刘宏强 郝润润
长城汽车股份有限公司 河北省 071000
摘要:为了实现再生制动力与机械制动力在驱动轮和从动轮之间的优化分配，在保证车辆制动安全的同时提高能量回收效率，将汽车理想制动力分配I曲线与模糊算法相结合，提出一种基于模糊控制的电动汽车机电复合制动力分配策略。设计了电动汽车再生制动力分配模糊控制器，根据车辆工况与理想制动力分配I曲线，计算前后轮上分别应加载的机电复合制动力大小。建立了电动汽车制动系统动力学仿真模型，在此基础上进行仿真分析。最后利用Advisor仿真软件对该分配策略进行回收能量效率测试。结果表明，该分配策略既能保证汽车前后轮的制动力分配按照理想制动力I曲线分布，确保汽车的制动安全;又能有效地实现再生制动能量回收，提高电动汽车的续驶里程。
关键词:电动汽车;模糊控制;再生制动;制动力分配;能量回收
电动汽车重要的特性之一是具有可以回收制动能量的能力。电动汽车中的电动机可被控制作为发电机运行，对制动时车辆的动能进行回收，存储在能量存储装置中以便再次利用，从而达到提高整车能量利用率和增加车辆续驶里程的目的。通常，制动要求的转矩比电动机能够产生的转矩大得多。因此在电动汽车中，一般采用机械和电制动同时工作的混合制动系统来满足整车制动需求。为了获得良好的制动性能和能量回收效率，近年来许多学者在机电复合制动力分配策略上提出了一些方法，然而这些方法中有的对车辆的安全性考虑不够，孤立地从能量回收的角度考虑问题;有的虽然满足了车辆制动的安全性，但是能量回收效率较低。
本文将模糊控制方法与汽车理想制动力分配I曲线相结合，提出一种基于模糊控制的电动汽车复合制动力分配策略。仿真结果表明，本文分配策略有助于提高电动汽车能量回收效率，同时又可保证制动的安全性与舒适性。
1再生制动
汽车制动期间消耗了显著的能量。将1500kg车辆从100km/h车速制动到零车速，在几十米距离内约消耗0.16kWh的能量。如果能量消耗在仅克服阻力(滚动阻力和空气阻力)而没有制动的惯性滑行中，则该车辆将行驶约2km。电动汽车的再生制动可以将汽车行驶的惯性能量通过驱动轮和机械装置传递给电机，使电机工作在发电运行状态，从而将上述在制动时耗散的能量变换为电能，并储存在能量存储装置中，以便再次利用;同时，电机发电过程中的制动力矩可以通过机械装置对驱动轮施加制动，产生制动力矩和制动力。
电动汽车进行再生制动时，回收制动能量的能力同时取决于电机转速和电池剩余电量SOC的状况。电机转速在额定转速以下，电机能够回收的最大制动功率与电机转速成正比;电机转速在额定转速以上，电机能够回收的最大制动功率为定值。如果电池剩余电量SOC充足，为了防止过充，应该回收较少的制动能量;如果电池剩余电量SOC不足，则应回收较多的制动能量。因此，当制动功率超过了电机最大功率，或者电池剩余电量SOC充足时，仅仅依靠电机制动是不够的，还必须同时使用机械制动进行配合，并将无法回收的能量通过机械制动的方式耗散为热能，这样才能保证制动的可靠性和安全性。
2基于模糊控制的复合制动力分配
制动性能是汽车最重要的性能之一，它直接关系到驾驶员人身安全和交通安全。传统汽车大多采用固定比例式制动力分配，采用查表的方式并根据车辆的制动强度需求，对前后轮上的制动力进行分配。在电动汽车中，因为再生制动参与到汽车的制动系统中，实际上改变了车辆原有的制动力分配特性。为使电动汽车安全稳定地运行，保证电动汽车的制动安全性能，必须充分考虑制动力在驱动轮与从动轮之间，以及驱动轮上再生制动力与机械制动力如何协调分配的问题。只有将驱动轮再生制动、机械制动与从动轮的机械制动有效结合起来，才能形成一个高效、安全的制动系统。
