[发明专利]一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法

说明书

本发明公开了一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法，包括以下步骤，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；本发明能根据采集的数据预测颤振。

技术领域

本发明涉及汽车控制技术领域，特别是一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法。

背景技术

制动系统的颤振是指较低车速和较低制动压力下制动系统的振动行为，通常伴随有刺耳的噪声等，严重影响着汽车的乘坐舒适性。以往的研究表明，制动压力和车速对于颤振具有重要的影响，且以往研究大多通过改变制动器的结构尺寸和选用不同材料等被动控制的方式实现。分布式驱动电动汽车的兴起，使得采用驱动电机为执行器的主动控制方法成为可能，而主动控制的关键步骤之一即为颤振的观测或预测，现有技术中，无法根据实时采集的数据预测颤振。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述和/或现有的颤振预测中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明的目的是提供一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其能根据采集的数据预测颤振，为电动汽车盘式制动器颤振主动控制技术提供基础支撑。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种电动汽车盘式制动器颤振预测方法，其包括，

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。

作为本发明所述电动汽车盘式制动器颤振预测方法的一种优选方案，其中：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。

作为本发明所述电动汽车盘式制动器颤振预测方法的一种优选方案，其中：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；