制动能量再生是混合动力汽车节油最有效的途径之一。对再生制动中的关键技术进行研究具有重要的现实意义和应用价值。
为了在保证汽车的制动性的同时又能让电机尽量多地回收制动能量，就要制定适当的再生制动控制策略，合理地分配电制动和机械制动的强度，使整车在保证制动性的同时，最大限度地回收制动能量。目前的控制策略的研究主要集中在电机和机械制动的制动力分配上，对驾驶员制动意图的识别还只是靠制动踏板开度这一单一参数。只根据制动踏板开度来识别制动意图所得到的结果还不够精确。目前的控制策略虽然采用了许多先进的控制理论，但控制效果都差强人意。
因此，单一的制动踏板开度已不能满足再生制动的控制需要，多参数精确识别制动意图对再生制动的控制具有重要意义，一方面可以根据驾驶员的真实制动意图更加合理地分配电机制动与机械制动，既能保证汽车的制动性又能使电机回收更多制动能量；另一方面可以保证汽车的滑行距离，在提高滑行时的驾驶性能的前提下回收滑行制动的能量。
本课题组在863混合动力汽车开发项目中与一汽技术研发中心共同承担“混合动力汽车整车控制策略研究”项目，课题来源正是上述项目中的关键技术——辅助控制模块中的驾驶员意图识别模块。意图识别分为驱动意图识别和制动意图识别，本论文研究内容是制动意图识别及控制算法。论文进行了如下工作：
第一，分析和研究大量实车工况数据，对制动意图进行了分类和表征。
第二，用MATLAB建立了模糊辨识器模型，识别常规制动意图。
第三，通过实车道路试验对模糊辨识器的识别效果进行在线验证，并用神经网络优化了模糊辨识的隶属函数，提高了识别准确率。
第四，针对滑行制动意图的识别，通过对传统车空档滑行的动力学分析，对驾驶员的分析以及对大量实车滑行数据的统计，建立了滑行制动的V-t数学模型，并推导出滑行制动时电机的负荷率控制公式。
最后，在制动意图识别的基础上，优化了再生制动的控制策略。建立了CRUISE—SIMULINK正向仿真平台，对控制策略进行了仿真对比验证。证明了基于制动意图识别的控制策略的优化，对混合动力汽车的驾驶性能，以及整车的燃油经济性都起到了积极的作用。
