(jìn)行了部件性能、制動(dòng)能量回收、制動(dòng)感覺三方面仿真分析。同時(shí)，為驗(yàn)證ADVISOR仿真結(jié)果的有效性，搭建了硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的控制策略在保證汽車制動(dòng)穩(wěn)定性的前提下，能夠使駕駛員獲得滿意的制動(dòng)感覺，同時(shí)有效提高了汽車能量利用率，最終達(dá)到了最佳制動(dòng)效果。

并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車；再生制動(dòng)；模糊控制策略；制動(dòng)效果

0　引言

在制動(dòng)或減速時(shí)，混合動(dòng)力汽車(hybrid electric vehicle，HEV)中的發(fā)電機(jī)將汽車的動(dòng)能或勢(shì)能轉(zhuǎn)換為電能，存儲(chǔ)在能量存儲(chǔ)單元中，從而顯著提高汽車的能量利用效率，這是HEV所具有的重要特點(diǎn)[1-2]。HEV 制動(dòng)系統(tǒng)包含機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)和再生制動(dòng)系統(tǒng)，這就造成汽車存在3 種制動(dòng)工作模式：電再生制動(dòng)、機(jī)電混合制動(dòng)以及純機(jī)械摩擦制動(dòng)。為了在確保汽車制動(dòng)穩(wěn)定性的前提下，盡可能多地回收制動(dòng)能量，必須制定合理的控制策略，以便解決好前后輪制動(dòng)力分配，協(xié)調(diào)好驅(qū)動(dòng)輪上電再生制動(dòng)和機(jī)械摩擦制動(dòng)之間的關(guān)系，這是目前混合制動(dòng)技術(shù)的核心[3-4]。

目前國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者開展了此方面的研究工作，并取得了一系列研究成果。He等[5]針對(duì)并聯(lián)式混合動(dòng)力客車進(jìn)行了前后輪制動(dòng)力分配研究，目的是使驅(qū)動(dòng)軸分得最大的制動(dòng)力，以便回收最多的制動(dòng)能量。Bao等[6]針對(duì)采用氣壓制動(dòng)的混合動(dòng)力客車，制訂了前后軸制動(dòng)力分配原則：在保證制動(dòng)穩(wěn)定性的前提下，回收盡可能多的能量。楊亞娟等[7]針對(duì)一款輕型HEV，以整車效率最高為目標(biāo)，提出了最大能量回收制動(dòng)控制策略，并采用序列二次規(guī)劃法對(duì)充電功率進(jìn)行了優(yōu)化，獲得了ISG電機(jī)優(yōu)化轉(zhuǎn)矩。近年來，隨著人們對(duì)乘坐舒適性的要求越來越高，再生制動(dòng)控制策略的設(shè)計(jì)除了像現(xiàn)有研究重點(diǎn)考慮汽車制動(dòng)安全性、穩(wěn)定性和能量回收率等因素外，還應(yīng)兼顧制動(dòng)舒適性和部件性能。

本文以一款并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車(parallel hybrid electric vehicle，PHEV)為研究對(duì)象，在滿足制動(dòng)力分配原則的基礎(chǔ)上，提出了一種基于最佳制動(dòng)效果和模糊控制相結(jié)合的再生制動(dòng)控制策略，并利用ADVISOR軟件和硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)該策略從部件性能、制動(dòng)能量回收、制動(dòng)感覺等方面進(jìn)行了全面仿真分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1　理論基礎(chǔ)

1.1制動(dòng)力分配原則

當(dāng)前后輪同時(shí)抱死拖滑時(shí)，前后輪都獲得最大制動(dòng)力，制動(dòng)距離和制動(dòng)時(shí)間最短，制動(dòng)效果最佳，此時(shí)作用于前后輪上的制動(dòng)力分布曲線為理想制動(dòng)力分布曲線，稱為I曲線[8]，如圖1所示，用公式表示為

(1)

式中，F(xiàn)fb、Frb分別為前后輪地面制動(dòng)力；G為汽車重力；hg為汽車質(zhì)心高度；Lb為汽車質(zhì)心至后軸中心線的距離；L為汽車軸距。

當(dāng)前輪先抱死時(shí)

(2)

此時(shí)，隨著附著因數(shù)φ的不同，所畫出的前后輪制動(dòng)力分布曲線簇稱為f線組。

當(dāng)后輪先抱死時(shí)

