【摘 要】
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电动汽车在城市工况下进行制动的过程中,车辆的驱动能量约有三分之一被消耗。制动能量回收作为电动汽车节省能耗的一种关键技术,受到了越来越多研究者的关注。而驾驶员的驾驶风格对制动能量回收具有重大的影响,本文以纯电动汽车为研究对象,以实现车辆能耗经济性与驾驶体验的提升为目标,在保证制动安全前提的基础上进行了基于驾驶风格的纯电动汽车制动能量回收管理优化的研究。选择前向建模法构建了由驱动电机、动力电池、主减速
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电动汽车在城市工况下进行制动的过程中,车辆的驱动能量约有三分之一被消耗。制动能量回收作为电动汽车节省能耗的一种关键技术,受到了越来越多研究者的关注。而驾驶员的驾驶风格对制动能量回收具有重大的影响,本文以纯电动汽车为研究对象,以实现车辆能耗经济性与驾驶体验的提升为目标,在保证制动安全前提的基础上进行了基于驾驶风格的纯电动汽车制动能量回收管理优化的研究。选择前向建模法构建了由驱动电机、动力电池、主减速器与驾驶员模型等组成的纯电动乘用车的Simulink仿真模型。在此基础上分析了驾驶风格对车辆行驶能耗的影响机理,并采集了16类共17万公里车辆道路运行数据。通过对实车数据的归纳分析,提出了包含制动踏板平均开度及变化率、加速踏板平均开度及变化率、方向盘平均转角变化率等六种表征驾驶风格对节能影响的关键特征参数。分析了能耗对上述特征参数的敏感度,进一步阐述了驾驶风格主要特征参数在不同负载和不同道路工况下对车辆能耗的影响,为建立驾驶风格影响能耗水平预测方法奠定了基础。针对基于驾驶风格的能耗预测模型建模复杂、辨识精度要求高与所需参数较多的特点,根据深度学习理论提出了优化模型关键参数的算法,实现对驾驶风格的实时辨识。在此基础上,选取BLSTM（Bidirectional Long Short Term Memory）神经网络方法建立驾驶风格影响能耗水平预测模型,能够预测下一时刻的车辆能耗水平,并有效地改善算法梯度消失现象。通过仿真实验验证,该模型具备较好的辨识能力,能够满足能耗水平预测的需求。建立了纯电动汽车制动能量回收管理控制系统模型。依据Bellman最优性原理,将制动能量回收管理描述为带约束条件的优化问题,并确定了优化问题的目标函数、控制变量与约束条件等。提出了改进的迭代动态规划算法（Improved Iterative Dynamic Programming,IIDP）以获取纯电动汽车在中国轻型汽车行驶工况（CLTC-P）下的最优控制律,有效降低了算法的复杂度。针对实车应用问题,引入了BLSTM网络对最优控制律进行自我学习,探索了最优控制律和变量之间的映射关系。驾驶风格影响能耗水平预测模型能够预测下一时刻的车辆能耗水平,并以此为基础,建立了基于IIDP-BLSTM（Improved Iterative Dynamic Programming-Bidirectional Long Short Term Memory）的制动能量回收管理控制策略,并设计了IIDP-BLSTM控制器,使其能够合理配置回馈制动与摩擦制动,实时响应制动需求转矩,提升了驾驶体验与制动能量回收的经济性,可直接用于电动汽车的实时控制。然后,构建了纯电动汽车动力控制HIL（Hardware In the Loop）系统平台,对所提出的制动能量回收管理策略进行仿真试验,验证了该策略的适应性与有效性。整合MPC5748G微处理器、电源模块、CAN（Controller Area Network）串口通讯模块、位置定位模块,开发控制系统程序,构建了纯电动汽车制动能量回收管理系统硬件架构。对现有的纯电动汽车进行测试装备内置,组建了纯电动汽车制动能量回收管理实车道路试验装置,设计了完整的实车道路试验方案。挑选了六位驾驶风格的驾驶员（分为激进型和温和型）在预设的试验路线场地进行测试。实车道路试验结果表明:（1）提出的制动优化控制策略能够显著抑制车辆耦合转矩,降低车辆纵向冲击,提升了车辆整体控制的品质;（2）IIDP-BLSTM方法相较于PSO（Particle Swarm Optimization）方法与SVR（Support Vector Regression）方法,制动驾驶体验与能耗经济性更为优越,对于激进型驾驶员而言,能耗经济性则更加显著,进一步验证了该策略的适应性和有效性。为研究电动汽车制动能量回收管理系统的设计与应用积累了宝贵的经验。
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