电动汽车复合制动防抱死控制研究
发布时间:2020-09-04 20:28
电动汽车作为新能源汽车的代表,具有零排放、噪音小和能源利用率高的优点,但是大部分电动汽车续航能力有限,导致了难以大规模推广使用。电机再生制动是增加电动汽车续航里程的有效手段,电机具有响应迅速、控制精确以及能量回收的优势,但是电机制动力相对偏小且稳定性较差,所以目前电动汽车在防抱死制动时依然采用液压制动系统。为了将电机引入到防抱死制动过程,实现电机-液压复合制动防抱死控制,本文进行了如下工作:在分析液压制动系统组成及工作原理的基础上,建立了相关液压制动系统的数学模型。分析了无刷直流电机的结构,建立其等效数学模型;分别研究了半桥调制和全桥调制对电机制动进行调节的过程,并通过仿真对两种调制方式进行对比。以实现能量回收为目的提出了三种复合制动力协调控制策略,从方案可行性和制动稳定性角度选择了整体性能量回收协调控制策略。建立了基于滑移率控制的液压制动防抱死系统和电机制动防抱死系统,并且对电机电流环控制方式进行了仿真分析。在车辆纵向动力学模型的基础上,根据路面附着系数的不同设计了高、中、低三种附着系数下复合制动力控制策略,并应用于复合制动防抱死控制模式中,其后还确定了复合制动前后轴制动力分配策略。基于模糊PID控制方法,以理想滑移率为控制目标,设计了电动汽车复合制动防抱死控制系统。建立了复合制动防抱死控制仿真模型,并且为了验证复合制动的有效性与先进性,同时建立了液压制动防抱死控制仿真模型,进行对比分析。在单一路面和对接路面下,分别采用液压制动和复合制动进行仿真研究,仿真结果表明:在高、中、低三种单一附着系数路面,两种制动方式均可控制滑移率保持在理想值,但是复合制动能够有效减少制动时间和距离;在对接路面复合制动同样能够减少制动时间和距离,而且对滑移率的控制效果优于液压制动;在单一和对接路面复合制动均有着良好的能量回收功能。设计了复合制动防抱死控制硬件在环仿真试验简化系统,对本文的理论分析、控制策略以及仿真结果进行验证。分别模拟低、中两种附着系数路面进行防抱死制动试验,试验中滑移率能够控制在理想值附近,且变化趋势与仿真结果保持一致,能够有效验证本文所设计的复合制动防抱死控制系统。
【学位单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:U469.72;U463.526
【部分图文】:
图 2-1 液压制动系统示意图Figure 2-1 Diagram of hydraulic braking system动机构的作用是把驾驶员施加的制动力传递到车轮制动接进行制动操作的部件,驾驶员踩下制动踏板后,产生一空助力器。真空助力器安装在制动主缸和制动踏板之间成倍增大,进而将增大后的制动力传递到制动主缸。制动输出力,利用帕斯卡原理,将其转化为液压力输出到制动根据摩擦副结构的不同分为鼓式制动器和盘式制动器,盘、热稳定性好而得到广泛应用,其根据液压管路中压力的动,从而调节作用在制动盘上的制动力。制机构的作用是调节车轮制动器上制动力的大小。轮速传装置,一般包括电磁式和霍尔式两种类型,其中霍尔式传扰能力强,应用较为广泛,轮速传感器测得的轮速数据是要依据。车辆制动电子控制单元(ECU)的主要作用是接收信号,进行比较、分析与计算;然后依据当前车辆状态
图 2-5 无刷直流电机结构图Figure 2-5 Structure of brushless DC motor位置传感器一般采用霍尔式传感器元件,在电机运转过程中传感器测定转子与定子的相对位置,当达到确定位置时即产生换相信号,信号经过换相电路,按照换相逻辑完成换相。在建立无刷直流电机的数学模型时,通常需要以一定的假设为前提[48],即:1)不计电磁饱和以及涡损、磁损;2)忽略定子的电枢反应;3)定子绕组中自感、互感皆为常数;4)定子绕组中电阻 RA、RB、RC均相等;5)三相定子绕组无中线,且为星形连接,则三相电流之和为 0。根据以上假设,可得如图 2-6、2-7 所示的等效电机模型图和电机反电势、电流图:RL-Miaea、iaeb、ib
硕士学位论文30图3-10 车辆纵向动力学模型Figure 3-10 Longitudinal dynamic model of vehicle''nfnrF L mvh mgbF L mga mvh (3-12)'W sf sr rmv F F F mgf(3-13)'12W sf bf rJ F R T mgf R(3-14) sf nf fsr nr rF F mgF F mg (3-15)20.5W D gF C A v(3-16)bf e g hT T i T(3-17)v Rv (3-18)式中:m为二分之一车辆质量;a为质心距前轴距离;b为质心距后轴距离;L为轴距;h为质心高度;φf为前轮制动力分配系数;φr为后轮制动力分配系数;v为车速;CD为空气阻力系数;A为迎风面积;ρg为空气密度;fr为滚动阻力系数;JW为车轮转动惯量;ω为前轮转速;R为车轮半径;FW为空气阻力;Fnf为前轮载荷;Fnr为后轮载荷;Fsf为前轮摩擦制动力;Fsr为后轮摩擦制动力;Tbf为前轮制动力矩;Te为电机制动力矩;Th为液压制动力矩;μ(λ)为附着系数;ig为传动比;λ为滑移率。利用“魔术公式”轮胎模型来确定μ-λ的关系[61]: 1 1 Ds in C tan B E B tanB (3-19)式中:D为峰值因子;C为曲线形状因子;B为刚度因子;E为曲线曲率因子。3.3.2 复合制动防抱死控制模式本文所设计的复合制动防抱死控制模式是以路面附着系数的大小为主要依