(3)

式中，La為汽車質(zhì)心至前軸中心線的距離。

此時(shí)，隨著附著因數(shù)φ的不同，所畫出的前后輪制動(dòng)力分布曲線簇稱為r線組。

制動(dòng)強(qiáng)度為

(12)壓力表的量程應(yīng)該按照所測(cè)量處的工作壓力值確定，工作壓力示數(shù)值在量程的2/3處較合適。壓力表的表盤直徑應(yīng)在100 mm以上。

其中，u為汽車車速；g為重力加速度。根據(jù)聯(lián)合國(guó)歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(huì)(ECE)汽車法規(guī)，z處于0.15～0.80之間時(shí)，后輪附著因數(shù)利用曲線不能位于前輪對(duì)應(yīng)曲線上方，當(dāng)φ在0.20～0.80之間時(shí)，有z≥0.1+0.85(φ-0.2)。滿足ECE制動(dòng)法規(guī)的前后輪制動(dòng)力分布曲線稱為ECE規(guī)程曲線，它限定了制動(dòng)時(shí)后輪最小制動(dòng)力。用公式表示為

(4)

PHEV前后輪制動(dòng)力分配不能超過由r曲線、f曲線以及ECE曲線共同包圍的區(qū)域，例如，當(dāng)φ=0.7時(shí)，PHEV前后輪制動(dòng)力分配不能超過圖1中的陰影部分，否則會(huì)出現(xiàn)各種不穩(wěn)定制動(dòng)狀態(tài)。

圖1　前后輪制動(dòng)力分配區(qū)間

1.2制動(dòng)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了評(píng)價(jià)制動(dòng)能量回收情況，通常以總制動(dòng)能量、再生制動(dòng)能量和制動(dòng)能量回收率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，其定義分別為

Eb=∫Fbadt

(5)

Ere=∫|UbIbηch|dtIb<0

(6)

(7)

式中，Eb為總制動(dòng)能量；Fb為總制動(dòng)力；a為汽車的縱向制動(dòng)減速度；Ere為再生制動(dòng)能量；Ub為蓄電池充電電壓；Ib為蓄電池充電電流；ηch為蓄電池充電效率；ηre為制動(dòng)能量回收率。

本文為了綜合體現(xiàn)制動(dòng)效果，兼顧汽車舒適性，增加了一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)：汽車的沖擊度j，即汽車減速度的變化率，計(jì)算如下：

(8)

德國(guó)學(xué)者研究認(rèn)為，人體在感覺舒適的范圍內(nèi)所能承受的最大沖擊度為10 m/s3，如果超過這個(gè)值，制動(dòng)感覺的舒適度會(huì)嚴(yán)重降低。沖擊度越小，舒適性越好。

2　PHEV基于最佳制動(dòng)效果的再生制動(dòng)控制策略設(shè)計(jì)

PHEV在制動(dòng)過程中因受行駛工況、駕駛員意圖、電機(jī)與蓄電池狀態(tài)影響巨大而具有不確定性和非線性，因此需將模糊控制技術(shù)應(yīng)用于制動(dòng)力分配控制策略的設(shè)計(jì)中。采用模糊控制技術(shù)可以方便地表達(dá)不同因素對(duì)再生制動(dòng)的影響，如制動(dòng)強(qiáng)度z、蓄電池荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)值等，同時(shí)也可以方便地表述難以定量的控制規(guī)則，另外對(duì)帶有不確定性的行駛工況具有較強(qiáng)的魯棒性和抗干擾能力[9-10]。

2.1控制策略原理

以制動(dòng)強(qiáng)度z、蓄電池SOC值兩個(gè)變量作為模糊控制器的輸入變量，以期望再生制動(dòng)力Ff為模糊控制器的輸出變量，所設(shè)計(jì)的基于最佳制動(dòng)效果的模糊控制策略原理如圖2所示。

圖2　控制策略原理圖

理想制動(dòng)力分配模塊根據(jù)I曲線先求出前后輪制動(dòng)力Ffb和Frb，其中Frb全部采用機(jī)械制動(dòng)。然后由模糊控制器根據(jù)z、蓄電池荷電狀態(tài)SOC值求出Ff，與Ffb作取小運(yùn)算后得到前輪再生制動(dòng)力Fre和前輪機(jī)械制動(dòng)力Fff。由此可見，基于最佳制動(dòng)效果的制動(dòng)力分配策略關(guān)鍵在于如何通過模糊控制器計(jì)算出Ff。

