一种电动汽车制动模式切换过程的电液协调控制方法

本发明涉及汽车控制，具体涉及一种电动汽车制动模式切换过程的电液协调控制方法。

背景技术：

1、随着当前能源危机和环境污染的不断加剧，电动汽车因具有零排放、高效率、不依赖常规能源等特点而得到广泛关注。电液复合制动系统由液压制动系统和电机制动系统组成，在制动过程中通过采取合适的制动控制策略，可以实现纯液压制动、纯电制动和电液复合制动等制动模式。在电机和液压复合制动时，由于电机和液压在动态响应特性上的不同会导致制动强度的变化，在制动模式切换过程中会造成力矩波动，从而对系统部件和整车造成一定程度的冲击，导致制动冲击度过大和冲击持续时间过长，从而影响汽车制动的稳定性和舒适性，因此电液复合制动控制策略的目标是协调液压制动和电机制动，在实现制动能量回收的同时，保证汽车制动时的稳定性。

2、当前电液复合制动控制系统，大多未考虑液压制动和电机再生制动时的时域响应特性的差异，导致汽车在电机制动力加入和退出时出现较大的冲击度。2022年01月21日公布的申请号为cn202111352746.5的中国发明专利“一种电动汽车电液复合制动转矩波动协调控制系统及方法”，利用制动踏板上的传感器获取制动踏板的位移信息，并通过制动力分配单元分配合适的电机与液压制动力矩，最终通过电机制动力来补偿需求液压制动力与实际液压制动力之间的差值，减小了电液复合制动系统造成的转矩波动问题。2023年08月11日公布的申请号为cn202310659609.9的中国发明专利“一种基于二型模糊逻辑的电液复合制动力矩协调控制策略”，它以制动强度z和电池soc为模糊逻辑输入对再生制动力矩、液压力矩进行分配，并在路面附着系数突变时利用电机完成对液压力矩的补偿。然而，以上这两项发明并未充分考虑制动过程中驾驶员的制动操作因素，复合制动过程中在进行电机和液压系统模式切换时，汽车处于恒定制动强度。当汽车处于变制动强度时，制动冲击强度与冲击持续时间会发生一定的变化，特别是制动模式切换时，制动冲击度过大和冲击持续时间较长都会影响复合制动过程的稳定性和舒适性。

技术实现思路

1、本发明所要解决的是电动汽车电液复合制动过程模式切换时整车冲击度过大与冲击持续时间过长的问题，提供一种电动汽车制动模式切换过程的电液协调控制方法。

2、为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

3、一种电动汽车制动模式切换过程的电液协调控制方法，包括步骤如下：

4、步骤1、获取电动汽车的制动强度z，并根据制动强度z计算电动汽车的需求总制动力fb；其中需求总制动力fb为：

5、fb＝mgz-fw-ff-fi

6、步骤2、将制动稳定性和能量回收率作为主要目标建立多目标优化模型；其中多目标优化模型为：

7、

8、步骤3、通过给定步骤2所建立的多目标优化模型中待求解的制动力分配系数β和电机制动力比例系数k的约束条件，采用多目标遗传算法对多目标优化模型进行求解，得到多目标优化模型的解集，即多组制动力分配系数和电机制动力比例系数的解{(βo,ko)}；

9、步骤4、采用理想决策法计算多目标优化模型的解集中的各组解(βo,ko)与理想解(β′,k′)的相对欧式距离，并将相对欧式距离最小的解选为最终的决策解，由此得到制动力分配系数β和电机制动力比例系数k；其中相对欧式距离d为：

10、

11、步骤5、根据步骤4所得到的制动力分配系数β和电机制动力比例系数k，计算期望电机制动力矩tm_req和期望液压制动力矩th_req；其中

12、期望电机制动力矩tm_req为：

13、tm_req＝fb×β×k×r

14、期望液压制动力矩th_req为：

15、th_req＝fb×r-tm_req

16、步骤6、将期望液压制动力矩th_req送入基于模糊控制的液压预测控制算法中，得到实际液压制动力矩th；

17、步骤7、根据期望电机制动力矩tm_req、期望液压制动力矩th_req和实际液压制动力矩th，计算目标电机制动力矩t′m_req；其中目标电机制动力矩t′m_req为：

18、

19、步骤8、将目标电机制动力矩t′m_req送入基于模型预测控制与海鸥优化的电机预测控制算法中，得到实际电机制动力矩tm；

20、步骤9、基于实际液压制动力矩tb和实际电机制动力矩tm对电动汽车的液压制动系统和电机制动系统进行控制；

21、式中，fb为电动汽车的需求总制动力，z为电动汽车的制动强度，m为电动汽车的质量，g为重力加速度，fw为电动汽车行驶的空气阻力，fg为电动汽车行驶的滚动阻力，fi为电动汽车行驶的坡度阻力；minf1为第一优化目标，minf2为第二优化目标，β为电动汽车的制动力分配系数，k为电动汽车的电机制动力比例系数，a为电动汽车的质心到前轴中心线的距离，b为电动汽车的质心到后轴中心线的距离，l为电动汽车的前轴中心线至后轴中心线的距离，hg为电动汽车的质心高度，r为电动汽车的电机制动力臂，ηm为电动汽车的电机发电效率，n为电动汽车的电机转速，θ为电动汽车的电机功率转换系数；βo为制动力分配系数的第o个解，ko为电机制动力比例系数的第o个解，o＝1，2，...o，o为解的组数；d为相对欧式距离，β′为制动力分配系数的理想解，k′为电机制动力比例系数的理想解；tm_req为期望电机制动力矩，th_req为期望液压制动力矩；th为实际液压制动力矩，t′m_req为目标电机制动力矩。

