为了能够进一步提高纯电动汽车制动能量回收的利用率,本文综合考虑了制动动力学与再生制动结构知识,对汽车制动能量回收控制策略进行了优化。利用软件分别建立了模糊控制器、再生制动模块和电动汽车再生制动模型。并将传统的串、并联控制策略与基于模糊控制的制动控制策略进行对比仿真分析。结果表明:与传统的串、并联控制策略相比,模糊控制策略对于制动能量回收环节的优化效果更好,制动转化率分别提高了11.9%、21.2%,制动回收率分别提高了2.78%、4.96%,具有更好的制动能量回收能力,且能够提升整车能量利用水平。 In order to further improve the utilization rate of braking energy recovery of pure electric vehicles, this paper comprehensively considers the knowledge of braking dynamics and regenerative brak-ing structure, and optimizes the control strategy of automobile braking energy recuperation. The fuzzy controller, regenerative braking module and electric vehicle regenerative braking model were established by software. The traditional series and parallel control strategy and the braking control strategy based on fuzzy control are compared and analyzed. The results show that compared with the traditional series and parallel control strategies, the fuzzy control strategy has a better op-timization effect on the braking energy recuperation link, with the braking conversion rate in-creased by 11.9% and 21.2%, and the braking recovery rate increased by 2.78% and 4.96%, re-spectively, which has better braking energy recuperation ability and can improve the energy utili-zation level of the whole vehicle.
为了能够进一步提高纯电动汽车制动能量回收的利用率,本文综合考虑了制动动力学与再生制动结构知识,对汽车制动能量回收控制策略进行了优化。利用软件分别建立了模糊控制器、再生制动模块和电动汽车再生制动模型。并将传统的串、并联控制策略与基于模糊控制的制动控制策略进行对比仿真分析。结果表明:与传统的串、并联控制策略相比,模糊控制策略对于制动能量回收环节的优化效果更好,制动转化率分别提高了11.9%、21.2%,制动回收率分别提高了2.78%、4.96%,具有更好的制动能量回收能力,且能够提升整车能量利用水平。
纯电动汽车,制动能量回收,模糊控制,联合仿真
Feng Zhang, Anning Shi, Hengyu Ren, Li Ye*, Wentao Zhang
School of Energy and Power Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai
Received: Nov. 26th, 2022; accepted: Jan. 12th, 2023; published: Jan. 19th, 2023
In order to further improve the utilization rate of braking energy recovery of pure electric vehicles, this paper comprehensively considers the knowledge of braking dynamics and regenerative braking structure, and optimizes the control strategy of automobile braking energy recuperation. The fuzzy controller, regenerative braking module and electric vehicle regenerative braking model were established by software. The traditional series and parallel control strategy and the braking control strategy based on fuzzy control are compared and analyzed. The results show that compared with the traditional series and parallel control strategies, the fuzzy control strategy has a better optimization effect on the braking energy recuperation link, with the braking conversion rate increased by 11.9% and 21.2%, and the braking recovery rate increased by 2.78% and 4.96%, respectively, which has better braking energy recuperation ability and can improve the energy utilization level of the whole vehicle.