2.2模糊控制器的設(shè)計(jì)

首先，單位化輸入變量和輸出變量。Ff的取值范圍為[0，F(xiàn)md]，其中，F(xiàn)md表示再生制動(dòng)系統(tǒng)所能提供的最大再生制動(dòng)力；蓄電池荷電狀態(tài)SOC值的取值范圍為[0，0.8]，z的取值范圍為[0，0.7]。然后設(shè)計(jì)輸入輸出變量的語言值。將Ff的語言值設(shè)計(jì)為VS(極小)、MS(中小)、S(小)、M(中)、B(大)、MB(中大)、VB(極大)；將蓄電池SOC值的語言值設(shè)計(jì)為MS(中低)、S(低)、M(中)、B(高)、MB(中高)；將z的語言值設(shè)計(jì)為MS(中低)、S(低)、M(中)、B(高)、MB(中高)。

然后，利用MATLAB的FUZZY工具箱的圖形用戶界面(GUI)建立模糊推理系統(tǒng)(fuzzy logic system，F(xiàn)IS)，并對(duì)輸入變量隸屬函數(shù)、輸出變量隸屬函數(shù)及模糊控制規(guī)則進(jìn)行設(shè)計(jì)。輸入、輸出變量隸屬函數(shù)均采用兩邊梯形、中間三角的隸屬函數(shù)，對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)如圖3所示。

(a)蓄電池荷電狀態(tài)SOC隸屬度函數(shù)

(b)制動(dòng)強(qiáng)度z隸屬度函數(shù)

根據(jù)輸入和輸出變量的量化等級(jí)和實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn)，確定了25條模糊規(guī)則。制動(dòng)模糊控制規(guī)則如表1所示。模糊控制器的推理曲面如圖4所示。

(c)期望再生制動(dòng)力Ff隸屬度函數(shù)圖3　輸入變量和輸出變量隸屬度函數(shù)

FfSOCMSSMBMBzMSVBVBMBMBBSVBMBMBBMMMBMBBMSBBBMMSMSMBMMSMSVS

圖4　模糊控制器的推理曲面

最后，采用重心法進(jìn)行解模糊，經(jīng)過去單位化運(yùn)算后，最終得到Ff的有效值。

3　ADVISOR仿真分析

利用ADVISOR，選擇CYC_NYCC(紐約城市工況)和CYC_US06_HWY(美國(guó)高速公路工況)對(duì)所設(shè)計(jì)的基于最佳制動(dòng)效果控制策略與ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略進(jìn)行對(duì)比仿真。表2給出仿真車輛的主要參數(shù)。

首先，對(duì)部件性能進(jìn)行仿真。圖5和圖6分別是CYC_NYCC、CYC_US06_HWY工況下蓄電池SOC的仿真結(jié)果。圖7和圖8分別是CYC_NYCC、CYC_US06_HWY工況下電機(jī)工作點(diǎn)的仿真結(jié)果。

表2　仿真車輛主要參數(shù)

圖5　CYC_NYCC工況下蓄電池SOC變化曲線

圖6　CYC_US06_HWY工況下蓄電池SOC變化曲線

由圖5和圖6可以看出，2種工況下基于最佳制動(dòng)效果控制策略都能使蓄電池SOC下降減緩，特別是在CYC_NYCC循環(huán)工況下蓄電池剩余電量提高幅度更大，工況結(jié)束時(shí)蓄電池SOC值為0.67，大于ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略的0.65，說明蓄電池回收了更多的制動(dòng)能量。由圖7可以看出，在CYC_NYCC工況下，基于最佳制動(dòng)效果控制策略的電機(jī)提供的再生制動(dòng)力矩比ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略的電機(jī)提供的再生制動(dòng)力矩明顯要大，而在CYC_US06_HWY工況下，這個(gè)特點(diǎn)不太明顯(圖8)。這是因?yàn)锳DVISOR自帶制動(dòng)力控制策略是依據(jù)車輛行駛速度查表來分配制動(dòng)力的，雖然簡(jiǎn)單可行，但未考慮是否滿足ECE 制動(dòng)法規(guī)，同時(shí)也沒有考慮電機(jī)發(fā)電特性、蓄電池SOC值等影響因素，電機(jī)發(fā)電能力未得到充分利用。

