【技术实现步骤摘要】
一种分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法及系统
本专利技术涉及制动防抱死控制
，特别是涉及一种分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法及系统。
技术介绍
目前大多数电动汽车在防抱死制动时依然沿用传统汽车的ABS(Anti-lockBrakingSystem)系统，即液压防抱死系统。其主要包括制动踏板、真空助力器、制动主缸、ABS压力调节模块、制动管路及制动卡钳。除此之外防抱死装置还有气压防抱死系统，其与液压防抱死系统的区别是工作介质为高压空气。以上两种防抱死系统均为成熟的商用产品。在液压制动系统中，由于制动管路建立油压需要一定时间，且由于液体的可压缩性和制动管路内壁非绝对光滑等因素，油压建立过程并非线型增长且会出现波动，对于紧急制动的稳定性会造成影响。液压制动系统建立油压的过程如图1所示。除此之外，气压防抱死系统体积、重量均较大，多用于载重量较大的商用货车，并不可以用在电动乘用汽车。电动汽车的电机可以提供一定的再生制动力，且响应迅速，制动力平稳，但是其再生制动能力受很多条件的影响，诸如电机最大制动功率、储能...
【技术保护点】
1.一种分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法，其特征在于，包括：/n采用无迹卡尔曼滤波对汽车的当前车速进行滤波；/n根据所述汽车的当前车速确定各车轮的当前滑移率；/n计算所述汽车各车轮的当前利用附着系数；/n将所述当前滑移率和所述当前利用附着系数输入自适应神经网络模型，得到当前路面的最优滑移率和最大利用附着系数；/n根据T
【技术特征摘要】
1.一种分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法，其特征在于，包括：
采用无迹卡尔曼滤波对汽车的当前车速进行滤波；
根据所述汽车的当前车速确定各车轮的当前滑移率；
计算所述汽车各车轮的当前利用附着系数；
将所述当前滑移率和所述当前利用附着系数输入自适应神经网络模型，得到当前路面的最优滑移率和最大利用附着系数；
根据Thb＝(μmaxFz-Freg)r计算各车轮需要液压制动系统提供的制动力矩Thb的大小，记为第一制动力矩，其中，Freg＝αFregmax，Fregmax为当前电机可产生的最大回馈制动力，α为回馈系数，Freg为当前电机可回馈的制动力，μmax为所述最大利用附着系数；
根据Teb＝TSMC-Thb计算各车轮需要其轮毂电机提供的制动力矩Teb的大小，记为第二制动力矩，其中，TSMC为车轮的滑模制动总力矩；
在所述汽车的制动防抱死过程中，根据所述第一制动力矩和所述第二制动力矩，控制液压制动系统输出的制动力矩和各车轮轮毂电机输出的制动力矩。
2.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法，其特征在于，所述方法还包括：根据计算各车轮的滑模制动总力矩，其中，ksat(s)为引入的边界层，φ为边界层的厚度，s＝λ-λd，λ为当前滑移率，λd为最优滑移率，Fz为车轮垂向力，μ为当前利用附着系数，r为车轮滚动半径，J为车轮转动惯量，为车轮加速度，k为系数。
3.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法，其特征在于，所述采用无迹卡尔曼滤波对汽车的当前车速进行滤波，具体包括：
以为状态方程，以为观测方程，采用无迹卡尔曼滤波对汽车的当前车速进行滤波，状态方程中的ax、ay、γ、Mz根据动力学模型计算得到，其中，ax为汽车纵向加速度，ay为汽车侧向加速度，γ为汽车横摆角度，ax测量为传感器测量得到的汽车纵向加速度，ay测量为传感器测量得到的汽车侧向加速度，γ测量为传感器测量得到的汽车横摆角度，vx为汽车纵向行驶速度，vy为汽车侧向行驶速度，Mz为绕z轴的旋转力矩，T为传感器信号的采样频率，k为迭代次数。
4.根据权利要求1所述的分布式驱动电动汽车制动防抱死控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取标准路面的滑移率与利用附着系数关系曲线，记为标准曲线，所述标准路面包括干沥青路面、湿沥青路面、湿鹅卵石路面和冰路面；
获取样本数据，所述样本数据包括滑移率和与其相对应的利用附着系数；
确定所述样本数据与各标准曲线的相似度；
根据所述相似度确定所述样本数据对各标准曲线的权重系数；
根据各所述标准曲线以及各所述权重系数，确定所述样本数据对应的滑移率与利用附着系数关系曲线，记为样本曲线；
确定所述样本曲线上利用附着系数最大的点以及该点所对应的滑移率，分别记为最大利用附着系数和最优滑移率；并将所述最大利用附着系数和所述最优滑移率作为所述样本数据的标签；
根据所述样本数据以及其标签对神经网络进行训练，得到自适应神经网络模型。
5.一种分布式驱动电动汽车制动防抱死控制系统，其特征在于，包括：
车速滤波模块，用于采用无迹卡尔曼滤波对汽车的当前车速进行滤波；
滑移率确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雷，刘青松，王震坡，韩冰，刘建宏，
申请(专利权)人：北京理工大学，北京理工新源信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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