基于双轮式电机再生制动车辆稳定性集成控制研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com．新能源技术．基于双轮式电机再生制动车辆稳定性集成控制研究★陈庆樟1,2许广举1孟杰1焦洪宇1(1．常熟理工学院；2．江苏大学江苏省汽车重点工程实验室)【摘要】以双轮式电机前驱电动汽车制动系统为研究对象，把双电机再生制动、液压制动、稳定性控制集成在一起。开发了再生制动系统协调控制器。根据车辆制动需求、车辆状态、系统储能状态等确定车辆制动模式及分配制动力矩。并根据车辆实时稳定性状况由双轮式电机再生制动提供车辆稳定性控制力矩。仿真和试验结果表明．在车辆转弯制动工况中采

2、用所述集成协调控制器比采用电机单边独立控制稳定性控制效果更好主题词：电动汽车再生制动车辆稳定性集成控制中图分类号：U461．6文献标识码：A文章编号：1000—3703(2014)07—0044—04StudyontheIntegratedControlforVehicleStabilityBasedonTwo-wheeledMotorRegenerativeBrakingSystemChenQingzhang，XuGuangju，MengJie，JiaoHongyu(1．ChangshuInsti

3、tuteofTechnology；2．JiangsuProvincekeyLaboratoryofAutomotiveEngineering，JiangsuUniversity)【Abstract]Takingtwo-wheeledmotorfrontdriveelectricvehicleregenerativebrakingsystemastheresearchobject，theregenerativebrakingsystemcoordinatedcontrollerwasdeveloped

4、byintegratingthedual-motorregenerativebraking，hydraulicbrakeandthestabilitysystem．Thevehiclebrakingmodeandtheallocationofbrakingtorqueweredeterminedaccordingtothevehicle"sbrakingdemand，vehiclestatusandenergystoragesystemstate，andthestabilitycontroltorq

5、uewasprovidedbythetwo-wheeledmotorregenerativebrakingsystemaccordingtothereal-timevehiclestabilitycondition．Theresultsshowthat，comparedwiththemotorunilateralindependentcontrolstrategy，theintegratedcoordinatedcontrollerhasbetterstabilityeffectonvehicleb

6、rakingintheprocessofturning．Keywords：Electricvehicle，Regenerativebraking，Vehiclestability，Integratedcontrol混合动力汽车和电动汽车中电机制动响应快、机控制器，电机控制器对两个开关磁阻电机制动功率、可实现能量回收制动．但可提供的制动力矩较小，其制动扭矩进行调整控制。实现电机制动。储能器由阀控制动力矩控制受车轮转速、电机基速、储能系统充电铅酸蓄电池及超级电容组合而成．以保证储能器既有较能力等因素影响

7、。往往难以单独承担车辆制动任务，高的能量密度又有较高的功率密度．超级电容起能量缓需要与传统液压制动联合工作．作为液压制动的补冲作用。可更充分回收与利用制动能量。充。本文以基于双轮式电机前驱动电动汽车为研究对象，开发再生制动及其稳定性集成控制系统。1系统结构再生制动系统模型结构原理如图1所示．制动系统中的液压防抱死制动系统制动与再生制动协调控制，制动电机也进行防抱死制动控制制动控制器根据制动需求，对液压防抱死制动系统电动泵、压力调节装置调整常规液压制动力大小，同时把按前、后～一⋯·-信号线⋯控制线一藏

8、压管路一电流口制动轮缸0压力传感器△轮速传感器轮制动力分配要求及制动工况要求等条件计算出来的电机制动力矩大小及车辆滑移率状态等信息输送给电图I再生制动系统模型结构原理基金项目：江苏省自然科学基金项目(BK2011367)和江苏省“六大人才高峰”项目(SZ2010002)资助。一44一汽车技术学兔兔www.xuetutu.com·新能源技术．互关联制约。2集成控制策略协调控制器主控流程如图3所示输入再生制动控制策略的原则是追求制动稳定性、驾驶员制动感觉和能量回收最大化在