基于電動伺服系統的制動能量回收控制策略研究

高會恩 初 亮 郭建華 何 強

(吉林大學汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春130022)

基于電動伺服系統的制動能量回收控制策略研究

高會恩 初 亮 郭建華 何 強

(吉林大學汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春130022)

基于電動伺服系統對制動能量回收控制策略進行研究。首先對電動伺服制動系統的部件組成和工作機理進行分析;然后取車速和制動強度雙參數對制動模式進行劃分，并兼顧整車經濟性和車輛安全性對電液制動力進行協調分配，使用制動強度、初始車速、電池SOC對電動機制動扭矩進行修正;分析了輪缸壓力控制理論，并給出壓力控制需求，基于電動伺服系統提出前饋加三閉環反饋的輪缸壓力控制算法，實現輪缸壓力的精確控制，通過仿真跟隨正弦曲線目標壓力對提出的算法進行驗證，結果表明此壓力控制算法可以滿足控制需求;最后在純電動整車平臺上對提出的制動力分配策略和壓力控制算法進行驗證，并以制動能量回收率為節能評價指標，對制動能量回收策略進行經濟性評價，試驗結果驗證了提出的制動力分配策略和壓力控制算法的有效性和可行性。該制動能量回收策略能顯著提高制動能量回收率，改善整車經濟性。

電動伺服系統;制動能量回收;制動力分配;壓力控制

引言

制動能量回收技術，作為新能源汽車節能的重要手段之一，可以提高能量利用率，延長整車續駛里程，改善整車經濟性，具有可觀的經濟和社會效益。各整車廠和科研機構加大對制動能量回收技術的研究，在技術方案和控制策略方面成果顯著，且部分技術已應用在量產車型中。

在技術方案方面，液壓制動系統構型逐步由主缸壓力與輪缸壓力非解耦、半解耦構型向全解耦構型發展［1－5］，逐步實現各個輪缸壓力的單獨調節，增大電動機制動力可作用空間，提高電動機制動力參與比例，改善整車經濟性。

隨著制動構型主缸壓力與輪缸壓力解耦程度的深入，制動力分配策略逐步由并行分配向串行分配轉變，綜合考慮ECE法規、整車穩定性、制動安全性和能量回收效果等因素對制動力分配策略進行研究［6－11］，得到適用于不同目標車型的制動力分配策略。

輪缸壓力控制方式由傳統機械控制向電控增壓方向發展，電控增壓的壓力源主要有兩種:高壓蓄能器和伺服電機，以蓄能器作為壓力源需要用電磁閥開關對輪缸壓力進行控制［12－14］;以伺服電機作為壓力源，在常規制動時，則可通過控制電機的進給和回退對輪缸壓力進行控制［15－17］。

本文基于電動伺服系統對制動能量回收策略展開研究。該制動構型為主缸壓力與輪缸壓力全解耦構型，充分發揮電動機制動力，提高再生制動能量;系統高度集成，減小安裝空間;壓力源為伺服電機，通過電機的旋轉實現增減壓控制，系統電控化程度很高，可促進整車電控化和底盤一體化。

1 電動伺服制動系統技術方案

本文研究的電動伺服制動系統技術方案如圖1所示。該系統主要由5部分組成:制動執行機構、踏板感覺模擬器、制動力產生裝置、液壓調節單元和車輪輪缸。其中制動力產生裝置包括直流無刷電動機、減速齒輪、滾珠絲杠、從動主缸。

在系統正常工作時，駕駛員踩下制動踏板，2個主截止電磁閥關閉，制動液流向踏板感覺模擬器，模擬傳統制動系統的踏板感覺。直流無刷電動機工作，滾珠絲杠將直流無刷電動機的旋轉運動轉變成直線運動，控制從動主缸活塞進給和回退，從而實現輪缸的增壓和減壓，此時制動液壓管路中的液流方向如圖2a所示。

圖1 電動伺服制動系統Fig．1 Electric servo braking system

圖2 系統工作狀態Fig．2 System working state

當該系統出現電失效時，直流無刷電動機失電無法正常工作，使得系統無法實現電控主動增壓，兩截止電磁閥打開，踏板行程模擬器電磁閥關閉。駕駛員踩下制動踏板，制動液由制動主缸流入液壓調節單元，然后流入輪缸，實現輪缸增壓，此時制動液壓管路中的液流方向如圖2b所示。

