基于加速踏板行程的再生制動(dòng)控制策略研究*

林 程,劉夏紅，董愛道

(北京理工大學(xué)，電動(dòng)車輛國家工程實(shí)驗(yàn)室,北京 100081)

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2015139

基于加速踏板行程的再生制動(dòng)控制策略研究*

林 程,劉夏紅，董愛道

(北京理工大學(xué)，電動(dòng)車輛國家工程實(shí)驗(yàn)室,北京 100081)

針對(duì)純電動(dòng)汽車，提出了基于加速踏板行程的再生制動(dòng)控制策略。當(dāng)加速踏板行程超過一定門限值時(shí)，利用模糊控制算法計(jì)算出電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩，模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)過程；建立電機(jī)和電池等模型，以加速踏板行程信號(hào)為輸入條件，對(duì)上述控制策略和無發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)的控制策略進(jìn)行dSPACE硬件在環(huán)對(duì)比仿真。結(jié)果顯示，采用提出的控制策略后，電機(jī)轉(zhuǎn)矩能較好地跟隨駕駛員的操作需求，發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)能回收一定的能量。

再生制動(dòng);加速踏板行程;模糊控制;dSPACE硬件在環(huán)仿真

前言

電動(dòng)汽車和內(nèi)燃機(jī)車輛最大的區(qū)別在于動(dòng)力源由內(nèi)燃機(jī)變?yōu)殡姍C(jī)，電機(jī)不僅能夠工作在驅(qū)動(dòng)狀態(tài)，也能工作在再生制動(dòng)狀態(tài)，回收一部分車輛動(dòng)能并延長續(xù)駛里程。關(guān)于再生制動(dòng)的已有研究大都采用操縱制動(dòng)踏板作為觸發(fā)并控制電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩的方式[1-3]，對(duì)基于加速踏板定義的再生制動(dòng)的研究相對(duì)較少，本文中將針對(duì)這一問題進(jìn)行深入研究。

傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)車輛駕駛員松開加速踏板時(shí)，車輛會(huì)受到來自內(nèi)燃機(jī)的制動(dòng)力，即發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)。為模擬與傳統(tǒng)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(shí)減速的意愿，本文中提出基于加速踏板輸入的再生制動(dòng)控制策略，在保證良好駕駛感覺的同時(shí)，回收一定制動(dòng)能量。

1 模糊控制器設(shè)計(jì)

發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)轉(zhuǎn)矩主要來自于發(fā)動(dòng)機(jī)的機(jī)械損失，而影響發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)械損失的因素很多，除轉(zhuǎn)速、負(fù)荷、潤滑油品質(zhì)和冷卻水溫等使用因素外，缸內(nèi)壓力、氣缸尺寸與數(shù)目和大氣狀態(tài)等結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)及環(huán)境因素也會(huì)影響機(jī)械效率[4]；但機(jī)械效率無法用解析方法準(zhǔn)確地求出，即使有一些經(jīng)驗(yàn)公式，也不可靠；而模糊控制可以在一定程度上應(yīng)對(duì)這種不確定性。因此，本文中利用模糊控制針對(duì)駕駛員放松加速踏板的工況，模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)狀態(tài)。

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(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩變化率w作為輸出，數(shù)學(xué)表達(dá)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(jìn)入再生制動(dòng)狀態(tài)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(shù)

隸屬度函數(shù)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(shù)曲線形狀越平緩，控制特性和穩(wěn)定性越好。因此，本文中在選擇模糊變量隸屬度函數(shù)時(shí)，為達(dá)到控制精度高且穩(wěn)定性好的控制效果，在誤差較大的區(qū)域采用低分辨率模糊集，在誤差較小的區(qū)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(shù)如圖2所示。

(2) 把電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩變化率w論域分為13個(gè)等級(jí)：{-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(shù)如圖3所示。

1.3 控制規(guī)則

根據(jù)實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)，本文中模糊控制規(guī)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(duì)值越大，則電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩越大。控制規(guī)則如表1所示。

表1 模糊控制器控制規(guī)則

根據(jù)上述規(guī)則，在MATLAB中建立模糊控制器，反模糊化采用重心法，輸出結(jié)果如圖4所示。

2 模型建立

2.1 基于模糊控制器的電機(jī)模型

考慮到發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖轉(zhuǎn)矩占總發(fā)動(dòng)機(jī)功率的10%～30%，為防止制動(dòng)量太大，保證良好的駕駛感覺，把電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制在發(fā)動(dòng)機(jī)總轉(zhuǎn)矩的30%以內(nèi)。電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩設(shè)置為

Tm-reg(t)=T0+wt

(2)

式中T0為初始時(shí)刻的電機(jī)轉(zhuǎn)矩，N·m。

2.2 無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)的電機(jī)模型[6]

圖5為駕駛員意圖解釋曲面。由圖可見，電機(jī)轉(zhuǎn)矩由加速踏板行程和電機(jī)轉(zhuǎn)速共同決定，即

(3)

式中：n和nN分別為電機(jī)轉(zhuǎn)速和額定轉(zhuǎn)速，r/min；Tm和TN分別為電機(jī)轉(zhuǎn)矩和額定轉(zhuǎn)矩，N·m；PN為電機(jī)額定功率，kW。

