纯电动汽车电液复合回馈制动研究*

刘志强，汪浩磊，杜荣华，杨中华

(1. 长沙理工大学汽车与机械工程学院，长沙 410114； 2.长沙中成汽车零部件有限公司技术部， 长沙 410114)

2016150

纯电动汽车电液复合回馈制动研究*

刘志强1，汪浩磊1，杜荣华1，杨中华2

(1. 长沙理工大学汽车与机械工程学院，长沙 410114； 2.长沙中成汽车零部件有限公司技术部， 长沙 410114)

通过对电动汽车制动能量回馈约束条件的分析，制定了一种基于制动能量回收最大化的电液复合制动力协调式控制策略。设计了以车速、制动强度、蓄电池SOC为输入，回馈制动比例为输出的电液复合制动力模糊分配控制器，建立了电液复合制动力分配模型，并进行了仿真分析。同时，设计了一种缩小比例的电液复合回馈制动模拟实验台，进行模拟实验，通过仿真分析和模拟实验，验证了该策略的可行性。

电动汽车；电液复合回馈制动;模糊控制

前言

制动能量回馈技术是电动汽车电液复合制动领域最为重要的研究内容之一，目的是在确保车辆制动稳定基础上，充分回收制动能量，以提高车辆能量经济性。根据回馈制动和液压制动的分配关系，制动能量回馈技术可分为叠加式和协调式[1]。

叠加式制动能量回馈系统不改变原有摩擦制动力，直接将电机回馈制动力叠加于摩擦制动力。该控制策略实施简单，但其回馈效率低，制动感觉较差[2-4]。协调式制动能量回馈系统则是优先使用电机回馈制动力，同时协调控制液压制动力，使液压制动力和电机回馈制动力之和与总制动需求一致，因而回馈效率高，制动感觉好，但实施较为复杂[5-6]。协调式制动能量回馈系统凭借其回馈效率高、制动感觉良好和制动安全可靠等优势而逐渐成为研究重点。

国内对协调式电液复合回馈制动力分配的研究多为仿真分析。如文献[7]～文献[11]中利用模糊控制对电液复合回馈制动力进行了分配，但有的未顾全到影响制动能量回馈的主要因素，有的未进行实验验证。本文中以模糊控制策略为基础，设计了以蓄电池荷电状态SOC、制动强度、车速为输入，回馈制动比例为输出的电液复合制动力分配模糊控制器，以制动能量最大化为目的，协调控制回馈制动和液压制动，最后进行仿真和模拟实验。

1 制动能量回馈约束条件

1.1 可利用的制动能量

集中驱动纯电动汽车制动能量传递路径如图1所示。

电动汽车在制动过程中，动能经驱动轮传递到机械传动装置，再驱动电机(电动机转变为发电机)发电，最后回馈到蓄能装置。可利用的制动能量E可表示为

(1)

式中：η为机械传动效率；K1为电机发电效率；K2为蓄电池的充电效率；m为汽车总质量；v0和v1分别为制动起始车速和终止车速；v为汽车瞬时速度；s为制动距离；Fi为坡道阻力；Ff为滚动阻力；Fw为空气阻力；Fu为液压制动力。

由式(1)可知，影响电动汽车制动能量回馈的因素有η，K1，K2，m，v和制动强度z。由于η和m不变，故影响制动能量回馈的主要因素为z，v，蓄电池SOC和电机再生制动特性。

1.2 安全制动范围

车辆安全制动范围由以下几条曲线构成[12-14]。

(1)I曲线：理想的前后轮制动力分配曲线。

(2)f曲线：前轮抱死、后轮不抱死时，前、后轮制动力分配曲线。

(3)M曲线：根据ECE R13-H制动法规，前轮抱死时，为保持车辆稳定和制动效率，后轮必须具有一定的制动力。后轮的最小地面制动力与前轮地面制动力的关系曲线称为M曲线。

车辆安全制动范围可用图2中闭合曲面0ABC0表示。

1.3 电机回馈制动特性

无刷直流电机在发电状态下的特性与其在驱动状态下的特性基本一样。当电机转速高于额定转速时以额定功率制动；当电机转速低于额定转速时，以额定转矩制动，其表达式[15]为

(2)

