电动汽车再生制动策略研究

2017-08-11 08:50江雪峰
滁州职业技术学院学报 2017年2期
关键词:串联遗传算法电动汽车

江雪峰

(滁州职业技术学院,安徽滁州239000)

电动汽车再生制动策略研究

江雪峰

(滁州职业技术学院,安徽滁州239000)

电动汽车的发展,受制于电池容量,而再生制动进行能量回收,延长行驶里程有着重要的作用,现代制动能量回收策略,又显著影响能量回收的效率,本文通过对再生制动的常用结构分类,制动力分配策略,以及制动力策略的算法进行研究,得出不同应用场合,对再生制动的选择方法和建议。

再生制动;并联策略;串联策略;能量回馈

一、前言

电动汽车应用与普及过程中最大的推广障碍和技术难点是续航里程较短,而电动汽车的再生制动技术是利用驱动电机的双模工作特性,将制动时产生的制动力转化为电力回充给存储电池,通过驱动车轮制动时,双模电机转换在发电状态,将制动力转化为电能,补充回车载电池,间接增加了电动汽车的续航里程。

二、再生制动结构分类

车轮在制动时,利用制动力进行反向发电称为再生制动,而机械制动产生的制动力矩一般都是再生制动产生的制动力矩与正常行驶阻力矩之和的数倍,会使制动过程中的电动机反电动势下降,这对再生制动时的能量回收带来不利的干扰。因此要对再生制动力和摩擦制动力进行分重新分配以获得回收能量最大化的比例。再生制动能量回收的大小受到双模电机、动力蓄电池、制动系统结构、原型车辆参数、行驶环境因素、再生制动回收控制策略等因素的影响。在传统汽车原有的制动系统机构的基础上通过和再生制动回收系统组成复合制动系统。一般复合制动回收系统按工作方式分为并联制动系统和串联制动系统。

针对行驶车辆稳定性的要求,必须保持前后轴制动力的控制。再生制动控制装置依据制动参数运算结果控制电动机与制动器各自的制动力大小。双模电动机的制动力矩是驱动电机转速的函数,通过转矩参数反馈给制动控制器,若制动转矩满足驱动电机制动力矩的要求,机械制动部件保持原有制动力;若驱动电机的制动力矩未达到转矩要求,则由机械制动控制部件给以补偿。因此,在串联制动能量回收系统中,通过驱动电机与机械制动之间协调控制,能最有效地利用驱动电机的制动能量,使能量回收效率提高。

三、制动力分配策略

制动能量回收是现代电动汽车普遍采用的一种延长续航里程的技术。由于制动能量回收的大小受到车载动力电池、双模驱动电机等技术因素的限制,在保障车辆原有的制动性能要求不变的前题下,必须保留汽车传统的摩擦式制动系统。因此,现代电动汽车的制动系统是一种既有传统摩擦式制动系统,又有发电制动系统的复合制动系统。对于此类复合制动系统,需要解决的问题有两个方面:前后轴的制动力分配的问题;再生制动力和机械摩擦制动力的动态分配问题。为保证制动能量回收的最大化问题,通过制定制动力合理分配策略以达到制动能量回收最大效率。

(一)典型的制动力分配策略

对于制动稳定性的硬性要求和制动能量回收最大化的要求,以下列出不同的控制策略,所列出的控制都是基于再生能量回收制动力只施加于前轴的前提下进行的。

1、最佳制动脚感串联制动

如图3-1所示,前后轴的制动力按理想曲线分布时,制动能效和稳定性是最理想的,该制动策略的是按前后轮的制动力分配曲线沿理想曲线进行控制的,控制设计难度和硬件要求是最高的。

图3-1 最佳感觉串联制动

2、最优制动能量回收串联制动

如图3-2所示,最优能量回收串联制动策略是在各种行驶环境条件下充分利用驱动电机的再生回收制动力,当制动力小于路面的附着系数时,若驱动电机最大回收制动力大于制动轮所允许的最大制动力,无论制动轮是否抱死,都控制驱动电机回收制动力为最大回收制动力,而机械摩擦制动力为0;若驱动电机最大回收制动力小于驱动轮的最大制动力,但大于等于理想曲线所对应的制动轮制动力,则控制驱动电机发挥最大回收制动力。这种控制有利于能量回收,但对于高速车辆,有失控风险。

图3-2 最优能量回收串联制动

(二)最大化制动力分配策略

只有驱动轮上双模电机才能进行制动能量回收,通过分配较多的制动力给驱动轮,以获得尽可能多的制动能量;但为了保证电动汽车的制动稳定性和制动效能,所以要求汽车的前后轮的制动力必须满足一定的分配要求。因此,最优的制动力分配策略是在满足汽车制动稳定性和制动效能的前题下,才使用双模电机进行电磁发电制动。依据这一原则,通过路面附着系数的运算得出理想制动力分配控制线。

路面附着系数较小时

式中:z为制动强度;za、zc分别为各点制动强度;G为整车重力;φ为地面附着系数;Lb为汽车质心至后轴的距离;hg为质心高度

图3-3 路面附着系数较小时制动力控制线图

3-4路面附着系数较大时制动力控制线

路面附着系数较大时,如图3-6所示,图中粗曲线O A BC为前后轮制动力分配限值控制线。其中A B段与E C E线重合,以便在满足法规要求下尽量使前轴制动力最大,其余类同小附着系数路面的情况。

(三)电动汽车再生制动利用遗传算法的应用简介

遗传算法是以生物界自然选择法则与生物遗传学理论为基础的一种高效全局寻优搜索方法,摒弃了传统的搜索方式。遗传算法思想简单、易于实现、效果显著,得到各领域的广泛应用。现代电动汽车通过遗传算法的实践应用于制动力分配系统,如图3-5所示,基于遗传算法的制动力分配框图。

图3-5 基于遗传算法的制动力分配框图

根据优化结果,分别由双模电机传统摩擦制动系统提供相应的制动力,改变汽车的运动状态。此时电动机用作发动机,给蓄电池充电,回收能量。在此不做过深入研究。

四、结束语

通过上述并联制动策略、最佳制动感脚串联制动和最优制动能量回收串联制动策略的研究和分析,并根据实际的市场分析和用户群体的要求,通过成本,设计难度,设计周期,市场反馈等,选择设计合适的电动汽车能量回收制动策略。对于进一步加强电动汽车在节能减排方面和能量利用率方面的优势。我通过更深入的研究制动能量回收系统的最优化问题,以便显著提高再生制动能量的利用效率。

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U466

A

1671-5993(2017)02-0039-03

2017-06-01

安徽省高校自然科学研究重点项目:基于人机工程学的如厕起身辅助电动装置设计研究。项目编号:kj2017a720。

江雪峰(1971-),男,安徽滁州人,滁州职业技术学院汽车系汽车实训中心主任,讲师,硕士。

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