分布式驱动电动汽车电液复合制动控制研究

陈乐强，张丽萍，曹鸿鑫，雷承学，奚敬哲

分布式驱动电动汽车电液复合制动控制研究

陈乐强，张丽萍，曹鸿鑫，雷承学，奚敬哲

（辽宁工业大学，辽宁 锦州 121000）

针对分布式驱动电动汽车能量回收率低，制动稳定性有待进一步提高等问题，文章提出了一种基于滑模控制的复合制动力分配策略，利用Simulink与AMESim软件进行建模与联合仿真。仿真结果表明，常规制动工况下前后轮滑移率趋于一致，电池SOC值最终保持在70.103%，在防抱死制动工况下，滑移率保持在预先设定的最优滑移率15%附近且电池SOC值最终保持在70.15%。由此可见，该复合制动策略能够在保证制动稳定性的前提下最大化回收制动能量。

分布式驱动；复合制动；滑模控制；能量回收

引言

分布式驱动电动汽车具有轻便、环保、节能等优点[1]，且四轮可独立控制[2]，成为未来电动汽车发展的一个重点[3]。王权[4]设计了一种新型复合制动控制策略，并使用AMESim软件进行了仿真验证。林辉[5]提出了一种模糊自整定PID控制策略，对电、液制动转矩进行合理分配。HAN J等[6]提出了一种混合动力电动汽车协同控制方案，优化了再生制动转矩。郑迎[7]利用模糊控制理论，提出了一种电、液复合制动力分配策略。对于分布式驱动电动汽车来说，综合考虑制动稳定性与能量回收最大化的研究较少，故设计了一种复合制动控制策略，以分层控制的方式对复合制动系统制动力进行分配。

1 复合制动控制原理

驾驶员踩下制动踏板，车辆传感器在获取制动强度等制动信息后，将信号传递给整车控制器，根据滑移率来切换制动工况，复合制动分层控制系统经上层控制策略对车辆前、后最轴制动力矩进行分配，后经下层控制策略对电机制动力矩与液压制动力矩进行分配。此时，分配好的电机制动力矩信号传输到电机控制器，轮毂电机接收到控制信号后，调节制动力矩至期望值；液压制动力矩信号传输至液压制动系统控制器，然后将信号液压制动系统获得液压制动力。在电机制动力与液压制动力综合作用下，分布式驱动电动汽车最终实现制动。

2 复合制动转矩分配策略

复合制动系统转矩分配策略主要分为上层控制策略与下层控制策略，其中上层分配前、后轴制动力矩，下层分配电液制动力矩。

2.1 上层控制策略

在常规制动工况与防抱死制动工况中分别确定滑模切换函数为：

其中，1代表前轮转速；2代表后轮转速；为权重系数；λ代表最佳滑移率；1代表前轮滑移率。

最终推导出滑模控制器控制规律分别为：

同理，可推导出后轮滑模控制器的控制规律为：

其中，1代表车辆前轮纵向制动力；2代表车辆后轮纵向制动力；1代表车辆前轮制动转矩；2代表车辆后轮制动转矩；I代表轮胎转动惯量。

2.2 下层控制策略

对于前轴，当制动需求转矩T小于电机最大转矩T时，制动输出转矩为T；若T>T，则转矩不足部分由液压制动器补充。

对于后轴，当制动需求转矩T小于电机最大转矩T时，制动输出转矩为T；若T>T，则转矩不足部分由液压制动器补充。

3 复合制动系统模型建立

利用AMSEim软件进行建模。

图1 制动器模型

图2 电机模型

4 仿真分析

4.1 常规制动工况仿真分析

初始制动速度70 km/h，制动强度0.4，路面附着系数0.7。

图3 前、后轮滑移率

图4 电池SOC变化

由图7可看出，在常规制动工况滑模控制策略的控制下，前后车轮滑移率可保持一致，稳定在1.78%附近，保证了制动稳定性。由图5看出，分层控制策略电池SOC值由70%上升至70.103%，能够有效回收制动能量。

4.2 紧急制动工况仿真分析

初始制动速度70 km/h，制动强度0.4，路面附着系数0.2。

图5 前、后轮滑移率

图6 SOC变化

5 总结

针对分布式驱动电动汽车，提出了复合制动系统分层控制策略，基于滑模控制算法进行前后轴的制动力分配，同时控制策略兼容了防抱死复合制动模式。由滑移率图像可明显看出，该控制策略能够很好地保证制动时的稳定性。通过电池SOC值变化说明该控制策略能量回收效果明显。

[1] 章德平.混合电动汽车转向制动稳定协同控制方法仿真[J].计算机仿真,2020,37(07):183-186.

[2] 章健宇.分布式驱动电动汽车再生制动及稳定性控制策略研究[D].武汉:武汉科技大学,2019.

[3] 余卓平,史彪飞,熊璐,等.某分布式驱动电动汽车复合制动策略设计[J].汽车技术,2020(02):12-17.

[4] 王权.基于AMESim的纯电动汽车复合制动系统仿真研究[D].西安:长安大学,2014.

[5] 林辉.轮毂电机驱动电动汽车联合制动的模糊自整定PID控制方法研究[D].长春:吉林大学,2013.

[6] HAN J, PARK Y, PARK Y. Cooperative regenerative braking control for front-wheel-drive hybrid electric vehicle based on adaptive regenerative brake torque optimization using under-steer indux[J]. International Journal of Automotive Technology,2014,15(6):989- 1000.

[7] 郑迎.电动轮汽车高效制动能量回收及制动防抱死控制研究[D].长春:吉林大学,2016.

Research on Electro-hydraulic Compound Brake Control of Distributed Drive Electric Vehicle

CHEN Leqiang, ZHANG Liping, CAO Hongxin, LEI Chengxue, XI Jingzhe

( Liaoning University of Technology, Liaoning Jinzhou 121000 )

In order to solve the problems of low energy recovery rate and further improvement of braking stability of distributed drive electric vehicle, a compound braking force distribution strategy based on sliding mode control is proposed, which is modeled and simulated by Simulink and AMESim software. The simulation results show that the slip rate of the front and rear wheels tends to be consistent under conventional braking conditions, and the battery SOC value is finally maintained at 70.103%. Under the anti-lock braking condition, the slip rate is kept around 15%, and the battery SOC value is finally maintained at 70.15%. It can be seen that the composite braking strategy can maximize the recovery of braking energy on the premise of ensuring braking stability.

Distributed driver;Compound braking; Sliding mode control; Energy recovery

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.021.007

U461.3

A

1671-7988(2021)21-28-03

U461.3

A

1671-7988(2021)21-28-03

陈乐强（1995—），男，硕士，就读于辽宁工业大学，研究方向：车辆系统动力学及控制。