對于新能源汽車，實現制動能量回收需要解決的關鍵問題包括:電液制動力協調分配、輪缸壓力的精確控制以及ABS與RBS的協調控制，本文針對前兩項問題展開研究。

2 制動力分配策略

2.1 制動模式劃分

車輛在制動過程中，首先考慮其安全性，影響車輛制動安全性最直觀的因素為制動初始車速和目標制動強度。根據制動初始車速不同，可將車輛制動劃分為低速制動、中速制動和高速制動3種模式;根據制動強度不同，可將車輛制動劃分為小強度制動、中強度制動和大強度制動，如表1和表2所示。

表1 制動速度分類Tab．1 Speed classification of brake

表2 制動強度分類Tab．2 Classification of braking intensity

表中vl、vh為車速分類門限值，zl、zh為制動強度分類門限值。目標車型驅動策略中的電動爬行車速為7 km/h，參考該車速設置低車速門限值為vl= 7 km/h;目標車型驅動策略中定義聯合驅動車速為100 km/h，因此取高車速門限值為vh=100 km/h，與驅動控制策略一致。

目前比較常見的循環工況主要有 NEDC、UDDS、ECE、HYZEM、Artemis_Urban和J1015，對各循環工況的制動強度進行統計，統計結果如表3所示。

表3 循環工況減速度統計結果Tab．3 Statistic results for driving cycles deceleration %

文獻［18］指出，在汽車正常使用周期內，制動的次數大約為120萬次，其中制動強度小于0.3的制動次數約為85萬次，占總制動次數的71%，在干燥路面上制動時，制動強度小于0.38的制動次數超過95%。

通過以上分析可知，循環工況中車輛制動強度均在0.25以內，在汽車正常使用周期內，車輛制動強度基本在0.38以內。因此，對于具有再生制動功能的新能源汽車，應該在0～0.38制動強度范圍內充分發揮電動機的再生制動功能，依據此分析確定制動強度分類門限值zl和zh，取zl=0.25，zh=0.38。

對于目標車型，整車質量一定時，車輛在水平良好路面上制動時，當制動踏板開度為18%時，目標制動強度為0.25;當制動踏板開度為29%時，目標制動強度為0.38。制動模式識別邏輯如圖3所示。

圖3 制動模式識別邏輯Fig．3 Logic for identifying brakingmodes

2.2 制動力協調分配策略

本文研究的電動伺服液壓系統為全解耦式制動系統，可以實現四輪輪缸獨立于制動主缸的液壓單獨調節，宜采用串行控制策略，優先使用電動機制動力，當電動機制動力不能滿足駕駛員制動需求時，使用液壓制動力進行補償，最大化再生制動能量。

考慮到車輛低速制動時，可回收的制動能量較少，電動機工作點效率低以及電動機低速控制難度大等因素，引入車速修正因子Vfactor對電動機制動力矩進行修正;同時考慮到電池充電功率限制(本文僅考慮電池SOC對電池充電功率限制的影響)對電動機回收功率會產生影響，從而影響電動機最大制動力矩，使用電池SOC對電動機制動扭矩進行修正，當SOC過高時，對電動機制動扭矩進行限制，避免充電功率過高導致電池過充電問題。

車速修正因子Vfactor如圖4所示。

圖4 車速修正因子Fig．4 Speed correction factor

車速修正因子Vfactor的定義如下

Tmotmax——電動機最大制動力矩

vveh——車速

v1——電動機完全退出制動車速

v2——電動機開始退出制動車速

Tmotor——電動機實際輸出的制動扭矩

Tbrake——需求制動扭矩

為了控制簡單，電池SOC對電動機最大制動扭矩修正為

式中 Ts——滑行制動電動機扭矩

即當SOC不大于門限值SOCthreshold時，電動機最大制動扭矩為電動機制動外特性扭矩;當SOC大于門限值SOCthreshold時，對電動機制動扭矩進行限制，SOCthreshold需要進行標定。