(a)ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略的電機(jī)工作點(diǎn)

(b)基于最佳制動(dòng)效果控制策略的電機(jī)工作點(diǎn)圖7　CYC_NYCC工況下電機(jī)工作點(diǎn)

然后對(duì)制動(dòng)能量回收情況進(jìn)行仿真。不同工況下制動(dòng)能量回收情況如表3所示，不同制動(dòng)強(qiáng)度下制動(dòng)能量回收情況如表4所示。

由表3可知，和ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略相比，在CYC_NYCC工況下，基于最佳制動(dòng)效果控制策略的再生制動(dòng)能量Ere提高53.53%，制動(dòng)能量回收率ηre提高15.67%；而在CYC_US06_HWY工況下，Ere只提高5.62%，ηre只提高2.52%。造成這種差別的原因是：2種工況的特點(diǎn)不同。CYC_NYCC為城市道路循環(huán)工況，車輛啟停較為頻繁，平均速度為11.41 km/h，最大制動(dòng)強(qiáng)度為0.269，平均制動(dòng)強(qiáng)度低于0.1。由表4可知，制動(dòng)強(qiáng)度小于0.1時(shí)制動(dòng)力70%由再生制動(dòng)提供，因此，本文制定的控制策略可以充分回收CYC_NYCC工況下的制動(dòng)能量。而CYC_US06_HWY屬于高速工況，制動(dòng)次數(shù)不多，平均速度達(dá)到97.91 km/h，最大制動(dòng)強(qiáng)度為0.314，制動(dòng)強(qiáng)度普遍較大。由表4可知，制動(dòng)強(qiáng)度大于0.1時(shí)制動(dòng)力由再生制動(dòng)系統(tǒng)與機(jī)械制動(dòng)共同提供，因此，高速公路工況下回收制動(dòng)能量的優(yōu)勢(shì)不明顯。

(a)ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略的電機(jī)工作點(diǎn)

(b)基于最佳制動(dòng)效果控制策略的電機(jī)工作點(diǎn)圖8　CYC_US06_HWY工況下電機(jī)工作點(diǎn)

工況項(xiàng)目ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略基于最佳制動(dòng)效果控制策略對(duì)比CYC_NYCC總制動(dòng)能量Eb(kJ)670670相等再生制動(dòng)能量Ere(kJ)198304提高53.53%制動(dòng)能量回收率ηre(%)29.5545.22提高15.67%CYC_US06_HWY總制動(dòng)能量Eb(kJ)397397相等再生制動(dòng)能量Ere(kJ)178188提高5.62%制動(dòng)能量回收率ηre(%)44.8447.36提高2.52%

表4　不同制動(dòng)強(qiáng)度下制動(dòng)能量回收情況

車輛以30 km/h初速度行駛，蓄電池SOC初始值為0.7，路面附著系數(shù)φ為0.85，2種控制策略在制動(dòng)強(qiáng)度z分別為0.08、0.35和0.75時(shí)的制動(dòng)能量回收計(jì)算結(jié)果如表4所示。由表4可知，z<0.1(輕度制動(dòng))時(shí)，絕大部分制動(dòng)力由再生制動(dòng)力提供，此時(shí)，基于最佳制動(dòng)效果控制策略優(yōu)勢(shì)突出，相比ADVISOR自帶制動(dòng)力控制策略，Ere提高30.70%，ηre提高17.64%；當(dāng)0. 1≤z<0.7(中度制動(dòng))時(shí)，制動(dòng)力由再生制動(dòng)與機(jī)械制動(dòng)共同提供，各占50%左右，此時(shí)基于最佳制動(dòng)效果控制策略優(yōu)勢(shì)有所下降，Ere提高20.34%，ηre提高8.74%；當(dāng)z≥0. 7(緊急制動(dòng))時(shí)，制動(dòng)力全部由機(jī)械制動(dòng)提供，無再生制動(dòng)能量。這和所制定的控制規(guī)則一致。

