随着新能源汽车与智能驾驶技术的快速发展，车辆制动系统正经历着从传统液压制动向电控化、集成化方向的深刻变革。协调再生制动控制策略与集成线控制动系统的开发，成为提升车辆能量回收效率、保障制动安全与舒适性的关键技术。本文将探讨如何利用MATLAB仿真平台，进行上述控制策略与系统的设计与验证，并阐述其在计算机系统集成框架下的实现路径。
一、研究背景与意义
传统燃油车的制动能量主要以热能形式耗散，造成了巨大的能量浪费。对于电动汽车和混合动力汽车而言，再生制动技术能够将车辆减速时的部分动能转化为电能储存起来，从而显著延长续航里程。再生制动与机械摩擦制动的协调控制是一个复杂问题，需在确保制动效能、方向稳定性与驾驶感受的前提下，最大化能量回收。
线控制动系统取消了传统制动踏板与执行机构之间的机械连接，完全通过电信号传递制动指令，为制动力的灵活、精确分配提供了硬件基础。将协调再生制动控制策略与线控制动系统深度集成，是实现高效、智能、安全制动的必然趋势。
二、基于MATLAB的协调再生制动控制策略仿真
MATLAB/Simulink因其强大的建模、仿真与控制算法开发能力，成为车辆控制系统设计与验证的首选工具之一。开发流程通常包括：
- 整车动力学模型建立：利用Simulink或相关的车辆动力学模块（如Vehicle Dynamics Blockset），搭建包含车身、轮胎、悬架、动力系统及电池的整车模型，作为被控对象。
- 制动系统模型建立：分别建立电机再生制动系统模型（体现转矩-发电特性）和液压/电子机械制动系统模型（体现制动力响应特性）。
- 控制策略设计与仿真：核心是设计上层制动扭矩分配策略。常见的策略包括基于制动踏板开度、车辆状态（如车速、电池SOC）的规则分配法，以及以能量回收效率最优或兼顾多种性能指标为目标的最优控制法（如模糊控制、模型预测控制MPC）。在Simulink中搭建控制算法模型，与整车模型进行闭环联合仿真。
- 性能评估：通过仿真，定量分析不同策略下的能量回收率、制动距离、制动稳定性（如前后轴制动力分配曲线与理想I曲线的契合度）以及踏板感觉等指标。
通过仿真，可以在投入实物开发前，快速迭代和优化控制策略的参数与逻辑，大幅降低开发成本和风险。
三、集成线控制动系统的开发与计算机系统集成
集成线控制动系统（如One-Box方案）将制动压力调节单元、电机控制器、整车控制器等相关功能高度集成在一个ECU中。其开发是一个典型的计算机系统集成工程，涉及多领域技术的融合：
- 硬件在环仿真：在控制策略模型通过离线仿真验证后，可将模型代码（通过MATLAB Coder生成）下载到快速原型控制器中，与真实的制动执行器、传感器等硬件组成HIL测试系统，进行更接近实物的验证。
- 软件架构与集成：系统软件采用分层架构，通常包括：
- 应用层：实现前述的协调再生制动控制算法，决定总需求制动力及前后轴、再生/摩擦制动力分配。
- 底层驱动层：控制电机实现再生扭矩，控制电磁阀或电机泵实现液压压力精确调节。
- 通信层：通过CAN/CAN FD等车载网络，与电池管理系统、整车控制器、轮速传感器等进行信息交互。
- 安全监控层：实现系统故障诊断、冗余管理和失效安全策略。
- 系统集成与测试：将各软件模块集成编译，刷写到目标ECU中，与制动踏板模拟器、液压单元、电机等构成完整系统。在台架和实车上进行全面的功能、性能及可靠性测试。整个集成过程需要严格的版本管理和测试流程，确保软件与硬件、各子系统之间协调一致。
四、MATLAB在集成开发中的贯穿作用
MATLAB工具链在此集成开发过程中扮演了核心角色：
- 前期仿真设计：Simulink用于算法建模与离线仿真。
- 自动代码生成：Simulink Coder/Embedded Coder可直接从经过验证的控制器模型生成高质量的C代码，极大提高了从模型到产品代码的转换效率和可靠性。
- 测试验证：Simulink Test等工具可支持单元测试、集成测试用例的创建与管理。HIL测试环境也常以Simulink Real-Time等为核心构建。
五、结论与展望
基于MATLAB仿真进行车辆协调再生制动控制策略开发，并结合计算机系统集成技术实现集成线控制动系统，是一条高效、可行的技术路径。该方法实现了从虚拟验证到实物集成的无缝衔接，加速了先进制动系统的研发进程。随着智能网联技术的深入，制动系统将与自动驾驶规划决策模块更紧密地结合，实现预测性能量回收和车路协同制动，对控制策略的智能性和系统集成的复杂度提出了更高要求，MATLAB等仿真与开发平台将继续发挥不可替代的作用。