根據駕駛經驗和常識，制動初始車速越高、制動強度越大，車輛潛在的安全性與穩定性越差，車速越低、制動強度越小，車輛的安全性和穩定性越好。車輛在高車速、大制動強度制動時，如果出現電動機制動失效，由于電動機參與程度較大導致液壓制動力不能及時補充，將直接影響車輛制動安全性，因此引入制動模式對電動機最大制動力矩的修正。當制動模式為低速停車制動、高速小強度制動、中速小強度制動或者中速中強度制動時，車輛潛在的安全性與穩定性較好，電動機最大制動扭矩為電動機制動外特性扭矩;當制動模式為高速中強度制動、高速大強度制動或者中速大強度制動時，車輛潛在的安全性與穩定性較差，為了保證系統電失效時，液壓制動能及時補充以滿足駕駛員制動需求，需要對電動機最大制動扭矩進行限制。

考慮到車輛制動安全性，當電動機制動扭矩受到限制后，即使駕駛員制動需求與車輛制動狀態發生變化，電動機制動力矩也不會解除限制，直至駕駛員抬起制動踏板完成此次制動;考慮到電動機限扭后輸出的制動力矩較小(對車輛減速度影響很小)以及系統控制的復雜程度，當電動機限扭后，液壓系統不再與電動機進行協調，而是輸出與需求制動力相關的固定液壓制動力。

本文從動主缸為串聯式液壓缸，制動管路為Ⅱ型布置形式，采用前后軸液壓制動力按固定比例分配、四輪輪缸壓力相等的控制方式，前后軸液壓制動力的分配比例完全取決于制動器的尺寸，對于本文所采用的制動器，前、后軸液壓制動力矩的比例為2∶1。

制動力分配策略主要包括目標電動機制動力計算模塊和目標前后軸輪缸壓力計算模塊2部分。制動力分配策略具體流程如圖5所示。

圖5 制動力分配策略Fig．5 Braking force distribution strategy

3 壓力控制算法

3.1 壓力控制理論及控制需求

根據霍伊爾定律可知物體在一定體積下壓力是一定的，若體積減小ΔV，則壓力增加Δp，物體體積與壓力的變化關系滿足規律［19］

式中 V0——物體初始時刻體積

K——物體體積模量

不考慮輪缸體積的變化，則制動輪缸壓力變化是由輪缸內部制動液體積變化引起的，因此，輪缸制動壓力的控制實質上是對輪缸進液體積的實時控制。

車輛液壓制動系統工作時，制動油液由主缸壓入輪缸，輪缸可以視為一個體積不變的密閉容器，因此制動液進入輪缸是一個體積減小壓強增大的過程，而制動主缸排出的制動液的體積與活塞推桿的位移呈正比關系，以上關系可以表示為

式中 pwheel——輪缸壓力變化量

Vwheel——輪缸內制動液體積變化量

V——輪缸容積

Khydraulic——制動液體積模量

Vcylinder——制動主缸排出的制動液體積

Kcylinder——制動主缸尺寸參數系數

Lpiston——主缸活塞推桿位移

對于指定尺寸的液壓系統和選定的制動液，參數V、Khydraulic和Kcylinder一定。忽略制動管路膨脹引起的壓力損失，由式(6)～(8)可得出輪缸壓力與活塞位移的關系為

為了保證系統迅速響應駕駛員制動需求，也需要對輪缸增減壓速率進行控制。對式(9)求導可得輪缸壓力變化率與活塞速度的關系為

由式(9)和式(10)可以看出輪缸壓力和壓力變化速率分別取決于活塞推桿位移與活塞推桿速度，因此可以通過控制活塞推桿的位移和速度來對輪缸壓力以及壓力變化率進行控制。

本文研究的制動系統的增壓裝置為電動伺服系統，控制器控制電動機旋轉，滾珠絲桿將電動機的旋轉運動轉變成直線運動，控制從動主缸活塞進給和回退，實現系統增減壓。所以，活塞位移與電動機轉角的關系為

式中 θmotor——直流無刷電動機轉角

igear——減速器減速比

Ph——滾珠絲桿導程

活塞推桿速度與電動機轉速的關系為

式中 ωmotor——直流無刷電動機轉速

車輛制動時，除啟動過程外，伺服電機基本工作在低速或者堵轉狀態。伺服電機在散熱較好的條件下，在額定轉矩以下可維持幾分鐘到十幾分鐘甚至更長時間的堵轉。當直流無刷電動機輸出額定扭矩0.96 N·m時，經推導可產生20.21 MPa輪缸壓力，可見直流無刷電動機在額定轉矩以下的扭矩范圍的堵轉特性滿足制動系統在各制動工況下的保壓需求。

