纯电动汽车复合制动与主动馈能悬架协同装置与控制方法与流程

本发明涉及用于纯电动汽车制动能量与悬架振动能量协同装置与控制方法。

背景技术：

目前，能源问题已经成为全球面临的重要问题之一。传统的汽车已经不能满足社会发展的需要，纯电动汽车成为研究热点，而续驶里程短是限制纯电动汽车发展的主要瓶颈，国内外学者针对该问题在电池、电机方面开展了广泛研究。随着汽车技术的不断发展，尤其是新型底盘技术的出现，使各种能量高效回收成为可能。例如，针对汽车制动利用电机进行能量回收，同时汽车也可以通过馈能悬架将悬架所产生的振动能量回收利用。因此，如何通过纯电动汽车底盘多个能量回收子系统有效协同工作，提高能量利用效率，显著延长续驶里程，成为纯电动汽车研发领域一项新课题。

此外，纯电动汽车底盘系统是在传统动力学本质结构基础上兼顾存在能量回收这一重要特点，由此带来的子系统内部以及相互之间功能结构耦合影响与冲突的现象更为明显，只有结合实时高效的集成控制策略，才能充分发挥纯电动汽车底盘系统所特有的能量回收性能优势。本发明结合纯电动汽车底盘系统的发展趋势，以再生制动能量回收以及馈能悬架等纯电动汽车先进底盘子系统为研究对象，在深入理解制动能量与振动能量回收机理的基础上，创新设计了一种纯电动汽车制动能量与悬架振动能量协同回收装置与控制方法。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种纯电动汽车制动能量与悬架振动能量协同装置与控制方法，能够实现制动能量和振动能量的协同回收再利用，切实提高纯电动汽车的续驶里程，并提高汽车的安全性能和舒适性能。

本发明所要解决的技术问题是：在汽车行驶过程中,根据道路与交通环境状况对制动和悬架的工作模式切换来进行振动能量回收，实现汽车制动能量回收同时悬架也能自适应回收振动能量，使得回收效率最大化。

本发明解决该技术问题所采用的技术方案是：一种纯电动汽车制动能量与悬架振动能量协同装置，包括整车模块、悬架模块、协调模块、电池模块、决策控制器，整车模块、悬架模块、协调模块和电池模块的传感器输出端都和决策控制器相连，将实时的信号传到决策控制器中；决策控制器的输出端和集成电机执行器、蓄能器执行器连接，用来传递执行指令；同时集成电机的输入端还和逆变器相连，以便获得工作所需的三相交流电；直线电机作动器和轮边电机的输出端和整流器相连，以便把制动过程和振动过程产生的电流进行整流；整流器输出端连接滤波器，用来滤除电路里的脉冲及杂波干扰；滤波器输出端和稳压器相连，用来稳定输出电压；稳压器输出端连接蓄能器，用来存储由振动过程和制动过程产生的电能；蓄能器输出端和和悬架模块、逆变器、电磁离合器、液压abs动力源、电池模块相连，用于为各个模块提供能量；

决策控制器的决策判断主要分为三层，分别为顶层决策层、协同优化层和预测控制层；顶层决策层主要任务是根据行驶工况信息判断当前行驶工况，协同优化层根据行驶工况信息对制动能量、悬架振动能量这两个子系统任务权限和优先级次序做出判断，预测控制层根据协同优化层判断信息对子系统作动器发出控制指令，同时将子系统状态信息反馈给协同优化层作为评价指标。

进一步，在车辆行驶时装置通过整车模块感知车辆工况信息，所述整车模块包括陀螺仪传感器、加速度传感器、加速踏板传感器、制动踏板传感器、电流电压传感器；由陀螺仪传感器采集车身横摆角加速度、侧倾角、俯仰角，用加速度传感器来采集车身垂直加速度信号，由加速踏板传感器采集加速踏板位移信号，由制动踏板传感器采集制动踏板位移信号，由电流电压传感器采集电源电流电压信号u/i,将采集到的车辆信息上传到通信模块中。

进一步，所述陀螺仪传感器选用vg400cc-200，将其安装于车身质心处。

进一步，所述逆变器选用ld007-pi逆变器将车辆电瓶输出的12伏直流电，转变为通常使用的220伏交流电。

进一步，所述制动踏板传感器选用pwg12制动踏板传感器采集制动踏板位移信号，将其安装于制动踏板处；所述加速踏板传感器选用cc5021lhps007加速度踏板传感器采集加速踏板位移信号，将其安装于加速踏板处；所述电流电压传感器选用hah1dr900-s电流电压传感器，用来采集电动汽车电池的电压电流信号，将其安装在电池模块中。

