基于GGAP-RBF的重型载货汽车持续制动匹配分级控制策略

为了有效降低长大下坡路段重型载货汽车行车制动器的使用频率和驾驶强度,基于持续制动匹配等级和广义生长剪枝径向基函数(GGAP-RBF)减速度估计模型提出持续制动匹配控制策略。首先以重型载货汽车为研究对象,基于发动机制动、排气制动和电涡流缓速器制动试验研究持续制动力随行驶车速的变化关系;然后以当前车速、车速差以及道路坡度作为输入参数,需求减速度作为输出参数,基于GGAP-RBF建立需求减速度估计模型;最后依据需求制动力与等级制动力差值最小原则选择持续制动匹配等级,同时分别进行定坡度工况下试验验证和变坡度工况下仿真研究以验证控制效果。结果表明:4.2%定坡度工况下,采用所提出的控制策略持续制动等级仅切换2次,比控制最优驾驶人切换少1次,速度变化基本一致;13 160m变坡度工况下,能够实现稳定减速,150m后达到预定车速,随后在60~62km·h~(-1)范围内变化,具有变坡度工况适应性强的特点;所提出的控制策略能够依靠持续制动匹配分级控制而有效降低行车制动器的使用频率和驾驶强度,实现车辆减速和稳定车速下坡行驶的效果。     

基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器换挡控制

针对拥堵工况下车辆自动变速器频繁换挡的问题,选取车辆平均车速、平均节气门开度和采样时间内制动踏板作动次数为评价因子,建立T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识,提出基于拥堵工况辨识的车辆自动变速器分层修正控制策略;将车辆自动变速控制分为上层辨识决策层与下层换挡执行层,上层采用T-S模糊神经网络进行拥堵工况辨识与换挡修正决策;下层接收上层修正控制指令执行换挡修正。仿真与实车试验结果表明:采用TS模糊神经网络可准确识别拥堵工况,基于拥堵工况辨识的车辆自动变速分层修正控制策略可有效避免拥堵工况时频繁换挡,减少换挡执行部件和制动系统的磨损。     

考虑能量回收控制的新能源汽车串联式制动系统

由于当前汽车制动系统存在制动效果不佳、运行质量较差、无法将汽车的运动能量转化为热量等问题,使汽车续驶能力受到制约。为解决此类问题,引入能量回收控制原理,设计了一种新能源汽车串联式制动系统。制动系统采用了C/S硬件架构,在软件部分,通过确定汽车动力源总功率、结合串联式制动策略设计协调控制层,再基于能量回收控制设计汽车制动力分配模块。通过测试可知：在不同行驶工况下,本文系统车速制动优势明显,能够在短时间内实现快速制动车速的目标,进而提升了汽车的续航能力。     

智能汽车极限工况下联合制动与转向的自动紧急避撞研究

为提高智能汽车极限工况下的自动紧急避撞能力,提出了一种联合制动与转向的综合控制方法。首先,建立了包含转向、制动和悬架子系统耦合特性的18自由度统一动力学模型,并对其进行了水平路面上的转向制动仿真。接着,提出了联合制动与转向的自动紧急避撞系统总体框架,其中路径规划选用五次多项式规划算法,纵向采用滑模跟踪控制,侧向采用基于2自由度参考模型的最优四轮转向跟踪控制。最后,参考乘用车双移线极限工况测试国际标准,构建自动紧急避撞驾驶场景,对上述模型在不同车速下的自动紧急转向避撞和联合制动与转向避撞进行了对比仿真。结果表明:当车速较高时,车辆实际轨迹与理想跟踪轨迹存在一定滞后,极限工况下仅通过转向操作难以成功避撞;而联合制动与转向的避撞控制系统可进一步提高车辆极限工况下的自动紧急避撞能力,最大通过车速可由50提高至60 km/h。     

电动汽车制动能量回收系统评价方法研究

以电动汽车制动能量回收过程中不同能量间的传递关系为研究对象,提出了评价制动能量回收系统的测试方法和评价指标,搭建了电动汽车制动能量回收系统测试平台,并利用该平台对某电动汽车在NEDC工况下的制动能量回收效率进行了研究。试验结果表明,制动回收能量和回收率主要受制动能量回收控制策略、制动初速度和减速度的影响,当制动初速度低于控制策略中设定车速时系统将不进行能量回收;鉴于NEOC工况中制动初速度和减速度比较单一的情况,建议开发一种适用于电动汽车制动能量回收系统评价的工况。     