电动汽车的复合制动力分配，不仅与制动强度有关，而且与电池剩余电量有关。制动力的分配与制动强度和电池剩余电量之间是一个复杂的非线性关系，这一关系难以用解析模型来描述。模糊控制的一个突出特点是能将人的经验转换成自动控制策略，对难以建立数学模型的对象能实现有效的控制。本文采用模糊控制方法，利用人的经验来进行“智能”分配，使分配在前后轮上的制动力符合理想的制动力分配I曲线。这样，在实现能量高效回收的同时，可实现前轮电机制动力、前轮机械制动力和后轮机械制动力之间的协调分配。
1)模糊控制器:本文使用的模糊控制器采用两输入单输出的结构。它的两个输入分别为制动强度(外部输入)和蓄电池剩余电量SOC，输出为电动汽车再生制动时的电机制动力比例。
2)制动力计算模块:根据所需的总的制动力和模糊控制器的输出(电机制动比)，计算出所需的总的机械制动力和电机制动力。
3)制动力分配模块:根据制动强度、电机制动力和机械制动力的大小，确定前后轮上的机械制动比，从而确定前后轮上加载的机械制动力的大小。
糊控制器的结构，输入变量制动强度z相应的模糊语言变量为^z，^z的取值为{lower，low，middle，high，higher}，其论域定义在闭区间［0，1］上。考虑到输入对系统稳定性的影响，其隶属度函数采用控制特性较平缓的梯形函数。模糊子集higher表示当前整车制动力需求极大，通常出现在急刹车的情况下;模糊子集high表示整车制动力需求大，比如在公路上以较高车速持续行驶时，需求较短时间内减速的情况;模糊子集middle表示制动力需求一般;模糊子集low表示制动力需求低，比如低速滑行时;模糊子集lower表示制动强度极低，通常出现在市区堵车的情况。由于电再生制动仅在前轮上有效，当制动强度低时，前轮上所要求的制动力小于电动机最大可产生的制动力，电动机将承担前轮所需的制动力;同时，机械制动将遵循理想制动力I曲线对后轮产生机械制动力。当制动强度较大时，前轮上所要求的
制动力大于电机最大可产生的制动力，控制电制动与机械制动同时施加在前后轮。当电池剩余电量较高时，控制电动机产生的再生制动力，防止电池过充。
另外，当制动强度极低，例如在市区内堵车时，由于低车速导致前轮的低转速，将使电动机定子绕组中产生低的感应电动势，从而电动机难以产生制动转矩。在这种情况下，机械制动必须产生所需的总制动力。
3仿真研究
在Matlab/Simulink环境下，对上述分配策略进行仿真研究。仿真用到的汽车整车参数为整车质量M=1373kg，质心距离前轴距离L1=1.000m，质心距离后轴距离L2=1.454m，质心高度h=0.533m。
根据仿真结果，测试系统整车制动时，加载在前后轮上的制动力分配曲线与根据仿真参数计算出的理想制动力分配曲线之间的对比如。可以看出，本文分配策略保证了汽车制动力在前后轮上的分配基本符合理想制动力分配I曲线，能够保证车辆的制动效率和制动时的安全性。为了测试上述控制策略能量回收的效率，利用仿真软件Advisor2002，选择城市道路工况CYC-UDDS对本文控制策略与原策略进行对比仿真。
4结语
本文以电动汽车制动系统为研究对象，针对传统汽车工业制动力分配策略应用于电动汽车上的不足，提出了基于模糊控制的电动汽车复合制动力分配策略。经过实验测试，证明了该方案的可行性。本文方案在保证车辆制动性能的前提下，能有效地提高电动汽车能量回收效率。这对于优化分配电动汽车混合制动系统复合制动力，提高电动汽车续驶里程，具有较强的现实意义和指导作用。
参考文献
［1］张昌利，张亚军，闫茂德，等．双能量源纯电动汽车再生制动模糊控制与仿真［J］．系统仿真学报，2011，23(2):233-238．
［2］余卓平，张元才，徐乐，等．复合制动系统制动力协调分配方法仿真研究［J］．汽车技术，2008，(5):1-4．