基于加速踏板行程的再生制動控制策略研究*

林 程,劉夏紅，董愛道

(北京理工大學，電動車輛國家工程實驗室,北京 100081)

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2015139

基于加速踏板行程的再生制動控制策略研究*

林 程,劉夏紅，董愛道

(北京理工大學，電動車輛國家工程實驗室,北京 100081)

針對純電動汽車，提出了基于加速踏板行程的再生制動控制策略。當加速踏板行程超過一定門限值時，利用模糊控制算法計算出電機再生制動轉矩，模擬發動機倒拖制動過程；建立電機和電池等模型，以加速踏板行程信號為輸入條件，對上述控制策略和無發動機倒拖制動的控制策略進行dSPACE硬件在環對比仿真。結果顯示，采用提出的控制策略后，電機轉矩能較好地跟隨駕駛員的操作需求，發動機倒拖制動能回收一定的能量。

再生制動;加速踏板行程;模糊控制;dSPACE硬件在環仿真

前言

電動汽車和內燃機車輛最大的區別在于動力源由內燃機變為電機，電機不僅能夠工作在驅動狀態，也能工作在再生制動狀態，回收一部分車輛動能并延長續駛里程。關于再生制動的已有研究大都采用操縱制動踏板作為觸發并控制電機再生制動轉矩的方式[1-3]，對基于加速踏板定義的再生制動的研究相對較少，本文中將針對這一問題進行深入研究。

傳統內燃機車輛駕駛員松開加速踏板時，車輛會受到來自內燃機的制動力，即發動機倒拖制動。為模擬與傳統車輛類似的駕駛感覺，并滿足駕駛員在城市工況下松開加速踏板時減速的意愿，本文中提出基于加速踏板輸入的再生制動控制策略，在保證良好駕駛感覺的同時，回收一定制動能量。

1 模糊控制器設計

發動機倒拖制動轉矩主要來自于發動機的機械損失，而影響發動機機械損失的因素很多，除轉速、負荷、潤滑油品質和冷卻水溫等使用因素外，缸內壓力、氣缸尺寸與數目和大氣狀態等結構設計參數及環境因素也會影響機械效率[4]；但機械效率無法用解析方法準確地求出，即使有一些經驗公式，也不可靠；而模糊控制可以在一定程度上應對這種不確定性。因此，本文中利用模糊控制針對駕駛員放松加速踏板的工況，模擬發動機倒拖制動狀態。

1.1 模糊控制器的輸入/輸出變量

以加速踏板行程偏移量e(A)=A0-AP和加速度踏板行程變化率dAP/dt作為模糊控制器輸入，以電機再生制動轉矩變化率w作為輸出，數學表達式見式(1)，原理如圖1所示。

w=fuzzy(e(A),dAp/dt)

(1)

式中：AP為加速踏板行程；A0為進入再生制動狀態的加速踏板行程門限值。dAP/dt大于0表示踩下加速踏板，小于0表示松開加速踏板，一定程度上反映了駕駛員的加速需求。

1.2 模糊變量的論域及其隸屬函數

隸屬度函數曲線形狀越尖的模糊子集，其分辨率和靈敏度越高；相反，隸屬度函數曲線形狀越平緩，控制特性和穩定性越好。因此，本文中在選擇模糊變量隸屬度函數時，為達到控制精度高且穩定性好的控制效果，在誤差較大的區域采用低分辨率模糊集，在誤差較小的區域選用較高分辨率的模糊集[5]。

(1) 把加速踏板行程偏移量e(A)和加速踏板行程變化率dAP/dt論域都分為6擋：{0,1,2,3,4,5}，描述其語言值的模糊子集為{0,VS,S,M,B,VB}，隸屬度函數如圖2所示。

(2) 把電機再生制動轉矩變化率w論域分為13個等級：{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，模糊子集為{NB,NM,NS,0,PS,PM,PB}，其隸屬度函數如圖3所示。

1.3 控制規則

根據實際駕駛經驗，本文中模糊控制規則語言為：加速踏板行程小于門限值越多，加速踏板行程變化率絕對值越大，則電機再生制動轉矩越大。控制規則如表1所示。

表1 模糊控制器控制規則

根據上述規則，在MATLAB中建立模糊控制器，反模糊化采用重心法，輸出結果如圖4所示。

2 模型建立

2.1 基于模糊控制器的電機模型

考慮到發動機倒拖轉矩占總發動機功率的10%～30%，為防止制動量太大，保證良好的駕駛感覺，把電機再生制動轉矩控制在發動機總轉矩的30%以內。電機再生制動轉矩設置為

Tm-reg(t)=T0+wt

(2)

式中T0為初始時刻的電機轉矩，N·m。

2.2 無模擬發動機倒拖制動的電機模型[6]

圖5為駕駛員意圖解釋曲面。由圖可見，電機轉矩由加速踏板行程和電機轉速共同決定，即

(3)

式中：n和nN分別為電機轉速和額定轉速，r/min；Tm和TN分別為電機轉矩和額定轉矩，N·m；PN為電機額定功率，kW。

電機轉速n與車速vt(km/h)關系為

(4)

式中：ig為變速器傳動比；i0為主減速器傳動比；r為車輪滾動半徑，m。

2.3 電池模型[7]

