張霞，蔡順燕

純電動(dòng)汽車(chē)再生制動(dòng)能量回收控制算法的研究*

張霞，蔡順燕

（成都師范學(xué)院，成都 611130）

文章從目前已有的純電動(dòng)汽車(chē)入手，從再生制動(dòng)能量回收的角度分析如何延長(zhǎng)純電動(dòng)汽車(chē)的續(xù)航里程，將純電動(dòng)汽車(chē)在制動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的慣性動(dòng)能加以回收利用，以便讓純電動(dòng)汽車(chē)的續(xù)航里程增長(zhǎng)[1]。文章以軟件自帶純電動(dòng)汽車(chē)?yán)x擇了主要組件的型號(hào)，控制策略，再對(duì)關(guān)鍵的組件建立Simulink模型，根據(jù)上述確定的控制策略和建立的Simulink模型，在基于Matlab/Simulink環(huán)境開(kāi)發(fā)的仿真平臺(tái)Advisor環(huán)境中選定特定的循環(huán)工況，仿真運(yùn)行，然后對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。文章提出的新的控制算法，參考國(guó)內(nèi)外已有的控制策略，對(duì)當(dāng)下advisor2002環(huán)境中系統(tǒng)自帶再生制動(dòng)控制算法和將基于規(guī)則的綜合制動(dòng)控制策略和模糊控制策略兩者結(jié)合起來(lái)綜合運(yùn)用，進(jìn)行分析比較兩種控制策略，在advisor2002中建立整車(chē)再生制動(dòng)的模型，進(jìn)行模擬仿真，從而驗(yàn)證算法的優(yōu)越性。

純電動(dòng)汽車(chē)；再生制動(dòng)能量回收；ABS控制系統(tǒng)；模糊控制算法

1 概述

電動(dòng)汽車(chē)結(jié)構(gòu)布局的特點(diǎn)原因，使得與傳統(tǒng)燃油汽車(chē)相比具有無(wú)法替代的優(yōu)勢(shì)，比如可以提高電動(dòng)汽車(chē)燃油經(jīng)濟(jì)性的再生制動(dòng)能量回收技術(shù)[1]。因?yàn)槠?chē)在制動(dòng)過(guò)程中，消耗的制動(dòng)能量占汽車(chē)消耗能量的大半，因此如何在確保汽車(chē)制動(dòng)安全性和行駛穩(wěn)定性的條件下，合理分配汽車(chē)制動(dòng)力矩，使電動(dòng)汽車(chē)的制動(dòng)能量得到更有效的回收，成為電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)能量回收系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題。但是再生制動(dòng)能力回收，在此制動(dòng)過(guò)程中由于有電機(jī)制動(dòng)力矩的引入，減輕了傳統(tǒng)制動(dòng)器的摩擦熱損耗，并且提高了電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)的抗熱衰退性，同時(shí)被回收的制動(dòng)能量可以延長(zhǎng)汽車(chē)的續(xù)駛里程。由于電動(dòng)汽車(chē)自身固有的技術(shù)難題目前為止沒(méi)有得到完全的解決，比如：快速充電設(shè)施不完善；單次充電的續(xù)駛里程短等問(wèn)題，因此電動(dòng)汽車(chē)在多方面任需加大研究力度，所以電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)能量回收成為目前研究的熱點(diǎn)之一。隨著科技的不斷發(fā)展，我們的物質(zhì)生活得到了極大提高，但環(huán)境變得越發(fā)糟糕。讓空氣更加清晰，環(huán)境更為優(yōu)美是當(dāng)今社會(huì)所有人前進(jìn)的方向。在當(dāng)代中國(guó)，隨著汽車(chē)保有量的增長(zhǎng)，汽車(chē)排放的尾氣已經(jīng)列入污染源。尋找更加干凈，環(huán)保的汽車(chē)變?yōu)槿藗兾磥?lái)研究汽車(chē)的風(fēng)向標(biāo)，而新能源汽車(chē)就具有這些優(yōu)點(diǎn)。