綜上，可以通過控制直流無刷電動機轉速與轉角實現對輪缸壓力與壓力變化速率的控制。

本文選取增減壓速率和輪缸壓力偏差作為評價壓力控制算法的指標。綜合考慮傳統制動系統增減壓速率、電動機制動力矩變化速率、某些工況(如SOC過高導致電動機制動力矩突然切換為零)下需求增壓速率以及ABS增壓速率需求，系統最大增減壓速率應能達到±25 MPa/s的壓力響應速度要求。壓力控制精度直接影響制動感覺和車輛安全性，因此需要保證壓力偏差在一定范圍內，根據工程經驗，選取0.5MPa作為控制精度限值。

3.2 基于前饋加三閉環反饋的輪缸壓力控制算法

考慮到輪缸壓力傳感器安裝空間以及系統成本，可以采用基于輪缸P_V特性的輪缸壓力估算算法對輪缸壓力進行估算，代替輪缸壓力傳感器，為控制系統提供可靠的輪缸壓力信號，但在實際應用過程中，管路形變、管路縫隙以及制動液沿程損失，會使進入輪缸的制動液體積偏小，從而影響壓力估算算法的精度。為了減少制動管路膨脹、制動液沿程損失等因素對輪缸壓力估算的影響，本文采用標定的方法獲取液壓系統主缸推桿位移與輪缸壓力的關系，為輪缸壓力的精準控制奠定基礎。

通過標定得到的主缸推桿位移與輪缸壓力的關系曲線如圖6所示。

圖6 活塞推桿位移與輪缸壓力關系曲線Fig．6 Relationship curve between displacement of push rod and pressure ofwheel cylinder

本文提出基于前饋加三閉環反饋的輪缸壓力控制算法實現輪缸壓力的精確控制，控制算法框圖如圖7所示。

系統輸入為輪缸目標壓力，通過前饋可以得到目標活塞推桿位移和目標電動機轉動角度，采用電動機轉速傳感器、轉角傳感器和電流傳感器獲得電動機實際的轉速、轉角和電流用于轉角、轉速和電流閉環控制，將轉角控制器、轉速控制器和電流控制器串聯組成三閉環控制結構，三環均采用PI控制算法。外環為電動機轉角環，目標值是目標壓力前饋得到的電動機目標轉角，是系統的主要控制量;內環為轉速環和電流環，轉速環是為了控制電動機的轉速，使其達到既能調速又能穩速的目的;電流環用來調節電動機電流，穩定扭矩輸出，增加系統抗外擾能力。內環的精確控制更有利于外環控制，從而達到輪缸壓力精準、快速調節的目的。

圖7 前饋加三閉環反饋壓力控制算法Fig．7 Pressure control algorithm based on feed forward and feedback

3.3 壓力控制算法仿真驗證

在Matlab/Simulink中搭建直流無刷電動機模型及壓力控制模型，在AMESim中搭建液壓系統模型，對壓力控制算法進行聯合仿真驗證。進行正弦曲線目標壓力跟隨試驗，試驗結果如圖8所示。

圖8 壓力控制仿真曲線Fig．8 Simulation curves of pressure control

從試驗結果可以看出，實際輪缸壓力能夠較好跟隨目標壓力，最大壓差為0.437 5MPa，在0.5MPa范圍以內，滿足壓力精度控制需求;輪缸最大增減壓速率可以達到40 MPa/s，滿足系統增減壓速率指標。

4 實車試驗驗證

在純電動整車平臺上進行單次常規制動試驗和NEDC循環工況試驗，對本文提出的制動力分配策略和壓力控制算法進行驗證。

車輛進行高速小強度和大強度單次常規制動試驗，試驗結果如圖9所示。

從圖9可以看出，車輛制動時，優先使用電動機制動力，不足制動力由液壓制動力進行補償。當車輛在高速大強度制動時，考慮車輛安全性，對電動機制動扭矩進行限制;當車輛在高速小強度制動時，車輛相對安全，不限制電動機制動扭矩，使再生制動能量最大化。

