基于制动意图识别的电动汽车能量经济性

发布时间：2018-05-07 16:04

  本文选题：电动汽车 + 能量回收率　； 参考：《北京航空航天大学学报》2016年01期

【摘要】：制动能量回收是提高电动汽车能量经济性的主要技术措施,准确识别驾驶意图是制动能量回收的关键。分别建立驾驶员收起加速踏板阶段和踩下制动踏板阶段的制动意图识别模型,采用模糊控制方法对制动意图进行识别,以小强度制动、中强度制动和紧急制动作为量化的驾驶员制动意图输出;依据制动意图识别结果制订了2种能量回收模式;基于欧洲经济委员会(ECE)法规线和I曲线建立了制动力分配策略和计算模型;针对不同的能量回收模式,以Cruise和MATLAB/Simulink为平台,建立了制动系统仿真模型,计算制动能量回收率和电动汽车续驶里程。结果表明:能量回收模式不同,电动汽车的制动能量回收率不同;在一个新欧洲驾驶循环(NEDC)中,考虑收起加速踏板阶段模拟发动机制动的能量回收模式能够提高制动能量回收率;NEDC循环工况的续驶里程提高了5.69%。
[Abstract]:Braking energy recovery is the main technical measure to improve the energy economy of electric vehicles. Accurate identification of driving intention is the key of braking energy recovery. The identification models of brake intention of driver in the stage of picking up the accelerator pedal and stepping down the brake pedal are established respectively. The fuzzy control method is used to recognize the braking intention and the small strength braking is used. The medium strength braking and emergency braking are used as the quantitative output of the driver's braking intention, and two kinds of energy recovery modes are established according to the result of the braking intention recognition. The braking force distribution strategy and calculation model are established based on the rules and regulations line and I curve of the Economic Commission for Europe, and the braking system simulation model based on Cruise and MATLAB/Simulink is established for different energy recovery modes. The braking energy recovery rate and the driving range of the electric vehicle are calculated. The results show that the braking energy recovery rates of electric vehicles are different with different energy recovery modes, and in a new European driving cycle NEDC, Considering the energy recovery mode of simulated engine braking in the stage of closing the accelerator pedal, the braking energy recovery rate can be increased and the driving mileage of NEDC cycle condition can be increased by 5.69%.
【作者单位】： 北京航空航天大学交通科学与工程学院;北京航空航天大学能源与动力工程学院;
【基金】：国家“863”计划(2012AA111202) 北京市自然科学基金(3122024)~~
【分类号】：U469.72;U461.8

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