式中：T为制动转矩；Tn为电机额定转矩；nN为额定转速；Pn为电机额定功率；n为电机转速。

车辆制动时，当电机转速低于某一临界速度nH时，电枢反电势过低致使再生制动效果迅速减低；当电机下降至另一临界速度nL时，再生制动消失[16]。于是修正后的电机再生制动转矩为

Tr=φ(n)T

(3)

(4)

式中φ(n)为修正系数，其值与电机转速有关。

由此可得Tr传递到驱动轮边的制动力Fr为

(5)

式中：ig为电动汽车主减速器传动比；i0为电动汽车变速器传动比；r为车轮半径。

2 电液复合制动力模糊分配

车辆需求制动力取决于制动强度，根据制动强度的不同，电液制动力分配原则[17]为：当z<0.1时，仅电机制动(前驱动轮)；当0.1≤z≤0.7时,前轮(驱动轮)采用电液复合制动，后轮施加相应的液压制动；当z>0.7时，再生制动系统停止工作，前、后轮均施加液压制动，以保证制动安全。

2.1 电液复合制动力模糊分配总体结构

本文中所设计的电液复合制动力模糊分配总体结构如图3所示，模糊控制器的输入为z，v和蓄电池SOC，经过模糊控制得到再生制动分配比例Kr(定义为前轴回馈制动力与前轴需求总制动力之比)，进而得到前轮再生制动力；实际电液制动力分配模块的功能是比较电机再生制动能力与前轮再生制动力的大小，并取其小者作为前轮再生制动力控制点同时协调前轮液压制动力。

2.2 模糊控制器的设计

(1)隶属度函数

规定电液复合制动力模糊控制器的输入量模糊子集分别为：E(v)={L,M,H},范围为0～100km/h；E(SOC)={L，M，H},范围为0～1；E(z)={L,M,H},范围为0～1；输出量再生制动比例系数的模糊子集为：E(Kr)={L,M,H},范围为0～1，根据相关理论与经验和仿真分析，设计出v，z，蓄电池SOC和Kr的隶属度函数，如图4所示。

(2)模糊规则

在制定电液复合制动力模糊规则时，既要保证车辆的安全性和舒适性，又要最大限度地回收制动能量，根据实际经验和仿真，总结出的模糊规则见表1。

表1 电液复合制动力模糊规则表

(3) 输出量的清晰化

由于模糊规则表输出的控制量是一个模糊量，而实际的控制量应为确定量，故应进行输出量的清晰化。对任意采样时刻的输入量，由图4确定隶属度，根据表1进行模糊集运算得到规则的隶属度(用βi表示)，再根据此隶属度计算对应规则的输出kri，然后采用加权平均法进行输出量的清晰化[18]，求得任意采样时刻电机再生制动所占的比例为

(6)

2.3 电液复合制动力分配模型

根据所设计的模糊控制策略，在MATLAB/ Simulink中搭建的电液复合制动力分配模型如图5所示。该模型主要包括制动意图辨识模块、制动强度计算模块、驱动轴制动力模块、电液复合制动力模糊分配模块、电机运动模块和实际电液制动力分配模块。

在车辆安全制动范围内，电液复合制动力分配流程如下。

(1)驾驶员制动意图辨识模块根据制动踏板角速度以及位移判断汽车的制动工况。

(2)由驱动轴制动力模块计算出车辆驱动轴总制动力Fxb1。

(3)电液复合制动模糊控制的输入量为蓄电池荷电状态、制动强度和车速，输出量是回馈制动分配比例，以确定驱动轴再生制动力Fz。

(4)由电机制动力模块可得到电机传递到驱动轴的电机制动力Fre。

(5)根据制动力分配模块，在车辆安全制动范围内，以充分利用电机制动力为目标，当电机制动力满足驱动轴再生制动力时，以回馈制动力为控制点；若电机制动力满足不了汽车驱动轴再生制动力，以电机制动力为控制作用点，协调液压制动力。

3 电液复合回馈制动仿真和模拟实验

电液复合制动力模糊分配模型所模拟的前置前驱型电动汽车的参数：质量为640kg，质心高度为400mm，轴距为1 765m，质心至前轴距离为900mm，风阻系数为0.4，迎风面积为1.2m2，滚动阻力系数为0.009，车轮半径为0.26 m，固定齿比变速器变速比为3，电机额定功率为18kW，额定转矩为68N·m，最高转速为4 000 r/min，额定转速为2 500r/min；蓄电池为额定电压12V、容量20A·h的4个铅酸电池串联。

