一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法【
技术领域：
】[0001]本发明属于电动汽车
技术领域：
，更为具体地讲，涉及一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法。【
背景技术：
】[0002]近年来，电动汽车得到了快速的发展，但是其续航能力不足的问题，已经引起国内外学者的广泛关注。再生制动控制是提高电动车的行驶里程数的重要途径。[0003]现有的再生制动力矩分配策略主要有两种：串联式再生制动控制策略和并联式再生控制策略。串联式再生制动控制策略有着制动能回收率高的特点，但其缺点也很明显，那就是系统复杂，技术难度大，不易于实现。并联式再生控制策略是指在制动强度较小时，单独采用再生制动；制动强度中等时，采用再生制动力与机械制动力按固定比例分配并行制动的策略；大制动强度时，仅采用机械制动。并联式有着工作可靠、结构简单、便于工程实现的特点，但是它的能量回收效率不如串联式再生制动分配策略。【
发明内容】[0004]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法，通过模糊控制算法来估算电动汽车再生制动分配系数，这样可以在保证电动汽车制动安全的前提下，更好的回收能量。[0005]为实现上述发明目的，本发明一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：[0006](1)、确定模糊控制中输入、输出的隶属度函数[0007](1.1)、通过踏板传感器采集大量实验数据，构造出制动强度Z的隶属度函数；[0008]Z={LowMiddleHigh}；[0009]其中，Low表示轻度制动，Middle表示中度制动，High表示重度制动；[0010](1.2)、通过速度传感器采集大量实验数据，构造出速度v的隶属度函数；[0011][0012]其中，速度v分三个等级，Z〇w表示车速处于第一等级，表示车速处于第二等级，/)/gA表示车速处于第三等级；[0013](1.3)、通过模糊统计法统计出不同荷电状态S0C下，充电电流在可接受大电流充电状态和不能接受大电流充电状态时的概率，再利用MATLAB进行拟合，确定出荷电状态S0C的隶属度函数；[0014]S0C={AcceptableUnacceptable}；[0015]其中，Acceptable为可接受大电流充电状态，Unacceptable为不能接受大电流充电状态；[0016](1.4)、确定输出再生制动分配系数0的隶属度函数；[0017]0={Low，Middle'High'};[0018]其中，输出再生制动分配系数0分三个等级，Low'表示输出再生制动分配系数0处于第一等级，Middle'表示输出再生制动分配系数0处于第二等级，High'表示输出再生制动分配系数0处于第三等级；[0019]⑵、确定模糊控制规则[0020](2.1)、当输出再生制动分配系数0属于Low'时，模糊控制规则的输入条件为：制动强度Z属于High，或者S0C属于Unacceptable;[0021](2.2)、当输出再生制动分配系数0属于Middle'时，模糊控制规则的输入条件为：制动强度Z属于Middle且S0C属于Acceptable且速度v属于或者/7/g/?;[0022](2.3)、当输出再生制动分配系数0属于High'时，模糊控制规则的输入条件为：制动强度Z属于Middle且S0C属于Acceptable且速度v属于￡〇w，或者制动强度Z属于Low且S0C属于Acceptable;[0023](3)、将步骤（2)中模糊控制规则引入到电动汽车模型的制动力分配策略中[0024](3.1)、确定电动汽车的前后轮制动力与总制动力关系[0025](3.L1)、对前后轮接地点处进行受力分析，得到各受力和电动汽车参数之间的关系，如下：[0030]其中，G表示汽车总重量；m表示汽车总质量；L表示轴距；a表示质心前轴距离；b表示质心后轴距离；hg表示质心高；Fzf表示前轮法线方向上的反作用力；表示后轮法线方向上的反作用力；v表示汽车的速度，P表示地面附着系数，其中，当前后车轮同时抱死时，地面附着系数％满足：[0032](3.1.2)、当前后车轮同时抱死时，前后轮制动力与总制动力的关系满足：[0033][0035]再对上式进行化简整理，可以得到前后轮制动力与总制动力的关系：[0037]其中，Fur为后轮制动力，FufS前轮制动力；[0038](3.2)、利用MATLAB对电动汽车当前时刻下的速度V、制动强度Z以及荷电状态S0C进行拟合，得到当前时刻下的再生制动分配系数[0039](3.3)、根据当前时刻下的再生制动分配系数0。