基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统
阅读说明：本技术 基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统 (Hybrid vehicle energy recovery torque gradient control method and system based on smoothness ) 是由 楼狄明 康路路 张允华 房亮 谭丕强 胡志远 于 2021-10-11 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统,车辆进入能量回收模式后,监测电机制动力矩的梯度,如果梯度大于预设置的梯度阈值,则对电机的制动力矩进行样条多项式最小二乘滤波优化处理,电机基于滤波优化处理后的制动力矩工作。与现有技术相比,考虑到在混合动力车辆制动能量回收的过程中涉及电机制动的介入与退出,由于电机制动力矩的特性与液压制动力矩不同,会出现很大梯度的上升或下降,进而带来严重的平顺性问题,本申请识别力矩梯度的变化,使用样条多项式最小二乘滤波优化处理进行对应的优化处理,使车辆的平顺性达到较高的水平。(The invention relates to a hybrid electric vehicle energy recovery torque gradient control method and system based on smoothness. Compared with the prior art, the intervention and quitting of motor braking are considered in the process of recovering the braking energy of the hybrid vehicle, and due to the fact that the characteristics of the motor braking torque are different from the hydraulic braking torque, the motor braking torque can rise or fall in a large gradient, and further serious smoothness problems are caused.)
技术领域
本发明涉及汽车能量回收过程控制领域，尤其是涉及一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统。
背景技术
随着现代化技术的不断进步，使得地球上的能源消耗变得越来越大。在能源消耗中，汽车消耗占比很大，混合动力汽车能量回收功能的出现，为节能减排做出了重要的贡献。其基本回收方式为在车辆减速制动时，将电机切换为发电模式，电机在辅助制动的同时，将动能转化为电能并存储于电池中，以提高整车的能量利用效率。
但是，在混合动力汽车能量回收过程中，由于多种因素造成的电机、液压制动系统制动力动态响应特性的差异，在制动模式切换过程中会引起总制动力矩梯度剧烈波动，从而造成系统部件和整车冲击，不利于保证汽车制动安全性与平顺性。
现有技术中，能量回收在制动模式切换过程中未充分反映驾驶人的制动意图，无法根据制动意图对电机、液压制动力进行合理调节，使制动平顺性得到合理优化。因此，有必要提出一种基于平顺性的混合动力汽车能量回收力矩梯度控制方法，解决混合动力汽车能量回收过程中由于电机制动力矩梯度突变引起的平顺性问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，用于车辆制动过程中的能量回收，包括以下步骤：
S1、获取车辆的工况参数，基于车辆的工况参数判断车辆是否进入能量回收模式，若为是，则执行步骤S2，否则，液压制动工作，执行步骤S4；
S2、车辆进入能量回收模式，电机和液压制动协同工作，获取当前时刻电机的制动力矩，获取电机在时刻T预分配的制动力矩，得到电机的制动力矩的梯度，如果梯度大于预设置的梯度阈值，则执行步骤S3，否则，执行步骤S4；
S3、对电机的制动力矩进行样条多项式最小二乘滤波优化处理，电机基于滤波优化处理后的制动力矩工作，执行步骤S4；
S4、如果车辆速度为零，则制动结束，否则，执行步骤S1。
进一步的，所述工况参数包括车速、动力电池的SOC、动力电池的充电限流值和制动踏板开度，如果车速、SOC、充电限流值、制动信号和制动踏板开度满足预设置的能量回收条件，则进入能量回收模式，执行步骤S2。
进一步的，步骤S2中，根据制动踏板开度的大小确定能量回收模式下的能量回收率，基于能量回收率控制电机和液压制动协同工作。
进一步的，步骤S2中，预设置的梯度阈值是根据专家知识库确定的。
进一步的，步骤S3中以为样条多项式最小二乘滤波优化处理的基础模型，其中：
滤波优化处理包括以下步骤：
S31、将当前时刻记为时刻0，以h为采样间隔对电机在时间范围[0,T]中预分配的制动力矩进行采样，得到2N+1个采样数据：f(-N)、…、f(-1)、f(0)、f(1)、…、f(N)，2N·h＝T，其中f(x)表示电机在时刻x·h预分配的制动力矩；