考虑到实验台经济性及安全性，实验台应用了缩比原理，缩比常数为6，磁粉制动器制动转矩和电机制动转矩分别模拟液压制动和回馈制动，实验台控制系统基于LabVIEW开发，回馈能量由容量Cf为4.545F的超级电容组吸收，实物如图6所示[19]。根据缩比原理，实验台所选择的无刷直流电机的参数：额定功率为3kW,额定电压为48V，额定转矩为10.5N·m，额定转速为2 500r/min，飞轮转动惯量j=0.75kg·m2；用磁粉制动器制动转矩和电机制动转矩分别模拟液压制动和回馈制动；实验台控制系统基于LabVIEW开发。

根据缩比模型的参数进行仿真，仿真的初始条件是：蓄电池初始SOC为0.5；制动初速度v0=50km/h，对应的电机目标角速度ω0=160rad/s；制动工况为10°/s匀速转动制动踏板。仿真过程分为两部分。第一部分为电液复合制动力模糊分配，仿真结果见图7。

仿真的第二部分主要考察从电机发电到蓄能单元的整体效率。建立电机发电模型，采用电流滞环控制模拟电机制动转矩，对电机的回馈制动过程进行仿真分析。当电机从静止状态运行至目标转速时，开始制动。仿真结果如图8所示。由图可知，0.8s时，电机由驱动模式切换到回馈制动模式。电机制动转矩随转速下降速率上升而增加，当转速下降至400r/min左右时，电枢反电势过低致使回馈制动效果下降；当转速降低到40r/min左右时，回馈制动效果消失。

设最终能够回馈到蓄能单元的制动能量为Er，定义Er/E2为可回收制动能量利用率，由图8转换计算，在仿真工况下，可回收制动能量利用率为18.9%，并进一步得到有效能量回收率Er/E1为8.92%。

模拟实验工况与仿真工况相同。但为较准确计算能量回收，采用超级电容组吸收回馈制动能量。超级电容组由单体容量100F、额定电压2.7V的22个法拉电容串联组成，容量为4.545F。吸收的回馈能量由下式计算：

(7)

式中：Cf超级电容组容量，U0，U1分别为电容组端电压起止电压。

图9为模拟实验台实验结果。图中显示的电压信号与所测转矩信号成正比，1V电压代表的转矩为10N·m，上面的曲线为实际回馈制动转矩，下面的曲线为磁粉制动转矩(模拟液压制动转矩)；A和B分别为电机回馈制动起止时刻，C和D为磁粉制动起止时刻。

将图9显示的电压信号转换为对应的转矩信号，与理论液压制动转矩和回馈制动转矩的对比如图10所示。由图可见，实验台能够很好地模拟电动汽车电液复合回馈制动过程。

电机回馈制动所产生的制动能量被超级电容组快速吸收，超级电容组两端电压的时间历程曲线如图11所示。

4 结论

(1)本文中分析了电动汽车制动能量回馈过程、安全制动范围和电机回馈制动特性，确定了影响制动能量回馈的约束条件。

(2)基于制动能量最大化，设计了以蓄电池SOC、制动强度、车速为输入，回馈制动比例为输出的电液复合制动模糊控制策略，仿真结果表明该策略较好地实现了制动能量的回馈。

(3)将本文中提出的电液复合回馈制动控制策略应用于实验台，结果表明：采用该控制策略实验台能够回收5.34%的制动能量，控制策略是有效的。实验台回收的制动能量与理论相比减少了3.58个百分点，主要与电机实际再生制动特性有关。

[1] 张俊智，吕辰，李禹橦. 电动汽车混合驱动与混合制动系统现状及展望[J]. 汽车安全与节能学报，2014，5(3)：209-223.

[2]YAMATOM.Eco-vehicleassessmentsystem(Eco-VAS):acomprehensiveenvironmentalimpactassessmentsystemfortheentiredevelopmentprocess[J].ToyotaTechnicalReview, 2005, 54(1): 80-85.

[3]ABADIASR,ABBAST,ALIUOG,etal.Electricvehiclecollaboration-ToyotamotorcorporationandTesla[J].IEEEVehTechMag, 2013, 8(4): 4-9.

