[發明專利]改進車輛制動能量回收控制方法、裝置、車輛及存儲介質有效
| 申請號: | 201911307566.8 | 申請日: | 2019-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN111332125B | 公開(公告)日: | 2021-10-29 |
| 發明(設計)人: | 王偉達;張淵博;王利輝;倪俊;韓立金;項昌樂 | 申請(專利權)人: | 北京理工大學 |
| 主分類號: | B60L7/10 | 分類號: | B60L7/10 |
| 代理公司: | 北京隆源天恒知識產權代理有限公司 11473 | 代理人: | 吳航 |
| 地址: | 100081 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 改進 車輛 制動 能量 回收 控制 方法 裝置 存儲 介質 | ||
1.一種改進車輛制動能量回收控制方法,包括空氣壓縮機、氣缸和制動閥組成的線控氣壓機械制動系統,和整車控制器、電機及其控制器、變速箱、電池及其管理單元、加速踏板位置傳感器、制動踏板位置傳感器、車速傳感器組成的制動能量回收控制系統,所述線控氣壓機械制動系統中針對每個車輪都裝有氣壓調節閥,所述線控氣壓機械制動系統用于單獨調節控制每個車輪的輪缸壓力,其特征在于,包括如下步驟:
a.當所述整車控制器接收到制動信號時,根據車輛當前狀態計算車輛所需制動力,所述車輛所需制動力分配至前后軸的三個控制變量,所述三個控制變量為前輪摩擦制動力矩、后輪摩擦制動力矩和電機再生制動力矩,采用基于預測模型的改進遺傳算法對所述三個控制變量進行計算,所述預測模型是選擇三自由度的整車動力學模型作為預測模型對汽車未來狀態進行預測,所述預測模型的三個自由度分別為兩個前后軸車輪輪速和整車車速;所述遺傳算法的改進方式如下:首先采用了模型預測控制的控制架構,即在每一時刻基于車輛的當前狀態變量和以前的歷史信息,采用遺傳算法計算在有限預測時域和控制時域內的最優控制序列,輸出當前時刻最優的控制量,在以后的每一次控制時間節點重復該過程,直到實現整個制動過程的滾動優化控制;其次采用了多種群組合迭代和初始種群平均分布的方法;最后在迭代過程中加入了變異算子和保持最優個體的方法;
b.在所述模型預測控制的框架下執行遺傳算法,即通過對當前時刻的有限時域內的最優問題的求解得到最優控制序列的所述三個控制變量的值,所述算法具體流程如下:在約束條件范圍內,依照均值分布的方法產生所述三個控制變量的不同子種群;對所述三個控制變量的所述不同子種群中的個體進行排列組合;利用所述預測模型對組合后的控制變量序列進行結果預測,并基于適應度函數,計算每一個個體的適應度;當達到結束條件時,計算結束并輸出最優控制組合中所述三個控制變量的第一個控制周期的值;當沒有達到所述結束條件時,在依照所述遺傳算法的選擇過程對所述不同子種群進行選擇,并在所述約束條件下對選擇的個體進行交叉和變異迭代,生成下一代種群個體;
所述約束說明如下:結合系統特性,設定制動能量回收力矩的約束條件如下:第一,結合電機MAP圖,通過對當前電機轉速查表求得狀態下電機所能輸出的最大力矩;第二,結合電池狀態,得到當前電池所能輸出的最大功率,再結合轉化后的功率與轉速得到最大的制動能量回收力矩;第三,基于設定的最大制動能量回收力矩變化率限制以及上一時刻的制動能量回收力矩,得到當前的制動能量回收力矩限制;由于系統能夠提供的氣壓制動力矩較大,所以對氣壓制動力矩的約束主要考慮系統設定的最大力矩變化率限制,具體描述公式如下:
|Tb2(k+1)-Tb2(k)|≤Tpchange,max·Ts (3)
|Tb1(k+1)-Tb1(k)|≤Tpchange,max·Ts (4)
式中Treb為電機制動能量回收力矩;ωm為電機轉速;ηmotor為電機效率;Pbatt_lim為制動能量回收系統中電池在當前狀態下的最大充電功率限制;Treb(k),Tb1(k),Tb2(k)分別為在k時刻的電機制動能量回收力矩,前輪摩擦制動力矩、后輪摩擦制動力矩;Treb(k+1),Tb1(k+1),Tb2(k+1)分別為在k+1時刻的電機制動能量回收力矩,前輪摩擦制動力矩、后輪摩擦制動力矩;Treb,max為電機在當前狀態下的最大力矩限制;Ts為控制周期;Trechange,max為制動能量回收力矩的最大變化率限制;Tpchange,max為氣壓制動力矩在當前時刻的最大變化率限制;
c.采用多種群平均分布和組合迭代方法來提升計算效率并防止其收斂于局部最優解,所述平均分布是對每一個種群,將滿足約束條件的可用區域被分為了幾個平均的部分,并選擇每個部分的邊界點作為初始種群的個體值;所述組合迭代是將三個控制變量放在不同的子種群,預測時,不同子種群的個體進行組合計算,然后以每個個體在其所有組合中的最好的適應度作為其適應度值,最后子種群的個體分別進行迭代更新;
d.根據車輛歷史信息按照如上所述步驟a-c,計算歷史情況下的所述最優控制序列的所述三個控制變量的值,生成基于輸入集的多維點陣,所述基于輸入集的多維點陣用于簡化輸入集,所述輸入集主要包括當前車速、期望車速、前輪輪速、后輪輪速以及路面附著系數五個維度,所述對輸入集的簡化是不再需要輸入上一時刻的氣壓制動轉矩,即不再在表格中考慮氣壓制動轉矩變化率,而是將該限制放于多維表格后面作為輸出上下限硬性約束;所述多維點陣的輸出集為三個控制變量,即前輪摩擦制動力矩、后輪摩擦制動力矩和電機再生制動力矩,然后車輛制動時通過選擇點陣中距離當前狀態最近的點的控制變量;
e.根據所述最近的點的控制變量的所述電機再生制動力矩,所述整車控制器向所述電機及其控制器發送控制信號,使得所述電機及其控制器控制電機輸出相應制動力矩。
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