复合制动系统制动力协调分配方法仿真研究

针对当前复合制动系统再生制动力分配策略分析不全面的问题,基于复合制动系统结构形式和驾驶员制动意图的分类,对再生制动力分配方法进行了研究,并以装备前轴式复合制动系统的车辆为例进行了仿真分析.仿真结果表明,在紧急情况制动工况时再生制动力分配方法能够保证ECE法规所规定的稳定性要求.     

HEV制动能量回收策略研究

针对并联式前驱HEV(公交车)的制动能量回收控制系统,通过对其载荷状态进行识别,对不同载荷下的汽车前、后轮机械制动力和电制动力进行合理分配,从而提出基于载荷状态识别的制动能量回收策略;同时在Matlab/Simulink中建立相应的仿真模型,进行仿真。仿真结果表明:基于载荷状态识别的制动能量回收策略其制动能量回收率相比之前提高了9.6%,验证了该策略的可行性与有效性。     

HEV制动意图识别的研究

基于大量的工况数据建立辨识模型,实现了对制动意图的准确识别.在此基础上优化了再生制动的控制策略.仿真结果表明,通过制动意图识别可有效地优化混合动力汽车再生制动的控制策略,从而进一步改善混合动力汽车制动时的驾驶感觉和燃油经济性.     

基于最优控制理论的制动能量回收策略研究

以混合动力电动汽车为研究对象,以驾驶员的制动意图和制动能量回收率为设计指标,基于最优控制理论设计了一套有效的制动力分配模型。仿真结果表明,该控制方法能够显著提高汽车制动时的响应速度,大约在0.5 s以内就能实现制动意图,并且能够提高制动能量回收率10%左右。     

基于I线制动力分配的四驱纯电动汽车制动能量回收策略的研究EI北大核心CSCD

针对具有双轴双电机四驱结构的电动汽车,设计了一种基于I线制动力分配策略。该策略在制动时,前后轴制动力按照I线分配,前后电机同时回收能量,既发挥了制动能量回收潜力,又保证了制动稳定性。仿真结果表明,该策略能回收更多的能量,制动力分配曲线与I线相吻合,保证了制动稳定性,也验证了该策略的有效性。     

复合制动系统制动力分配算法研究

针对电机液压复合制动系统的制动力分配问题,设计不同分配方法以满足相应的需求,针对各种分配方法提出了合理的制动力分配算法.同时基于Matlab/Simulink平台,建立了制动力分配模型对分配算法进行仿真,验证了分配算法的合理性.     

轻度混合动力汽车制动能量回收控制策略研究

以某轻度混合动力电动汽车为研究对象,分析了,制动能量回收系统在制动回收工作过程中的控制策略,并在分析的基础上建立其在制动过程中的制动力分配模型和数学模型,利用6个典型的循环工况来评价现有制动力分配策略的优劣,并与Advisor中的制动力分配策略进行了比较。无论是燃油经济性、整车能量效率、回收能量占燃油消耗的百分比,还是能量回收率都有明显的提高。     

乘用车驾驶员制动意图识别参数的选择

在良好路面条件下进行乘用车制动试验,获取不同制动强度下制动过程中的车速、制动踏板位移、制动踏板力和制动管路油压等信号并进行数据处理;分析采用不同参数及其组合进行驾驶员制动意图识别的优缺点,最终确定制动踏板位移是最适合于驾驶员制动意图识别的参数.     

后轮轮毂电机驱动电动汽车的液压复合制动系统匹配方法

根据某电动汽车的总体设计要求,提出了该类型电动汽车的液压复合制动系统前、后制动力分配和匹配原则,分析了后轮轮毂电机特性对液压复合制动系统设计的影响.以满足理想制动力分配为目标,利用非线性最小二乘法优化方法对该液压复合制动系统前、后制动力分配和匹配进行了优化设计,并在不同循环工况、整车质量及电机外特性情况下评估了优化结果.     

电动汽车电液并行制动系统研究

在对传统汽车液压制动系统进行适当改造的基础上,提出了一种适合于电动汽车使用的电液并行制动系统结构,并设计了相应的并行制动力分配方案.鉴于施加再生制动力引起制动稳定性的变化,通过整车的仿真分析,提出了系统改进的技术方案.最后用台架试验对系统的可行性和有效性进行验证.     

