基于MAS的HEV再生制动动态协调控制策略研究_王儒.pdf

第 卷 第期佳 木 斯 大 学 学 报（自 然 科 学 版）年 月 （）文章编号：（）基于 的 再生制动动态协调控制策略研究王儒，张艺越，方明月（安徽信息工程学院机械工程学院，安徽 芜湖 ）摘要：为进一步提高 制动力分配占比的合理性，以 制动稳定性和能量回收最大化为目标，结合智能控制理论，在制动稳定区间内设计一种 再生制动动态协调控制策略，利用 和 建立联合仿真模型，结果表明，在保证制动稳定性的前提下与 缺省策略相比优化后的再生制动系统有效完成了制动力的智能化分配，续驶里程得到有效提升。关键词：再生制动；多智能体；动态协调中图分类号：文献标识码：引言混合 动 力 汽 车（，）采用油电混合驱动，可实现热能和电能的驱动循环利用，与传统燃油车相比具有较多的显著特点，其所特有的再生制动技术是实现车辆减速制动时将动能转化为电能进行能量二次利用的关键技术，也是各高校、汽车厂商和科研院所研究的主要技术之一。谢一兵等人以 制动法规为研究基础，在分析再生制动原理基础上建立机电复合制动 仿真模型，仿真结果表明所设计的控制策略能量回收率和 值显著提升。纪佳圳等人从再生制动技术影响因素出发，完成制动力分配策略的设计，基于 建立仿真模型并依次进行仿真分析和实车测试，结果表明所设计的控制策略保证了制动安全性和能量回收率。等人在液压泵上并联气动动力系统，将制动能量储存在液压储能器和储气罐中，以液压泵和发动机并行供能为主，气动动力系统供能为辅，结果表明，回收的能量大大提高。等人基于 制动法规完成制动力分配，并以能量回收最大化为目标，通过与滑膜控制方法进行比较，能量回收效率和稳定性显著提升。现有研究表明，国内外学者对再生制动技术的研究主要从控制策略、行驶平稳性和足够的制动效率等方面展开深入研究，对不同工况下如何实现制动力动态协调自主智能分配研究较少。鉴于此，文中针对 制动系统合理配置与设计制动力的分配占比问题，基于智能控制原理，引入多智能体控制技术，以期实现 制动力的智能化分配。动力学模型分析 行驶力学分析是建立制动力分配模型的基础，且 整车模型建立方法与传统汽车研究方法相同，因此建立如图所示整车受力参数分析模型。图 受力分析图结合汽车动力学知识，对 受力分析完成整车受力平衡关系分析如式（）所示。收稿日期：基金项目：安徽省高等学校自然科学研究项目 ）；“机械设计制造及其自动化”（）；安徽省高等学校自然科学研究项目“（）。作者简介：王儒（），男，安徽宿州人，助教，硕士，研究方向：机械设计与仿真。第期王儒，等：基于 的 再生制动动态协调控制策略研究总 （）式中：总为汽车总驱动力，；为道路坡度，（）；为滚动阻力系数；为空气阻力系数；为汽车迎风面积，；为空气密度，；为汽车车速，；为旋转质量转换系数；为加速度，。再生制动动态协调控制系统模型搭建 及多 系统明斯基教授在 书中最早提出 的概念，用于表示在社会中通过协商或竞争方式解决矛盾，具有自治行为、自适应性的人或物。其作为计算机和人工智能领域的一个重要概念，单个 可适应外界环境的变化，具有自治和交互协作的能力。但受其自身求解能力的限制，单一 无法在复杂多变的实时动态系统中较好的发挥其适应性、协调性和信息交互能力。为此，提出多 系统（，）的概念，即通过多个 间的相互协调协作，从实时动态控制系统原理和控制需求出发，定义多个 ，每个 间可完成信息的交互沟通协作，共同完成复杂任务分解和求解，提高控制系统鲁棒性和协调性。再生制动动态协调控制策略的建立系统 作为动态协调策略的总协调器，感知 实时工况信息和踏板开度变化，结合各 间的动态特性差异，引入多智能体控制理论和智能控制思想，实时精确识别驾驶员制动需求，完成制动力的智能化分配，将反馈的各部件智能体参数信息，如蓄电池当前 值、电机转矩等进行整合优化的同时做出实时判断和工作模式切换并向各部件智能体发送制动需求响应。电机 电机 接收来自系统 的信号与命令完成工作模式切换，计算电机完成任务所需的转矩，接收电机转矩指令并约束调整输出转矩，并将实际输出转速和转矩等参数传递至车轮 和蓄电池 。即在转速额以下时，再生制动转矩恒定，大于转速额，电机恒功率运转，并且转矩与转速成反比，有 ，额 额，额 （）额是电机额定功率；是再生制动力矩。转矩与制动力关系：（）式中：为 制 动 时 电 机 转 矩，；为驱动轴再生制动力，；为变速器传动比；为主减速器传动比；为传动系统工作效率。蓄电池 蓄电池 计算完成蓄电池任务所需的响应功率和充放电电流，限制蓄电池充放电，保证蓄电池 使 用 寿 命。基 于 此，为 合 理 控 制 蓄 电 池 值，建立如图所示的电池电压内阻模型。图电池电压内阻模型根据蓄电池等效电路基本原理，计算其有效功率：（）式中为蓄电池有效功率；为开路电压；为蓄电池等效电阻；为回路中充放电电流。