本文提出新的控制算法，參考國(guó)內(nèi)外已有的控制策略，對(duì)當(dāng)下advisor2002環(huán)境中系統(tǒng)自帶再生制動(dòng)控制算法和將基于規(guī)則的綜合制動(dòng)控制策略和模糊控制策略兩者結(jié)合起來(lái)綜合運(yùn)用，對(duì)提高電動(dòng)汽車(chē)的綜合性能有重大的意義。

2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 國(guó)外電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展現(xiàn)狀

目下，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家尤其重視新能源汽車(chē)的開(kāi)發(fā)，它們制定了非常多的優(yōu)惠政策，只為能提升本國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。歐洲生產(chǎn)商正在加大電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)的開(kāi)發(fā)力度，瑞典沃爾沃、波蘭索拉麗斯等汽車(chē)公司都開(kāi)發(fā)電動(dòng)汽車(chē)。日本電動(dòng)汽車(chē)被公認(rèn)為是當(dāng)前新能源汽車(chē)中比較具有開(kāi)發(fā)前景的，其生產(chǎn)的電動(dòng)汽車(chē)的燃油經(jīng)濟(jì)性與排放性的效果都值得稱贊，節(jié)油率甚至達(dá)50%左右。美國(guó)政府對(duì)新能源汽車(chē)的研究和開(kāi)發(fā)同樣也大力扶持，其動(dòng)力系統(tǒng)是雙軸混合電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。歐洲對(duì)混合動(dòng)力技術(shù)的開(kāi)發(fā)主要集中在商用車(chē)領(lǐng)域[5]。

2.2 國(guó)內(nèi)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展現(xiàn)狀

中國(guó)自主品牌汽車(chē)公司都加大了對(duì)新能源汽車(chē)的開(kāi)發(fā)力度。國(guó)內(nèi)新能源產(chǎn)業(yè)的相關(guān)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了由科研轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)化、規(guī)模化的要塞時(shí)刻。新能源汽車(chē)在開(kāi)發(fā)過(guò)程當(dāng)中，混合動(dòng)力汽車(chē)不謀而合地成為研究的主方向[5]。那么提高電動(dòng)汽車(chē)的性能和技術(shù)，克服電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展瓶頸是目前首要完成的工作，其中回收制動(dòng)和減速能量再回收利用具有重要的意義。

3 整車(chē)再生制動(dòng)的動(dòng)力學(xué)建模

通過(guò)在制動(dòng)假設(shè)前提下，建立的整車(chē)四輪制動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型可以看出，輪胎在汽車(chē)行駛中既受側(cè)向力又受縱向力的作用，兩者共同影響著其操縱穩(wěn)定性，且在驅(qū)動(dòng)輪上連上電機(jī)就可以進(jìn)行能量回收，圖1為建立的整車(chē)四輪制動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型。

圖1 整車(chē)四輪的制動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型

4 整車(chē)的能量效率

以安全制動(dòng)為基礎(chǔ)，以實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)制動(dòng)力矩的分配為前提，著眼于系統(tǒng)的能量回收效率，以純電動(dòng)汽車(chē)為模型。在了解仿真環(huán)境基本概況的基礎(chǔ)上，反映出電機(jī)在不同控制算法下制動(dòng)能量回收的多少[3]，選擇整車(chē)的能量效率這個(gè)參數(shù)作為電動(dòng)汽車(chē)再生制動(dòng)控制算法優(yōu)劣的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

整車(chē)的能量效率定義如（1）所示：

（1）式中，aero表示制動(dòng)中外界消耗的能量；

rolling表示制動(dòng)中外界消耗的能量，只替換算法不改變外部參數(shù)前提下；

aero和rolling的大小不變；

fueling表示輸入能量；一般一次制動(dòng)中輸入的能量是不變的。

essstorage表示儲(chǔ)存能量。

5 Advisor仿真

在了解其受限因素的基礎(chǔ)上，啟動(dòng)軟件，在里面進(jìn)行相關(guān)參數(shù)設(shè)置，點(diǎn)擊View Block Diagram打開(kāi)仿真模型，在ev模塊中對(duì)控制策略在不影響整車(chē)參數(shù)的情況下進(jìn)行局部修改，對(duì)braking strategy模塊中的算法替換。