基于EMB的纯电动汽车制动能量回收优化控制策略研究

为提高电动汽车制动时回收的能量,减少能源浪费,本文中提出了一种基于电子机械制动(EMB)系统的再生制动力分配策略。首先,根据制动踏板信号得到当前制动强度,结合前后轴制动力分配策略分别得到前轴、后轴制动力。然后以车速、电池SOC值和制动踏板行程为输入,再生制动占比为输出,创建模糊控制器,且以制动时回收能量最大化为优化目标,运用PSO算法优化模糊控制器。最后进行Simulink和AVL Cruise的联合仿真。结果表明,在NEDC工况下能量回收提升2.5%,在CLTC-P工况下能量回收提升1.56%。     

轻型商用车速度控制标定策略研究

整车标定过程是实现控制策略、优化控制品质的关键环节。本文针对车辆车速控制的评价指标,结合轻型商用车柴油机电控系统的闭环控制策略,详细分析了控制参数特点,确定了控制参数标定方法和标定流程,最后在基于BOSCH柴油机电控系统的某轻型商用车上,进行了不同档位和车速控制条件下的标定方法试验。结果表明,本文研究的车速控制标定策略能够满足车辆不同车速控制的要求。     

汽车防抱制动系统车速估取新方法

汽车防抱制动系统中，滑移率是主要控制参数，制动时车速是确定滑移率的基础，介绍了一种估取车速的新方法。     

AEB系统性能与碰撞时间关联性研究

根据对不同车型AEB系统性能实测数据的分析,得出AEB系统TTC值、AEB制动执行策略与最终制动效能和用户体验之间的关联性,并依据分析结果对AEB系统的TTC和制动执行策略设定提出了合理建议。在CCR试验工况中,当车速低于20 km/h时TTC设定应更小,采用单级制动,以提升用户体验;在更高车速下应采取两级制动策略,以使AEB系统更为舒适、平顺地介入,在确保AEB系统性能的同时提升用户舒适度,同时提升AEB系统在NCAP评价规程中的得分率。     

电动汽车新型再生-机械耦合线控制动系统机理研究

本文中对一种新型电动汽车再生-机械耦合线控制动系统进行研究。首先,构建新型再生-机械耦合线控制动系统动力学模型,基于动力学模型进行系统制动性能分析,获得再生-机械耦合线控制动系统摩擦制动转矩和电磁制动转矩的匹配关系。接着,根据该再生制动系统特性和制动工况,提出电磁制动和耦合制动两种工作模式,低制动强度下采用电磁制动模式,高制动强度下采用耦合制动模式;在耦合制动模式下,提出通过电机电磁转矩和摩擦制动转矩集成控制,实现电磁控制、摩擦控制和耦合控制3种制动转矩控制方式。最后,分别进行了38和15km/h两种车速下电磁制动和耦合制动台架试验,对新型再生-机械耦合线控制动系统耦合制动机理进行了验证。     

EQ1092变型车的制动系统

汽车在路面附着系数较低的工况下行驶，边转向边制动，往往易使前轮过早抱死而失去方向操纵尤其是满载工况中等强度制动时更为明显，为此，我们设置了前桥减压制动系统(见图1)，用户可根据不同路面状况选择使用。     

混合动力电动汽车制动系统回馈特性仿真

为了研究混合动力电动汽车(HEV)回馈制动特性,建立了用于城市公交的混合动力电动汽车复合制动系统的仿真模型,提出了回馈制动控制策略,分析了复合制动系统的工作过程,并探讨影响电动汽车制动系统可靠、安全和高效的主要因素,研究电动汽车复合制动系统优化途径。研究结果表明:回馈制动最低车速限值越小,制动能量回收率越大;从回收电动汽车能量角度分析,回馈制动比例应有一个有效范围值;在各种循环工况下,具有回馈制动功能时混合动力电动汽车城市客车单位里程的能量消耗可降低10%~25%。     

基于制动意图识别的增程式重型商用车复合制动控制策略

为了提高增程式重型商用车制动能量回收率和制动性能,通过分析大量实车制动数据,以制动踏板位移和制动踏板位移变化率为输入设计制动意图的模糊推理规则,采用LQV神经模糊系统建立制动意图识别模型;在制动力分配要求、电机再生制动约束、蓄电池约束等约束条件下,基于制动意图识别建立机-电复合制动控制策略,并通过60km·h~(-1)初速单次制动工况仿真、中国典型城市公交工况(CCBC工况)仿真和实车试验验证复合制动控制策略的性能。研究结果表明:提出的复合制动控制策略能够准确识别驾驶人的制动意图,优化制动力分配,提高制动能量回收率;其中60km·h~(-1)初速单次制动工况下轻度制动和中度制动的能量回收率分别为19.05%和15.69%,CCBC工况下制动能量回收率达到了16.65%;提出的复合制动控制策略能够满足实车制动需求,在30km·h~(-1)初速单次制动工况下轻度制动和中度制动时,蓄电池SOC分别上升了0.019%和0.011%。因此,基于制动意图识别的复合制动控制策略能够显著提高电动汽车的能量利用效率,是一种提升电动汽车经济性的有效方法。     