由式（）简化计算得：（）（）再生制动过程中，值的大小是其控制的关键，结合其定义可得：（）式中：为蓄电池剩余电荷容量；为蓄电池电荷总容量。结合式（）和式（）完成 值得计算：（）（）车轮 车轮 接收系统 和电机 的制动响应信号，计算总的制动需求力，结合搭建的动态协调策略、比例系数的计算和配置设计要求完成制动力的智能化分配。模糊控制器设计佳 木 斯 大 学 学 报（自 然 科 学 版）年模糊控制是模糊数字与实际工程经验相结合的智能控制理论研究方法，对较难较复杂数学模型的建立，表现出较强的鲁棒性和求解能力。因其结构运行稳定、容错能力强，适用于新能源汽车再生制动技术等能量管理策略的研究。（）建立模糊控制器 在行驶或制动中具有时变性和非线性，为确保 制动效能和中制动力的智能化分配，选用 型模糊推理方法，以速度 和制动强度作为输入物理量，再生制动比例系数作为输出物理量搭建模糊推理系统。（）隶属度函数的编辑计算隶属度函数的设计基于输入变量的实时变化，考虑到数据计算的实时性，选取稳定性好、响应快的三角形和体形隶属度函数，用以确定输入输出物理量计算的分辨率。其模糊子集设计如下：速度 代表 行驶的实时状态，其模糊子集设计为（非常慢），（慢），（中等），（快），（非常快），论域取 ；制动强度代表 实时工况下的制动意图，是制动模式判断的主要依据，其模糊子集设计为（小），（中等），（大），论域取；再生制动比例系数代表制动工况下制动力的实时分配比例，其模糊子集设计为（非常小），（小），（中等），（大），（非常大），论域取；（）模糊控制规则的制定模糊规则的建立多是基于仿真实验和实际工程经验，输入输出变量的逻辑运算通过模糊语言组合实现。结合控制策略的设计方法与制定的分配原则对输入输出变量不断优化调试得到更为清晰、准确的模糊控制规则表。如表所示。表模糊规则表 （）解模糊化模糊控制输入与输出量分别为模糊量和精确量，因控制量的不同，必须将模糊量转化为精确量完成对设备的实施控制。为此，采用加权平均法完成值的解模糊化，即：（）仿真结果分析仿真模型的设计计算采用 中典型的反向仿真为主，后向仿真为辅的仿真计算方法，以能量流动方向为设计主线，完成各组成模块间的能量分配，以期得到整车制动工况下 值、能量损耗等参数的变化，间接完成动态协调策略下制动效能的评判。在矩阵实验室 中搭建再生制动动态协调控制策略，嵌入 中（见图），并更新上层文件完成控制策略二次开发；为直观准确的制定所设计策略的合理性图 中 整车顶层模型和普适性，选取 和 两种循环工况（见图）进行联合仿真并与 缺省策略进行仿真结果对比，以车辆 值、制动能量回收率和有效制动能量回收率作为评估所设计策略合理性的重要指标。循环工况 循环工况图循环工况设定仿真车辆初始 ，完成次循环后，值仿真变化过程如图和整车能量分布情况如表所示，基于图示仿真结果可知：所设计的再生制动动态协调控制策略较 缺省策略在不同循环工况下 的下降幅度较慢，说明整车运行过程中蓄电池回收较多的制动能量，电池可用容量增加。进一步分析表发现，所搭建策略在 和 两种循环工况下制动能量回收效率分别增加 和、第期王儒，等：基于 的 再生制动动态协调控制策略研究 工况下有效制动能量回收效率由 增加到，工况下有效制动能量回收效率由 增加到，说明基于 所搭建的再生制动动态协调控制策略的应用使得 整车部件能够较好的基于实时工况进行动态协调。表评价指标参数仿真结果对比主要参数 缺省控制策略优化后控制策略 缺省控制策略优化后控制策略整车消耗能量 制动能量 回收的能量 制动能量回收率 有效制动能量回收率 工况 值变化对比 工况 值变化对比图 值仿真变化对比结语针对 制动能量回收效率低的问题，设计再生制动动态协调控制策略完成缺省控制策略的优化与完善。结合仿真结果对比可知：（）所设计的控制策略对前后轴制动力在可行域内有效完成了智能化分配，在保证安全性、舒适性、稳定性等制动效能的前提下，使前轴承受更多的制动力分配比；（）通过设计更具有实效性的模糊控制系统，结合智能控制理论搭建智能化制动力分配模型，使制动能量回收效率具有高效性和普适性；（）优化和完善后的控制策略，制动能量回收效率、有效制动能量回收效率、值增幅明显，说明所设计的控制策略可对制动系统实现灵活控制，设计的控制策略是合理的、有效的。参考文献：谢一兵，王守城，李志富，等 制动下电动汽车再生制动控制策略仿真研究 机械工程与自动化，（）：纪佳圳，熊锐，吴坚，等混合动力汽车制动控制策略的研究农业装备与车辆工程，（）：，：，：贾利民，刘刚，秦勇基于智能 的动态协作任务求解北京：科学出版社，牛礼民，杨洪源，周亚洲并联式混合动力汽车能量管理策略新分类与概述机电工程，（）：唐国强混合动力汽车能量控制系统的研究佳木斯大学学报（自然科学版），（）：孙崇昆，雷良育，王建航，等轻型纯电动汽车再生制动控制策略研究与仿真农业装备与车辆工程，（）：，（，）：，：；