[4]PRASSERS,JURASCHEKS,HOCKGEIGERE,etal.Bornelectric-conceptandinnovativeelectricdrivetrainofthenewBMWi3 [C].3rdAachenColloquiumChinaAutomobileandEngineTechnology, 2013.

[5]ZHANGJunzhi,KONGDecong,LVChen,etal.Optimizationofcontrolstrategyforregenerativebrakingofanelectrifiedbusequippedwithananti-lockbrakingsystem[J].ProcInstMechEngineers,PartD:JAutomobileEngineering, 2012, 226(4): 494-506.

[6]ZHANGJunzhi,LVChen,GOUJinfang,etal.Cooperativecontrolofregenerativebrakingandhydraulicbrakingofanelectrifiedpassengercar[J].ProcInstMechEngineers,PartD:JAutomobileEngineering, 2012, 226(10): 1289-1302.

[7] 张丹红, 周加洋, 苏义鑫. 基于模糊逻辑的HEV再生制动能量回收的研究[J]. 武汉理工大学报, 2011, 33(5): 717-720.

[8] 张亚军, 杨盼盼. 纯电动汽车再生制动系统的建模与仿真[J]. 武汉理工大学学报, 2010, 32(15): 90-94.

[9] 刘辉, 王伟达, 何娇 等. 基于模糊控制的混合动力电动车再生制动系统的建模与仿真[J]. 汽车工程, 2012, 34(1):51-56.

[10] 杜冠磊, 马向华. 基于模糊逻辑的混合动力汽车制动力动态控制策略研究[J]. 自动化技术与应用, 2013, 32(1): 17-20.

[11] 孙大许, 兰凤崇, 陈吉清. 基于I线制动力分配的四驱纯电动汽车制动能量回收策略的研究[J]. 汽车工程, 2013, 35(12): 1057-1061.

[12] 刘志强, 过学迅. 纯电动汽车电液复合再生制动控制[J].中南大学学报(自然科学版), 2011, 42(9):2687-2691.

[13] 余志生. 汽车理论[M]. 北京: 机械工业出版社, 2009.

[14] 石庆升，张承慧，崔纳新. 一种新型的电动汽车再生制动力分配策略[J]. 电工技术学报, 2007, 22(2):125-130.

[15]EHSANIM,GAOYimin,GAYS.Characterizationofelectricmotordrivesfortractionapplications[C].IEEE,The29thAnnualConferenceoftheIEEE,2003,3:891-896.

[16] 王保华，张建武，罗永革. 并联混合动力客车再生制动仿真研究[J].汽车工程，2005，27(6)：648-651.

[17]GAOYimin,EHSANIM.ElectronicbrakingsystemofEVandHEV-integrationofregenerativebraking[J].AutomaticBrakingForceControlandABS，2001(1):2478-2481.

[18] 张健，王耀南，曹松波. 基于模糊逻辑的电动汽车制动能量回馈控制策略[J]. 工业控制计算机, 2005, 18(7): 59- 61.

[19] 汪浩磊.电动汽车机电复合回馈制动研究[D].长沙:长沙理工大学汽车与机械工程学院,2015:39-53.

A Research on Electro-Hydraulic Compound Regenerative Braking for Battery Electric Vehicle

Liu Zhiqiang1, Wang Haolei1, Du Ronghua1& Yang Zhonghua2

1.SchoolofAutomotiveandMechanicalEngineering,ChangshaUniversityofScienceandTechnology,Changsha410114；2.ChangshaZhongchengAutomotiveComponentsCo.,Ltd.,Changsha410114

Based on an analysis of the constraints on the braking energy recovery of electric vehicle, a coordinated control strategy for the braking force distribution of an electro-hydraulic-compound brake is formulated aiming at maximizing the braking energy recovered. A fuzzy controller for the braking force distribution of electro-hydraulic compound brake is designed with vehicle speed, braking intensity and battery SOC as inputs and the proportion of regenerative braking as output. Then a braking force distribution model for electro-hydraulic compound brake is established with a corresponding simulation conducted. Meanwhile a scaled down test bench is developed and an analogical test is performed. The results of simulation and test verify the feasibility of the strategy proposed.

EV; electro-hydraulic compound regenerative braking; fuzzy control

*国家自然科学基金(11572055)、交通运输部基础应用研究项目 (2013319825090)和长沙市科技局项目(K1301006-11)资助。

原稿收到日期为2015年1月31日，修改稿收到日期为2016年4月18日。