楊 坤，肖錦釗，王 杰，馬 超，付宏勛，楊富春

(1.山東理工大學(xué) 交通與車輛工程學(xué)院，山東 淄博 255000；2.山東意威汽車科技有限公司，山東 淄博 255000)

0 引言

電動汽車制動時(shí)，駕駛員制動強(qiáng)度識別的準(zhǔn)確性直接影響到電動汽車真空助力及再生制動力分配，這也是保證電動汽車制動效能及制動安全性的關(guān)鍵因素[1]。目前，針對駕駛員制動強(qiáng)度識別方法的研究主要集中在識別參數(shù)及控制算法的選取等方面。在識別參數(shù)的選取方面，文獻(xiàn)[2]考慮到制動初速度與制動強(qiáng)度的關(guān)系，選取制動初速度、踏板位移和踏板速度作為識別參數(shù)。文獻(xiàn)[3]對不同路面附著條件下的制動強(qiáng)度進(jìn)行了研究，選取路面附著系數(shù)、踏板位移和踏板速度作為識別參數(shù)。文獻(xiàn)[4]考慮到車輛制動過程中，加速踏板位移及加速踏板速度能夠反映駕駛員制動強(qiáng)度，選取加速踏板位移與加速踏板速度作為識別參數(shù)。在控制算法的選取方面，文獻(xiàn)[5-6]基于大量仿真工況，利用模糊控制算法對駕駛員制動強(qiáng)度進(jìn)行識別。文獻(xiàn)[7]將模糊控制算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，對駕駛員制動強(qiáng)度進(jìn)行了識別。以上文獻(xiàn)在選取制動強(qiáng)度識別參數(shù)時(shí)，大多默認(rèn)踏板位移、踏板速度為必選項(xiàng)，但在緊急制動時(shí)傳統(tǒng)踏板速度計(jì)算方法存在較大誤差，這會影響駕駛員制動強(qiáng)度的識別精度。為此，本文提出了考慮駕駛員不同制動意圖的踏板速度計(jì)算方法及對應(yīng)的駕駛員制動強(qiáng)度識別方法。選取踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移作為識別參數(shù)，利用模糊控制算法對駕駛員制動意圖進(jìn)行預(yù)識別，選取踏板位移及不同制動意圖下的踏板速度作為識別參數(shù)，利用模糊控制算法對駕駛員制動強(qiáng)度進(jìn)行識別。

1 駕駛員制動強(qiáng)度識別流程

駕駛員制動強(qiáng)度識別流程如圖1所示，當(dāng)檢測到駕駛員踩下制動踏板時(shí)，系統(tǒng)接收踏板壓力傳感器、輪速傳感器、踏板位移傳感器所采集到的踏板壓力、輪速、踏板位移信號，并將信號傳遞到數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理模塊對踏板壓力進(jìn)行微分計(jì)算，得出踏板壓力變化率；數(shù)據(jù)處理模塊將輪速轉(zhuǎn)化成車輪線速度，并對其進(jìn)行微分計(jì)算，得出車輪減速度；數(shù)據(jù)處理模塊將踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移傳遞到模糊控制器1中；數(shù)據(jù)處理模塊將踏板位移傳遞到模糊控制器2中。模糊控制器1接收踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移來預(yù)識別駕駛員制動意圖。系統(tǒng)根據(jù)識別出的駕駛員制動意圖，分別在輕度、中度、緊急制動時(shí)設(shè)置踏板位移采樣周期為A、B、C，并對踏板位移曲線進(jìn)行微分計(jì)算，得到踏板速度，然后將踏板速度傳輸?shù)侥：刂破?中。模糊控制器2實(shí)時(shí)接收踏板位移和踏板速度來識別駕駛員制動強(qiáng)度。當(dāng)系統(tǒng)檢測到駕駛員松開制動踏板時(shí)，退出程序。

圖1 駕駛員制動強(qiáng)度識別流程圖

2 制動意圖預(yù)識別

踏板位移信號穩(wěn)定，能夠第一時(shí)間反映駕駛員制動意圖[8-9]，但單獨(dú)通過踏板位移無法判斷制動緊急程度，可根據(jù)踏板壓力變化率來判斷制動緊急程度。考慮到相同的踏板位移在不同附著系數(shù)路面上對應(yīng)的車輪減速度不同，可根據(jù)車輪減速度來判斷不同附著系數(shù)路面的駕駛員制動意圖，為此選取踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移作為駕駛員制動意圖識別參數(shù)。與邏輯門限值算法相比，模糊控制算法識別精確度更高，因此選擇模糊控制算法對駕駛員制動意圖進(jìn)行識別，踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移為輸入變量，駕駛員制動意圖為輸出變量。

