為提高純電動汽車的制動能量回收率,同時保證汽車制動穩(wěn)定性與安全性,基于理想制動力分配曲線與模糊邏輯控制原理,制定了某前驅純電動汽車制動能量回收控制策略。以制動強度、車速和電池荷電狀態(tài)（SOC）為輸入變量,再生制動力分配系數(shù)k為輸出變量,設計了模糊控制器。在MATLAB/Simulink環(huán)境中構建制動能量回收控制策略模型,利用AVL CRUISE建立整車模型,并進行了聯(lián)合仿真。在FTP75循環(huán)工況下仿真的結果表明,制定的制動能量回收控制策略在保證制動穩(wěn)定性的同時,使制動能量回收率得以顯著提高。 

【文章來源】：中原工學院學報. 2020,31(02)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

制動能量回收原理和傳遞路線

車輛制動時前后輪受力情況

模糊控制是一種智能控制方法，以將工程人員豐富的經(jīng)驗融入模糊控制器為核心，克服傳統(tǒng)控制系統(tǒng)需要建立精確數(shù)學模型的缺點[13-14]，且模糊控制系統(tǒng)魯棒性強，干擾和參數(shù)變化對控制效果的影響被大大減弱，非常適合對非線性、時變大及滯后系統(tǒng)的控制[15-18]。在車輛制動過程中，制動能量回收的影響因素較多，很難用具體的數(shù)學模型進行描述和分配制動力，可基于模糊控制原理，根據(jù)已有經(jīng)驗對非線性、時變大的車輛制動力進行分配。典型的模糊控制器結構如圖3所示。3.1 制動能量回收模糊控制器設計

【參考文獻】：
期刊論文
[1]增程式電動汽車最優(yōu)曲線模糊控制策略研究[J]. 牛繼高,牛丹彤,徐春華,裴馮來.  汽車工程. 2018(07)
[2]基于多因素輸入模糊控制的再生制動策略[J]. 楊小龍,楊功正,張澤坪.  湖南大學學報(自然科學版). 2017(10)
[3]基于模糊控制的電動輪汽車再生制動能量回收研究[J]. 靳立強,孫志祥,王熠,鄭迎.  汽車工程. 2017(10)
[4]基于模糊控制的純電動汽車再生制動系統(tǒng)的仿真[J]. 張亮,李益華.  自動化與儀器儀表. 2017(03)
[5]純電動汽車機電復合制動控制策略的研究[J]. 潘盛輝,宋仲達,王系朋.  控制工程. 2017(02)
[6]純電動汽車再生制動控制策略研究[J]. 初亮,何強,富子丞,劉哲,潘儼文.  汽車工程學報. 2016(04)
[7]混合動力汽車模糊控制策略優(yōu)化[J]. 李軍,朱亞洲,紀雷,徐楊蛟.  汽車工程. 2016(01)
[8]基于模糊算法的純電動汽車制動能量回收[J]. 陳贊,譚光興,林聰,閆夏.  廣西科技大學學報. 2014(03)
[9]電動汽車再生制動控制策略研究[J]. 翟志強,趙國柱,朱思洪.  計算機仿真. 2013(11)
[10]智能優(yōu)化控制:概述與展望[J]. 辛斌,陳杰,彭志紅.  自動化學報. 2013(11)

碩士論文
[1]基于ADVISOR的純電動汽車再生制動控制策略研究[D]. 顧亞松.長安大學 2014



本文編號：3321920