基于模糊控制的并联式混合动力汽车制动控制系统_图文

1、第37卷 第4期吉林大学学报(工学版Vol.37 No.42007年7月Journal o f Jilin U niv ersity (Engineering and T echnolo gy EditionJuly 2007收稿日期:2006 07 25.基金项目: 863 国家高技术研究发展计划项目(2001A A 501200,2003A A501200,2005AA 501200.作者简介:彭栋(1975 ,男,博士.研究方向:汽车操纵稳定性,汽车动态仿真及汽车电子控制.E mail:dong.peng 基于模糊控制的并联式混合动力汽车制动控制系统彭 栋,殷承良,张建武(上海交通大学机

2、械与动力工程学院,上海200030摘 要:在分析和比较混合动力电动汽车(H EV不同制动控制策略的基础上,提出了一种新的制动控制策略。在M AT LAB/Simulink 环境下搭建了制动系统控制模型。考虑到能量回收制动力矩和总制动力矩的连续变化,采用模糊控制策略对液压制动力矩进行动态调整。能量回收制动力矩和液压制动力矩在该控制策略下能够协同工作。仿真结果证明该控制策略有效,鲁棒性好。关键词:车辆工程;并联混合动力汽车;能量回收制动;目标滑移率;模糊控制中图分类号:U 469.72 文献标识码:A 文章编号:1671 5497(200704 0756 06Brak ing control sy

3、stem for parallel hybrid electric vehicle with fuzzy control logicPeng Do ng,Yin Cheng liang,Zhang Jian w u(School o f M echanical Engineer ing ,Shanghai J iaotong Univ er sity ,S hanghai 200030,ChinaAbstract:Based on the analy sis and compar ison o f the various br ake contro l str ategy of hybrid

4、electr ic vehicle(H EV,a new brake contr ol strategy w as proposed.A control m odel of the brake system w as built and tested under the environment of M ATLAB/Simulink.Consider ing the constant chang e of the to tal and the regenerated br aking torques a fuzzy logic appr oach w as used to adjust dyn

5、amically the hy draulic braking tor que,so that the reg ener ated and the hydraulic br aking tor ques can w ork in coo rdination.The sim ulation results show that the pr opo sed strateg y is ro bust and effective.Key words:vehicle engineering;parallel hy brid electric v ehicle;reg enerativ e braking

6、;targ et slip ratio;fuzzy lo gic co ntrol并联型混合动力汽车(Parallel H y br id Electric V ehicle,PH EV 以电动机为辅助动力源,能够有效地改善车辆的动力性和经济性。混合动力电动汽车能够获得迅速发展的关键在于其多能源管理系统能够根据车辆的实际需求对能量进行合理分配1,2。通过控制混合动力电动汽车的动力元件,将制动时耗散的动能进行回收是提高混合动力电动汽车燃油经济性的一项重要技术,在这一过程中,电动机作为发电机来使用,回收的能量以电能的形式存贮到电池中。混合动力电动汽车的制动系统与传统汽车有所不同,在混合动力电动汽车

7、中,制动力矩分为两部分,由电机提供的能量回收制动力矩和由传统的制动器提供的液压制动力矩,两者之和即为总的制动力矩。第4期彭 栋,等:基于模糊控制的并联式混合动力汽车制动控制系统能量回收制动力矩受电机发电功率的限制,制动力矩的大小是有限的,而且还受很多外部条件的制约,如荷电状态(SOC、电池温度、充电等,很难满足制动系统的要求,在这种情况下,液压制动系统必须施加足够的制动力矩以满足驾驶员的制动需求。因此,混合动力汽车的制动控制策略需要在考虑制动安全性、电机性能、电池SOC 、电池温度以及电机转速等条件的前提下对两种制动力矩进行合理分配,同时,控制策略应当满足驾驶员制动舒适性的要求3-5。1 制动

8、力矩分配策略图1为理想的液压制动和电机制动相互关系示意图。当制动减速度小于1.0m/s 2(0.10g的时候,一般只有能量回收制动力矩起作用,此时,液压制动力矩在控制策略的作用下为零。当制动减速度大于1.0m/s 2的时候,系统开始施加液压制动力矩5。 图1 混合动力电动汽车制动力矩分配Fig.1 Distribution of braking torques在比较分析了不同的能量回收制动控制策略的基础上, 提出了针对并联混合动力汽车制动控图2 能量回收制动控制策略图Fig.2 Block diagram of regenerative brakingcontrol strategy制系统的综