2.3.1 單體電池模型

本文中采用等效單體模型分析電池的充放電過程，將單體等效為一個由開路電壓源和內阻串聯而成的電路進行充放電，如圖6所示。

由基爾霍夫定理得

Ev=Ut+Rii

(5)

PL=iUt

(6)

由式(5)和式(6)得

(7)

式中：Ev為開路電壓，V；Ut為負載電壓，V；Ri和RL分別為電池內阻和負載電阻，；PL為負載功率，kW；i為母線電流，A。

2.3.2 電池荷電狀態計算

瞬時理論荷電狀態為

(8)

(9)

式中:SOCinitial為初始時刻的荷電狀態；C為電池最大容量，A·h；Cuse為電池組放出(Cuse>0)或充入(Cuse<0)的電量，C；ηc為電池組充放電效率；充電時電流i為負值，放電時為正值。

3 dSPACE硬件在環試驗

硬件在環(hardware-in-the-loop)仿真，又稱半實物仿真，其優勢在于可以模擬實際物理信號，縮短相關產品的開發周期，降低試驗成本[8]。

圖7為硬件在環仿真控制系統，包括Simulink仿真平臺、dSPACE(DSl006處理器)、ControlDesk軟件和駕駛室仿真(加速踏板輸入)4個部分，駕駛室負責產生實時加速踏板信號，上位機中的ControlDesk軟件下載Simulink模型至dSPACE，并起監控dSPACE的作用。

仿真控制策略如圖8所示，當加速踏板位置傳感器信號AP、車速信號和SOC信號滿足閾值要求時，進入模擬發動機倒拖制動狀態；不滿足要求時，則進入無模擬發動機倒拖制動狀態。其中當車速低于10km/h時，由于電樞反電動勢過低且車輛動量很小，能量回收效率很低，退出再生制動[9]。另外，當荷電狀態SOC超過0.8時，為保護電池，也退出再生制動[10]。

仿真目標車型為一款雙電機獨立驅動電動車輛[11]，其電池組容量為90A·h，額定電壓為288V，電機額定功率為15kW，額定轉矩為60N·m，額定轉速為2 550r/min。其他參數詳見表2。設置初始速度為10km/h，電池組初始荷電狀態為0.8，加速踏板邏輯門限值設為0.3，路面附著系數設為0.7。

表2 目標車型參數

因實際測量的駕駛員加速踏板信號中含有白噪聲，在對信號做進一步分析前，采用中值濾波法進行降噪處理。加速踏板信號AP濾波前后對比如圖9所示，可以看出降噪效果良好。對加速踏板信號AP求導得到加速踏板行程變化率dAP/dt，見圖10。

圖11為有無模擬發動機倒拖制動策略下的車速對比。結果表明，在模擬發動機倒拖制動策略下的車速較低，滿足了駕駛員松開加速踏板降速的要求。這是因為當加速度踏板行程超過一定門限值時，會有一定的再生制動力，從而降低了一定的車速，這也驗證了模型的正確性。

圖12為有無模擬發動機倒拖制動策略下的電機轉矩對比。結果表明，在無模擬發動機倒拖制動策略下，電機轉矩隨加速度踏板開度而變化，且一直處于驅動狀態；而模擬發動機倒拖制動策略下的電機輸出有驅動和再生制動兩個狀態，再生制動轉矩大小由模糊控制器輸出的電機再生制動轉矩變化率決定。仿真數據顯示，最大再生制動轉矩為15N·m，不超過最大轉矩的30%，符合控制策略要求。

圖13為有無模擬發動機倒拖制動策略下的SOC對比。結果顯示，模擬發動機倒拖制動策略下的SOC下降較為緩慢，仿真結束后，SOC由0.8下降到0.789 7；而無模擬發動機倒拖制動策略下的SOC由0.8下降到0.788 7。

4 結論

本文中提出了基于加速踏板輸入的再生制動控制策略，采用模糊控制，模擬傳統內燃機車輛的發動機倒拖制動。其優勢在于能夠提供和傳統內燃機車輛相似的駕駛感覺，并且能夠回收一定能量，延長續駛里程。不足之處在于邏輯門限值大小的設定還存在一定疑問，有待于今后通過實車試驗找尋最佳門限值，對這一問題進行更深入的研究。

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A Research on Regenerative Braking Control StrategyBased on Acceleration Pedal Travel

Lin Cheng, Liu Xiahong & Dong Aidao

BeijingInstituteofTechnology,NationalEngineeringLaboratoryforElectricVehicle,Beijing100081

A regenerative braking control strategy based on accelerator pedal travel is proposed for electric vehicle. When the accelerator pedal travel exceeds a certain threshold value, the regenerative braking torque of motor is calculated with fuzzy control algorithm and the process of engine drag braking is simulated. Then the models for motor and battery are created, a dSPACE hardware-in-the-loop comparative simulation is conducted on both the control strategy proposed and that without engine drag braking with the signal of acceleration pedal travel as input. The results show that with the control strategy proposed, the motor torque can well follow the driver’s operation requests and the engine drag braking can recover a certain amount of energy.

regenerative braking; acceleration pedal travel; fuzzy control; dSPACE hardware-in-the-loop simulation

*國家自然科學基金(51175043)資助。

原稿收到日期為2013年8月12日，修改稿收到日期為2013年11月7日。