基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法技术

本发明专利技术涉及一种基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，包括：分别采集制动踏板和加速踏板的位移及速度，并实时获得车速及电池荷电状态SOC参数值；建立包括加速模式、滑行模式、再生制动模式和紧急制动模式在内的制动意图识别模型；定义加速踏板的位移门限值A1，加速踏板的位移大于A1时进入加速模式，加速踏板的位移小于A1时进入再生制动模式；加速踏板和制动踏板的位移及速度均为零，进入滑行模式；定义制动踏板的制动强度，制动强度小于0.7进入再生制动模式，反之进入紧急制动模式；对制动踏板的行程信号进行Hilbert‑Huang 变换后提取其特征向量，采用聚类识别算法对再生制动意图进行识别。

Identification method of electric vehicle braking intention based on acceleration and brake pedal state

【技术实现步骤摘要】
基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法
：本专利技术涉及一种电动汽车制动意图识别
，具体涉及一种基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法。
技术介绍
：电动汽车和内燃机车辆最大的区别在于动力源由内燃机变为电机，电机不仅能够工作在驱动状态，也能工作在再生制动状态，回收一部分车辆动能并延长续驶里程。随着电动汽车性能的提高并逐步迈向产业化的过程中，提高电能的利用效率及延长续驶里程是亟待解决的问题，而再生制动技术已作为促使电动汽车发展的关键技术越来越受到重视。当前电动汽车制动能量的回收主要集中在踩下制动踏板阶段，很少涉及收起加速踏板阶段和滑行阶段的能量回收。然而，在城市道路工况下，电动汽车需要频繁加速、减速和滑行，而加速踏板具有定义驱动力矩和制动力矩的双重作用，即当驾驶员踩下加速踏板时，电机输出驱动力矩；放松加速踏板时，可以利用电机回馈制动以模拟传统内燃机汽车的发动机制动而回收制动能量。基于制动踏板的制动能量回收是根据驾驶员操作制动踏板的意图进行的；而放松加速踏板是驾驶员进行制动时的动作前奏，基于加速踏板作为制动意图识别参数，则制动更为迅速，能量回收更多。制动意图是驾驶意图的一部分，是驾驶员对车辆进行减速操作的一种意图。车辆在行驶过程中，可以看成是由驾驶员、车辆和行驶环境组成的一个闭环系统，这里驾驶员起闭环系统控制器的作用。驾驶员制动意图对制动系统进行的操作是相互关联的，通常都是通过选取制动系统中的适宜参数，作为制动意图识别的依据。目前，关于制动意图的识别主要基于制动踏板行程及其变化率等时域参量，很少综合考虑加速踏板信息。由此可见，综合考虑制动踏板和加速踏板状态，准确识别再生制动意图是实现电动汽车制动能量高效回收的关键。
技术实现思路
：基于上述现有技术存在的不足，本专利技术主要解决的技术问题是提供一种基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辩识方法，针对电动汽车再生制动的特点，基于驱动与制动信息的融合，分别建立驾驶员收起加速踏板阶段和踩下制动踏板阶段的制动意图识别模型，并采用聚类识别方法对制动意图进行准确高效的辩识，提高制动能量回收率，延长续驶里程。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，包括如下内容：(1)采集制动踏板的位移和速度、加速踏板的位移和速度作为识别参数，并实时获得车速及电池荷电状态SOC参数值；(2)建立制动意图识别模型，该模型包括加速模式、滑行模式、再生制动模式和紧急制动模式，再生制动模式中包括平缓制动模式和中等制动模式；(3)基于加速踏板的制动意图识别：定义加速踏板的位移门限值A1，当加速踏板的位移大于A1时，电机输出驱动力矩无需制动；当加速踏板的位移小于A1时，电机输出回馈制动力矩并进入再生制动模式；(4)当加速踏板和制动踏板的位移及速度均为零时，进入滑行模式；(5)定义制动踏板的制动强度，当制动强度小于0.7时进入再生制动模式，反之则进入紧急制动模式；(6)对基于制动踏板的制动意图识别：对制动踏板的行程信号进行Hilbert-Huang变换后提取其特征向量，采用聚类识别算法对再生制动意图进行识别。