本文编号:2812550
【学位单位】:中国矿业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:U469.72;U463.526
【部分图文】:
图 2-1 液压制动系统示意图Figure 2-1 Diagram of hydraulic braking system动机构的作用是把驾驶员施加的制动力传递到车轮制动接进行制动操作的部件,驾驶员踩下制动踏板后,产生一空助力器。真空助力器安装在制动主缸和制动踏板之间成倍增大,进而将增大后的制动力传递到制动主缸。制动输出力,利用帕斯卡原理,将其转化为液压力输出到制动根据摩擦副结构的不同分为鼓式制动器和盘式制动器,盘、热稳定性好而得到广泛应用,其根据液压管路中压力的动,从而调节作用在制动盘上的制动力。制机构的作用是调节车轮制动器上制动力的大小。轮速传装置,一般包括电磁式和霍尔式两种类型,其中霍尔式传扰能力强,应用较为广泛,轮速传感器测得的轮速数据是要依据。车辆制动电子控制单元(ECU)的主要作用是接收信号,进行比较、分析与计算;然后依据当前车辆状态
图 2-5 无刷直流电机结构图Figure 2-5 Structure of brushless DC motor位置传感器一般采用霍尔式传感器元件,在电机运转过程中传感器测定转子与定子的相对位置,当达到确定位置时即产生换相信号,信号经过换相电路,按照换相逻辑完成换相。在建立无刷直流电机的数学模型时,通常需要以一定的假设为前提[48],即:1)不计电磁饱和以及涡损、磁损;2)忽略定子的电枢反应;3)定子绕组中自感、互感皆为常数;4)定子绕组中电阻 RA、RB、RC均相等;5)三相定子绕组无中线,且为星形连接,则三相电流之和为 0。根据以上假设,可得如图 2-6、2-7 所示的等效电机模型图和电机反电势、电流图:RL-Miaea、iaeb、ib
硕士学位论文30图3-10 车辆纵向动力学模型Figure 3-10 Longitudinal dynamic model of vehicle''nfnrF L mvh mgbF L mga mvh (3-12)'W sf sr rmv F F F mgf(3-13)'12W sf bf rJ F R T mgf R(3-14) sf nf fsr nr rF F mgF F mg (3-15)20.5W D gF C A v(3-16)bf e g hT T i T(3-17)v Rv (3-18)式中:m为二分之一车辆质量;a为质心距前轴距离;b为质心距后轴距离;L为轴距;h为质心高度;φf为前轮制动力分配系数;φr为后轮制动力分配系数;v为车速;CD为空气阻力系数;A为迎风面积;ρg为空气密度;fr为滚动阻力系数;JW为车轮转动惯量;ω为前轮转速;R为车轮半径;FW为空气阻力;Fnf为前轮载荷;Fnr为后轮载荷;Fsf为前轮摩擦制动力;Fsr为后轮摩擦制动力;Tbf为前轮制动力矩;Te为电机制动力矩;Th为液压制动力矩;μ(λ)为附着系数;ig为传动比;λ为滑移率。利用“魔术公式”轮胎模型来确定μ-λ的关系[61]: 1 1 Ds in C tan B E B tanB (3-19)式中:D为峰值因子;C为曲线形状因子;B为刚度因子;E为曲线曲率因子。3.3.2 复合制动防抱死控制模式本文所设计的复合制动防抱死控制模式是以路面附着系数的大小为主要依
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 徐奇;贺萍;韩承伟;颜伏伍;杜常青;;汽车电动轮再生制动试验台的开发[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2015年06期
2 李刚;韩海兰;;四轮轮毂电机电动车横摆力矩参数自调整模糊控制[J];华侨大学学报(自然科学版);2015年04期
3 费蓝冰;崔方;刘芳华;;电动车再生制动试验台设计与研究[J];微特电机;2014年10期
4 赵国柱;韩英;魏民祥;李玉芳;;PWM调制方案对无刷直流电机电动汽车再生ABS的影响[J];重庆大学学报;2014年02期
5 赵韩;胡金芳;叶先军;;混合动力汽车制动稳定性分层协调控制策略[J];汽车工程;2014年01期
6 郭洪强;何洪文;卢兵;;电动汽车复合制动预测模型[J];吉林大学学报(工学版);2015年03期
7 舒红;郑军;胡明辉;梁元波;;基于模型预测控制的混合动力汽车下坡再生制动策略[J];汽车工程;2013年09期
8 刘金峰;张学义;扈建龙;;电动汽车驱动电机发展展望[J];农业装备与车辆工程;2012年10期
9 金智林;郭立书;施瑞康;赵又群;施正堂;;汽车电控液压制动系统动态性能分析及试验研究[J];机械工程学报;2012年12期
10 井后华;刘志远;刘吉顺;;电动汽车再生制动的滑移率控制[J];汽车技术;2012年01期
本文编号:2812550
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/2812550.html