一種電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法【
技術(shù)領(lǐng)域：
】[0001]本發(fā)明屬于電動汽車
技術(shù)領(lǐng)域：
，更為具體地講，涉及一種電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法?！?br>背景技術(shù)：
】[0002]近年來，電動汽車得到了快速的發(fā)展，但是其續(xù)航能力不足的問題，已經(jīng)引起國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。再生制動控制是提高電動車的行駛里程數(shù)的重要途徑。[0003]現(xiàn)有的再生制動力矩分配策略主要有兩種：串聯(lián)式再生制動控制策略和并聯(lián)式再生控制策略。串聯(lián)式再生制動控制策略有著制動能回收率高的特點，但其缺點也很明顯，那就是系統(tǒng)復(fù)雜，技術(shù)難度大，不易于實現(xiàn)。并聯(lián)式再生控制策略是指在制動強度較小時，單獨采用再生制動；制動強度中等時，采用再生制動力與機(jī)械制動力按固定比例分配并行制動的策略；大制動強度時，僅采用機(jī)械制動。并聯(lián)式有著工作可靠、結(jié)構(gòu)簡單、便于工程實現(xiàn)的特點，但是它的能量回收效率不如串聯(lián)式再生制動分配策略?！?br/>發(fā)明內(nèi)容】[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法，通過模糊控制算法來估算電動汽車再生制動分配系數(shù)，這樣可以在保證電動汽車制動安全的前提下，更好的回收能量。[0005]為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明一種電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法，其特征在于，包括以下步驟：[0006](1)、確定模糊控制中輸入、輸出的隸屬度函數(shù)[0007](1.1)、通過踏板傳感器采集大量實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)造出制動強度Z的隸屬度函數(shù)；[0008]Z={LowMiddleHigh}；[0009]其中，Low表示輕度制動，Middle表示中度制動，High表示重度制動；[0010](1.2)、通過速度傳感器采集大量實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)造出速度v的隸屬度函數(shù)；[0011][0012]其中，速度v分三個等級，Z〇w表示車速處于第一等級，表示車速處于第二等級，/)/gA表示車速處于第三等級；[0013](1.3)、通過模糊統(tǒng)計法統(tǒng)計出不同荷電狀態(tài)S0C下，充電電流在可接受大電流充電狀態(tài)和不能接受大電流充電狀態(tài)時的概率，再利用MATLAB進(jìn)行擬合，確定出荷電狀態(tài)S0C的隸屬度函數(shù)；[0014]S0C={AcceptableUnacceptable}；[0015]其中，Acceptable為可接受大電流充電狀態(tài)，Unacceptable為不能接受大電流充電狀態(tài)；[0016](1.4)、確定輸出再生制動分配系數(shù)0的隸屬度函數(shù)；[0017]0={Low，Middle'High'};[0018]其中，輸出再生制動分配系數(shù)0分三個等級，Low'表示輸出再生制動分配系數(shù)0處于第一等級，Middle'表示輸出再生制動分配系數(shù)0處于第二等級，High'表示輸出再生制動分配系數(shù)0處于第三等級；[0019]⑵、確定模糊控制規(guī)則[0020](2.1)、當(dāng)輸出再生制動分配系數(shù)0屬于Low'時，模糊控制規(guī)則的輸入條件為：制動強度Z屬于High，或者S0C屬于Unacceptable;[0021](2.2)、當(dāng)輸出再生制動分配系數(shù)0屬于Middle'時，模糊控制規(guī)則的輸入條件為：制動強度Z屬于Middle且S0C屬于Acceptable且速度v屬于或者/7/g/?;[0022](2.3)、當(dāng)輸出再生制動分配系數(shù)0屬于High'時，模糊控制規(guī)則的輸入條件為：制動強度Z屬于Middle且S0C屬于Acceptable且速度v屬于￡〇w，或者制動強度Z屬于Low且S0C屬于Acceptable;[0023](3)、將步驟（2)中模糊控制規(guī)則引入到電動汽車模型的制動力分配策略中[0024](3.1)、確定電動汽車的前后輪制動力與總制動力關(guān)系[0025](3.L1)、對前后輪接地點處進(jìn)行受力分析，得到各受力和電動汽車參數(shù)之間的關(guān)系，如下：[0030]其中，G表示汽車總重量；m表示汽車總質(zhì)量；L表示軸距；a表示質(zhì)心前軸距離；b表示質(zhì)心后軸距離；hg表示質(zhì)心高；Fzf表示前輪法線方向上的反作用力；表示后輪法線方向上的反作用力；v表示汽車的速度，P表示地面附著系數(shù)，其中，當(dāng)前后車輪同時抱死時，地面附著系數(shù)％滿足：[0032](3.1.2)、當(dāng)前后車輪同時抱死時，前后輪制動力與總制動力的關(guān)系滿足：[0033][0035]再對上式進(jìn)行化簡整理，可以得到前后輪制動力與總制動力的關(guān)系：[0037]其中，F(xiàn)ur為后輪制動力，F(xiàn)ufS前輪制動力；[0038](3.2)、利用MATLAB對電動汽車當(dāng)前時刻下的速度V、制動強度Z以及荷電狀態(tài)S0C進(jìn)行擬合，得到當(dāng)前時刻下的再生制動分配系數(shù)[0039](3.3)、根據(jù)當(dāng)前時刻下的再生制動分配系數(shù)0。