最后，對(duì)制動(dòng)感覺進(jìn)行仿真。圖9是制動(dòng)強(qiáng)度z隨前輪制動(dòng)力Ffb變化曲線。由圖9可以看出，制動(dòng)強(qiáng)度z沒有突變，也就是說沖擊度j被控制在良好范圍內(nèi)，從而能有效保證良好的制動(dòng)感覺，提高制動(dòng)舒適性。

圖9　制動(dòng)強(qiáng)度變化曲線

4　硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)

基于MATLAB/Simulink/dSPACE控制系統(tǒng)快速開發(fā)和半實(shí)物仿真平臺(tái)，結(jié)合所在實(shí)驗(yàn)室擁有的發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)實(shí)驗(yàn)臺(tái)架、性能測(cè)試設(shè)備等硬件，搭建的PHEV硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖10所示。

圖10　硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

(a)ADVISOR仿真結(jié)果

(b)硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖11　ADVISOR仿真和硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)再生制動(dòng)能量對(duì)比

在初速度為30 km/h、蓄電池SOC初始值為0.7、總制動(dòng)能量Eb為550 kJ，車輛主要參數(shù)保持不變的情況下， 將2種控制策略在制動(dòng)強(qiáng)度z分別為0.08、0.35和0.75時(shí)的制動(dòng)能量回收情況進(jìn)行ADVISOR仿真和硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)，兩者對(duì)比結(jié)果如圖11所示。對(duì)照?qǐng)D11a和圖11b可以看出，硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果和ADVISOR仿真結(jié)果是一致的，即在輕度制動(dòng)的情況下，基于最佳制動(dòng)效果控制策略優(yōu)勢(shì)最為突出，在中度制動(dòng)時(shí)優(yōu)勢(shì)有所下降，在緊急制動(dòng)時(shí)沒有優(yōu)勢(shì)。因此，所設(shè)計(jì)的控制策略非常適合于車輛啟停較為頻繁的城市道路循環(huán)工況。圖11b中的再生制動(dòng)能量Ere小于圖11a中對(duì)應(yīng)值，主要原因是硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中的發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、扭矩合成裝置等部件的效率低于ADVISOR仿真中的設(shè)定值。

5　結(jié)論

(1)在分析制動(dòng)力分配應(yīng)遵循原則的基礎(chǔ)上，提出了基于最佳制動(dòng)效果和模糊控制的再生制動(dòng)控制策略，綜合考慮了汽車制動(dòng)的安全性、穩(wěn)定性、舒適性和能量利用等各種因素，很好地實(shí)現(xiàn)了機(jī)械制動(dòng)和再生制動(dòng)的協(xié)同工作。

(2)設(shè)計(jì)了以制動(dòng)強(qiáng)度和蓄電池SOC為輸入變量，以期望再生制動(dòng)力為輸出變量的模糊控制器，對(duì)于帶有不確定性的行駛工況具有較強(qiáng)的魯棒性和抗干擾能力。

(3)對(duì)所設(shè)計(jì)的控制策略進(jìn)行了全面ADVISOR仿真分析，包括部件性能分析、不同工況和不同制動(dòng)強(qiáng)度下制動(dòng)能量回收情況、制動(dòng)強(qiáng)度的變化三個(gè)方面。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的控制策略在保證汽車制動(dòng)穩(wěn)定性的前提下，有效提高了汽車能量利用率和駕駛員的舒適性，取得了最佳制動(dòng)效果。

(4)對(duì)不同制動(dòng)強(qiáng)度下制動(dòng)能量回收情況進(jìn)行了ADVISOR仿真和硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證了ADVISOR仿真結(jié)果的有效性。

[1]Ramakrishnan R, Hiremath S S, Singaperumal M. Theoretical Investigations on the Effect of System Parameters in Series Hydraulic Hybrid System with Hydrostatic Regenerative Braking[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2012, 26(5): 1321-1331.

[2]Ko J W, Ko S Y, Kim I S, et al. Co-operative Control for Regenerative Braking and Friction Braking to Increase Energy Recovery without Wheellock[J]. International Journal of Automotive Technology, 2014, 15(2): 253-262.

[3]李玉芳, 吳炎花. 電-液復(fù)合制動(dòng)電動(dòng)汽車制動(dòng)感覺一致性及實(shí)現(xiàn)方法[J]. 中國(guó)機(jī)械工程, 2012, 23(4): 488-492.