所述内容(1)中通过在加速踏板和制动踏板上分别安装位移传感器来获取加速踏板和制动踏板的线位移，将线位移转换为角位移，再对角位移进行微分即获得相应踏板的行程以及变化率。所述内容(1)中对电池的SOC参数设置阈值上限，即SOCmax＝0.9，当电池的SOC参数大于等于0.9时不进行再生制动。所述内容(5)中进入再生制动模式后，当平缓制动模式时，采用纯电机制动；当中等制动模式时，采用电机和液压复合制动，优先采用电机制动，不足部分由液压制动进行补充；对于紧急制动模式，采用纯液压制动。所述内容(6)中制动踏板特征向量的提取方式为：将制动踏板的电压信号的平方值作为信号能量，对该信号能量进行Hilbert-Huang变换，便可得到Hilbert-Huang能量谱H2(ω,t)；使H2(ω,t)对时间进行积分，可得制动踏板信号的Hilbert边际能量谱E(ω)；求出制动踏板行程的每个固有模态函数(IMF)分量的Hilbert能量谱，再对时间进行积分可得到每个IMF分量的Hilbert边际能量谱，即踏板信号的Hilbert局部边际能量谱Ei(ω)；使Ei(ω)对频率进行积分，得到局部特征能量，由此可得制动踏板行程信号的特征向量。所述内容(6)中进行Hilbert-Huang变换时，从EMD方法分解信号时的等价滤波器模型角度出发，利用小波变换来进行预处理，将信号中导致模态混叠的间断信号滤除掉。所述内容(6)中进行Hilbert-Huang变换时，采用直接拟合均值曲线的方法求取均值曲线。所述内容(6)中进行Hilbert-Huang变换时，采用极值镜像延拓法来克服端点效应。所述内容(6)中进行Hilbert-Huang变换时，采用快速傅立叶变换对本征模态函数进行变换得到其频谱，然后对其负频率成分进行共轭运算并整理得到解析信号的频谱，利用快速傅立叶变换对其做傅立叶逆变换得到该本征模态函数的解析函数。所述内容(6)中采用聚类算法进行识别时，基于所提取到的特征向量，利用密度值和马氏距离度量函数的优化方法，建立基于FCM算法的制动意图识别模式，将基于密度值确定初始聚类中心和基于马氏距离的样本相似性计算方法相结合的方式来优化FCM算法。与现有技术相比，本专利技术针对电动汽车再生制动特点，综合考虑驱动及制动信息，构建加速踏板与制动踏板意图解析模型，并应用Hilbert-Huang变换(HHT)的方法提取踏板信号的特征向量，提高了制动意图辩识的精度和准确率。该方法通过正确识别驾驶员的制动意图，基于制动安全性的前提下优先采用再生制动，在保证良好驾驶感觉的同时，增加了再生制动能量回收率。以下通过附图和具体实施方式对本专利技术做进一步阐述。附图说明：图1是本专利技术的制动意图辩识方法的流程图；图2是本专利技术制动意图识别模式的示意图；图3是本专利技术实施例的电机力矩与加速踏板位移关系曲线；图4是本专利技术实施例的制动力与制动强度关系曲线。具体实施方式：本专利技术基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辩识方法的流程如图1所示，以下结合附图和实施例对本专利技术做进一步的详细说明。电动汽车行驶过程中，驾驶员通过加速踏板和制动踏板直接操纵车辆，同时从加速踏板和制动踏板上获得位移和速度等信号的反馈。分别在加速踏板和制动踏板处安装位移传感器，位移传感器所获得的测点处线位移数据在后处理中按照实际踏板机构尺寸转换为驾驶员踩踏踏板的角位移，对踏板位移微分即为踏板行程变化率。由此，得到加速踏板行程、加速踏板变化率、制动踏板行程和制动踏板变化率等参数。通过电动汽车仪表信息实时采集车速及电池荷电状态(SOC)参数值。车速反映当前的车辆状态，车速低时制动功率小，车速高时制动功率大。