，将前轮制动力用再生制动模糊控制法分配成再生制动力Fr和摩擦制动力Fu;[0041]其中，Fu#前轮制动力。[0042]本发明的发明目的是这样实现的：[0043]本发明电动汽车再生制动分配系数的确定方法，先根据理想制动力分配曲线将总制动力分配到前后轮上，然后采用模糊控制算法将电动汽车前轮制动力分配为再生制动力和摩擦制动力。在具体实现过程中，本专利采用以车速，制动力强度和电池S0C作为输入，再生制动比例系数作为输出的模糊控制算法。其中，电池S0C的隶属度函数采用模糊统计法来确定，其他输入输出的隶属度函数则是通过采集大量实验数据，结合实际经验及对安全性的考虑来确定的。[0044]同时，本发明电动汽车再生制动分配系数的确定方法还具有以下有益效果：[0045]本发明采用的模糊控制再生制动控制策略，并结合串联式和并联式再生控制策略的优点，使能量回收效率高于并联式再生制动策略，但又较串联式再生制动策略易于实现；其次，本发明采用的模糊控制再生制动策略使用了制动强度、电池荷电状态、车速共同来决定再生制动力的分配，使得力矩分配更为合理，进一步提高了能量回收率，能够在保证驾驶安全的前提下，提高能量利用率。【附图说明】[0046]图1是本发明电动汽车再生制动分配系数的确定方法流程图；[0047]图2是确定模糊控制输入输出的隶属度函数流程图；[0048]图3是制动强度Z的隶属度函数示意图；[0049]图4是速度v的隶属度函数示意图；[0050]图5是荷电状态S0C的隶属度函数示意图；[0051]图6是输出再生制动分配系数0的隶属度函数示意图；[0052]图7是再生制动力系数0与Z-SOC、Z-v、SOC-v间的关系曲面图；[0053]图8是本发明选用的电动汽车的受力分析图。【具体实施方式】[0054]下面结合附图对本发明的【具体实施方式】进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。[0055]实施例[0056]图1是本发明电动汽车再生制动分配系数的确定方法流程图。[0057]在本实施例中，如图1所示，本发明再生制动分配系数的确定方法，主要包括以下三个步骤：[0058]T1、确定模糊控制中输入、输出的隶属度函数；[0059]T2、确定模糊控制规则；[0060]T3、将模糊控制规则引入到电动汽车模型的制动力分配策略中。[0061]下面分别对上述三个步骤作详细说明：[0062]T1、确定模糊控制输入输出的隶属度函数[0063]本实施例中，如图2所示，确定模糊控制输入输出的隶属度函数包括以下步骤：[0064]Tl.1)、通过踏板传感器采集大量实验数据，并结合实际经验和对安全性的考虑，构造出制动强度Z的隶属度函数；[0065]在本实施例中，通过踏板传感器采集大量实验数据，并结合实际经验和对安全性的考虑，对制动强度Z的划分方法，制动强度Z的隶属度函数如图3所示，制动强度Z的隶属度函数为：Z={LowMiddleHigh}，其中：Low表示轻度制动，范围大致在0~0?15;Middle表示中度制动，范围大致在〇.15~0.65;High表示重度制动，范围大致在0.65~1;[0066]T1.2)、通过速度传感器采集大量实验数据，并结合实际经验和对安全性的考虑，构造出速度v的隶属度函数；[0067]在本实施例中，通过速度传感器采集大量实验数据，并结合实际经验和对安全性的考虑，构造出速度v的隶属度函数，如图4所示，速度v的隶属度函数为：v=，其中：/:ou，表示车速处于第一等级，范围大致在〇~20km/h;也必/e表示车速处于第二等级，范围大致在20~45km/h;应g/?表示车速处于第三等级，范围大致在45km/h以上；[0068]T1.3)、确定出荷电状态S0C的隶属度函数[0069]电动汽车蓄电池的荷电状态，即电池S0C，它的大小直接影响了蓄电池对充电电流的接受能力；S0C值越大，蓄电池可接受的最大电流就会越小。而再生制动力的大小又能改变电机发电的电流大小，因此在针对不同的电池S0C状态下，应该采用合理的再生制动力系数来控制电机发电电流大小，这样才能使电池的充电电流在合理的范围之内。[0070]在本实施例中，通过使用模糊统计法来确定输入参数S0C的隶属度函数。具体流程为：先通过ADVISOR仿当前第1页1 2