Li Yufang, Wu Yanhua. Brake Feel Consistency of Electric Vehicles with Electro-hydraulic Braking System and Realizing Method [J]. China Mechanical Engineering, 2012, 23(4): 488-492.

[4]Ki Y, Lee K, Cheon J, et al. Design and Implementation of a New Clamping Force Estimator in Electro-mechanical Brake Systems[J]. International Journal of Automotive Technology, 2013, 14(5): 739-745.

[5]He Rong, Zheng Hongyu, Zong Changfu. Study on Braking Force Distribution Algorithm for Hybrid Electric Bus Based on EBS[J].SAE Paper, 2013-01-0411.

[6]Bao R, Stobart R. Study on Optimization of Regenerative Braking Control Strategy in Heavy-Duty Diesel Engine City Bus Using Pneumatic Hybrid Technology[J].SAE Paper, 2014-01-1807.

[7]楊亞娟, 趙韓, 朱茂飛. 電動(dòng)汽車最大能量回收再生制動(dòng)控制策略的研究[J]. 汽車工程, 2013, 35(2): 105-110.

Yang Yajuan, Zhao Han, Zhu Maofei. A Study on the Control Strategy for Maximum Energy Recovery by Regenerative Braking in Electric Vehicles [J]. Automotive Engineering, 2013, 35(2): 105-110.

[8]余志生. 汽車?yán)碚揫M]. 5版. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2009.

[9]劉輝, 王偉達(dá), 何嬌,等. 基于模糊控制的混合動(dòng)力電動(dòng)車再生制動(dòng)系統(tǒng)的建模與仿真[J]. 汽車工程, 2012, 34(1): 51-56.

Liu Hui, Wang Weida, He Jiao, et al. Modeling and Simulation of the Regenerative Braking System in a HEV Based on Fuzzy Control[J]. Automotive Engineering, 2012, 34(1): 51-56.

[10]李頂根, 張綠原, 何保華. 基于滑移率的汽車電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的模糊控制[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2012, 48(20): 121-126.

Li Dinggen, Zhang Lüyuan, He Baohua. Fuzzy Control Based on Vehicle Slip-ratio for Electro-mechanical Braking Systems [J]. Journal of Mechanical Engineering, 2012, 48(20): 121-126.

(編輯王艷麗)

Regenerative Braking Control Strategy for PHEV Based on Optimal Braking Effect

Gao Aiyun1Deng Xiaozhong1,2Zhang Mingzhu2Fu Zhumu2

1.Northwestern Polytechnical University,Xi’an,710072 2.Henan University of Science and Technology,Luoyang,Henan,471023

Based on the principles of the braking force distribution, a regenerative braking control strategy was proposed on the basis of the optimal braking effect and fuzzy control, where mechanical braking could cooperate with regenerative braking and front and rear wheel braking force were distributed reasonably. Taking the braking strength and the state of charge of batteries as inputs, and regarding the expected regenerative braking force as an output, a fuzzy controller was designed. The control strategy designed was simulated from parts performance, braking energy recovery and braking sense compared with the default control strategy in ADVISOR. At the same time, the hardware-in-the-loop simulation was developed to prove the simulation results in ADVISOR effective. The results show that the control strategy presented can assure the driver of satisfactory braking sense based on the braking stability, and improve energy efficiency at the same time and at last achieve optimal braking effect．

parallel hybrid electric vehicle(PHEV); regenerative braking; fuzzy control strategy; braking effect

2014-10-09

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473115,51375145)；中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013T60670)；河南省科技創(chuàng)新人才杰出青年計(jì)劃資助項(xiàng)目(144100510004)；河南省高?？萍紕?chuàng)新人才支持計(jì)劃資助項(xiàng)目(13HASTIT038)

U469. 7< class="emphasis_italic">DOI

：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.15.022

高愛云，女，1974年生。西北工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院博士研究生。主要研究方向?yàn)榛旌蟿?dòng)力汽車結(jié)構(gòu)與控制。發(fā)表論文30余篇。鄧效忠(通信作者)，男，1957年生。河南科技大學(xué)機(jī)械裝備先進(jìn)制造河南省協(xié)同創(chuàng)新中心教授，西北工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院博士研究生導(dǎo)師。張明柱，男，1964年生。河南科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。付主木，男，1974年生。河南科技大學(xué)信息工程學(xué)院副教授、博士。