9、合控制策略,如图2所示。制动开始后,制动控制器(Braking Contro l U nit,BCU 根据踏板下行的幅度、速度以及加速度来判断驾驶员的制动意图(紧急制动、正常制动、下长坡缓制动等,确定制动力矩的大小,并将制动力矩的信息提交给整车控制器(H CU ,H CU 根据电池电压、电流、SOC 值以及电机的转速等参数的具体情况进行分析计算,决定车轮制动力矩中能量回收力矩和液压力矩的比例关系,在驱动轮所允许施加的制动力矩范围内最大限度地应用能量回收制动力矩,如果最大的能量回收力矩仍不能够满足制动要求,则驱动轮所需剩余的制动力矩就由液压制动力矩来提供。H CU 在决定制动力矩分配关系的同时向

10、能量管理系统(BM U 发送充电准备指令。针对能量回收制动力矩不断变化的特性,制动控制系统必须能够提供相应变化的液压制动力矩,以保证制动效果和驾驶员良好的感觉。在充分考虑了H CU 、电机控制系统(M CU 、电池管理系统(BM U以及路面附着情况的基础上,在MAT LAB/Sim ulink 软件环境下,利用非线性车辆动力学模型对PH EV 制动控制系统进行仿真分析。着重研究缓制动和紧急制动两种情况,制动控制系统的设计目标是两种制动力矩的协同工作,在施加能量回收制动力矩的基础上维持车辆原有的前后轴制动力矩分配关系不变,采用模糊控制逻辑对液压制动力矩进行动态调整,使其满足整车制动的需求。2 车

11、辆动力学模型的建立2.1 8自由度车辆动力学模型考虑车辆的纵向4个车轮的转动,忽略悬架系统的影响,但是考虑空气阻力和轮胎滚动阻力的影响,车辆运动基本方程如下6,7。mv !x =-F x -F x aero -F f (1I w !ij =F xij R -T bij -T f ij(2式中:m 为车辆总质量;v !x 为纵向加速度;F x 为地面纵向制动力;F x aero 为纵向空气阻力;F f 为滚动阻力;I w 为车轮转动惯量; !ij 为车轮的旋转角加速度;F xij 为单个轮胎纵向力;R 为车轮滚动半径;T f ij 为单个车轮滚动阻力矩;T bij 为单个车轮制动力矩。车轮纵向力

12、F x 采用非稳态半经验轮胎模型7-9进行求解。这种模型目前广泛应用于车辆动力学仿真研究领域。纵向力的表达式为!757!吉林大学学报(工学版第37卷F xF z=1-ex p - -E 1 2-E 21+1123 x (3式中: 表示纵向相对滑移率;E 1为拟合参数,它是垂直载荷F z 的函数,通常被作为轮胎的曲率因子进行考虑。用S 表示纵向滑移率,它是车轮旋转速度v r 的函数,表达式为S =(v r -v x /v x(42.2 液压系统模型用液压制动系统的控制过程可以分为增压、保压以及减压三个阶段,表达式如下7d p wid t =35.7418(p m -p wi 0.580 -36.

13、3714(p wi -p r 0.92增压保压减压(5式中:pwi 为制动轮缸压力;p m 为制动主缸压力。3 制动系统模糊控制器的设计对于H EV ,由于受能量回收制动力矩及液压制动力矩的联合作用,要求制动系统能够在保持驾驶员制动舒适性的前提下实现两种制动力矩合理分配。故设计的模糊控制器主要由两部分组成,第一部分主要完成制动力矩的调整任务,主要采用基于目标滑移率为控制目标的方法,这种控制方法工作稳定、可靠,制动过程中将车轮滑移率控制在最佳值附近,目标滑移率模糊控制逻辑框图如图3所示。 图3 制动系统滑移率模糊控制器Fig.3 Slip ratio fuzzy logic controller

14、 for braking system第二部分主要完成制动力矩的分配工作,在滑移率模糊控制器对总的制动力矩进行调整的基础上,制动力矩分配模糊控制器主要完成液压制动力矩和能量回收制动力矩的动态分配,其模糊控制逻辑框图如图4所示。图4 制动力矩分配模糊控制器Fig.4 Braking torque distribution fuzzy logic controller用T req 代表总的制动力矩需求,T hyd 代表液压制动力矩,T mot_max 代表某一时刻电机制动系统能够施加的最大制动力矩,则有下式成立:T req =T hyd !1+T mot_max !2(6模糊控制器的输入为实际滑移

