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对某电动汽车机电复合制动系统进行了研究,制定了电动汽车机电复合制动系统的结构方案。依据ECE-R13法规与最大电机制动力限制,确定机电解耦门限值,对小强度制动、中强度制动及紧急制动3种不同工况分别制定了不同的再生制动与液压制动控制策略,并进行仿真与试验验证。结果表明,在小强度制动时电机可满足驾驶员的需求制动力,并且能量回收率能够达到25%;在中强度制动时电机以最大制动力进行制动并且在最大回收能量的同时能够使该系统满足制动性能,能量回收率能够达到74%;在紧急制动时为了制动安全应迅速将电机制动力撤出。该复合制动系统能够有效地吸收再生制动能量,同时也能满足车辆的制动性能。 相似文献
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电动汽车驱动系统再生制动特性分析与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
电动汽车行驶时对能量的需求以及延长续驶里程要求驱动电机具有再生制动能力,既可以提供制动力,又可以将制动过程中的能量回收。通过对汽车制动模式及其产生的能量进行分析。以永磁无刷直流电机系统在作电动汽车动力时实现电气制动为控制策略,仿真了回馈制动,并对仿真结果进行了分析、探讨。结果表明,再生制动的算法是可行的,能满足能量回收要求。 相似文献
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亲爱的读者,在购置爱车或者与朋友谈论车辆性能的时候,您可能经常会碰到ABS、EBD、BAS、ASR、ESP等英文名词,这是否困扰了您呢?是的,这些都是涉及制动系统的名词,您不了解没关系,从本期开始,将连续刊登关于制动系统系列的3篇文章,相信读完后您将会有一个全面而清晰的认识。本期向您介绍制动系统的组成与分类。制动系统主要由供能装置、控制装置、传动装置和制动器4个部分组成。制动系统按照功能可分为行车制动系统、驻车制动系统、第二制动系统(应急制动系统)和辅助制动系统等;按制动能源可分为人力制动系统、动力制动系统和伺服制动系统;按照制动能量的传输方式可分为机械式、液压式、气压式和电磁式等。 相似文献
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混合动力电动汽车制动系统回馈特性仿真 总被引:5,自引:1,他引:5
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%。 相似文献
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<正>未来,混合动力车和电动车的续驶里程势必大幅度增加。为达到节省燃料、增加续驶里程的目标,混合动力车和电动车必须尽可能地从制动过程中回收能量,供给电力驱动。博世正在开发的再生制动系统,将与动力系统一起,保证上述的能量回收达到最佳水平。博世底盘控制系统事业部总裁Werner Struth博士表示:"理想情况下,我们能将制动的全部过程应用于产生能量。但是当电机制动扭矩不能提供足够制动力时,液压制动系统便会提供帮 相似文献
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分析电动汽车制动能量回收的制约因素,综合汽车制动动力前、后轮制动力分配,电机制动与机械制动并行控制和电池耐受性分析,提出了制动能量回收的联合控制策略.基于Simulink和Cruise软件平台进行了系统建模和联合仿真.结果表明该联合控制策略能够实现法规制动条件下的制动能量回收,回收率达13.7%,提高续驶里程16.4%. 相似文献
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并联式制动能量回收系统的控制策略一般是固化的函数曲线,由当前车速直接确定出再生制动转矩,并未考虑
制动踏板开度这一因素,驾驶员的制动感觉较差。为了衡量驾驶员的制动感觉,提出了电动汽车制动效能一致性的概念,
即驾驶员以不同制动踏板开度在不同初速度下进行制动。在采用电- 液复合制动与只采取传统液压制动时,二者所得出
的制动加速度和制动距离分布的差异情况,差异越小则代表电动汽车制动效能一致性越好。在AMEsim 和simulink 软
件联合仿真环境下,建立并联式制动能量回收系统模型和电动汽车整车模型,通过引入制动踏板开度修正系数对再生制
动力矩进行标定,提出了一种基于制动效能一致性的制动能量回收转矩的控制方法。仿真结果显示,该方法能够取得与
传统液压制动系更为接近的制动效能和制动感觉,同时较现有并联式回收系统控制策略的能量回收效率提高了5.9%,
具有一定的工程应用价值。 相似文献
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分析了目前汽车制动能量回收利用现状,在蓄电池储能方案的基础上,提出了利用制动能量驱动SR电机工作,将制动过程中的动能转化为电能给用电设备或给蓄电池充电;在汽车起步或加速过程中,SR电机既为传动系提供动力又带动压气机给发动机提供压缩空气改善燃烧。 相似文献
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文章分析了电动汽车制动的特性、制约因素及其功能,研究了电制动的控制策略,并指出了电制动能为电动汽车提供良好的辅助动能,能通过“能量再生”来达到节约能源,延长电动汽车续驶里程。 相似文献
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《中国公路学报》2017,(4)
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。 相似文献