，將前輪制動力用再生制動模糊控制法分配成再生制動力Fr和摩擦制動力Fu;[0041]其中，F(xiàn)u#前輪制動力。[0042]本發(fā)明的發(fā)明目的是這樣實現(xiàn)的：[0043]本發(fā)明電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法，先根據(jù)理想制動力分配曲線將總制動力分配到前后輪上，然后采用模糊控制算法將電動汽車前輪制動力分配為再生制動力和摩擦制動力。在具體實現(xiàn)過程中，本專利采用以車速，制動力強度和電池S0C作為輸入，再生制動比例系數(shù)作為輸出的模糊控制算法。其中，電池S0C的隸屬度函數(shù)采用模糊統(tǒng)計法來確定，其他輸入輸出的隸屬度函數(shù)則是通過采集大量實驗數(shù)據(jù)，結(jié)合實際經(jīng)驗及對安全性的考慮來確定的。[0044]同時，本發(fā)明電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法還具有以下有益效果：[0045]本發(fā)明采用的模糊控制再生制動控制策略，并結(jié)合串聯(lián)式和并聯(lián)式再生控制策略的優(yōu)點，使能量回收效率高于并聯(lián)式再生制動策略，但又較串聯(lián)式再生制動策略易于實現(xiàn)；其次，本發(fā)明采用的模糊控制再生制動策略使用了制動強度、電池荷電狀態(tài)、車速共同來決定再生制動力的分配，使得力矩分配更為合理，進(jìn)一步提高了能量回收率，能夠在保證駕駛安全的前提下，提高能量利用率?！靖綀D說明】[0046]圖1是本發(fā)明電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法流程圖；[0047]圖2是確定模糊控制輸入輸出的隸屬度函數(shù)流程圖；[0048]圖3是制動強度Z的隸屬度函數(shù)示意圖；[0049]圖4是速度v的隸屬度函數(shù)示意圖；[0050]圖5是荷電狀態(tài)S0C的隸屬度函數(shù)示意圖；[0051]圖6是輸出再生制動分配系數(shù)0的隸屬度函數(shù)示意圖；[0052]圖7是再生制動力系數(shù)0與Z-SOC、Z-v、SOC-v間的關(guān)系曲面圖；[0053]圖8是本發(fā)明選用的電動汽車的受力分析圖。【具體實施方式】[0054]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進(jìn)行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計的詳細(xì)描述也許會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。[0055]實施例[0056]圖1是本發(fā)明電動汽車再生制動分配系數(shù)的確定方法流程圖。[0057]在本實施例中，如圖1所示，本發(fā)明再生制動分配系數(shù)的確定方法，主要包括以下三個步驟：[0058]T1、確定模糊控制中輸入、輸出的隸屬度函數(shù)；[0059]T2、確定模糊控制規(guī)則；[0060]T3、將模糊控制規(guī)則引入到電動汽車模型的制動力分配策略中。[0061]下面分別對上述三個步驟作詳細(xì)說明：[0062]T1、確定模糊控制輸入輸出的隸屬度函數(shù)[0063]本實施例中，如圖2所示，確定模糊控制輸入輸出的隸屬度函數(shù)包括以下步驟：[0064]Tl.1)、通過踏板傳感器采集大量實驗數(shù)據(jù)，并結(jié)合實際經(jīng)驗和對安全性的考慮，構(gòu)造出制動強度Z的隸屬度函數(shù)；[0065]在本實施例中，通過踏板傳感器采集大量實驗數(shù)據(jù)，并結(jié)合實際經(jīng)驗和對安全性的考慮，對制動強度Z的劃分方法，制動強度Z的隸屬度函數(shù)如圖3所示，制動強度Z的隸屬度函數(shù)為：Z={LowMiddleHigh}，其中：Low表示輕度制動，范圍大致在0~0?15;Middle表示中度制動，范圍大致在〇.15~0.65;High表示重度制動，范圍大致在0.65~1;[0066]T1.2)、通過速度傳感器采集大量實驗數(shù)據(jù)，并結(jié)合實際經(jīng)驗和對安全性的考慮，構(gòu)造出速度v的隸屬度函數(shù)；[0067]在本實施例中，通過速度傳感器采集大量實驗數(shù)據(jù)，并結(jié)合實際經(jīng)驗和對安全性的考慮，構(gòu)造出速度v的隸屬度函數(shù)，如圖4所示，速度v的隸屬度函數(shù)為：v=，其中：/:ou，表示車速處于第一等級，范圍大致在〇~20km/h;也必/e表示車速處于第二等級，范圍大致在20~45km/h;應(yīng)g/?表示車速處于第三等級，范圍大致在45km/h以上；[0068]T1.3)、確定出荷電狀態(tài)S0C的隸屬度函數(shù)[0069]電動汽車蓄電池的荷電狀態(tài)，即電池S0C，它的大小直接影響了蓄電池對充電電流的接受能力；S0C值越大，蓄電池可接受的最大電流就會越小。而再生制動力的大小又能改變電機(jī)發(fā)電的電流大小，因此在針對不同的電池S0C狀態(tài)下，應(yīng)該采用合理的再生制動力系數(shù)來控制電機(jī)發(fā)電電流大小，這樣才能使電池的充電電流在合理的范圍之內(nèi)。[0070]在本實施例中，通過使用模糊統(tǒng)計法來確定輸入?yún)?shù)S0C的隸屬度函數(shù)。具體流程為：先通過ADVISOR仿當(dāng)前第1頁1 2