并联式电动汽车再生制动系统ABS控制性能分析外文翻译资料

 2021-12-16 22:30:19

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并联式电动汽车再生制动系统ABS控制性能分析

Eid Mohamed, Shawki Abouel-Seoud, and Mohamed Elsayed

摘要 :

防抱死制动系统(ABS)可防止车轮锁定并尽可能减少总制动距离。 目前的应用是基于传统的液压盘式制动器和小车轮惯性。 鉴于未来需要使车辆更清洁,可以预期增加的车辆数量将配备能够在制动期间再生能量的电动机。 该电动机的增加改变了制动器致动的特性并且对车轮惯性产生影响。 然而,本文的目的是研究再生制动引起的动力学变化,评估传统ABS系统在并联混合动力汽车上的性能。 建立了MATLAB软件,建立了仿真模型,包括单轮动力学模型,液压制动系统模型,电动机制动系统模型和传统的ABS控制器。 此外,实现了基于防抱死再生制动系统(ARBS)的再生制动的集成控制方案。 使用ARBS,并联混合动力电动汽车(PHEV)的制动和再生性能在湿滑路面上得到显着改善,而滑移率保持在0.15和0.25之间。 仿真结果表明,该控制方案不仅实现了电动机制动器与传统摩擦制动器的协调和兼容,恢复了能量,而且充分发挥了电机制动响应快的优点,更好地实现了防抱死制动控制。车辆。 此外,仿真结果还表明,与传统制动系统相比,具有制动驱动集成系统的混合动力电动汽车(HEV)具有比HEV更好的ABS性能,并且具有比其他再生制动系统更高的再生制动系统(RBS)效率。制动系统。

关键词:PHEV,防抱死制动系统,RBS,车轮打滑控制,PID控制,车轮打滑动态模型,无级变速器(CVT),防抱死再生制动系统(ARBS)

1.引言

结合再生制动的并联混合动力电动汽车(PHEV)使用机电制动器(EMB),其中制动力可以根据最佳曲线而不是线性线分配到前桥和后桥。 因此,更多的制动力将分配到前轴,这将为再生制动提供更多的动能。 模糊逻辑控制用于在再生制动和机电制动之间分配制动力。 此外,研究了EMB的防抱死制动控制,以通过切换增益模糊调整的滑模控制来保持车辆的安全性和稳定性[1]。

从短期来看,混合动力电动汽车(HEV)被认为是最具成本效益的解决方案,用于实现改进的燃油经济性和减少排放。 研究了具有无级变速器(IVT)的轻度混合动力系统的生成制动,特别是如何制定和优化其控制策略。 该研究使用先前验证的全动态动力系模型进行。 对制动条件下的车辆动态特性进行初步调查,作为制定最佳制动性能和最大能量回收的控制策略的基础。 其实施,需要一个完全主动和集成的制动控制系统。 考虑了动力传动系统配置和驾驶性能问题导致的限制和约束,并评估了其影响。 模拟结果表明,在标准驾驶循环中可以实现12%的燃油消耗降低[2]

恢复车辆动能的可能性是HEV的一个固有优势,其中电动再生制动的引入,混合动力电动车辆的结构,设计和控制与纯机械制动传统车辆完全不同。 研究了再生制动系统的关键部件,提出了协调控制策略。 该结果为HEV的制动力分配策略的设计提供了强有力的支持。 这种策略可以恢复更多的制动能量。 通过仿真验证了该策略,仿真结果表明该策略是有效的[3,4]。

本文还提出了一种新的改装电动汽车(EV)制动力控制方案。 该方案允许传统的防抱死制动系统和再生制动系统与原始系统的微小修改无缝地集成,并且提供与原始制动系统相同的制动性能。 该方案的主要思想是通过利用防抱死制动系统(ABS)的独特特征来保持总制动力与驾驶员制动需求一样接近。 为了在制动情况下实现这一点,模拟的 “ 锁定 ” 信号被发送到ABS控制单元以降低机械制动力,直到减小的力量等于可用的再生力量。 此外,该改装制动系统的性能通过基于四个设计方面的模拟进行评估,即能效,乘客舒适性,制动距离和实用性[5]。

针对再生效率和制动舒适性的目的,研究了三种不同的协同控制策略,即最大再生效率策略,良好踏板感觉策略和协调策略。 在MATLAB / Simulink中构建的模型上进行了仿真。 开发了一种实时制动控制器。 正常减速制动和欧洲驾驶循环(ECE)下的道路试验是在具有开发的再生制动系统的示范电动车辆中进行的。 模拟和道路试验的结果表明,最大再生效率策略, 这会引起制动舒适性和制动安全性问题,很难用于所采用的再生制动系统。 良好的踏板感和协调策略在制动舒适性和再生效率方面是有利的,确保了车辆的稳定性和制动安全性。 ECE驾驶循环的测试结果还表明,通过所开发的再生制动系统增强的电动车辆的燃料经济性的改善大于25%[6]。