高强度制动轮边湿式制动器总成多场耦合下热可靠性分析

针对高强度制动下轮边湿式制动器总成内部热积聚引起车辆可靠性、制动性和经济性的下降,建立该总成及其制动器有限元模型,分析温度场与应力场耦合下紧急制动与持续制动工况的湿式制动器热可靠性。基于键合图理论建立总成热源系统模型后,考虑空气和润滑油对流换热,分析热场与流场耦合下长时间高频制动工况整个总成的热可靠性。结果表明:高强度制动工况湿式制动器总成在应力场、温度场和流场的作用下其热可靠性显著下降,数值模拟与试验结果验证了分析方法正确性和结果有效性。     

VGT-EGR替代方案控制策略的实现

基于柴油机VGT-EGR系统的控制原理,提出了由电子节气门(ETC)—可变废气控制系统(VEC)联合控制替代VGT单独控制并结合EGR系统进一步降低柴油机排放的方案,建立了能够模拟多缸单体泵柴油机运行并通过芯片内部程序对其执行器进行控制的在环仿真试验平台,制取了不同工况下的循环油量MAP图,研究并制订了ETC,VEC和EGR系统的控制策略,并通过在环仿真试验验证了控制策略的可行性。     

冗余制动电控系统多物理体在环试验研究及应用

为验证车辆在集成式助力系统（IBS）与电子稳定控制（ESC）2个控制器功能交互下的性能表现，排查并定位IBS与ESC功能交互下的故障问题，基于多物理体在环试验（m-HIL）技术，提出了一种可在IBS与ESC 2个控制器功能交互下进行制动电控系统性能及功能试验的冗余制动电控系统多物理体在环试验平台方案，并根据组合测试方法，运用自动化测试技术完成了IBS与ESC冗余控制器下的再生制动工况试验，提炼出再生制动工况下制动助力失效时对应的参数空间，形成了IBS与ESC冗余系统的再生制动工况下制动助力失效的典型测试用例。     

基于带切换增益模糊调节的滑模控制算法的车辆电液制动系统

针对汽车线控电液制动系统建立了单轮车辆模型,研制了一种新的状态观测器对车速进行估算,试验结果表明该方法正确实用.采用切换增益模糊调节的滑模控制算法对非线性时变的车辆实施基于最佳滑移率的制动控制,在Matlab/Simulink中的仿真结果和验证试验都表明在汽车线控制动系统应用该算法是可行、有效的,在该算法的控制下汽车可获得比一般滑模控制更好的制动性能.     

汽车ABS的模糊控制方法研究

介绍了模糊控制理论在汽车防抱死制动系统(ABS)中的应用,提出了车速估算的模糊逻辑方法,并在SIMULINK仿真环境下进行了动态仿真,结果表明：基于模糊控制的ABS系统鲁棒性强,控制效果好,可实施性好。     

汽车防抱制动系统的自寻最优控制

通过分析车轮制动的工作原理，提出了汽车防抱制动系统的自寻最优控制方法。仿真结果表明，在不同的路况下，防抱制动系统的自寻最优控制取得了满意的效果。文中提出的自寻最优控制方法相对以往的控制方法更为简单，更适合于实际应用。     

可变附着系数路面上的自动紧急制动避撞安全策略研究

针对路面条件变化时紧急制动系统易出现的制动时机决策失准问题,提出基于车辆运动学的动态决策增强安全模型的紧急制动策略。首先,依据目标车加减速状态细化工况,基于车辆速度与加速度建立动态决策安全模型,以提高极端工况下控制策略对车辆动态行驶速度的适应性。接着,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法连续辨识获得道路附着系数,通过系列道路条件下对实车和模型的制动性能试验建立路况与车辆减速能力的关系,根据道路条件实时更新模型依赖的极限减速度参数,进一步增强控制策略安全性和对动态道路条件的适应性。最后,通过附着系数连续多变路面工况试验和中国新车评价规程(C-NCAP)测试工况试验,对控制策略进行验证。结果表明,滤波算法具备精准的辨识效果;而自动紧急制动策略可在变化附着系数路面上实现对制动时机的准确决断。