2.1 模糊化處理

模糊控制器1輸入、輸出隸屬度函數(shù)如圖2所示。定義踏板壓力變化率論域?yàn)閇0，300]，劃分為[0，80]、[40，210]、[150，300]，構(gòu)建小(S)、中(M)、大(B)3個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖2a所示。

定義車輪減速度論域?yàn)閇0，9.8]，劃分為[0，2.5]、[5.0，7.5]、[5，9.8]，構(gòu)建小(S)、中(M)、大(B)3個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖2b所示。

定義踏板位移論域?yàn)閇0，1.0]，劃分為[0，0.3]、[0.1，0.8]、[0.6，1.0]，構(gòu)建小(S)、中(M)、大(B)3個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖2c所示。

根據(jù)上述3個(gè)控制變量，利用模糊控制器1可初步判斷駕駛員制動意圖。定義制動意圖論域?yàn)閇0，3.0]，劃分為[0，1.2]、[0，2.5]、[1.8，3.0]，構(gòu)建輕度制動(S)、中度制動(M)、緊急制動(B)3個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖2d所示。

2.2 模糊規(guī)則

踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移均可反映駕駛員制動意圖，且數(shù)值越大，制動意圖越緊急，因此根據(jù)踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移均與制動意圖成正比的原則，制定相應(yīng)的模糊控制規(guī)則：

當(dāng)車輪減速度為S、踏板壓力變化率為S、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為S/S/S；當(dāng)車輪減速度為S、踏板壓力變化率為M、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為S/S/M；當(dāng)車輪減速度為S、踏板壓力變化率為B、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為S/M/M；當(dāng)車輪減速度為M、踏板壓力變化率為S、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為S/M/M；當(dāng)車輪減速度為M、踏板壓力變化率為M、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為M/M/M；當(dāng)車輪減速度為M、踏板壓力變化率為B、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為M/M/B；當(dāng)車輪減速度為B、踏板壓力變化率為S、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為M/M/M；當(dāng)車輪減速度為B、踏板壓力變化率為M、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為M/M/B；當(dāng)車輪減速度為B、踏板壓力變化率為B、踏板位移為S/M/B時(shí)，制動意圖為M/B/B。

基于上述模糊子集，模糊控制器1實(shí)時(shí)接收駕駛員踏板壓力變化率、車輪減速度、踏板位移，確定踏板壓力變化率、車輪減速度、踏板位移所處的模糊子集，基于模糊控制規(guī)則，模糊控制器1可推理得到駕駛員制動意圖。

3 制動強(qiáng)度識別

3.1 踏板速度計(jì)算

由于緊急制動時(shí)踏板速度和制動強(qiáng)度識別精度較差[10]，應(yīng)考慮通過提高踏板速度計(jì)算精度來提高制動強(qiáng)度識別準(zhǔn)確性，而踏板位移采樣周期的大小與踏板速度計(jì)算量和計(jì)算精度密切相關(guān)，因此，可根據(jù)初步判斷得到的制動意圖，設(shè)置不同踏板位移采樣周期。

(Ⅰ)輕度制動時(shí)間較長，踏板位移變化緩慢，為節(jié)省計(jì)算時(shí)間，采用較大的踏板位移采樣周期。

(Ⅱ)緊急制動時(shí)間最短，為準(zhǔn)確計(jì)算踏板速度，采用較小的踏板位移采樣周期。

基于以上原則，標(biāo)定踏板位移采樣周期：輕度制動時(shí)，踏板位移采樣周期為0.07 s；中度制動時(shí)，踏板位移采樣周期為0.04 s；緊急制動時(shí)，踏板位移采樣周期為0.02 s。

根據(jù)上述不同采樣周期，利用式(1)可計(jì)算得到不同制動意圖下的制動踏板速度[11]：

Vp=△Lp/△t=(Lp2-Lp1)/△t，

(1)

其中：Vp為踏板速度；△Lp為踏板位移差值；△t為采樣周期；Lp2為當(dāng)前采樣時(shí)刻的踏板位移；Lp1為上一采樣時(shí)刻的踏板位移。

3.2 制動強(qiáng)度計(jì)算

制動踏板壓力、制動踏板位移、制動踏板速度、車速、制動管路壓力等均可作為制動強(qiáng)度識別參數(shù)[12-14]，由于制動時(shí)駕駛員首先會對踏板做出動作，踏板位移和踏板速度能在第一時(shí)間反映駕駛員制動強(qiáng)度，因此選取踏板位移和踏板速度作為識別參數(shù)，基于模糊控制算法識別駕駛員制動強(qiáng)度。

模糊控制器2輸入、輸出隸屬度函數(shù)如圖3所示。定義踏板位移論域?yàn)閇0，1.00]，劃分為[0，0.15]、[0.05，0.35]、[0.25，0.55]、[0.50，0.80]、[0.70，1.00]，構(gòu)建小(S)、較小(JS)、中(M)、較大(JB)、大(B)5個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖3a所示。