進行NEDC工況實車試驗，結果如圖10所示。

車輛在NEDC工況中減速度在0～0.2 g之間，由于制動強度較小，在制動過程中，多數情況下，采用電動機單獨制動，只有停車制動時，液壓制動發揮作用使車輛停車。

依據文獻［20］中的制動能量回收率計算公式對NEDC工況下的制動能量回收率進行計算，其值為71.38%，表明本文所研究的制動能量回收策略，能夠提高車輛制動能量回收率，對提高整車經濟性有重要的作用。

5 結論

(1)考慮整車經濟性和車輛安全性，取車速和制動強度雙參數對制動模式進行劃分，優先使用電動機制動力，不足制動力由液壓進行補償，使用制動強度、初始車速、電池SOC對電動機制動扭矩進行修正，提出兼顧整車經濟性和安全性的電液制動力分配策略。

圖9 單次制動試驗結果Fig．9 Experimental results of single brake

圖10 NEDC工況試驗結果Fig．10 Experimental results of NEDC

(2)基于電動伺服系統，提出前饋加三閉環反饋的輪缸壓力控制算法，并進行離線仿真驗證，結果表明該壓力控制算法可以滿足系統響應速率以及壓力控制精度的需求，可以為車輛迅速且精準的提供液壓制動力，保證車輛制動安全性。

(3)在整車平臺進行實車試驗，驗證了本文提出的制動能量回收策略的有效性和可行性，計算NEDC工況下的制動能量回收率，其值為71.38%，表明該策略能夠提高車輛制動能量回收率，對提高整車經濟性有重要的作用。

參 考 文 獻

1 SUNAO H，MOTOMU H．New challenges for brake and modulation systems in hybrid electric vehicles(HEVs)and electric vehicles(EVs)［C］．SAE Paper 2011－39－7210，2011．

2 VON A C，KARNER J，VON A-C C，et al．Brake system for hybrid and electric vehicles［C］．SAE Paper 2009－01－1217，2009．

3 NAKAMURA E，SOGA M，SAKAIA，et al．Development of electronically controlled brake system for hybrid vehicle［C］．SAE Paper 2002－01－0300，2002．

4 NAKAMURA E．Brake control system and controlmethod for brake control system:US，11/618，080［P］．2006-12-29．

5 姚美紅，李永和．豐田Prius混合動力汽車制動控制系統［J］．汽車與安全，2007(4):64－67．YAO Meihong，LIYonghe．Braking control system for hybrid electric vehicle of Toyota Prius［J］．Auto and Safety，2007(4): 64－67．(in Chinese)

6 YU X，SHEN T，LIG，etal．Regenerative braking torque estimation and control approaches for a hybrid electric truck［C］∥2010 American Control Conference(ACC)，2010:5832－5837．

7 ODENTHAL D，LOHNINGER R．Method for increasing the driving stability of amotor vehicle:US，7，330，785［P］．2008-02-12．

8 王猛，孫澤昌，卓桂榮，等．電動汽車制動能量回收系統研究［J/OL］．農業機械學報，2012，43(2):6－10．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．aspx?flag=1＆file_no=20120202＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/j．issn．1000-1298．2012．02．002．WANG Meng，SUN Zechang，ZHUO Guirong，et al．Braking energy recovery system for electric vehicle［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2012，43(2):6－10．(in Chinese)

9 CHU L，YAO L，YIN J，etal．Study on the braking force allocation dynamic control strategy based on the fuzzy control logic［C］∥2011 IEEE 18th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management(IE＆EM)，2011:635－639．

10 張忠富，王國業，毛恩榮，等．基于電磁機械耦合再生制動系統的ABS控制［J/OL］．農業機械學報，2016，47(2):323－329．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．aspx?flag=1＆file_no=20160243＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/j．issn．1000-1298．2016．02．043 ZHANG Zhongfu，WANG Guoye，MAO Enrong，et al．ABS control of electric vehicle based on electromagnetic-mechanical coupled regenerative braking system［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for AgriculturalMachinery，2016，47(2):323－329．(in Chinese)