进一步，所述悬架模块由通信模块下载车身横摆角速度、侧偏角速度、侧倾角、车速、俯仰角参数，通过悬架模块中存储的模糊控制器计算出前后左右四轮的悬架所需的作动力并上传给通信模块。

进一步，悬架模块由通信模块下载车身横摆角速度、侧偏角速度、侧倾角、车速、俯仰角参数，通过悬架模块中存储的模糊控制器计算出前后左右四轮的悬架所需的作动力并上传给通信模块。

本发明方法的技术方案为：一种纯电动汽车制动能量与悬架振动能量协同装置控制方法，

首先,顶层决策层根据获取的行驶工况信息的各个实时数据确定车辆所处的工况；

然后将确定的行驶工况信息传递给协同优化层，协同优化层根据该工况信息首先对制动能量、悬架振动能量这两个子系统的合作机制进行确定，然后确定子系统的优先级；

最后通过协商仲裁来合理的分配子系统的任务和权限；两个子系统的协同合作机制主要表现在制动工况下，协同优化层设定了三个制动工况分别为轻度制动、中度制动和紧急制动，不同的制动工况对应着不同的合作机制。

进一步，若顶层决策层根据行驶工况集信息判定为轻度制动工况，z≦0.2，其中z为制动强度，此时车辆制动强度较弱，制动力矩完全由电机制动提供，此时轮边电机作为发电机发电，由于制动强度较轻，车身姿态变化不明显，此时直线电机也作为产能装置，两个子系统同时进行能量回收；产生的电流由输出端连接的整流器将电流转化为直流电，再通过滤波器、稳压器的处理最后由蓄能器收集储存；若电池soc值低于设定下限值时，蓄能器中的电能会输出为电池充电；

若为中度制动时，0.2≦z≦0.7，由于制动法规的限制，制动需求增大到一定程度时，需要机械摩擦制动力进行补偿；此时由再生制动和机械制动共同参与整车制动，此时轮边电机也处于产能状态，产生的电能经过整流和稳压后直接提供给直线电机来保持车身姿态，若此时轮边电机产生的制动能量足以使直线电机保持车身姿态，多余的能量会存储在蓄能器中，若不足以提供维持车身姿态所需的能量，则直线电机作动器的输入端电磁离合器闭合，蓄能器为直线电机提供能量来维持车身姿态；

若为紧急制动时，z≧0.7，此时轮边电机制动完全退出，制动力完全由机械制动提供，此时轮边电机不产能，输出为零，此时车身姿态变化严重，蓄能器和动力电池一同为直线电机提供能量来保持车身姿态，保证制动的安全性和乘坐舒适性。

进一步，协同优化层根据该工况信息首先对制动能量、悬架振动能量这两个子系统的合作机制进行确定的具体过程为：

建立递阶质量屋结构，首先对行驶工况信息性能指标模糊权重进行赋值，得到模糊权重矩阵w＝(w1,…,wi,…,w15)，wi表示第i项指标的权值

然后根据实时信息来确定行驶工况信息性能指标和两个子系统之间的关系矩阵，其公式为r＝(rij)15×2，其中15为行驶工况信息项数，4为子系统个数，rij为第i项性能指标与第j项子系统功能相关程度；

最后将权重矩阵和关系矩阵进行广义模糊合成运算得到模糊综合评价模型，模型公式为b＝wοr＝(b1,b2)；由于处理的信息众多而且单位不统一，为了防止模糊信息丢失保证模型的可靠性选用加权平均型评价模型，即分别求出两个子系统任务分配方案的竞争性评价因子，第j项子系统任务分配方案的竞争性评价因子为将该竞争性评价因子信息传递到底层预测控制层，通过借助多智能体协同理论对两个子系统进行分布式协同控制；为了满足纯电动汽车地盘快速响应的要求，在传统的模型预测控制的基础上引入显示表达，即将传统的模型预测控制率等效为分段仿射的形式。

进一步，所述引入显示表达具体过程为：

首先，借助多参数规划对系统的状态空间进行凸划分，得到描述状态分区的数据信息；然后，计算控制率关于状态的显示表达数据，求出各个凸区间的平衡点，在平衡点附近进行线性化处理，以目标函数最小的控制策略求出平衡点处的最优解，以该最优解作为整个凸区间的最优控制率；系统实际在线运行时，每一采样时刻的滚动优化过程就被转化为简单的状态分区以及分区控制律查表过程，使得实际在线控制过程中计算时间大为减少，从而达到实时控制的目的；在整个制动过程中abs系统都会运行，当出现车轮抱死工况abs介入，其能耗由蓄能器或动力电池提供。

本技术有如下的优点：

(1)根据模糊质量功能配置理论和递阶质量屋结构建立了综合评价模型，对环境和车辆信息进行综合评价得到以能量回收最大为目标的最优解和两个子系统的任务分配方案。通过对不同的制动力分配控制策略和悬架工作模式的协同控制，既保证了车辆在制动过程中的安全性与稳定性又实现了能量回收最大化。直接降低了整车的能耗，从而达到节能的目的。