電機(jī)轉(zhuǎn)速n與車速vt(km/h)關(guān)系為

(4)

式中：ig為變速器傳動(dòng)比；i0為主減速器傳動(dòng)比；r為車輪滾動(dòng)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(gè)由開路電壓源和內(nèi)阻串聯(lián)而成的電路進(jìn)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(fù)載電壓，V；Ri和RL分別為電池內(nèi)阻和負(fù)載電阻，；PL為負(fù)載功率，kW；i為母線電流，A。

2.3.2 電池荷電狀態(tài)計(jì)算

瞬時(shí)理論荷電狀態(tài)為

(8)

(9)

式中:SOCinitial為初始時(shí)刻的荷電狀態(tài)；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(shí)電流i為負(fù)值，放電時(shí)為正值。

3 dSPACE硬件在環(huán)試驗(yàn)

硬件在環(huán)(hardware-in-the-loop)仿真，又稱半實(shí)物仿真，其優(yōu)勢(shì)在于可以模擬實(shí)際物理信號(hào)，縮短相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)周期，降低試驗(yàn)成本[8]。

圖7為硬件在環(huán)仿真控制系統(tǒng)，包括Simulink仿真平臺(tái)、dSPACE(DSl006處理器)、ControlDesk軟件和駕駛室仿真(加速踏板輸入)4個(gè)部分，駕駛室負(fù)責(zé)產(chǎn)生實(shí)時(shí)加速踏板信號(hào)，上位機(jī)中的ControlDesk軟件下載Simulink模型至dSPACE，并起監(jiān)控dSPACE的作用。

仿真控制策略如圖8所示，當(dāng)加速踏板位置傳感器信號(hào)AP、車速信號(hào)和SOC信號(hào)滿足閾值要求時(shí)，進(jìn)入模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)狀態(tài)；不滿足要求時(shí)，則進(jìn)入無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)狀態(tài)。其中當(dāng)車速低于10km/h時(shí)，由于電樞反電動(dòng)勢(shì)過低且車輛動(dòng)量很小，能量回收效率很低，退出再生制動(dòng)[9]。另外，當(dāng)荷電狀態(tài)SOC超過0.8時(shí)，為保護(hù)電池，也退出再生制動(dòng)[10]。

仿真目標(biāo)車型為一款雙電機(jī)獨(dú)立驅(qū)動(dòng)電動(dòng)車輛[11]，其電池組容量為90A·h，額定電壓為288V，電機(jī)額定功率為15kW，額定轉(zhuǎn)矩為60N·m，額定轉(zhuǎn)速為2 550r/min。其他參數(shù)詳見表2。設(shè)置初始速度為10km/h，電池組初始荷電狀態(tài)為0.8，加速踏板邏輯門限值設(shè)為0.3，路面附著系數(shù)設(shè)為0.7。

表2 目標(biāo)車型參數(shù)

因?qū)嶋H測(cè)量的駕駛員加速踏板信號(hào)中含有白噪聲，在對(duì)信號(hào)做進(jìn)一步分析前，采用中值濾波法進(jìn)行降噪處理。加速踏板信號(hào)AP濾波前后對(duì)比如圖9所示，可以看出降噪效果良好。對(duì)加速踏板信號(hào)AP求導(dǎo)得到加速踏板行程變化率dAP/dt，見圖10。

圖11為有無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下的車速對(duì)比。結(jié)果表明，在模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)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?yàn)楫?dāng)加速度踏板行程超過一定門限值時(shí)，會(huì)有一定的再生制動(dòng)力，從而降低了一定的車速，這也驗(yàn)證了模型的正確性。

圖12為有無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下的電機(jī)轉(zhuǎn)矩對(duì)比。結(jié)果表明，在無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下，電機(jī)轉(zhuǎn)矩隨加速度踏板開度而變化，且一直處于驅(qū)動(dòng)狀態(tài)；而模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下的電機(jī)輸出有驅(qū)動(dòng)和再生制動(dòng)兩個(gè)狀態(tài)，再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩大小由模糊控制器輸出的電機(jī)再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩變化率決定。仿真數(shù)據(jù)顯示，最大再生制動(dòng)轉(zhuǎn)矩為15N·m，不超過最大轉(zhuǎn)矩的30%，符合控制策略要求。

圖13為有無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下的SOC對(duì)比。結(jié)果顯示，模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下的SOC下降較為緩慢，仿真結(jié)束后，SOC由0.8下降到0.789 7；而無模擬發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)策略下的SOC由0.8下降到0.788 7。

4 結(jié)論

本文中提出了基于加速踏板輸入的再生制動(dòng)控制策略，采用模糊控制，模擬傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)車輛的發(fā)動(dòng)機(jī)倒拖制動(dòng)。其優(yōu)勢(shì)在于能夠提供和傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)車輛相似的駕駛感覺，并且能夠回收一定能量，延長續(xù)駛里程。不足之處在于邏輯門限值大小的設(shè)定還存在一定疑問，有待于今后通過實(shí)車試驗(yàn)找尋最佳門限值，對(duì)這一問題進(jìn)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(xué)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。