杨 坤，肖锦钊，王 杰，马 超，付宏勋，杨富春

(1.山东理工大学 交通与车辆工程学院，山东 淄博 255000；2.山东意威汽车科技有限公司，山东 淄博 255000)

0 引言

电动汽车制动时，驾驶员制动强度识别的准确性直接影响到电动汽车真空助力及再生制动力分配，这也是保证电动汽车制动效能及制动安全性的关键因素[1]。目前，针对驾驶员制动强度识别方法的研究主要集中在识别参数及控制算法的选取等方面。在识别参数的选取方面，文献[2]考虑到制动初速度与制动强度的关系，选取制动初速度、踏板位移和踏板速度作为识别参数。文献[3]对不同路面附着条件下的制动强度进行了研究，选取路面附着系数、踏板位移和踏板速度作为识别参数。文献[4]考虑到车辆制动过程中，加速踏板位移及加速踏板速度能够反映驾驶员制动强度，选取加速踏板位移与加速踏板速度作为识别参数。在控制算法的选取方面，文献[5-6]基于大量仿真工况，利用模糊控制算法对驾驶员制动强度进行识别。文献[7]将模糊控制算法与神经网络算法相结合，对驾驶员制动强度进行了识别。以上文献在选取制动强度识别参数时，大多默认踏板位移、踏板速度为必选项，但在紧急制动时传统踏板速度计算方法存在较大误差，这会影响驾驶员制动强度的识别精度。为此，本文提出了考虑驾驶员不同制动意图的踏板速度计算方法及对应的驾驶员制动强度识别方法。选取踏板压力变化率、车轮减速度和踏板位移作为识别参数，利用模糊控制算法对驾驶员制动意图进行预识别，选取踏板位移及不同制动意图下的踏板速度作为识别参数，利用模糊控制算法对驾驶员制动强度进行识别。……