(2)通过引入基于显式表达的模型预测控制，在一定程度上弥补了传统模型预测控制技术难以适应纯电动汽车先进底盘系统快速响应的特点。在复杂的路面情况下决策控制器可以迅速的做出反应，改变直线电机的输入电流，来抑制车身姿态变化，从而很好的保持车身姿态，提高乘坐的舒适性。

附图说明

图1表示的是整个系统的信息流和能量流流通路径，其中虚线表示的是信息流，实线表示的是能量流。

图2表示的是决策控制器的判断过程。

图3表示的是两个子系统的工况判断及合作机制。

图4表示的是顶层决策过程中的模糊自量功能配置理论的递阶质量屋结构。

图5表示的是模型预测控制率的显式表达运算过程。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。

整车模块、悬架模块、协调模块和电池模块的传感器输出端都和决策控制器相连，将实时的信号传到决策控制器中。决策控制器的输出端和集成电机执行器、蓄能器执行器连接，用来传递执行指令。同时集成电机的输入端还和逆变器相连，以便获得工作所需的三相交流电。直线电机作动器和集成轮边电机的输出端和整流器相连，以便把制动过程和振动过程产生的电流进行整流。整流器输出端连接滤波器，用来滤除电路里的脉冲及杂波干扰。滤波器输出端和稳压器相连，用来稳定输出电压，使其不会出现较大范围波动便于收集。稳压器输出端连接蓄能器，用来存储由振动过程和制动过程产生的电能。蓄能器输出端和和悬架模块、逆变器、电磁离合器、液压abs动力源、电池模块相连，用于为各个模块提供能量(如图1)。

在车辆行驶时系统通过整车模块感知车辆信息。由陀螺仪传感器采集车身横摆角加速度、侧倾角、俯仰角，用加速度传感器来采集车身垂直加速度信号，由加速踏板传感器采集加速踏板位移信号，由制动踏板传感器采集制动踏板位移信号，由电流电压传感器采集电源电流电压信号u/i,将采集到的车辆信息上传到通信模块中。

悬架模块由通信模块下载车身横摆角速度、侧偏角速度、侧倾角、车速、俯仰角等参数，通过悬架模块中存储的模糊控制器计算出前后左右四轮的悬架所需的作动力并上传给通信模块。

汽车悬架系统采用直线电机作为悬架振动能量回收执行器，汽车制动系统采用轮边电机作为制动能量回收执行器。

所述制动能量回收执行器为集成驱动制动的轮边电机，安装在车轮处。集成电机输入输出端与蓄能器电池相连，通过电磁离合器进行充放电切换。

所述决策控制器的输入端和车身上各个传感器相连，输出端和各个执行器相连。用于接收传感器信号，并且做出决策发送给执行器。决策控制器内部存储用于协调电动汽车制动能量回收和悬架振动能量回收控制策略。

所述制动踏板传感器选用pwg12制动踏板传感器采集制动踏板位移信号，将其安装于制动踏板处。所述加速踏板传感器选用cc5021lhps007加速度踏板传感器采集加速踏板位移信号，将其安装于加速踏板处。所述电流电压传感器选用hah1dr900-s电流电压传感器，用来采集电动汽车电池的电压电流信号，将其安装在电池模块中。所述车用桥式整流器选用inr725桥式器来将往复振动产生的感应电流转为直流电输出，将其安装在充电模块。所述滤波器选用ss-003滤波器来滤除电路里的脉冲及杂波干扰，将其安装在充电模块。所述稳压器选用wdl-30a稳压器使输出电压恒定不变，不会出现较大范围波动，将其安装在充电模块。所述逆变器选用ld007-pi逆变器将车辆电瓶输出的12伏直流电，转变为通常使用的220伏交流电，将其安装在电机与蓄能模块之间。所述车身俯仰角传感器选用vg400cc-200陀螺仪传感器采集车身俯仰角信号，将其安装于车身质心处。所述车身侧倾角传感器选用vg400cc-200陀螺仪传感器采集车身侧倾角信号，将其安装于车身质心处。所述车身横摆角速度传感器选用vg400cc-200陀螺仪传感器采集车身横摆角信号，将其安装于车身质心处。所述车身垂直加速度传感器选用加速度传感器来采集车身垂直加速度信号，作为控制器的输入，控制器对输入的信号进行特征提取，以判断车身所处的运动姿态。将其安装于车身质心处。集成3g通信网络的gps获取的交通道路环境信息，进而合理地确定纯电动汽车所处的工况。

