考虑制动意图识别的四驱电动汽车制动控制策略

潘公宇; 王学攀

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.002

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考虑制动意图识别的四驱电动汽车制动控制策略

理论研究 | 更新时间：2024-07-22

- 考虑制动意图识别的四驱电动汽车制动控制策略
- Braking Control Strategy of Four-wheel-drive Electric Vehicles Considering Braking Intention Recognition
- 机械传动 2024年48卷第7期页码：9-18
- 作者机构：
  
  江苏大学汽车与交通工程学院，江苏镇江 212013
- 作者简介：
  
  潘公宇（1965— ），男，江苏镇江人，博士，教授；主要研究方向为新能源汽车动态性能模拟与控制；774513912@qq.com。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52072157)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.002
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2024-07-15，
  
  收稿日期：2023-04-02，
  
  修回日期：2023-07-08，
- 稿件说明：
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潘公宇,王学攀.考虑制动意图识别的四驱电动汽车制动控制策略[J].机械传动,2024,48(07):9-18.

Pan Gongyu,Wang Xuepan.Braking Control Strategy of Four-wheel-drive Electric Vehicles Considering Braking Intention Recognition[J].Journal of Mechanical Transmission,2024,48(07):9-18.
潘公宇,王学攀.考虑制动意图识别的四驱电动汽车制动控制策略[J].机械传动,2024,48(07):9-18. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.002.

Pan Gongyu,Wang Xuepan.Braking Control Strategy of Four-wheel-drive Electric Vehicles Considering Braking Intention Recognition[J].Journal of Mechanical Transmission,2024,48(07):9-18. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2024.07.002.

摘要

为进一步提高制动能量回收率，考虑不同工况下驾驶员不同制动意图所需的制动效果，提出了一种四驱电动汽车制动控制策略。首先，针对常规制动工况，基于常规制动意图识别，从制动能量回收率、稳定性和安全性角度分别设计控制策略；其次，针对滑行工况下的不同滑行制动意图，判断电机制动力是否介入及何时介入，并根据驾驶员所需的滑行距离计算电机制动力的大小；然后，由台架试验获得前后电机外特性并建立前后电机最优利用效率模型；最后，利用Carsim和Simulink进行了联合仿真分析。仿真结果表明，在新欧洲驾驶循环（New European Driving Cycle，NEDC）工况下，与并联控制策略相比，能量回收率提升了13.64百分点；在滑行工况下可有效识别驾驶员需求滑行距离，提升了整车滑行经济性。

Abstract

In order to improve the braking energy recovery rate

the braking effect required by drivers with different braking intentions under different working conditions is considered

and a braking control strategy of four-wheel-drive electric vehicles is proposed. Firstly

according to conventional braking conditions

control strategies are designed from the perspectives of braking energy recovery rate

stability and safety based on conventional braking intention recognition. Secondly

according to different coasting braking intentions under coasting conditions

whether and when the electric force intervenes are determined

and the size of the braking force from motors is calculated according to the driver's required coasting distance. Thirdly

the external characteristics of the front and rear motors are obtained by bench tests

and the optimal utilization efficiency model of the front and rear motors is established. Finally

Carsim and Simulink are used for co-simulation analysis. The results show that the braking energy recovery rate is improved by 13.64 percentage points compared with the parallel control strategy in new European driving cycle （NEDC） condition. It can effectively identify the driver's required coasting distance under coasting conditions and improve the vehicle's coasting economy.

关键词

四驱电动汽车制动意图识别双电机外特性再生制动控制策略

Keywords

Four-wheel-drive electric vehicleBraking intention recognitionDual-motor external characteristicsBraking energy recoveryControl strategy

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