Keywords:Pureelectric Vehicle, Brake Energy Recovery, Fuzzy Control, The Joint Simulation
Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
随着城市化脚步越来越快,汽车的需求量逐步增高,已经成为人类必不可少的交通工具,然而汽车带来的能源消耗产生了环境污染问题,因此新能源汽车的开发是必然的。其中节能高效的电动汽车研发成为了国内外的研究热点。研究表明,汽车行驶的过程中,根据行驶工况的不同,约有35%~80%的能量损失在制动过程中 [
近年来,根据国内外学者不同程度的研究,制动能量回收技术得到了不断地发展。不同的制动力分配策略在制动能量回收上将就会有不同的效果。Cikanek [
除了调节制动力分配比例外,电动汽车制动能量回收率的提高往往还要依赖于控制策略。李成毅 [
上述研究对制动能量回收策略的研究大部分是在基于传统的串、并联控制策略上做出的调整,关于制动能量回收的研究已有很多,但仍存在一些需要改进的地方,特别是在制动能量回收策略方面。本文首先对整车进行了制动动力学分析,然后基于传统的串、并联制动控制策略,提出了一种基于模糊控制的制动回收策略。经仿真结果验证,对比了三种不同控制策略下的结果,串、并联控制策略固然能提高制动能量利用率,但模糊控制策略有更好的制动能量回收能力,能够增加整车续驶里程,提升整车能量利用水平。
车辆在制动过程中,车速逐渐减小,其所受外力包含滚动阻力Ff、空气阻力Fw、坡度阻力Fi和地面制动力Fb。车辆沿纵向的动力学方程为:
δ m d v d t = − F f − F w − F i − F b (1)
各阻力的计算如下:
1) 滚动阻力
F f = m g f cos α (2)
式中: α 为道路坡度角。
2) 空气阻力
F w = 1 2 C d ⋅ A ρ ( v + v w ) 2 (3)
式中:vw为汽车行驶方向上的风速,与v方向相反时vw > 0,与v方向相同时vw < 0。
3) 坡度阻力
F i = m g sin α (4)
式中:上坡时Fi > 0,下坡时Fi < 0。
4) 地面制动力
F b = F b f + F b r (5)
式中:Fbf为前轮地面制动力,Fbr为后轮地面制动力。
车辆在理想水平路面行驶时(忽略地面制动力),由上述公式可计算出车辆最小减速度amin:
a m g f + 1 2 C d A v ( v + v w ) 2 ∂ m min (6)
车辆制动时,作用在车轮上的电机制动力为:
F m = T m ⋅ i 0 ⋅ i g / η ⋅ r (7)
式中:Tm为电机的输出扭矩,i0为主减速传动比,ig为变速器传动比,η为传动效率,r为车辆半径。
当汽车在平直的道路上行驶时,其功率P可以表示为:
P = ( m g f + 1 2 ρ C d A v 2 + m δ d v d t ) v (8)
式中:m为汽车总质量;g为重力加速度;f为车辆滚阻系数,受轮胎状态与路况的影响,常取0.01~0.035; ρ 为空气密度;Cd为空气阻力系数,常取0.3~0.4;A为行驶迎风面积;v为行驶车速; δ 为旋转质量换算系数, δ > 1 。 P ≥ 0 时为驱动功率, P ≤ 0 时为制动功率。
车辆行驶时的能量E为:
E = ∫ P d t (9)
当 E ≥ 0 时,代表车辆需要的驱动能量,用EW表示;当 E 1 < 0 时,代表车辆制动回收的能量,用Er表示。
蓄电池耗能E1为:
E 1 = E W η 1 (10)
蓄电池回收能量E2为:
E 2 = − E r η 2 (11)
式中, η 1 代表动力系统传递效率, η 2 代表动力系统回收效率,E2/E1就可以表示能量回收的比例。
再生制动系统是由电机系统与液压系统组合而成的复合制动系统。再生制动控制策略集成于制动控制器中,汽车制动时,制动控制器通过传感器采集的制动踏板信号计算制动需求总制动力大小,并将车速、电机转速、电池SOC、轮速、电池电压、轮缸压力等信号进行驾驶员制动意图识别及车辆行驶状态分析,判断是否进行制动能量回收。如果可以能量回收,再根据分析结果对相应的再生制动分配策略;若不能,则由液压制动系统单独完成制动任务。
(1) 制动可回收率
车辆制动情况下,不仅受到滚动阻力、空气阻力等外界因素影响,在变速器、主减速器等传动部件处传递时也会有一定能量损失,之后输送至动力电池的能量Ef与车辆总能量Ed的比值定义为可回收率 η Q 。
η Q = E f E d = ∫ T ⋅ n 9.55 1 2 ⋅ m ⋅ ( V 1 2 − V 2 2 ) d t (12)
式中:T为电机扭矩,m为车辆质量,n为电机转速,V1为制动末速度,V2为制动初速度。
2) 制动转化率
