[发明专利]基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，用于车辆制动过程中的能量回收，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取车辆的工况参数，基于车辆的工况参数判断车辆是否进入能量回收模式，若为是，则执行步骤S2，否则，液压制动工作，执行步骤S4；

S2、车辆进入能量回收模式，电机和液压制动协同工作，获取当前时刻电机的制动力矩，获取电机在时刻T预分配的制动力矩，得到电机的制动力矩的梯度，如果梯度大于预设置的梯度阈值，则执行步骤S3，否则，执行步骤S4；

S3、对电机的制动力矩进行样条多项式最小二乘滤波优化处理，电机基于滤波优化处理后的制动力矩工作，执行步骤S4；

S4、如果车辆速度为零，则制动结束，否则，执行步骤S1。

2.根据权利要求1所述的基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，其特征在于，所述工况参数包括车速、动力电池的SOC、动力电池的充电限流值和制动踏板开度，如果车速、SOC、充电限流值、制动信号和制动踏板开度满足预设置的能量回收条件，则进入能量回收模式，执行步骤S2。

3.根据权利要求1所述的基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，其特征在于，步骤S2中，根据制动踏板开度的大小确定能量回收模式下的能量回收率，基于能量回收率控制电机和液压制动协同工作。

4.根据权利要求1所述的基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，其特征在于，步骤S2中，预设置的梯度阈值是根据专家知识库确定的。

5.根据权利要求1所述的基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，其特征在于，步骤S3中以为样条多项式最小二乘滤波优化处理的基础模型，其中：

滤波优化处理包括以下步骤：

S31、将当前时刻记为时刻0，以h为采样间隔对电机在时间范围[0,T]中预分配的制动力矩进行采样，得到2N+1个采样数据：f(-N)、…、f(-1)、f(0)、f(1)、…、f(N)，2N·h＝T，其中f(x)表示电机在时刻x·h预分配的制动力矩；

S32、基于采样数据建立基础模型：

其中，k＝-N、…、0、…、N，ε_k～N(0，σ²)，且ε_k之间相互独立，a、b、c、d是待定的常数项；

S33、构造目标函数w(a,b,c,d)：

当目标函数w(a,b,c,d)取最小值时，得到方程组：

基于上述方程组求解得到a、b、c、d四个常数项，如下：

S34、构建表达式如下：

S35、基于步骤S33得到的常数项a、b、c、d和步骤S34构建的表达式，得到滤波后的输出数据，即平顺后的制动力矩：

其中，l与k的含义相同，分别表示滤波后、滤波前的自变量。

6.根据权利要求5所述的基于平顺性的混动汽车能量回收力矩梯度控制方法，其特征在于，步骤S3中滤波优化处理的的滤波效率使用方差比描述，即滤波后的输出数据与输入的采样数据的随机误差方差之比：

其中，l与k的含义相同，分别表示滤波后、滤波前的自变量。