22、上述步骤6的具体过程如下：

23、步骤6.1、初始化，令当前迭代次数t＝1，上一次实际液压制动力矩th(0)＝0；

24、步骤6.2、根据当前实际液压制动力矩th(t)与期望液压制动力矩th_req，计算当前液压制动力矩误差e(t)和当前液压制动力矩误差变化率δe(t)；其中

25、当前液压制动力矩误差e(t)为：

26、e(t)＝th_req-th(t-1)

27、当前液压制动力矩误差变化率δe(t)为：

28、

29、步骤6.3、将当前液压制动力矩误差e(t)和当前液压制动力矩误差变化率δe(t)一并送入到模糊控制器中，得到当前比例系数kp(t)、当前积分系数ki(t)和当前微分系数kd(t)；

30、步骤6.4、根据当前液压制动力矩误差e(t)、当前比例系数kp(t)、当前积分系数ki(t)和当前微分系数kd(t)，计算当前液压力矩控制信号uh(t)；其中当前液压力矩控制信号uh(t)为：

31、

32、步骤6.5、基于液压制动系统的动态响应，根据当前液压力矩控制信号uh(t)计算更新当前实际液压制动力矩th(t)；其中当前实际液压制动力矩th(t)为：

33、th(t)＝uh(t)×e-5t

34、步骤6.6、判断是否达到迭代终止条件，即当前实际液压制动力矩th(t)等于期望液压制动力矩th_req或者当前实际液压制动力矩th(t)在一定预设次数下不发生变化：

35、如果是，则将当前实际液压制动力矩th(t)作为所求的实际液压制动力矩th输出；

36、否则，令迭代次数t+1，并返回步骤6.2；

37、式中，e(t)为当前液压制动力矩误差，th_req为期望液压制动力矩，th(t-1)为上一次实际液压制动力矩，δe(t)为当前液压制动力矩误差变化率，t表示时间；uh(t)为当前液压力矩控制信号，kp(t)为当前比例系数，ki(t)为当前积分系数，kd(t)为当前微分系数；th(t)为当前实际液压制动力矩，t为当前迭代次数。

38、上述步骤6.3中，模糊控制器中的模糊pid规则库为：

39、

40、表中，e(t)表示当前液压制动力矩误差，δe(t)表示当前液压制动力矩误差变化率，kp(t)表示当前比例系数，ki(t)表示当前积分系数，kd(t)表示当前微分系数，nb表示负大、nm表示负中、ns表示负小、zo表示零、ps表示正小、pm表示正中、pb表示正大。

41、上述步骤8的具体过程如下：

42、步骤8.1、初始化，令当前迭代次数t＝1，上一次实际电机制动力矩tm(0)＝0，上一次电机力矩控制信号um(0)＝0；

43、步骤8.2、采用海鸥优化算法，通过最小化适应度函数j1求解输出误差的权重矩阵q(t)和控制输入变化量的权重矩阵r(t)；其中适应度函数j1为：

44、

45、步骤8.3、采用模型预测控制算法，通过最小化代价函数j2求解当前电机力矩控制信号um(t)；其中代价函数j2为：

46、j2＝(t′m_req-tm(t-1))t×q(t)×(t′m_req-tm(t-1))

47、+(um(t)-um(t-1))t×r(t)×(um(t)-um(t-1))

48、步骤8.4、基于电机制动系统的转速响应，根据当前电机力矩控制信号um(t)计算更新当前实际电机制动力矩tm(t)；其中当前实际电机制动力矩tm(t)为：

49、tm(t)＝um(t)×e-100t

50、步骤8.5、判断是否达到迭代终止条件，即当前实际电机制动力矩tm(t)等于目标电机制动力矩t′m_req或者当前实际电机制动力矩tm(t)在一定预设次数下不发生变化：

51、如果是，则将当前实际电机制动力矩tm(t)作为所求的实际电机制动力矩tm输出；

52、否则，令迭代次数t+1，并返回步骤8.2；

53、式中，v为电动汽车的当前车速，γ为输入矩阵权重系数，α为输出矩阵权重系数，q(t)为输出误差的权重矩阵，r(t)为控制输入变化量的权重矩阵，t表示时间；um(t)为当前电机力矩控制信号，um(t-1)为上一次电机力矩控制信号，t′m_req为目标电机制动力矩，tm(t-1)为上一次实际电机制动力矩，(■)t表示转置；tm(t)为当前实际电机制动力矩，t为当前迭代次数。

54、与现有技术相比，本发明具有如下特点：

55、1、本发明通过多目标优化算法，综合考虑制动稳定性和能量回收率，实现电液制动力的优化分配。与传统基于规则的电液制动力分配方法相比，本发明能够在确保制动安全性的同时，兼顾能量回收率和制动稳定性，达成多目标的优化，具备更强的实用性。

56、2、在传统的电液制动系统控制方法中，电机是在制动强度恒定时加入或退出的，并没有考虑制动强度变化的情况。本发明基于电机加入或退出时制动强度恒定或变化的四种工况，设计了一种电动汽车制动模式切换过程的电液协调控制策略，通过海鸥优化的mpc控制器控制电机对液压力矩进行补偿，可以消除电机制动系统和液压制动系统动态响应特性的差异，最大程度的减小电液切换过程的冲击度和冲击持续时间。