定義踏板速度論域?yàn)閇0，180]，劃分為[0，40]、[10，70]、[50，110]、[90，150]、[130，180]，構(gòu)建小(S)、較小(JS)、中(M)、較大(JB)、大(B)5個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖3b所示。

定義制動強(qiáng)度論域?yàn)閇0，1.00]，劃分為[0，0.25]、[0.10，0.40]、[0.25，0.55]、[0.40，0.70]、[0.50，0.80]、[0.65，0.95]、[0.80，1.00]，構(gòu)建極小(VS)、小(S)、較小(JS)、中(M)、較大(JB)、大(B)、極大(VB)7個(gè)模糊子集，其隸屬度函數(shù)如圖3c所示。

(a) 踏板位移隸屬度函數(shù) (b) 踏板速度隸屬度函數(shù) (c) 制動強(qiáng)度隸屬度函數(shù)

表1 制動強(qiáng)度模糊控制規(guī)則表

3.3 模糊規(guī)則

踏板位移和踏板速度能在第一時(shí)間反映駕駛員制動強(qiáng)度，且踏板位移和踏板速度越大，表示此時(shí)制動強(qiáng)度越大，因此根據(jù)踏板位移和踏板速度均與制動強(qiáng)度成正比的原則，制定相應(yīng)的模糊規(guī)則，如表1所示。

基于上述模糊子集，模糊控制器2接收駕駛員踏板位移、踏板速度，確定踏板位移、踏板速度所處的模糊子集，基于表1，模糊控制器2可推理得到駕駛員制動強(qiáng)度。

4 仿真分析

4.1 仿真工況

圖4 設(shè)定制動仿真工況

目前，各國進(jìn)行車輛試驗(yàn)采用的循環(huán)工況主要有NEDC工況、美國FTP-75標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)工況、日本10.15工況等，這些工況主要用在測量排放以及燃油經(jīng)濟(jì)性等方面，針對制動，國際上還沒有標(biāo)準(zhǔn)的循環(huán)工況[15]。為驗(yàn)證不同制動初速度及不同制動強(qiáng)度情況下駕駛員制動強(qiáng)度識別系統(tǒng)有效性及準(zhǔn)確性，設(shè)定仿真工況如下[16-17]：初速度為30 km/h的低速輕度、中度、緊急制動工況；初速度為50 km/h的中速輕度、中度、緊急制動工況；初速度為100 km/h的高速輕度、中度、緊急制動工況。輕度、中度、緊急制動時(shí)，設(shè)置車輛目標(biāo)制動強(qiáng)度分別為0.1、0.4、0.8，設(shè)定制動仿真工況如圖4所示。

4.2 仿真分析

通過兩種方案的對比來驗(yàn)證提出的駕駛員制動強(qiáng)度識別方法的有效性，方案1中踏板位移采用固定采樣周期，方案2采用本文提出的踏板位移采樣周期。兩組方案均選取踏板位移、踏板速度作為制動強(qiáng)度識別參數(shù)，設(shè)定9種工況，對踏板速度及制動強(qiáng)度進(jìn)行識別，仿真結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 踏板速度

由圖5可知：在輕度、中度制動時(shí)，兩種方案的踏板速度計(jì)算結(jié)果相差1%·s-1左右，而在緊急制動時(shí)，方案1踏板速度計(jì)算結(jié)果比方案2小25%·s-1左右。由圖6可知：無論車速高低，在輕度、中度制動時(shí)，兩種方案的制動強(qiáng)度計(jì)算誤差均在2.5%左右，在緊急制動時(shí)，方案1制動強(qiáng)度計(jì)算誤差為10%，方案2制動強(qiáng)度計(jì)算誤差僅為1.25%，相比于方案1誤差降低了8.75%，準(zhǔn)確度顯著提高。因此，提出的駕駛員制動強(qiáng)度識別方法是有效的，根據(jù)駕駛員制動意圖設(shè)置踏板位移采樣周期，能夠更準(zhǔn)確地計(jì)算踏板速度和制動強(qiáng)度，有助于提高汽車制動安全性。

5 結(jié)論

(1)以踏板壓力變化率、車輪減速度和踏板位移作為識別參數(shù)的駕駛員制動意圖識別方法，可以識別出不同制動緊急程度及路面附著條件下的駕駛員制動意圖，有效提高制動意圖識別方法的適應(yīng)性。

(2)考慮駕駛員不同制動意圖下的踏板速度計(jì)算方法及對應(yīng)的駕駛員制動強(qiáng)度識別方法，可以在輕度制動時(shí)增大踏板位移采樣周期，在緊急制動時(shí)縮小踏板位移采樣周期，能夠準(zhǔn)確計(jì)算不同車速、制動強(qiáng)度下的踏板速度，有效提高駕駛員制動強(qiáng)度識別精度，有助于提高汽車制動安全性。