S32、基于采样数据建立基础模型：
其中，k＝-N、…、0、…、N，εk～N(0，σ2)，且εk之间相互独立，a、b、c、d是待定的常数项；
S33、构造目标函数w(a,b,c,d)：
当目标函数w(a,b,c,d)取最小值时，得到方程组：
基于上述方程组求解得到a、b、c、d四个常数项，如下：
S34、构建表达式如下：
S35、基于步骤S33得到的常数项a、b、c、d和步骤S34构建的表达式，得到滤波后的输出数据，即平顺后的制动力矩：
其中，l与k的含义相同，分别表示滤波后、滤波前的自变量；
经过样条多项式最小二乘滤波优化处理，原本力矩梯度变化较大的区域在经过该控制方法优化后变得较为平顺。
进一步的，步骤S3中滤波优化处理的的滤波效率使用方差比描述，即滤波后的输出数据与输入的采样数据的随机误差方差之比：
其中，l与k的含义相同，分别表示滤波后、滤波前的自变量。
一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法的系统，包括控制器、数据采集模块和制动模块，数据采集模块用于获取车辆的工况参数，制动模块根据控制器的控制信号使用电机和/或液压制动进行车辆制动，所述控制器与数据采集模块和制动模块通信连接，在车辆制动过程中执行以下步骤：
S1、基于数据采集模块获取车辆的工况参数，控制器基于车辆的工况参数判断车辆是否进入能量回收模式，若为是，则执行步骤S2，否则，制动模块中液压制动工作，执行步骤S4；
S2、车辆进入能量回收模式，制动模块中电机和液压制动协同工作，控制器获取当前时刻电机的制动力矩，获取电机在时刻T预分配的制动力矩，得到电机的制动力矩的梯度，如果梯度大于预设置的梯度阈值，则执行步骤S3，否则，执行步骤S4；
S3、控制器对电机的制动力矩进行样条多项式最小二乘滤波优化处理，制动模块中电机基于滤波优化处理后的制动力矩工作，执行步骤S4；
S4、如果车辆速度为零，则制动结束，否则，执行步骤S1。
进一步的，所述工况参数包括车速、动力电池的SOC、动力电池的充电限流值和制动踏板开度，如果车速、SOC、充电限流值、制动信号和制动踏板开度满足预设置的能量回收条件，则进入能量回收模式，执行步骤S2。
进一步的，步骤S2中，根据制动踏板开度的大小确定能量回收模式下的能量回收率，基于能量回收率控制电机和液压制动协同工作。
进一步的，步骤S2中，预设置的梯度阈值是根据专家知识库确定的。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
考虑到在混合动力车辆制动能量回收的过程中涉及电机制动的介入与退出，由于电机制动力矩的特性与液压制动力矩不同，会出现很大梯度的上升或下降，进而带来严重的平顺性问题。本申请提供一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统，识别力矩梯度的变化，使用样条多项式最小二乘滤波优化处理进行对应的优化处理，使车辆的平顺性达到较高的水平。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为驱动工况与制动回收工况切换时的扭矩控制示意图；
图3为混合制动切换到纯液压制动工况液压力矩变化特性图；
图4为混合制动切换到纯液压制动工况电机力矩变化特性图；
图5为混合制动切换到纯液压制动工况总制动力矩变化特性图；
图6为滤波优化后混合制动切换到纯液压制动工况的总制动力矩变化特性图；
图7为车辆踏板感四象限关系曲线特性图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1：
一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，用于车辆制动过程中的能量回收，如图1所示，包括以下步骤：
S1、获取车辆的工况参数，基于车辆的工况参数判断车辆是否进入能量回收模式，若为是，则执行步骤S2，否则，液压制动工作，执行步骤S4；
其中，工况参数包括车速、动力电池的SOC、动力电池的充电限流值和制动踏板开度，如果车速、SOC、充电限流值、制动信号和制动踏板开度满足预设置的能量回收条件，则进入能量回收模式，执行步骤S2。
S2、车辆进入能量回收模式，电机和液压制动协同工作，获取当前时刻电机的制动力矩，获取电机在时刻T预分配的制动力矩，得到电机的制动力矩的梯度，如果梯度大于预设置的梯度阈值，则执行步骤S3，否则，执行步骤S4；
具体的，根据制动踏板开度的大小确定能量回收模式下的能量回收率，基于能量回收率控制电机和液压制动协同工作；预设置的梯度阈值是根据专家知识库确定的。
S3、对电机的制动力矩进行样条多项式最小二乘滤波优化处理，电机基于滤波优化处理后的制动力矩工作，执行步骤S4；
本实施例中，以为样条多项式最小二乘滤波优化处理的基础模型，其中：
滤波优化处理包括以下步骤：
S31、将当前时刻记为时刻0，以h为采样间隔对电机在时间范围[0,T]中预分配的制动力矩进行采样，得到2N+1个采样数据：f(-N)、…、f(-1)、f(0)、f(1)、…、f(N)，2N·h＝T，其中f(x)表示电机在时刻x·h预分配的制动力矩；
S32、基于采样数据建立基础模型：