SOC反映电池的剩余容量，为了防止电池处于极限工作条件对电池寿命产生较坏的影响，设置电池SOC的阈值上限SOCmax＝0.9，即SOCmax≥0.9时不进行再生制动。根据驾驶员操纵的踏板信息，进入不同的制动意图识别模式。当驾驶员收起加速踏板时，进入基于加速踏板的制动意图识别模型；当驾驶员踩下制动踏板时，进入基于制动踏板的制动意图识别模本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，其特征在于：包括如下内容：(1)采集制动踏板的位移和速度、加速踏板的位移和速度作为识别参数，并实时获得车速及电池荷电状态SOC参数值；(2)建立制动意图识别模型，该模型包括加速模式、滑行模式、再生制动模式和紧急制动模式，再生制动模式中包括平缓制动模式和中等制动模式；(3)基于加速踏板的制动意图识别：定义加速踏板的位移门限值A1，当加速踏板的位移大于A1时，电机输出驱动力矩无需制动；当加速踏板的位移小于A1时，电机输出回馈制动力矩并进入再生制动模式；(4)当加速踏板和制动踏板的位移及速度均为零时，进入滑行模式；(5)定义制动踏板的制动强度，当制动强度小于0.7时进入再生制动模式，反之则进入紧急制动模式；(6)对基于制动踏板的制动意图识别：对制动踏板的行程信号进行Hilbert‑Huang变换后提取其特征向量，采用聚类识别算法对再生制动意图进行识别。

【技术特征摘要】
1.基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，其特征在于：包括如下内容：(1)采集制动踏板的位移和速度、加速踏板的位移和速度作为识别参数，并实时获得车速及电池荷电状态SOC参数值；(2)建立制动意图识别模型，该模型包括加速模式、滑行模式、再生制动模式和紧急制动模式，再生制动模式中包括平缓制动模式和中等制动模式；(3)基于加速踏板的制动意图识别：定义加速踏板的位移门限值A1，当加速踏板的位移大于A1时，电机输出驱动力矩无需制动；当加速踏板的位移小于A1时，电机输出回馈制动力矩并进入再生制动模式；(4)当加速踏板和制动踏板的位移及速度均为零时，进入滑行模式；(5)定义制动踏板的制动强度，当制动强度小于0.7时进入再生制动模式，反之则进入紧急制动模式；(6)对基于制动踏板的制动意图识别：对制动踏板的行程信号进行Hilbert-Huang变换后提取其特征向量，采用聚类识别算法对再生制动意图进行识别。2.根据权利要求1所述的基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，其特征在于：所述内容(1)中通过在加速踏板和制动踏板上分别安装位移传感器来获取加速踏板和制动踏板的线位移，将线位移转换为角位移，再对角位移进行微分即获得相应踏板的行程以及变化率。3.根据权利要求1所述的基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，其特征在于：所述内容(1)中对电池的SOC参数设置阈值上限，即SOCmax＝0.9，当电池的SOC参数大于等于0.9时不进行再生制动。4.根据权利要求1所述的基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，其特征在于：所述内容(5)中进入再生制动模式后，当平缓制动模式时，采用纯电机制动；当中等制动模式时，采用电机和液压复合制动，优先采用电机制动，不足部分由液压制动进行补充；对于紧急制动模式，采用纯液压制动。5.根据权利要求1所述的基于加速与制动踏板状态的电动汽车制动意图辨识方法，其特征在于：所述内容(6)中制动踏板特征向量的提取方式为：将制动踏板的电压信号的平方值作...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋士刚，林勇，郭远晶，
申请(专利权)人：浙江工业大学之江学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33