仿真數(shù)據(jù)的傳遞方向用仿真模型圖中箭頭方向代表。后向仿真路徑：箭頭從左至右表示進(jìn)行，它的依據(jù)是下級(jí)模塊的需求運(yùn)算獲得上級(jí)模塊的需求；前向仿真箭頭自右向左表示，它的依據(jù)上級(jí)模塊發(fā)出的功率到下級(jí)模塊得到的實(shí)際功率。該模型由：汽車(chē)駕駛工況、車(chē)輪車(chē)軸模塊、主減速器模塊、變速器模塊、電機(jī)及控制模塊、電氣負(fù)載模塊、蓄電池模塊、汽車(chē)整車(chē)模塊[1]幾個(gè)模塊組成。

6 模糊控制算法

電動(dòng)汽車(chē)再生制動(dòng)的控制策略有非常多種類(lèi)，從汽車(chē)駕駛安全和能量回收兩方面考慮，提出邏輯門(mén)限、模糊控制結(jié)合在一起的優(yōu)化最佳能量回收制動(dòng)力分配策略，既能對(duì)控制系統(tǒng)的非線性特征進(jìn)行有效控制，又使得該制動(dòng)控制策略得到進(jìn)一步的延伸和發(fā)展。

總所周知，模糊控制系統(tǒng)作為一種非線性智能控制系統(tǒng)，已普遍被運(yùn)用并且在多個(gè)領(lǐng)域收獲了較好的控制成效。建立一種以滑移率為基礎(chǔ)的ABS模糊控制器SIMULINK框圖。

軟件系統(tǒng)中自帶的是前置前驅(qū)的汽車(chē)，輸入為汽車(chē)防抱死制動(dòng)力、車(chē)身的車(chē)速并保持不變，輸出為前輪制動(dòng)力。根據(jù)上述控制策略設(shè)置，查找Advisor2002系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)表得到前驅(qū)純電動(dòng)汽車(chē)前輪摩擦制動(dòng)力分配系數(shù)和前輪電機(jī)再生制動(dòng)力分配系數(shù)，根據(jù)汽車(chē)所需總防抱死制動(dòng)力先計(jì)算出后輪所需的制動(dòng)力；對(duì)前輪上所需的總制動(dòng)力按照設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行重新分配。在braking strategy模塊對(duì)控制算法進(jìn)行修改。因?yàn)閺膖raction control模塊中，輸出的force required對(duì)應(yīng)策略slip-limited force red即是防滑所需力，所以沒(méi)有直接體現(xiàn)出ABS的作用，得到的防滑驅(qū)動(dòng)力，對(duì)應(yīng)到模糊控制策略模塊中就是ABS所需制動(dòng)力[1]。在滿足其預(yù)分配的前提下，著重進(jìn)行的是二次重新分配驅(qū)動(dòng)輪上的制動(dòng)力。根據(jù)這樣的方法即既沒(méi)有使車(chē)輪發(fā)生抱死，又將設(shè)計(jì)的算法合理的嵌入其中[1]。

7 Advisor2002仿真運(yùn)行結(jié)果分析

通過(guò)以上建立模型和仿真控制策略的重新設(shè)計(jì)，修改所需參數(shù)，設(shè)置所需參數(shù)，點(diǎn)擊運(yùn)行按鈕，分別得到圖2和圖3的仿真結(jié)果。圖5是對(duì)軟件自帶控制算法的仿真結(jié)果圖，圖6是模糊控制算法的仿真結(jié)果圖。

圖2 advisor2002自帶控制算法下仿真結(jié)果

對(duì)比對(duì)圖2和圖3曲線變化，可以得出在相同的行駛工況下模糊控制算法要比自帶的控制算法優(yōu)越，系統(tǒng)整體的效率在模糊算法下要比軟件自帶的控制算法明顯改善了許多，由自帶算法下的0.065提高到了模糊算法后的0.101，能量回收率提高了35.2%，仿真結(jié)果表明雙能量源純電動(dòng)的經(jīng)濟(jì)性和動(dòng)力性都得到了提高。由仿真數(shù)據(jù)結(jié)果顯示：能在滿足制動(dòng)條件的前提下，電動(dòng)汽車(chē)的再生制動(dòng)或減速過(guò)程，延長(zhǎng)電動(dòng)汽車(chē)的續(xù)駛里程、提高其經(jīng)濟(jì)性便可以通過(guò)回收再生制動(dòng)能量實(shí)現(xiàn)。

