[发明专利]一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法

权利要求书

1.一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：其包括以下步骤，

采用加速度传感器、车速传感器和制动压力传感器分别采集电动汽车盘式制动器的加速度、车速和制动压力信号，并采用相空间重构技术获得重构后的相图；

建立电动汽车盘式制动器的驱制动耦合模型，并以采集到的车速和制动压力为输入，仿真获得驱制动耦合模型对应的相图和时间历程；

对比采用相空间重构技术获得的相图和驱制动耦合模型仿真得到的相图，判断两者是否为同一类的振动，若为同类振动，则进一步分析时间历程，若为不同类型的振动，则修改驱制动耦合模型中的摩擦类型参数；

基于存储的制动压力数据和车速数据预测颤振，若存储数据中没有对应的制动压力和车速，则采用驱制动耦合模型预测颤振并将结果保存到存储设备中。

2.如权利要求1所述的电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：分析时间历程的具体步骤为，

若为同一类振动，对比采用相空间重构技术获得的时间历程和仿真获得的时间历程，计算两者的误差，若误差不为零，则将误差结果反馈给驱制动耦合模型，修正模型参数，若误差为零，则表面模型参数正确，可用于颤振预测。

3.如权利要求1或2所述的电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：仿真获得驱-制动耦合模型对应的相图和时间历程的具体步骤为，

电动汽车盘式制动器的驱-制动耦合模型的方程为，

将采集到的制动压力和车速数值带入驱制动耦合模型，仿真获得驱制动耦合模型对应的相图和时间历程；

其中，x₁为传动系统的扭转角，x₂为传动系统的扭转角速度，x₃为制动块的位移，x₄为制动块的速度，x₅为摩擦模型的平均扰度，m为制动块质量，k_x为制动块的刚度，d_x为制动块的阻尼，I为制动盘的转动惯量，T_m为驱动电机转矩，k_θ为传动系统的刚度，d_θ为传动系统的阻尼，σ₀为接触刚度系数，σ₁为接触阻尼系数，r为制动盘半径，v_s为斯特里贝克速度，N为制动压力，μ_s和μ_d分别表示静态和动态摩擦系数，φ(x₂，x₄，x₅)为鬃毛平均挠度导数，g₀为斯特里贝克比例因子，Ω₀为轮速。

4.如权利要求3所述的电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：判断两者是否为同一类振动的方法，包括以下步骤，

若仿真模型和相空间重构模型对应的振动行为同时为稳定平衡点或极限环振荡，则两者为同类振动；

否则不是同类振动。

5.如权利要求4所述的电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：修改驱制动耦合模型中的摩擦类型参数的方法具体为，

若实测为极限环振荡，而驱制动耦合模型仿真结果为稳定平衡点，则改变变量x₅的相关参数，直至出现极限环振荡；

若实测为稳定平衡点，而驱制动耦合模型仿真结果为极限环振荡，则改变变量x₅的相关参数，直至出现稳定平衡点。

6.如权利要求1或2所述的电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：根据得到的误差修正模型参数的具体步骤为，

通过求解2秒之内振动信号的均值，并以实测信号均值与仿真模拟信号的均值差作为误差；

若误差显示实测信号大于模拟信号，减小驱制动耦合模型中的刚度和阻尼参数以增大模拟信号的均值，直至与实测信号均值相等；

若误差显示实测信号小于模拟信号，增加驱制动耦合模型中的刚度和阻尼参数值以减小模拟信号均值，直至与实测信号均值相等。

7.如权利要求1或2所述电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其特征在于：预测颤振的具体步骤为，

根据是否发生颤振，将存储的制动压力值、车速值和是否发生颤振存储为三维表格

计算实测振动信号的最大李雅普诺夫指数，若最大李雅普诺夫指数小于零，则不发生颤振，否则发生颤振；

将存储的制动压力值、车速值和是否发生颤振存储为三维表格，将测得的制动压力和车速信号与三维表格中的数据对比，若三维表格中有对应的数据组，则通过该数组即可判断是否发生颤振；

若存储数据中没有对应的制动压力和车速，则将制动压力值和车速值作为边界条件导入到修正后的驱制动耦合模型中，通过计算相应李雅普诺夫指数判断是否发生颤振。