转化率 η t 定义为制动过程中动力电池实际储能量Er与输送至动力电池总能量Ef的比值。
η t = E r E t = ∫ U ⋅ I d t ∫ T ⋅ n 9.55 d t (13)
式中:U为动力电池充电电压,I为动力电池充电电流。
3) 制动回收率
制动回收率 η v 即制动过程中动力电池实际储能量Er与整车总能量Ez的比值,为整车真实的制动能量回收效率 [
η v = E r E z = ∫ U ⋅ I d t 1 2 ⋅ m ⋅ ( V 1 2 V 2 2 ) (14)
相较于传统燃油车,制动能量回收是电动汽车特有的功能。在车辆制动过程中,驱动电机产生制动力矩成为发电机,将机械能转化为电能,并存贮至蓄电池中,完成制动能量回收。再生制动系统如图1所示,车辆在制动时,动能会通过传动系统传递到电机使其发电,且电机会对车轮产生一个反向的制动转矩,电机转速相同下此转矩在理论上与电机的转矩等大反向的 [
图1. 再生制动系统
串联制动能量回收策略如图2所示,车辆制动过程中,处于轻度制动时只使用再生制动。随着制动强度增大,再生制动达到极限时,机械制动参与车辆制动,补充再生制动不足的制动力,达到制动要求 [
相较于基础的串并联控制,模糊控制能建立更加具体的模型,对系统达到更加精准的控制,所以我们基于模糊控制分析了一套制动能量回收策略 [
图2. 串联制动策略
图3. 并联制动策略
图4. 基于模糊控制的制动策略
本文采用Mamdani型控制器,为三输入、单输出的结构,选择制动强度z、车速v和电池SOC作为模糊控制器的输入变量,再生制动力分配系数作为输出变量 [
制动强度z、车速v、电池SOC的隶属度函数选择钟型函数,其论域范围分别为[0, 1]、[0, 120]、[0, 100],模糊子集划分为{L、M、H}。再生制动力分配系数k的隶属度函数选择三角形函数,论域为[0, 1],模糊子集划分为{CL、L、M、H、CH}。根据制动强度z、车速v、电池SOC的模糊子集,推导再生制动力分配系数k的模糊子集,得到模糊控制规则,如表1所示,共27条规则,规则命令使用“if then”控制语言。
编号 | SOC | v | z | k | 编号 | SOC | v | z | k |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | L | L | H | CL | 15 | M | H | M | H |
2 | L | M | H | M | 16 | H | L | M | CL |
3 | L | H | H | M | 17 | H | M | M | CL |
4 | M | L | H | L | 18 | H | H | M | CL |
5 | M | M | H | H | 19 | L | L | L | L |
6 | M | H | H | M | 20 | L | M | L | CH |
7 | H | L | H | CL | 21 | L | H | L | H |
8 | H | M | H | CL | 22 | M | L | L | H |
9 | H | H | H | CL | 23 | M | M | L | CH |
10 | L | L | M | L | 24 | M | H | L | CH |
11 | L | M | M | H | 25 | H | L | L | CL |
12 | L | H | M | H | 26 | H | M | L | CL |
13 | M | L | M | M | 27 | H | H | L | CL |
14 | M | M | M | H |
表1. 模糊规则表
将模糊推理得出的模糊值转换为精确控制信号,使用重心法实现解模糊化得到如图5所示的规则变化曲面。
图5. 规则变化曲面
根据所制定的动力分配模糊控制规则和传统的串并联控制规则,可在Simulink环境中搭建制动能量回收控制算法模型。将其嵌入整车仿真模型中,利用典型工况进行仿真实验。表2为整车基本参数。
技术参数 | 参考值 |
---|---|
整车装备质量/kg | 1598 |
长 × 宽 × 高/mm | 4631 × 1789 × 1495 |
轴距/mm | 2650 |
前/后轮距/mm | 1502/1492 |
轮胎滚动半径/mm | 287 |
迎风面积/m2 | 1.97 |
风阻系数 | 0.32 |
机械传动效率 | 0.92 |
滚动阻力系数 | 0.012 |
齿轮传动比 | 10 |
蓄电池容量/(A·h) | 90 |
电池组电池数量/(个) | 100 |
驱动电机额定功率/kw | 20 |
驱动电机额定转速/(r/min) | 3500 |
表2. 整车基本参数