首先,顶层决策者根据获取的行驶工况集的各个实时数据确定车辆所处的工况。然后将确定的行驶工况信息传递给协同优化层，协同优化层根据该工况信息首先对两个子系统的合作机制进行确定，然后确定子系统的优先级，最后通过协商仲裁来合理的分配子系统的任务和权限(如图2)。两个子系统的协同合作机制主要表现在制动工况下，协同优化层设定了三个制动工况分别为轻度制动、中度制动和紧急制动，不同的制动工况对应着不同的合作机制。若顶层决策根据行驶工况集信息判定为轻度制动(z≦0.2)工况，此时车辆制动强度较弱，制动力矩完全由电机制动提供，此时轮边电机作为发电机发电。由于制动强度较轻，车身姿态变化不明显，此时直线电机也作为产能装置，两个子系统同时进行能量回收。产生的电流由输出端连接的整流器将电流转化为直流电，再通过滤波器、稳压器的处理最后由蓄能器收集储存。若电池soc值低于设定下限值时，蓄能器中的电能会输出为电池充电。若为中度制动(0.2≦z≦0.7)，由于制动法规的限制，制动需求增大到一定程度时，需要机械摩擦制动力进行补偿。此时由再生制动和机械制动共同参与整车制动。此时轮边电机也处于产能状态，产生的电能经过整流和稳压后直接提供给直线电机来保持车身姿态。若此时轮边电机产生的制动能量足以使直线电机保持车身姿态，多余的能量会存储在蓄能器中。若不足以提供维持车身姿态所需的能量，则直线电机作动器的输入端电磁离合器闭合，蓄能器为直线电机提供能量来维持车身姿态。若为紧急制动(z≧0.7)，此时电机制动完全退出，制动力完全由机械制动提供。此时轮边电机不产能，输出为零。此时车身姿态变化严重，蓄能器和动力电池一同为直线电机提供能量来保持车身姿态，保证制动的安全性和乘坐舒适性，判断过程(如图3)。协同优化层根据不同的制动工况信息来制定子系统合作机制，此时建立的质量屋结构首先对行驶工况集性能指标模糊权重进行赋值，得到模糊权重矩阵。然后根据实时信息来确定行驶工况集性能指标和两个子系统之间的关系矩阵。最后将权重矩阵和关系矩阵进行广义模糊合成运算得到模糊综合评价模型。由于处理的信息众多而且单位不统一，为了防止模糊信息丢失保证模型的可靠性选用加权平均型评价模型，即分别求出两个子系统任务分配方案的竞争性评价因子。将该竞争性评价因子信息传递到底层控制层，通过借助多智能体协同理论对两个子系统进行分布式协同控制(如图4)。为了满足纯电动汽车地盘快速响应的要求，在传统的模型预测控制的基础上引入显示表达，即将传统的模型预测控制率等效为分段放射的形式。首先，借助多参数规划对系统的状态空间进行凸划分，得到描述状态分区的数据信息。然后，计算控制率关于状态的显示表达数据，求出各个凸区间的平衡点，在平衡点附近进行线性化处理，以目标函数最小的控制策略求出平衡点处的最优解，以该最优解作为整个凸区间的最优控制率。系统实际在线运行时，每一采样时刻的滚动优化过程就被转化为简单的状态分区以及分区控制律查表过程，使得实际在线控制过程中计算时间大为减少，从而达到实时控制的目的(如图5)。在整个制动过程中abs系统都会运行，当出现车轮抱死工况abs介入，其能耗由蓄能器或动力电池提供。

通过这样一套能量回收装置和协同控制方法，既能根据不同的制动工况做出不同的能量回收策略确保了能量回收的合理性，同时又将回收的制动能量和振动能量合理的反作用于车辆。这一发明既能减少车辆的能耗节约能源保护环境，又能提高车辆的稳定性、安全性和舒适性。

综上，本发明的一种纯电动汽车制动能量与悬架振动能量协同回收装置及其控制方法，属于纯电动汽车能量回收领域，主要有三个部分组成：用于测量车辆和道路信息的各种传感器、分层协同控制子系统任务和权限的决策控制器、主动悬架直线电机和再生制动电机执行器，通过决策控制器将传感器和执行器联系在一起。决策控制器对传感器信号进行分析处理，判断出车辆所处的制动工况以及车身的姿态信息，从而发出控制指令合理的对制动能量和悬架振动能量进行回收。决策控制器通过建立了模糊质量功能配置理论进行工况判断，根据确定的工况信息借助优先级和协商机制对两个子系统进行分布式协同控制，并且通过离线与在线优化相结合的手段达到实时控制的目的。这一发明解决了制动时悬架能量回收和制动能量回收之间相互干涉的问题，既减少了车辆的能耗，又能提高车辆的稳定性、安全性和舒适性。