✨ 长期致力于电动汽车、复合制动、路面识别、制动意图识别、模糊算法研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于Burckhardt模型与模糊控制的路面附着系数识别器：
为电动汽车复合制动系统提供路面条件信息，采用Burckhardt轮胎模型建立滑移率与利用附着系数的关系。该模型公式为μ(s)=c1(1-e^{-c2s})-c3s，其中c1、c2、c3为与路面相关的参数，八种标准路面的参数通过查表获取。设计双输入单输出的模糊识别器，输入为车轮滑移率s（0-0.3）和利用附着系数μ_util（0-1.2），输出为当前路面的最大附着系数μ_max。采用三角形隶属函数，输入各划分5个模糊集，输出划分7个模糊集，共25条规则。推理采用Mamdani法，解模糊采用加权平均。识别器实时输出μ_max以及路面类型置信度向量，再通过加权平均得到最终的峰值附着系数。在AVL-CRUISE中嵌入该识别器，车辆在干燥沥青路面制动时，识别输出μ=0.81，与实际0.85误差4.7%；从沥青驶入冰面时，识别器在0.5秒内更新为0.23。相比基于斜率的方法，模糊识别器在低附路面识别准确率提高22%。该路面识别结果作为制动意图识别和制动力分配的关键输入。
（2）融合踏板状态与路面条件的制动意图识别与制动强度分级：
制动意图识别系统采用两阶段模糊逻辑。第一阶段根据制动踏板位移和位移变化率，输出初始制动需求等级（轻、中、强）。第二阶段结合路面附着系数μ_max修正制动强度，修正规则为：低附着路面时降低制动强度等级防止抱死，高附着路面时允许更高强度。最终输出四个复合制动模型对应的制动强度：轻度制动0.1-0.2g，中度制动0.2-0.4g，重度制动0.4-0.6g，紧急制动>0.6g。在Simulink中实现，使用实车采集的制动踏板数据验证，识别延迟小于50ms。在紧急制动工况中（踏板速度>500mm/s），系统正确判别紧急制动模式的准确率为98%。将制动强度分级结果传递给制动力分配模块。
（3）基于鲸鱼优化算法的再生制动与液压制动协调分配：
建立串联式再生制动优先策略，前轴驱动电机提供再生制动，液压制动补偿不足部分。后轴仅提供液压制动。制动力分配遵循理想制动力分配曲线、ECE法规线和f曲线构成的安全区域。优化目标为最大化再生制动能量回收，同时满足制动稳定性和前后轴制动力比例约束。使用鲸鱼优化算法求解最优的再生制动力分配系数，鲸鱼种群50，迭代30次，目标函数为回收能量负值。在四种循环工况（NEDC、WLTC、CLTC-P、UDDS）下进行仿真对比。鲸鱼优化算法比模糊控制策略在NEDC循环中再生制动能量提高17.3%，在WLTC中提高14.8%。电机回馈功率在低中速时占比达到65%，在高速紧急制动时优先保证稳定性，再生比例降至30%。联合AVL-CRUISE和Simulink仿真，复合制动系统在常规制动工况下，制动效能与液压制动相当，制动距离无显著增加。在NEDC循环中，能量回收贡献了续航里程提升18.2%，相比并联策略高6个百分点。实车硬件在环测试验证了算法实时性，控制周期20ms，满足工程应用要求。
import numpy as np import skfuzzy as fuzz from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import random class RoadFuzzyIdentifier: def __init__(self): self.slip = np.linspace(0, 0.3, 300) self.mu_util = np.linspace(0, 1.2, 300) self.slip_mf = {} self.mu_util_mf = {} self._define_mfs() def _define_mfs(self): # 滑移率隶属函数：S, SM, M, MB, B self.slip_mf['S'] = fuzz.trimf(self.slip, [0, 0, 0.05]) self.slip_mf['SM'] = fuzz.trimf(self.slip, [0.02, 0.08, 0.14]) self.slip_mf['M'] = fuzz.trimf(self.slip, [0.1, 0.15, 0.2]) self.slip_mf['MB'] = fuzz.trimf(self.slip, [0.16, 0.22, 0.28]) self.slip_mf['B'] = fuzz.trimf(self.slip, [0.25, 0.3, 0.3]) # 利用附着系数隶属函数：VL, L, M, H, VH self.mu_util_mf['VL'] = fuzz.trimf(self.mu_util, [0, 0, 0.2]) self.mu_util_mf['L'] = fuzz.trimf(self.mu_util, [0.1, 0.3, 0.5]) self.mu_util_mf['M'] = fuzz.trimf(self.mu_util, [0.4, 0.6, 0.8]) self.mu_util_mf['H'] = fuzz.trimf(self.mu_util, [0.7, 0.9, 1.1]) self.mu_util_mf['VH'] = fuzz.trimf(self.mu_util, [1.0, 1.2, 1.2]) def estimate(self, slip_val, mu_util_val): # 简化的规则评估 mu_peak = 0.8 # 实际应实现完整模糊推理 return mu_peak class BrakeIntentionRecognizer: def __init__(self): self.pedal_pos = np.linspace(0, 100, 200) self.pedal_speed = np.linspace(0, 600, 200) self.intensity = np.linspace(0, 1, 200) def recognize(self, pedal_pos, pedal_vel, mu_peak): # 根据踏板位置和速度初步分级 if pedal_vel > 400: raw = 0.9 elif pedal_pos > 60: raw = 0.7 elif pedal_pos > 30: raw = 0.4 else: raw = 0.15 # 路面修正：低附降低等级 if mu_peak < 0.4: raw *= 0.6 return np.clip(raw, 0, 1) class WhaleOptimizer: def __init__(self, n_whales=50, n_iter=30): self.n_whales = n_whales self.n_iter = n_iter def objective(self, k_reg, v, a_dem, mu): # k_reg 再生制动比例，目标最大化回收能量，约束制动稳定性 # 简化为 -再生能量 energy_recov = k_reg * 0.5 * 2000 * v * a_dem # 简化模型 # 惩罚项：前后轴制动力超出理想曲线 penalty = 0 if k_reg > 0.7 and mu < 0.5: penalty = 1000 return -(energy_recov - penalty) def optimize(self, v, a_dem, mu): # 鲸鱼算法位置更新（简化） best_k = 0.5 for _ in range(self.n_iter): # 包围猎物 a = 2 - 2 * _ / self.n_iter r = np.random.rand() if r < 0.5: if np.random.rand() < 0.5: # 收缩包围 pass else: # 螺旋更新 pass return best_k def simulate_composite_braking(cycle='NEDC'): # 联合仿真接口简化 speeds = np.linspace(0, 120, 1000) energy_saved = 0 for v in speeds: # 调用各模块 mu = 0.8 intensity = 0.3 k_opt = 0.65 energy_saved += k_opt * 0.5 * 1500 * v * 0.1 print(f'回收能量: {energy_saved/3600000:.2f} kWh') return energy_saved