基于纯电动汽车制动力分配模糊控制策略,于Simulink中搭建出再生制动模块,如图6所示,后续将其嵌入AMESim整车模型中,进行联合仿真计算。
图6. 再生制动模块
在已搭建再生制动模块的基础上联合AMESim软件搭建出电动汽车制动系统,在控制器模块中我们分别采用了串并联控制策略和模糊控制策略来研究制动能量的回收情况,由于本文主要在于制动能量回收的优化研究,为了减少仿真计算时间,更加快速的验证不同再生制动策略对整车能耗的影响,我们对整车系统进行了简化建模,主要包括车辆、驱动电机、蓄电池、传动系统、控制单元等模块,如图7、图8所示。
图7. 串、并联制动策略整车建模
图8. 模糊制动策略整车建模
制动能量回收功能仅在SOC < 95时启动,因此设置电池的初始电量为95%,行驶工况为WLTC工况,工况图如图9,仿真时间为1800 s,仿真步长为0.5 s。
图9. WLTC工况
根据图10我们看到,驱动电机扭矩在正负区间内反复振荡,符合WLTC工况要求。车辆加速时,电机扭矩为正,驱动车辆行驶,提供动力;在车辆制动过程中,电机扭矩为负,电机作为发电机运行,将部分动能转化为电能供给蓄电池,实现制动能量回收。在三种不同制动策略下,车辆加速扭矩基本相同,但在制动过程中产生的制动力矩差异较大,模糊控制制动策略的制动力矩最大(最大可处于60 N∙m左右),其制动回收效果最好,其次是串联制动策略、并联制动策略。
图10. 电机扭矩变化
从图11中可以看出,在WLTC运行工况下,电机工作效率呈波动变化趋势,且波动范围较大。在模糊控制制动策略下,电机工作点更多分布在高效率区;在并联制动策略下,电机工作点较多的分布在低效率区。
图12反映了不同制动控制策略下电池SOC变化,三种控制策略下电池SOC均处于波动下降趋势,频繁的波动代表着WLTP工况下频繁的加减速过程中,电机的制动能量回收将电量回馈给蓄电池,导致SOC短暂回升。经过一个WLTP工况时间1800 s,模糊控制制动策略下电池SOC余量为87.28%,串联制动策略下电池SOC余量为86.51%,并联制动策略下电池SOC余量为85.83%;从制动回收效果上看,模糊控制制动策略 > 串联制动策略 > 并联制动策略。
图11. 电机效率变化
图12. 电池SOC变化
为了更直观的量化制动能量回收情况,本文选择制动转化率和制动回收率作为制动能量回收情况的评价指标。由表3可以得出,相较于常规的串联、并联制动策略,采用基于模糊控制的制动策略时,制动转化率分别提高了11.9%、21.2%,且制动回收率分别提高了2.78%、4.96%,有较好的优化效果。
策略方式 | 整车总耗能/kJ | 制动总能量/kJ | 回收制动能量/kJ | 制动转化率/% | 制动回收率/% |
---|---|---|---|---|---|
串联 | 8224 | 1902.4 | 789.5 | 41.5 | 9.60 |
并联 | 8258 | 1902.4 | 612.6 | 32.2 | 7.42 |
模糊控制 | 8205 | 1902.4 | 1015.9 | 53.4 | 12.38 |
表3. 制动回收情况
以上仿真结果表明,相较于串联与并联控制策略,本文制定的基于模糊控制的制动策略拥有更好的制动能量回收能力,提升了整车能量利用水平。
针对纯电动汽车,从制动能量回收的机理入手,对整车进行了制动动力学分析和再生制动结构分析,在传统的串、并联制动控制策略基础上,本文提出了一种基于模糊控制的制动回收策略。根据评价制动能量回收系统的评价指标,分析了在不同控制策略下的制动能量回收能力,得到如下结论。
1) 在三种不同制动策略下,车辆加速扭矩基本相同,但在制动过程中产生的制动力矩差异较大,模糊控制制动策略的制动力矩最大可处于60 N∙m左右,电机工作点更多分布在0.8以上的高效率区;在串、并联制动策略下,电机工作的较多分布在0.4以下的低效率区。
2) 模糊控制制动策略下电池SOC余量为87.28%,串联制动策略下电池SOC余量为86.51%,并联制动策略下电池SOC余量为85.83%;从制动回收效果上看,模糊控制制动策略 > 串联制动策略 > 并联制动策略。
3) 相较于常规的串联、并联制动策略,采用基于模糊控制的制动策略时,制动转化率分别提高了11.9%、21.2%,且制动回收率分别提高了2.78%、4.96%,有较好的优化效果。
张 凤,时安宁,任恒宇,叶 立,张文韬. 基于模糊控制的纯电动汽车制动能量回收策略研究Research on Braking Energy Recovery Strat-egy of Pure Electric Vehicle Based on Fuzzy Control[J]. 建模与仿真, 2023, 12(01): 212-224. https://doi.org/10.12677/MOS.2023.121021