圖3 新設(shè)計(jì)模糊控制算法的仿真結(jié)果

8 結(jié)論

本文參照軟件系統(tǒng)自帶純電動(dòng)汽車(chē)數(shù)據(jù)為模型進(jìn)行整車(chē)的建模，分析了常用的幾種再生制動(dòng)策略的優(yōu)缺點(diǎn)，從中選擇了合適的策略且在這個(gè)框架下推出一套再生制動(dòng)模糊控制算法，再生制動(dòng)模糊控制算法可以達(dá)到最大的能量回收，在仿真環(huán)境中對(duì)系統(tǒng)自帶控制算法和再生制動(dòng)模糊控制算法進(jìn)行了比較驗(yàn)證，從仿真結(jié)果圖以及數(shù)據(jù)分析，得出設(shè)計(jì)模糊控制算法對(duì)改進(jìn)車(chē)輛的能量回收利用率上明顯提高了，有一定的現(xiàn)實(shí)參考借鑒價(jià)值。

[1] 劉喜明.電動(dòng)汽車(chē)再生制動(dòng)能力回饋控制技術(shù)研究[D].西華大學(xué)博士論文.2012.

[2] 汪貴平.純電動(dòng)汽車(chē)驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)能力回收控制策略研究[D].長(zhǎng)安大學(xué)博士論文.2009.

[3] 方亞洲.純電動(dòng)汽車(chē)再生制動(dòng)遺傳算法優(yōu)化的模糊控制策略的實(shí)現(xiàn)與仿真[J].北京汽車(chē).2016.

[4] 王紅霞.電動(dòng)汽車(chē)再生制動(dòng)能量回收控制策略研究[D].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)博士論文.2012.

[5] 劉忠政.重型混合動(dòng)力汽車(chē)動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性的仿真分析[D].河南科技大學(xué)碩士論文.2014.

Research on Regenerative Energy Recovery Control Algorithm for ABSBased on Pure Electric Vehicle*

Zhang Xia, Cai Shunyan

（Chengdu Normal University, Sichuan Chengdu 611130）

Starting from the existing pure electric vehicles, this paper analyzes how to extend the mileage of pure electric vehicles from the point of view of regenerative braking energy recovery, and recycle the inertial kinetic energy generated by pure electric vehicles during braking. In order to increase the mileage of pure electric vehicles[1], And, in this paper, a new control algorithm is put forward. With reference to the existing control strategies at home and abroad, the system's own regenerative braking control algorithm and the rules-based comprehensive braking control strategy and fuzzy control strategy are combined and analyzed and compared. The dynamic model of vehicle regenerative braking is established and simulated in software to verify the superiority of the algorithm.

BEV; Regenerative braking energy recovery; ABS control system; Fuzzy Control

B

U469.7

B

1671-7988(2019)21-38-03

張霞（1986-），女，講師，就職于成都師范學(xué)院，研究方向：汽車(chē)與機(jī)械電子。

1.成都師范學(xué)院教改項(xiàng)目（2019 JG18）；2.成都師范學(xué)院教改項(xiàng)目（2018JG39）；3.四川省2018-2020年高等教育人才培養(yǎng)質(zhì)量和教學(xué)改革項(xiàng)目（JG2018-894）；4.成都師范學(xué)院校級(jí)應(yīng)用型示范專業(yè)建設(shè)項(xiàng)目(2018XJYYZY01)；5.四川省應(yīng)用型示范專業(yè)建設(shè)項(xiàng)目（SJYYSFZY180）；6.本研究得到四川省高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地·四川中小學(xué)教師師德研究中心課題（項(xiàng)目編號(hào)：CJSD17-29）資助；7.四川省教育廳項(xiàng)目（17ZB0073）。

CLC NO.:U469.7

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.21.013

1671-7988(2019)21-38-03