本文摘要：摘要：车辆再生制动过程中，可将部分制动能量转化为电能储存在电池以延长纯电动汽车的续驶里程。考虑到现有再生制动策略对电池约束不够充分，易造成能量回收效率不高、电池过充等问题。为保护电池以及提高再生制动效率，本文充分考虑了动力电池功率状态，提
摘要：车辆再生制动过程中，可将部分制动能量转化为电能储存在电池以延长纯电动汽车的续驶里程。考虑到现有再生制动策略对电池约束不够充分，易造成能量回收效率不高、电池过充等问题。为保护电池以及提高再生制动效率，本文充分考虑了动力电池功率状态，提出了一种优化再生制动策略，并运用动态规划算法求取最优解。仿真结果表明，文中提出的策略比基于曲线的方法在经济性上提高了36%以上，比单目标的方法在稳定性上至少提高了48%。此外，测试实验验证了本文所提策略的实用性。
关键词：车辆工程;纯电动汽车;功率状态;再生制动;动态规划
引言
近些年来，随着能源危机问题的加剧，新能源汽车成为未来发展的必然趋势。其中纯电动汽车[1]由于其高效能，低噪音与零排放的特点，已成为新能源汽车研究的重点。然而纯电动汽车在城市工况下行驶过程中，车辆在制动时损失了大量驱动能量。车辆制动过程中进行能量回收有利于能源的充分利用，提高纯电动车的续驶里程。因此再生制动技术已经成为近年来国内外研究的热点[23]。
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再生制动在车辆刹车时将电动机切换成发电机运转，利用车的惯性带动电动机转子旋转而产生反转力矩，将一部分的动能或势能转化为电能并加以储存或利用。朱波等[4]采用基于ECE法规前后轴制动力分配策略，充分利用了电机的外特性，在制动过程中协调控制电机制动力和电子稳定控制器的液压制动力。该策略提高了制动能量回收效率和车辆的续驶里程。牛继高等[5]基于理想制动力分配曲线与模糊逻辑控制原理，制定了前驱纯电动汽车制动能量回收控制策略。
将matlab/simulink控制模型嵌入AVLcruise模型，在保证车辆的制动稳定性和安全性的基础上，提高车辆的经济性。张渊博等[6]将动力学特性与混合制动系统结构相结合，提出一种基于新型改进遗传算法的混合动力客车高效再生制动控制策略。经过实验仿真分析，在保证车辆稳定性的同时，提升了15%的制动能量回收率。
为在制动过程中最大限度地利用回收的能量，Zhang等[7]提出一种结合自适应立方指数预测和动态规划的新的预测控制方法。并且该方法比理想制动力方法和多阶段制动力方法在能量回收效率上分别提高了1.55%和6.40%。针对分布式电动汽车在制动条件下的稳定性和再生制动能量的恢复问题，Yu[8]等提出了一种基于车轮滑速控制的复合制动防抱死制动控制策略。仿真结果表明，所研究的控制方法可以有效地估计和控制各种复杂路面下的最佳滑移率，提高电动汽车制动控制的稳定性。
现实情况中车辆制动稳定性对于乘员非常重要，然而，目前再生制动策略普遍的研究目标是制动能量的回收，却很少将车辆制动稳定性考虑在控制目标之中，导致乘员的乘坐舒适性变差。再生制动过程中的约束是为了让系统稳定，保护汽车上的部件。Xu等[9]提出一种新型电动汽车制动转矩分配策略，利用电机进行制动能量回收。该策略基于模型预测控制，解决包括安全和回收效率的多目标问题。
何耀等[10]在考虑了蓄电池SOC和最大电流与电机的制动转矩对制动能量回收的约束，以车辆制动的舒适性，经济性和安全性为目标，提出一种基于信息融合架构下的新型再生制动控制策略。该策略对不同工况具有自适应性，在制动能量回收率方面要优于传统的Advisor制动力分配策略。Heydari等[11]利用牵引电机及其控制器的性能图来定义了再生制动和摩擦制动混合的边界，从而显著增加了再生制动过程中回收的能量。
电池的功率状态(stateofpower，SOP)[1214]通常使用电池的峰值功率作为其衡量指标，表示在预定的时间间隔内电池所能吸收或释放的最大功率。电池的功率状态可以评估在不同荷电状态和健康状态下电池的充电功率的性能，从而提高车辆再生制动的效率。
然而，现阶段，研究者很少考虑到电池功率状态对车辆再生制动的影响，或者采用保守电池功率设计来满足功率的要求。上述策略过于理想，在实际情况中应用性不强。同时，采用以上策略也会造成制动能量回收效率不高或者超过回收功率的阈值，导致电池过充，损坏电池等问题。鉴于此，本文在汽车制动过程中考虑动力电池SOP对制动能量回收的影响，解决策略过于理想，制动回收效率不高，损坏电池等问题。
同时，为了平衡再生制动过程中的多种因素，文章将控制目标设定为固定工况和循环工况下回收更多的能量同时最大限度保证车辆的稳定性。而为了求解这些目标问题，文章利用动态规划算法建立模型将抽象的多目标求解具体为数学优化问题，并用公式量化制动的经济性和稳定性。最后文章通过对比实验，验证提出控制策略的有效性，证明提出的策略在提高车辆制动稳定性的同时兼顾了制动经济性。针对电动车再生制动过程中普遍无法兼顾多项目标和忽略电池功率状态问题。
本文建立等效电路模型和NPV模型精确估计电池功率状态。并且，本文提出了制动经济性和制动稳定性两个评价指标，并对其量化。同时，文章采用动态规划算法求解优化多目标问题。最后，仿真验证了在固定工况和NEDC工况下，文中提出的策略在经济性上比基于曲线的方法分别提高了36.41%和40.31%，在稳定性上比单目标的方法分别提高了48.61%和60.41%。本文的策略在制动经济性的基础上兼顾了稳定性。而考虑电池功率状态的优化策略可以充分发挥电池回收效率，同时防止电池过充损坏，更加切合实际情况，提高了算法的实用性。
参考文献
[1]JiagengRuan,PaulWalker,BoZhu.ExperimentalVerificationofregenerativebrakingenergyrecoverysystembasedonelectricvehicleequippedwith2speedDCT[J].7thIETInternationalConferenceonPowerElectronics,MachinesandDrives(PEMD2014),2014,18.
[2]初亮，刘达亮，刘宏伟，等.纯电动汽车制动能量回收评价方法研究[J].汽车工程,2017,39(04):471479.ChuLiang,LiuDaliang,LiuHongwei,etal.Researchonevaluationmethodofbrakingenergyrecoveryforpureelectricvehicle[J].AutomotiveEngineering,2017,39(04):471479.
[3]GuoqingXu,KunXu,ChunhuaZheng,etal.FullyElectrifiedRegenerativeBrakingControlforDeepEnergyRecoveryandSafetyMaintainingofElectricVehicles[J]. IEEETransactionsonVehicularTechnology,2016,65(3):11861198.
[4]朱波，陈超，徐益胜，等.纯电动汽车再生制动与ESC液压制动协调控制[J].合肥工业大学学报自然科学版),2020,43(11):14411449.ZhuBo,ChenChao,XuYishengetal.CoordinatedcontrolofregenerativebrakingandESChydraulicbrakingforpureelectricvehicle[J].JournalofHefeiUniversityofTechnology(NATURALSCIENCE),2020,43(11):4411449.
作者：刘兴涛1,2，林思源，武骥1,2，何耀，刘新天
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