再生制动是电动汽车(EV)扩展其行驶里程的有效方法。 与串联再生制动相结合的基于模糊逻辑的再生制动策略(RBS)旨在提高节能水平。 从确保制动操作中的汽车稳定性的观点来看,考虑前轮和后轮之间的制动力分配以符合理想的分配曲线,以防止车辆在制动期间经历车轮锁定和滑动现象。 然后,设计了一个模糊RBS,利用驾驶员的制动力指令,车速,电池SOC,电池温度来确定摩擦制动力与再生制动力之间的分布,从而提高能量回收效率。 “ LF620 ” 原型EV的实验结果 验证了再生制动的可行性和有效性,表明所提出的模糊RBS具有良好的控制性能。 与非RBS条件相比,LF620 EV的最大行驶里程提高了25.7%[7]。

自动车辆技术由于其在自动化高速公路和城市交通等方面的潜在应用而变得具有吸引力,除了视觉和图像处理,轨迹生成和路径规划之外,车辆动态稳定性控制的耦合和高度非线性特性也具有挑战性。 针对未来自动驾驶应用考虑纵向和横向动力学的四轮独立驱动(4WD)电动车的组合和集成控制已经完成,其中提出并开发了车辆级集成动态稳定控制(VIDSC)的新算法。采用四个单独的车轮扭矩作为目标控制参数,车轮滑移率,车身滑移角,车轮侧滑角在VIDSC算法的内部反馈回路内进行控制,通过调整四轮扭矩值并结合四套精密电机控制轮毂电机。 结果表明,集成方法将通过具有高效且简单的车辆动态控制系统架构来帮助实现自动化制导控制策略。 此外,用动态模型模拟了控制器算法,并用恒定转向的实验车辆数据验证了结果[8]。

本研究提出了一种用于并联混合动力汽车的新型组合制动控制策略(CBCS)。 CBCS结合了逻辑阈值控制和模糊逻辑控制,以确保车辆的纵向制动性能,从而防止车轮被锁定并有效地再生能量。 液压制动系统和再生制动系统在CBCS控制策略中分开。 关于再生比和制动性能的仿真和实验结果的一致性表明,HEV制动系统的模型和制动控制策略是正确的。 通过仿真和实验结果显示了所提出的控制策略的制动过程控制的稳定性和有效性[9]。

混合动力汽车(HEV)的性能仿真配备了机电制动(EMB)系统。 开发了性能模拟器和动力学模型,包括发动机,电动机,电池,自动手动变速器(AMT)和EMB等子系统。 应用比例积分微分(PID)控制技术的EMB控制算法是基于由电流,速度和力控制系统组成的级联控制回路构建的。 仿真结果表明,配备EMB系统的HEV可以利用所提出的再生制动控制算法再生制动能量[10]。

上述综述表明,本课题所做的努力几乎都是针对混合动力汽车制动性能的研究及其对ABS制动系统和再生制动系统的控制。 他们的贡献是有限的,因为在实际情况下,两者都产生并忽略了它们的组合。 此外,审查已经确定,需要对它们的组合的性能控制进行更多的调查。 因此,人们普遍关注建立更多参数,通过这些参数必须建立其性能参数。 为了实现这一目标,目前的工作重点是建立模型来模拟具有再生制动系统的混合动力电动汽车ABS辅助制动系统。 模拟已经在Matlab软件中实现,该软件采用四分之一汽车的模型进行直线制动操作。 该模拟还包括电子液压制动动力学,无级变速器和道路/轮胎摩擦。 道路/轮胎摩擦模型以经验函数(魔术公式)的形式给出,描述了粘附系数和车轮滑移之间的非线性关系。 已经用上述模型实现了PID控制器,用于在给定的期望参考滑差值下控制车轮滑移。 此外,功率的最佳分配是实时控制算法的核心部分,用于控制再生制动系统。

2.并联式混合动力汽车动力传动系统结构

图1显示了本文研究的HEV的结构。 所考虑的HEV的动力源是1.4升(62kW)内燃机和连接到前轴(FWD)之一的58kW电动机。 变速器和制动系统分别是具有踏板行程模拟器的无级变速器(CVT)和电动液压制动器(EHB)系统。 EHB独立地为所有四个车轮提供制动扭矩,踏板行程模拟器模仿驾驶员脚上制动踏板的感觉。车辆控制器根据驾驶员输入,车辆等各种驾驶条件确定再生制动扭矩和EHB扭矩。速度,电池充电状态(SOC)和电机特性。 电动机控制单元(MCU)通过来自车辆控制器的指令信号控制再生制动扭矩。 制动控制单元(BCU)通过电子踏板和行程模拟器接收来自驾驶员的输入,然后将制动指令信号发送到每个EHB。 这由再生制动控制算法根据剩余制动扭矩的值减去再生制动扭矩来确定。 当每个车轮中的EHB为电动机产生合适的制动扭矩时,产生制动摩擦力矩; 然后,扭矩通过齿轮机构传递到卡钳[10]。