其中，k＝-N、…、0、…、N，εk～N(0，σ2)，且εk之间相互独立，σ2是采样数据的随机误差方差，a、b、c、d是待定的常数项；
S33、构造目标函数w(a,b,c,d)：
当目标函数w(a,b,c,d)取最小值时，得到方程组：
基于上述方程组求解得到a、b、c、d四个常数项，如下：
S34、构建表达式如下：
S35、基于步骤S33得到的常数项a、b、c、d和步骤S34构建的表达式，得到滤波后的输出数据，即平顺后的制动力矩：
其中，l与k的含义相同，分别表示滤波后、滤波前的自变量；
经过样条多项式最小二乘滤波优化处理，原本力矩梯度变化较大的区域在经过该控制方法优化后变得较为平顺。
滤波优化处理的的滤波效率使用方差比描述，即滤波后的输出数据与输入的采样数据的随机误差方差之比：
其中，l与k的含义相同，分别表示滤波后、滤波前的自变量。
S4、如果车辆速度为零，则制动结束，否则，执行步骤S1。
本申请还保护一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法的系统，包括控制器、数据采集模块和制动模块，数据采集模块用于获取车辆的工况参数，制动模块根据控制器的控制信号使用电机和/或液压制动进行车辆制动，控制器与数据采集模块和制动模块通信连接，在车辆制动过程中执行以下步骤：
S1、基于数据采集模块获取车辆的工况参数，控制器基于车辆的工况参数判断车辆是否进入能量回收模式，若为是，则执行步骤S2，否则，制动模块中液压制动工作，执行步骤S4；
S2、车辆进入能量回收模式，制动模块中电机和液压制动协同工作，控制器获取当前时刻电机的制动力矩，获取电机在时刻T预分配的制动力矩，得到电机的制动力矩的梯度，如果梯度大于预设置的梯度阈值，则执行步骤S3，否则，执行步骤S4；
S3、控制器对电机的制动力矩进行样条多项式最小二乘滤波优化处理，制动模块中电机基于滤波优化处理后的制动力矩工作，执行步骤S4；
S4、如果车辆速度为零，则制动结束，否则，执行步骤S1。
车辆开始制动，图2给出了驱动工况与制动能量回收工况切换时的扭矩控制示意图。从液压电机混合制动模式切换至纯液压系统制动时，液压系统的液压力矩变化特性如图3所示，从液压电机混合制动模式切换至纯电机制动时，电机力矩变化特性如图4所示。在混合动力车辆制动能量回收的过程中涉及电机制动的介入与退出，由于电机制动力矩的特性与液压制动力矩不同，会出现很大梯度的上升或下降，进而带来严重的平顺性问题。
如图5虚线框中所示，在从混合制动模式切换至纯液压制动模式时，由于涉及到电机制动的退出，识别到电机制动力矩梯度过大，总制动力矩出现突变。本申请使用样条多项式最小二乘滤波优化处理，原本力矩梯度变化较大的区域在经过该控制方法优化后变得较为平顺，如图6所示，虚线框内陡峭的实线为原始总制动力矩梯度变化曲线，虚线框内的平滑的虚线为经过优化后的总制动力矩梯度变化曲线，可以看出优化后的总制动力矩梯度的过渡比较平滑，进而保障了车辆的平顺性。
基于混合动力汽车能量回收力矩梯度的变化与制动踏板感息息相关，为了更好的体现多项式最小二乘滤波优化处理效果，针对性的给出了如下2种测试方法，通过测试使用本申请和未使用本申请的制动踏板感，对比体现本申请的优越性：
方法1，静态踏板感测试方法
(1)确保拉线位移传感器方向与制动踏板行程方向在一条直线上，踏板力计安装后做好固定，确保试验过程中不发生窜动，影响数据采集精度。
(2)采集数据：踏板力、踏板行程和管路压力。
(3)将车速提升到10km/h后，切换N档，直至滑停，在车辆未进入驻车状态前，以15mm/s～20mm/s的速度均匀踩下制动踏板，直至200N后停止。
(4)重复5次，并绘制踏板力与踏板位移曲线、踏板力与压力曲线。
(5)静态踏板感测试时，控制踏板输入速度，以不大于60mm/s的速度均匀踩下制动踏板，输入力不大于200N。
方法2，常规制动踏板感试验方法
(1)确保拉线位移传感器方向与制动踏板行程方向在一条直线上，踏板力计安装后做好固定，确保试验过程中不发生窜动，以免影响数据采集精度。
(2)确保制动安全距离足够的前提下，将车速提至100km/h以上，切换为N档，当车辆滑行接近至100km/h时，即以15mm/s～20mm/s的速度均匀踩下制动踏板直至车辆静止，如车辆无法加速到100km/h，按最高车速进行试验。
(3)采集数据：踏板力、踏板行程、管路压力和减速度。
(4)每次试验前确保制动盘或摩擦片的温度不高于100℃，真空助力器真空度达到正常水平，电控助力器无报任何故障。
(5)单一测试路面上往复重复进行5次试验，绘制踏板感表。
(6)重复步骤(2)～(5)，分别切换到不同驱动档位、模式下测试，数据覆盖所有模式，若制动回收能力与驾驶模式相关，则测试应覆盖经济模式、舒适模式、运动模式等；若制动回收模式设置有单独控制按键，则测试应覆盖不同回收档位。
如图7所示，将测试数据绘成图表，给出了混合动力车辆踏板感四象限关系曲线。
使用本申请后的制动力矩梯度变化小，使用上述两种方法进行制动踏板感测试，可以有效地帮助测试车辆平顺性，绘制的车辆踏板感四象限关系曲线可以为制动性能提供边界保障。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
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