新能源汽车再生制动能量回收研究综述

续驶里程及蓄电池供电技术是目前制约新能源汽车普及的主要因素。再生制动技术作为提高整车能量利用率的有效方案，为新能源汽车续驶里程的提高提供了一条切实可行的解决思路。针对再生制动关键技术，分别阐述了再生制动控制策略研究和再生制动能量管理研究两个方面的研究成果。针对再生制动策略问题，分别从制动意图识别、制动力分配以及轮缸压力控制三方面总结了再生制动相关控制策略；针对能量管理问题，分别从制动能量回收潜力与能量回收效果评估两方面对研究成果进行了总结。分析了通过能量流机理计算车辆节能潜力的方法，并对未来再生制动关键技术的研究与发展趋势进行了展望。     

电动汽车再生制动的滑移率控制

以不改变电动汽车原有机械制动系统结构和控制方式为前提,提出一种并联式混合制动滑移率控制方法.该方法明确划分了再生制动控制和原有机械制动控制的作用工况.将再生制动控制转化为滑移率规划和控制两个问题,并设计了滑模控制器.分析和仿真结果显示,在不同强度、不同方式及存在参数不确定性下制动,该方法都可以实现再生制动和机械制动的准确控制及平顺过渡.     

插电式混合动力汽车再生制动控制策略

由于再生制动控制策略直接影响了插电式混合动力汽车（PHEV）的经济性,文章提出了一种基于理想制动力分配的再生制动控制策略,这种策略能在保证制动稳定性的同时,尽可能多地回收制动能量,在Simulink平台上建立再生制动控制策略模型,并嵌入到Cruise软件中进行仿真。仿真结果表明,此模型相比没有制动能量回收的PHEV和传统汽车,都有效地提高了经济性,验证了再生制动控制策略的合理性。     

纯电动汽车制动能量回收系统关键技术现状分析

文章以制动能量回收控制策略为核心,展开制动能量回收系统关键技术现状分析。首先重点阐述制动能量回收前后轴制动力与电-液制动力分配原则与技术要点。其后提出电机性能、储能装置性能状态、再生制动系统结构、行驶工况四类关键因素对制动能量回收的影响,并对其关键技术的研究现状进行综合分析。最后提出制动能量回收系统未来的研究方向。     

重型载货汽车气压制动系统危险状态识别

针对重型载货汽车因气压制动系统发生管路破裂、机械故障或热衰退导致制动效能下降且不易察觉从而引发严重交通事故的问题，提出基于主成分分析降维（PCA降维）和马尔可夫模型的气压制动系统危险状态识别方法。考虑到三轴载货汽车双回路制动系统的结构复杂性以及制动过程制动踏板动作、系统压力建立和实现车辆减速具有明显的时序性特点，首先采用PCA降维的方法对系统状态进行辨识；然后运用驾驶人制动意图与制动系统响应的双层隐形马尔可夫模型对系统状态进行识别。受驾驶人习惯影响制动踏板作用瞬间辨识度低，采用混合高斯聚类法提取不同制动意图时制动保持阶段数据建立制动意图识别模型和系统响应识别模型，通过二者匹配程度判定系统状态。最后，分别依据实车试验数据对模型进行离线训练和在线辨识验证。试验结果表明：系统正常状态下，基于PCA降维和马尔可夫模型相结合的识别方法能够准确、有效地识别制动系统状态；制动管路断开压力降低状态下，PCA降维方法能够及时有效识别其危险状态。     

汽车列车电控制动系统制动力分配的控制算法

为汽车列车提出了一种基于滑移率的电控制动系统制动力分配算法,即根据不同情况,使牵引车后轮和半挂车车轮的目标滑移率随牵引车前轮滑移率而变化.运用Matlab/Simulink和Trucksim软件进行列车在高附着和低附着路面上行驶的联合仿真,结果表明该算法能缩短汽车列车的制动距离,提高了制动稳定性.     

电动汽车再生制动控制算法研究

以"在满足车辆制动性能要求、保证车辆制动稳定性的前提下,最大限度地回收再生制动能量"为原则,对电动汽车再生制动力与制动器制动力的分配算法进行研究,得到车辆制动时制动力的控制算法,最后以某电动车辆为例进行仿真分析。制动力分配算法对车辆再生制动和机械制动的分配规律的制定具有较好的参考作用。     

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%。     

基于实际载重的汽车前后轴制动力分配系统设计

汽车在生活和生产中日益变得不可或缺,对汽车安全性又提出了更高的要求。汽车前后轴制动力分配对汽车安全性具有重大影响。针对前后轴制动力分配的问题,分析比较了目前各种分配方式的不足,并建设性地提出了基于实际载重的汽车前后轴制动力分配的控制方法。建立并详细阐述了该控制方法的理论模型及相关的约束条件。对该控制方法进行了实例计算分析和仿真实验,并对实验结果做了说明和总结。