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作者：陈东乐;谭敏仪;何震强;李志峰;莫炜杰;
单位：广东汽车检测中心有限公司;
摘要：在汽车制动过程中，传统汽车通过制动盘与摩擦片摩擦产生制动力矩，动能转化为内能，耗散的内能占驱动能量的50%左右，若是能够将耗散的内能回收至储能装置中，车辆的续航能力可得到大幅度的提升。为提升分布式驱动纯电动汽车制动回收效率，提出了一种适用于分布式驱动纯电动汽车的基于工况识别的再生制动比例分层控制策略，实现对机械制动和再生制动的合理控制，从而提高节能贡献度。在综合考虑制动安全性和能量回收高效性的基础上，将汽车速度、制动强度以及道路坡度作为模型输入，再生制动力矩的比例作为模型输出。首先建立分布式驱动纯电动汽车纵向动力学模型，确定车轮的修正制动力矩；上层控制器将汽车行驶工况分为简单工况和复杂工况，下层控制器在复杂工况下采用神经网络逆模型分配再生制动力矩，简单工况下采用基于安全边界的全局最优控制分配再生制动力矩；最后建立了矩阵实验室/汽车系统模型仿真(MATLAB/Simulink-CarSim)联合仿真模型并在全球轻型汽车测试循环(WLTC)工况下进行仿真，基于实车在底盘测功机上进行验证。结果表明：基于工况识别的混合制动能量回收控制策略比传统分层控制策略，仿真和实车验证的节能贡献度分别提高了3.23%和3.19%,结果非常接近，表明该种控制策略可以有效提升纯电动汽车的续航里程。
关键词：分布式驱动;;制动能量回收;;工况识别;;分层控制;;神经网络;;最优控制
