电动助力制动系统因为不依赖真空源、响应精确迅速且安全性高等因素,将会成为智能电动汽车制动系统的主流发展方向。基础助力和主动制动是电动助力制动系统最核心的功能,这些功能与车辆的安全性和驾驶感受息息相关,然而现在车辆制动系统的控制策略大都在关注系统的建压能力,很少或者几乎不考虑驾驶人因素。事实上,不同驾驶人的驾驶习性差别巨大,其对车辆制动系统的使用需求是不一致的,因此在进行制动系统开发时,必须要充分考虑驾驶人因素,将个性化驾驶习性融入制动系统中,形成个性化的控制策略,设计出符合不同驾驶人需求的制动系统,从而实现车辆安全、智能化的制动行为。探究驾驶人个性化的驾驶习性规律,将驾驶人的驾驶习性与基础助力和主动制动控制策略相结合,最终形成一套电动助力制动系统的个性化控制策略,对于提高制动系统的智能化程度,提高车辆安全性和驾驶人使用满意度具有十分积极的作用。本文依托国家重点研发计划课题(编号:2018YFB0105103)、吉林省科技发展计划项目(编号:20180201056GX)、吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(编号:JJKH20180077KJ)、吉林省预算内基本建设资金项目(编号:2019C036-6),开展智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略研究。首先搭建实车驾驶数据采集平台并采集驾驶数据,完成驾驶习性的聚类和辨识;随后,完成电动助力制动系统的助力特性分析、系统建模和基础助力算法设计,形成个性化的基础助力策略;接下来,建立个性化安全距离模型和车辆动力学逆模型,设计个性化的主动制动策略;最后,搭建硬件在环试验台和实车测试平台,对电动助力制动系统个性化控制策略的有效性进行验证。本文研究内容包括以下四部分:(1)驾驶人个性化驾驶习性分析与辨识基于惯性导航系统RT3002/RT Range、MicroAutoBox1401和dSPACE ControlDesk等软硬件搭建实车驾驶数据采集平台,并设计典型的跟车制动工况,进行真实的道路实验并对驾驶数据进行采集。随后,对采集的数据进行主成分分析和特征提取,通过k均值聚类方法对驾驶习性进行聚类分析,并使用粒子群算法对聚类方法进行优化,将优化后的聚类结果作为表征驾驶习性的标签。接下来采用支持向量机算法设计驾驶习性辨识策略,采用遗传算法对支持向量机的带宽参数和惩罚参数进行优化。最后,通过离线仿真对驾驶习性辨识策略的有效性进行验证。(2)电动助力制动系统个性化基础助力策略首先对电动助力制动系统的助力特性进行分析,基于MATLAB/Simulink软件对系统进行建模,并对模型的准确性进行仿真验证。随后,设计基于三闭环控制的永磁同步电机控制策略和电机目标位置计算方法,并在此基础上设计电动助力制动系统基础助力策略。接下来,通过将个性化驾驶习性与助力特性相匹配,设计个性化基础助力控制策略。最后,在MATLAB/Simulink中搭建个性化基础助力控制策略的仿真模型,通过仿真验证对个性化基础助力控制策略的准确性进行验证。(3)电动助力制动系统个性化主动制动策略首先基于运动学关系,对车辆的制动过程和最小安全距离进行分析,根据前文采集和分析的个性化驾驶数据,对主动制动过程中的主要参数进行个性化设计,建立个性化安全距离模型,分析个性化主动制动需求。随后,搭建基于BP神经网络的车辆动力学逆模型,设计基于四闭环控制的电动助力制动系统的主动增压算法,建立面向整车的电动助力制动系统主动制动策略。最后,在Simulink/CarSim的软件环境下对个性化主动制动策略完成建模并进行仿真验证。(4)电动助力制动系统个性化控制策略验证首先,针对验证需求,设计并搭建电动助力制动系统硬件在环试验台,进行基于试验台的个性化基础助力和主动制动控制策略验证;随后,对实车的制动系统进行改装,设计并搭建电动助力制动系统实车测试平台,进行基于实车测试平台的驾驶习性在线辨识和个性化基础助力控制策略验证。通过硬件在环实验和实车实验,对本文提出的智能电动汽车电动助力制动系统个性化控制策略完成全面验证。