2.1.内燃机

图2显示了本文中使用的发动机特性图。 该发动机的复杂特性归因于许多因素,例如燃料喷射时间,点火时间和燃烧过程。 本研究使用近似模型以及图2所示的稳态特性曲线。发动机的动力学可用下式表示:

Je是转动惯量,omega;e是发动机转速,Te是发动机转矩,Tloss是发动机转矩损失,Tclutch是离合器转矩。

2.2.电动机

图3显示了本研究中使用的24 kW BLDC电机的特性曲线。 在驱动模式中,电动机用作致动器; 然而,在再生制动模式中,它起发电机的作用。 当电机作为执行器时,可以使用以下一阶方程近似扭矩:

其中Tm是电动机转矩,Tm_desired是所需转矩,tau;Tm是电动机的时间常数。

2.3.电池

电池应考虑充电状态(SOC)与其充电特性之间的关系。在本文中,使用电池的内阻模型计算电池的输入/输出功率和SOC。通过对电池的SOC的实验获得内阻。

2.4.连续可变传动

无级变速器(CVT)被建模以改变与变速器的档位相对应的传动比和转动惯量。在零排放车辆(ZEV)模式下,电动机仅在低于临界车速行驶时启动。在加速模式中,选择电动机和发动机的功率比以满足车辆的要求。在减速模式下,再生制动扭矩由电动机产生。仅在考虑电池的SOC之后才应用上述控制逻辑。

2.5.电子液压制动系统

车辆类型确定再生制动扭矩只能在本研究中作为前轮的从动轮中操作。电子液压制动系统由电机,泵,蓄能器和压力调节阀组成,如图4所示。通断开关控制电机工作与否,以保持蓄能器压力在适当的范围内,并节省电能。当驾驶员踩下制动踏板时,制动踏板力通过真空助力器传递到主缸。主缸压力通过比例阀供应到后轮缸。这些与传统车辆相同。不同的是,在前轮中,制动控制单元(BCU)使用制动踏板位置,车速(VSS),最大充电功率和电池电压,CVT齿轮比分配再生制动扭矩和摩擦扭矩。如果EM提供的再生制动力不足以满足前轮制动力的要求,则液压摩擦制动器同时工作以通过电子液压制动系统提供不足的力。因此,由BCU计算的实际前轮液压,其对应于实际前轮摩擦力矩,由压力调节阀提供。由于前轮压力来自电子液压制动系统,与没有再生制动的传统制动系统相比,这对驾驶员产生了不熟悉的制动踏板感觉,因此增加了踏板感觉模拟器以消耗从其流出的制动油。主缸和模拟前轮气缸特性,以保持类似制动踏板的感觉。

在制动系统中,作用在车轮上的制动扭矩可以简单地定义为:

其中Tb是制动力矩,rd是制动盘半径,Fb是垂直作用在盘上的制动力,gamma;d是制动片的摩擦系数。 在液压制动器中,该力可表示为

其中Ap是制动活塞区域,Pb是液压油产生的制动压力。 一旦制动盘固定,rd和Ap的值是恒定的。 一个简单的方程式来表示液压制动器,它是:

请注意,参数gamma;在制动期间根据制动器温度而变化。

通常,效率将随着温度而增加,达到一定程度,其中褪色开始并且摩擦迅速下降。这意味着防抱死制动系统算法需要对制动特性的变化具有鲁棒性[11]。在液压制动中,制动压力Pb是控制变量,电子液压制动系统能够提供三种不同的控制动作,即

A.增加制动压力。在这种情况下,进水阀打开,出水口关闭;

B.保持制动压力。在这种情况下,两个阀门都关闭;

C.降低制动压力。在这种情况下,进口阀关闭,出口开启。

液压动力学模型如图5所示。在该图中,可以看出控制变量制动压力通过伺服阀,压力流量可以通过阀门控制,最后流过液压系统。液压管路在所需制动压力和实际制动压力之间的运输时间延迟。这些因素限制了致动的性能。水力动力学模型的一些系统识别工作已经在实验室完成[11],它们也使用简化模型低通滤波器,并且这两个模型的识别结果几乎相同,因此我们可以将动力学简化为低通过过滤器。对特征的粗略识别给出了:纯粹的时间延迟。

3.车辆制动数学模型

3.1.轮胎滑移动态模型

在这项研究中,已经考虑了经过完美直线制动操作的简化四分之一汽车车辆模型,如图6所示。因此,此模型没有横向轮胎力并且也不存在偏航。 此外,在建模过程中考虑以下假设:

A.没有转向输入。

B.仅考虑纵向车辆运动。

C.假设簧载质量与刚体的非簧载质量相连(无阻尼效应)

D.将垂直力近似为静态值。

运动方程由下式给出:

其中Vx表示纵向速度,Fx表示纵向公路摩擦力,Jw表示车轮转动惯量,omega;表示车轮的角速度,Tm表示电机产生的牵引力矩,R表示车轮半径。

这里引入了一个重

英语原文共 15 页

资料编号:[4972]

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