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        新能源汽車制動能量回收控制策略的研究

        2021-09-07 10:30:59吳凱龍鄭建立
        科技風 2021年19期

        吳凱龍 鄭建立

        關鍵詞:新能源汽車;制動能量回收;蓄電池;模糊控制

        新能源汽車因其零排放等節(jié)能環(huán)保的優(yōu)勢逐漸成為汽車行業(yè)發(fā)展趨勢,然而續(xù)航里程短的問題卻嚴重制約了其發(fā)展,制動能量回收技術是解決該問題的有效手段之一。本文從制動能量回收效率與蓄電池保護角度出發(fā),設計以電池荷電狀態(tài)SOC、制動間隔時間t、制動強度z和車速v為輸入的模糊控制器,根據(jù)其輸出的制動力分配系數(shù)k來分配電機制動力。在Matlab/Simulink中實現(xiàn)本文設計的模糊控制器并與Carsim所提供的精準車輛模型聯(lián)合仿真,通過仿真實驗結果驗證本文提出的控制策略對能量回收以及蓄電池保護的效果。

        1能量回收模型介紹

        車輛制動時,控制器通過對此時整車情況的分析處理,分配電機制動力及機械制動力的比例進而控制驅動電機產(chǎn)生相應的制動力。在此過程中,驅動電機處于發(fā)電狀態(tài),通過變換電路對電池進行充電以實現(xiàn)能量回收;同時電機轉子切割線圈磁場所產(chǎn)生的感應電流和感應電動勢將形成制動力矩使電機減速以產(chǎn)生電機制動力矩,通過傳動系統(tǒng)作用于驅動輪進而實現(xiàn)制動。能量回收模型如下圖1中所示,制動能量依次經(jīng)過驅動輪、傳動系統(tǒng)、驅動電機、DC/DC變換器,最終到達儲能裝置電池組,實現(xiàn)制動能量的回收。

        2基于制動強度的前后輪制動力分配

        車輛在制動中前后輪都抱死時,若前后輪制動力分別等于其附著力,則此時車輛的制動效率最高、穩(wěn)定性最強,此狀態(tài)下車輛前后輪制動力的關系即理想制動力分配曲線,簡稱I曲線。

        ECE R13道路安全法規(guī)規(guī)定車輛在路面附著系數(shù)0.8之間時,其制動強度必須滿足:≥0.1+0.85(-0.2),此時前后輪制動力的關系稱為M曲線。

        I曲線和M曲線見圖2所示。首先,為保證車輛制動穩(wěn)定性以及安全性,前后輪制動力分配應處在兩曲線之間;其次,為提升能量回收效率,應盡量多地讓前輪參與制動。

        3基于模糊控制的制動力分配策略

        3.1模糊控制器設計

        影響車輛制動時能量回收的主要因素是制動強度、制動力需求、電池荷電狀態(tài)以及車速,模糊控制器的輸入通常從以上因素選擇并以電機制動力的占比作為輸出。本文設計的制動力分配模糊控制結構如圖3所示,考慮目前日益高發(fā)的城市交通擁堵路況,低速頻繁制動回收能量低且頻繁充放電有損蓄電池壽命,本文基于此添加制動間隔時間t與制動強度z、電池荷電狀態(tài)SOC及車速v作為mamdani型模糊控制器的四個輸入,以電機制動力分配系數(shù)k作為輸出,設計模糊控制器。

        3.2模糊控制器規(guī)則

        基于本文制動力分配策略對各輸入變量進行分析,可制定本文模糊控制器的規(guī)則。

        將制動強度z的模糊子集劃分為{L(低)、M(中)、H(高)},設其范圍為0到1;電池SOC的模糊子集劃分為{L(低)、M(中)、H(高)},設其范圍為0至100;將制動間隔時間t的模糊子集劃分為{L(低)、M(中)、H(高)},設置其范圍O至30;最后將車速v的模糊子集劃分為{L(低)、M(中)、H(高)},設其范圍為0至150;輸出的制動力分配系數(shù)k的模糊子集則劃分為五種情況:{VL(很低)、L(低)、M(中)、H(高)、VH(很高)},設置其范圍0至1。

        根據(jù)以上輸入輸出的分析,設計模糊控制規(guī)則表,如下表1所示。

        4仿真與分析

        根據(jù)本文制定的能量回收模糊控制策略,在Matlab/Sim-ulink中搭建控制器模型(如圖4),并與可提供精準車輛動力學模型的Carsim軟件進行聯(lián)合仿真,采用WLTC工況(如圖5)進行仿真實驗。WLTC循環(huán)工況參數(shù)如表2所示。

        通過將本文模糊控制策略與不加入制動間隔時間輸入約束的原模糊控制策略以及無制動力分配控制策略三種情況下的仿真結果輸出,得到三條電池SOC值變化曲線如圖6中所示,統(tǒng)計兩種模糊控制策略的仿真結果數(shù)據(jù)如表3所示。

        通過圖6可得知本文模糊控制策略的電池SOC終值為79.5%,高于無控制策略的77.6%,與未加入制動間隔時間輸入約束的原模糊控制策略的79.7%相差無幾;同時,通過表3可以看出本文模糊控制策略回收的能量以及回收率在與原模糊控制策略幾乎無差別的基礎上,能量回收次數(shù)只有39次遠低于原模糊控制的48次,減少了充電次數(shù)。

        綜上所述,本文所設計的模糊控制策略在提高了蓄電池安全性的同時,依然保持著出色的能量回收效率。

        5結語

        本文從制動能量回收效率與蓄電池保護出發(fā),基于理想制動力分配曲線及ECE法規(guī)曲線的前后輪制動力分配,設計了以電池荷電狀態(tài)、制動間隔時間、制動強度和車速作為輸入變量,電機制動力分配系數(shù)為輸出變量的能量回收模糊控制策略,在Matlab/Simulink實現(xiàn)控制器并與Carsim進行聯(lián)合仿真實驗,實驗結果證明本文制定的能量回收控制策略在有效提升蓄電池安全性的同時,依然保持著出色的能量回收效率。

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