11 孟愛紅，王治中，宋健，等．汽車ESP液壓控制單元關鍵部件建模與系統仿真［J/OL］．農業機械學報，2013，44(2):1－5．http:∥www．j-csam．org/jcsam/ch/reader/view_abstract．aspx?flag=1＆file_no=20130201＆journal_id=jcsam．DOI:10．6041/ j．issn．1000-1298．2013．02．001 MENG Aihong，WANG Zhizhong，SONG Jian，et al．Critical componentmodeling and system simulation of hydraulic control unit of automotive electronic stability program［J/OL］．Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery，2013，44(2): 1－5．(in Chinese)

12 EIRAKU A，HIRANO Y，KADOWAKIY，et al．Braking force control system formotor vehicle:US，5，577，812［P］．1996-11-26．

13 FEYW，ENGELMANN M，HEINZM，et al．Method for determining the drive current for an actuator:US，20070158607 A1［P］．2007-07-12．

14 BORCHERT D M．Method and apparatus for pump activation during ABS/TCS control:US，6，155，653［P］．2000-12-05．

15 ISERMANN R．Electromechanical disc brake(EMB)［J］．Mechatronic Systems Fundamentals，2003:556－568．

16 SALF S，ROLF I，JURGEN B，et al．Modeling and control of an electromechanical disk brake［C］．SAE Paper 980600，1998．

17 LINE C，MANZIE C，GOOD M C．Electromechanical brakemodeling and control:from PI to MPC［J］．IEEE Transactions on Control Systems Technology，2008，16(3):446－457．

18 HEIBING B，ERSOY M．Chassis handbook:fundamentals，driving dynamics，components，mechatronics，perspectives［M］．Wiesbaden:Vieweg+Teubner，2011．

19 歐陽．轎車穩定性控制系統輪缸壓力控制和估算算法研究［D］．長春:吉林大學，2011．OU Yang．Passenger car research on controlling and estimating algorithm forwheel cylinder pressure of stability control system on car［D］．Changchun:Jilin University，2011．(in Chinese)

20 姚亮．純電動轎車制動能量回收系統關鍵部件參數匹配及控制算法研究［D］．長春:吉林大學，2013．YAO Liang．Research on the key components design and control algorithm of regenerative braking system on pure electric vehicle［D］．Changchun:Jilin University，2013．(in Chinese)

Control Strategy of Braking Energy Recovery Based on Electric Servo System

GAO Huien CHU Liang GUO Jianhua HE Qiang
(State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control，Jilin University，Changchun 130022，China)

With the development of new-energy vehicles，braking energy recovery as an importantmeans to save energy and protect environment of the new-energy vehicles causes attention widely．The control strategy of braking energy recovery based on electric servo system was studied．Firstly，the operational principle and key components of the electric servo system were analyzed and the braking modes were divided based on the vehicle speed and braking intensity．Secondly，the distribution strategy of braking force considering the economy and security of the vehicle was researched．The motor braking force was corrected by using the intensity of the brake，vehicle speed and SOC．The control theory of pressure was analyzed and control requirementswere provided．The pressure-control strategy was studied based on the feedforward and feedback，aiming to control the pressure precisely and validate the control results of pressure by using Matlab/Simulink and AMESim co-simulation．Finally，the control strategy of the braking energy recovery was validated by the real-vehicle test and the economy of the vehicle was evaluated by using the rate of braking energy recovery．The rate of braking energy recovery of NEDC cycle can reach 71.38%．The results showed that the distribution strategy of braking force and the pressure control algorithm were valid and feasible and the control strategy of braking energy recovery can increase the rate of braking energy recovery and raise the economy of the vehicle significantly．Therefore，the control strategy of braking energy recovery based on electric servo system was valid and feasible．The control strategy presented can provide a useful reference for the design of braking energy recovery system for electric vehicles．

electric servo system;braking energy recovery;distribution of braking force;pressure control

U463.52

A

1000-1298(2017)07-0345-08

2017-02-21

2017-04-10

國家高技術研究發展計劃(863計劃)項目(2012AA110903)和吉林省重點科技攻關項目(20170204085GX)

高會恩(1968—)，男，博士生，主要從事節能與新能源汽車研究，E-mail:13701185986@163．com

郭建華(1976—)，男，副教授，主要從事節能與新能源汽車研究，E-mail:xhhmail126@126．com

10．6041/j．issn．1000-1298．2017．07．044