15、率与目标滑移率的差S input 及其变化d S inp u t /d t,用公式描述如下10S input =S -S targetd S input d t S in p u tt(7输出为期望的制动力矩变化量T,所以得到总的制动控制力矩为:T total_req =T req +T 。根据驾驶员实际需求的制动力矩T req 以及调整后的制动力矩T req +T ,整车控制器对制动力矩进行重新分配,确定制动力矩的变化率qq =(T req +T/T req(8q 反映了制动力矩的调整幅度。制动力矩分配模糊控制器的输入为制动力矩变化率q 和电池的荷电状态SOC ,输出!2是电机的油门信号,由

16、此可得电机的制动力矩及液压制动力矩为T m =T m_max !2T hyd =T req +T -T m(9根据经验和仿真分析,滑移率模糊控制器和制动力矩分配模糊控制器的输入语言变量和输出语言变量均采用三角形的隶属函数10,如图5、图6所示。该隶属函数运算简单,有利于仿真计算,且又能满足控制精度要求。图中PB 表示正大(Po sitiv e Big ,PS 表示正小(Positive Sm all,Z 表示零(Zero ,NS 表示负小(N eg ative Sm all,NB 表示负大(Negativ e Big,TL 表示很小(To o Low ,L 表示小(Low ,M 表示适中(M

17、edium,H 表示大(H igh,TH 表示很大(To o H ig h。当实际滑移率远大于目标滑移率时,即误差S inpu t 为PB,如果此时误差的变化率d S input /d t 也为PB,那么为了尽快消除误差,防止车轮发生抱死情况,应快速减小车轮制动力矩,即此时控制量!758!第4期彭 栋,等:基于模糊控制的并联式混合动力汽车制动控制系统 图5 滑移率模糊控制器输入输出变量的隶属度函数Fig.5 M embership functions of input and output v ariablesfo r slip ratio fuzzy lo giccontroller 图6

18、制动力矩分配模糊控制器输入输出变量的隶属度函数Fig .6 M em bership functions of input and output va riablesfor braking to rque distribution fuzzy log ic contro llerT 取NB;而如果此时误差的变化率为NS,误差有减小的趋势,所以应适当减小制动控制力矩,此时控制量T 取NS,以防止系统超调,但又能加快达到目标值的速度。当实际滑移率远小于目标滑移率时,即误差S input 为NB,如果此时误差的变化率d S in p u t /d t 也为NB,此时路面的附着条件没有得到充分的利用,

19、应快速增加车辆的制动控制力矩,即此时控制量T 取PB;而如果此时误差的变化率为PS,误差有减小的趋势,所以应该适当增加控制力矩,此时控制量T 取PS,当误差变化为PB 时,因为易于超调,所以这时控制量应不增加,取ZO 。滑移率模糊控制器的其他控制规则见表1所示。同理,可以设计制动力矩分配模糊控制器。当制动力矩变化率接近于1的时候,即q 为TH ,如果此时荷电状态SOC 为T L,那么为了有效利用地面附着力,提高荷电状态,应增大电机的制动表1 滑移率模糊控制器模糊控制规则Table 1 Rules for slip ratio fuzzy logic controllerTS inputPB P

20、S ZO NS NB d S input /d tPB NB NB NB NS ZO PSNB NB NS PS PS ZO NB NS ZO PS PB NS NS NS ZO PB PB NBNSNSPSPBPB力矩,即控制量!2取TH 。而如果此时误差的变化率也为T H ,即电池的荷电状态很高,但充电效率往往不高,因此,控制量!2取M,而更多的让液压制动力矩进行制动,缩短制动时间和制动距离,确保制动安全性。制动力矩分配模糊控制器的控制规则见表2所示。表2 制动力矩分配模糊控制器模糊控制规则Table 2 Rules for braking torque distribution fuzz

21、ylogic controller!2qTH H M L TL S OCTH T L T L T L TL TL HT L L M L TL M M M M M L L TH T H H M L TLTHT HT HHM4 仿真计算分析在M AT LAB/Simulink 环境下进行H EV 制动控制策略的仿真分析,通过仿真可以对策略的稳定性、敏感度以及鲁棒性进行分析研究,作者主要研究高附着路面轻度制动条件下的能量回收率以及低附着路面紧急制动条件下的车辆稳定性。设定初始SOC 为45%,初始车速为100km/h,车重为1600kg 。在制动过程中,车辆的动能和回收的电能分别计算如下。车辆的动能

