模糊控制系列-基于模糊控制的制动能量回收策略（2）

shuizhonghua

前言

大家好，我是王浮生不怕生。

本文我们继续介绍基于模糊控制的制动能量回收策略。

我们基于前文建立的模糊控制器，将其引入纯电动汽车的制动能量回收策略中，并通过Cruise+Simulink联合仿真的方式对策略进行简单的验证。

至于车辆模型，我们采用一个电液制动非解耦的前驱车辆，车型参数就随便找一个车的用了。

Simulink策略解析

控制策略通过Simulink搭建，编译成DLL文件后给Cruise模型调用，策略主体如下图所示。



模型主要包含五部分：制动需求扭矩计算及分配、电制动扭矩管理、液压制动扭矩计算、电机扭矩控制、制动状态判定。下面分别介绍一下这五个模块的建模逻辑。



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制动需求扭矩计算及分配

制动扭矩部分我们做了单轮解耦，在制动踏板踩下时，前轮电机制动和后轮液压制动同时提供制动力。

为提高制动回收效率，设置一定空行程，以提高电机参与制动的机率。文中模型设定为制动踏板开度<0.1时，制动力完全分配给前轴，制动踏板开度>0.1时，按0.67：0.33分配。

（实际上没这么粗暴哈，模型只是单纯的为了演示）



制动需求按下式计算：

制动需求=制动踏板开度*最大制动扭矩

前后轴制动需求按下式计算：

前轴制动需求=制动需求*制动分配系数

后轴制动需求=制动需求*（1-制动分配系数）

根据上述逻辑，利用simulink建立模型如下：



由于采用的是前驱车辆模型，所以我们需要将前轴制动需求计算到电机端。



将这部分制动需求乘以电液分配系数即可得到电机的制动扭矩需求。



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电制动扭矩管理

对于电制动，模型中增加了以下限值条件：

◆基于高SOC下的充电安全性考虑，当电池SOC高于一定阈值时，禁用回收。

◆基于车辆驾驶性考虑，在车速低于一定阈值时，禁用回收。

◆基于制动稳定性考虑，在制动强度大于一定阈值时，禁用回收。

同时对回收扭矩进行限制，防止扭矩超限。



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液压制动扭矩计算

对于前轴，由于同时存在电制动及液压制动，制动时以电制动为主，液压制动补偿剩余的制动需求。则前轴轮端液压制动按下式计算：

液压制动=（前轴制动需求-电制动）/2

注意这里的电制动扭矩要计算至轮端。

后轴仅有液压制动，其轮端制动计算方法为：

液压制动=后轴制动需求/2

上述逻辑通过simulink建立模型如下：



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电机扭矩控制

这里模型建立的比较简单，仅对电机驱动及制动状态进行切换，当车辆处于制动模式时，输出电制动扭矩，否则输出驱动扭矩。



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制动状态判定

当车辆车速大于1且制动踏板踩下时，认为车辆处于制动状态。





模型验证

在Cruise中建立纯电动车辆模型，通过DLL模块调用建立的控制策略。



为了方便对比，我们在策略中加入一个简单的并联回收和无回收的模式。（有木有铁子知道为什么要用并联回收做对比）



在Cruise端通过Constant建立一个变量，并连接至Simulink策略中的Multiswtich选择端口。此时，当设置eBrkMode==1时，执行基于模糊控制的回收策略；当eBrkMode==2时，执行并联回收策略；当eBrkMode==3时，执行无回收策略。



在NEDC工况下，分别执行三种策略的电机扭矩曲线如下图所示。在模糊控制策略下，电机可输出更高的回收扭矩。



电池SOC变化曲线如下图所示，在模糊控制策略下SOC变化量最小，车辆能耗最低。





结语

本文以能量回收策略为例，简单介绍了模糊控制策略的应用。除回收策略外，模糊控制还可以用于驾驶员意图判断、双电机扭矩分配、增程器功率控制、混合动力汽车间的扭矩分配等。有兴趣的铁子可以参考文中思路研究一下。

文中模型付费获取，有兴趣的铁子回复“回收模糊控制”查看获取方法。