制动能量回收控制策略的物理解码




再生制动是提高电动车能耗的重要手段,在城市工况下,再生制动能够回收25%以上的驱动能,使这项技术成为目前电动车的标准配置。影响再生制动效果的因素很多,大致可以分为四个方面:
 
     1. 电机的容量,它确定了能量再生的重要边界条件,所有回收的能量均限制在电机发电Map中,超过转速和扭矩范围的能量将不能回收。通过制动过程中发电机转速和扭矩工作点的选择,可以实现发电效率优化。
     2. 储能装置,电池的SOC状态,最大允许充电电流和最大充电功率,是制约能量再生的另一个重要边界条件。
     3. 使用环境,温度对再生制动的影响,低温的再生制动效果更好。
     4. 控制策略,在上述三个边界条件的基础上,构建再生制动的硬件结构,如串联式,并联式。最核心的是再生制动的控制策略,它是体现再生制动水平的灵魂。







图1  影响再生制动效果的因素


 
 
再生制动的控制策略最核心的内容就是制动力的分配,前后轮的分配是传统制动稳定性要求的内容,对电动车来说,关键的问题是电机参与的制动与机械/液压制动的分配。如图2制动能量回收中的损失及测点,从能量流的角度来,控制策略是要优化,3点与1点之间的关系,即电机输入的扭矩与总制动扭矩之间在不同制动强度,不同电池SOC,不同环境温度(包括电池温度和电机温度),不同动态特性下的关系。

车辆性能研究常用办法就是基于先验知识的测试与仿真,以及与竞品或目标车型的对标分析,再生制动也不应例外。综述有关制动回收研究的文献可以发现,90%以上的文献集中在控制策略的仿真和算法上,纠其原因在于制动回收的测试比较困难,图2中1至5点的测试需要大量的改制工作,以安装传感器,测试难度较大,甚至几乎无法测试,如3点的电机输入扭矩。剩下10%的涉及测试研究也大多采用的是间接测试法,如用轮速和车速间接计算总的制动能量,或用台架替代整车,或采用硬件在环等办法进行分析研究。

这些方法对控制策略的对标分析就存在较大的困难。首先,间接测试带来的误差无法判断,特别是动态控制可能失之毫厘,差之千里。第二,竞品车和目标车的可拆解,可测试性受到限制。由于涉电测试,改变了的绝缘条件可能会导致整车功能丧失或系统不正常,导致测试结果偏差。


软件的解码也是对标分析的一个手段,由于制动能量回收是电动车在现有技术手段下最好的低成本延程技术,各大主机厂均视为核心机密,难度相当大。




图2  制动能量回收中的损失及测点



 



北京鼎昱晨星(M-stars)的物理解码方案






 
利用直接测试的办法对制动能量回收扭矩进行测试,实现控制策略的一对一对标分析。即使在电测无法实施的情况下,也可以得到制动力分配的状态,根据实际驾驶工况,量化总结出对标车的控制策略。
 
利用高精度车轮扭矩传感器获得总制动扭矩,利用半轴扭矩传感器得到传递到传动系统中的能量,利用定制电机输入扭矩传感器获得电机输入的扭矩。通过这三个扭矩不仅可以得到制动力的精确分配数值,还可以精细量化制动回收的动态过程,如图3中针对“浪费的能量”的处理过程,从而实现动态控制策略的深入分析。




图3  不同制动状态/滑行状态下的制动力分配测试结果

 
由于不依赖电测,也不产生间接测试带来的偏差,这种方式,能够实现所有对标车型的物理解码。





 
北京鼎昱晨星(M-stars)的物理解码方案的传感器指标