22、#E T=#12m(v 22-v 21(10电池储存的电能#Ebat=t(Ek-I (tR(tI (td t (11式中:E k 为蓄电池电动势;I (t为蓄电池所允许的最大充电电流;R (t为充电时蓄电池内阻。采用下式计算能量回收率#:!759!吉林大学学报(工学版第37卷#=#E bat#ET=t(E k -I (tR (tI (td t#12m(v 22-v 21(124.1 轻度制动仿真分析 图7是在轻度制动(制动减速度小于1m/s 2条件下的制动系统仿真计算结果,从图7(a可以看出,轮速与车速完全吻合,没有发生车轮抱死现象,液压制动力矩随着能量回收制动力矩的增加而逐渐减小,能量回收制

23、动力矩和液压制动力矩在控制策略的作用下能够协调工作,电池的SOC 在制动过程中有显著的增长,制动过程中回 图7 高附着路面轻度制动仿真计算结果Fig.7 Simulation results for slight braking requeston high adhesion coefficient road收总的电能为260.638kJ,占车辆动能的42.22%,能量回收率很高。根据式(12,在制动过程中,能量回收率为#=E bat E T =260638617283.95=42.22% 轻度制动条件下能量回收效率很高,这主要是由于制动强度较小,制动时间长,在控制逻辑的协调下制动力矩主要由电

24、机施加,液压制动力矩只是起到了辅助制动的作用。4.2 紧急制动仿真分析由于能量回收制动力矩的作用,混合动力电动汽车较传统汽车在低附着系数路面上紧急制动时更容易发生危险。图8为车辆在没有进行制动力矩协同控制时的制动特性曲线。从中可以看出,由于没有对电机的制动力矩进行合理的控制,单纯依靠液压系统被动调整制动轮缸压力,很难消除轮速与车速之间出现的差异。图8 无制动力矩协同控制下的制动特性曲线Fig.8 Characteristic curves during braking withoutcooperating control图9是采用作者提出的制动控制策略,在低附着路面上紧急制动(制动减速度大于3

25、m/s 2仿真计算的结果,图中列出了电/液制动主要技术参数的变化情况。在整个仿真过程中,没有发生车轮抱死的情况,液压制动力矩和电机制动力矩一直处于波动调整状态,这主要是由于路面附着力较小,为了防止车轮抱死,制动力矩不断调整造成的,在整个仿真过程中,车速与轮速基本处于吻合状态。根据式(12,能量回收率为#=E batE T =55838.4617283.95=9.045%制动过程中回收总的电能为55838.4J,占车辆动能的9.045%。在低附着、强制动的条件下,由于制动时间较短,电机回收的能量比轻度制动小,但是制动安全性和稳定性得到了保障。!760!第4期 彭 栋, 等: 基于模糊控制的并联式

26、混合动力汽车制动控制系统 ! 761 ! 过程中没有发生车轮抱死的情况, 说明了控制逻 辑控制效果明显且具有良好的路面适应能力, 从 而验证了控制逻辑的有效性和稳定性。 参考文献: 1 Pag anelli G, Ercole G, Brahma A , et al. General superv isor y co nt ro l policy fo r the energ y optimiza t ion of charg e sustaining hy br id electric v ehicles J . JSA E Review, 2001, 22( 4 : 511 518. 2

27、M or ita K . A utomot ive pow er source in 21st centur y J . JSA E Review, 2003, 24( 2 : 3 7. 3 Cikanek S R, Bailey K E. Electr ic vehicle braking sy stem C %T he 14t h Inter nat ional Electric V ehicle Symposium and Exposition, Or lando , U SA: Elec tr ic V ehicle A sso ciatio n o f the A mer icas,

28、 1997. 4 Og ur a M asam i, A oki Y asushi, M at hiso n Stev e . T he Ho nda EV P LU S r eg enerativ e br aking system C % T he 14th Inter nat ional Electr ic V ehicle Sym posium and Ex po sitio n, Or lando U SA: Electr ic Ve hicle Associat ion of the A mericas, 1997. 5 M o tomu Hakiai, T oshio T aichi, M asahiko Sho da, et al. Braking sy stem of Eco V ehicle C % T he 14th Int er national Electric V ehicle Symposium and Ex po sition, Or lando U SA: Electr ic V ehicle A ssoci atio n o f the A mer icas, 1997.