方佳麗 劉冬梅
摘 ?要:本文通過利用AMESim仿真軟件搭建一個純電動汽車冷卻系統(tǒng)模型,該模型可以模擬純電動汽車的真實運行狀態(tài),利用該模型驗證所述研究方案的有效性,即讓純電動汽車在冷卻強度需求較低時,不需要風扇全速運行,就可以使汽車溫度控制在設定范圍內。
關鍵詞:純電動;風扇;能量優(yōu)化;AMESIM
純電動汽車冷卻系統(tǒng)主要由散熱器、水箱、風扇和水泵等構成,其中散熱器和冷卻風扇在純電動汽車冷卻系統(tǒng)工作過程中發(fā)揮了重要作用。本課題研究以國內某款純電動汽車為研究對象,該車型的冷卻系統(tǒng)控制模式存在的主要問題是:會導致扇熱風扇在特定的情況下頻繁啟停,一方面增大了能量損耗影響使用成本,另一方面風扇頻繁啟動也會影響其使用壽命。
本文的研究主要是通過優(yōu)化冷卻風扇驅動方式,從而達到減少純電動汽車能耗、提高風扇使用效率和使用壽命的目的。
一、純電動汽車冷卻系統(tǒng)結構及工作原理
本課題以國內某款純電動汽車為研究對象,其驅動電機冷卻系統(tǒng)結構如圖1所示。
圖中的M為驅動電機,用于驅動汽車的行駛,驅動器也叫電機控制器,作用主要是將電池的直流電逆變成三相交流電給驅動電機,這兩個部件是該系統(tǒng)的主要熱源,溫度過高會影響其正常性能,需要及時冷卻。去驅動器和驅動電機內部都裝有溫度傳感器,將溫度信號轉化成電信號通過CAN總線發(fā)送給VCU(整車控制器)。VCU利用CAN網絡采集電機和驅動器的工作溫度,綜合分析后由控制開關來控制冷卻風扇的啟停。在該冷卻系統(tǒng)中沒有節(jié)溫器,因此沒有大小循環(huán)的區(qū)別。
二、基于AMESim的冷卻系統(tǒng)仿真模型的構建
基于該款純電動汽車的冷卻系統(tǒng)結構和工作原理,課題組使用AMESim仿真軟件構建了該車動力驅動系統(tǒng)和冷卻系統(tǒng)仿真模型;而為了更加真實的反應車輛的使用和控制情況,又搭建了整車控制系統(tǒng),并實現(xiàn)了三個模型的整合。
三、仿真模型參數(shù)匹配
仿真參數(shù)的匹配是仿真模型運行的基礎,課題組在參數(shù)匹配時,主要依托了該車型的真實數(shù)據(jù),部分無法直接獲取的參數(shù)則是依托仿真軟件進行適當調整,參數(shù)匹配結果如下:
(1)驅動電機參數(shù)的匹配
本項目研究的車型采用的是永磁同步電機,具有起動轉矩大、能量轉化效率高等優(yōu)點,是目前純電動汽車普遍采用的主流電機類型.匹配的參數(shù)主要包括:轉子類型、線圈鏈接方式、勵磁方式、極對數(shù)、參考溫度、d坐標和q坐標下的電感、磁通匝數(shù)等。
(2)電機控制器參數(shù)匹配
電機控制器參數(shù)包括晶體管正向壓降、電阻等,最終確定驅動電機仿真參數(shù),見表2。
(3)動力電池參數(shù)匹配
動力電池參數(shù)包括SOC值、額定容量、濾波電容等。
四、冷卻系統(tǒng)的能量優(yōu)化控制方法設計
在仿真過程中,課題組以最小化冷卻風扇的風量為優(yōu)化目標。在汽車穩(wěn)定運行時,比較優(yōu)化控制方案同原有開關控制方案可知:當達到預設溫度后,開關控制的風扇輸出量直接到達最大值,而預測控制式則是從半開逐漸加速到全開,而兩種模式都可以讓散熱器出口的溫度保持在合適的范圍內。通過計算顯示,在汽車穩(wěn)定運行時,使用原有開關控制模式的風扇能量消耗為Q1=923.12KJ,同理求得使用預測控制模式的風扇能量消耗為Q2=813.12KJ。即在純電動汽車驅動系統(tǒng)溫度變化的一個周期內(約280秒左右),冷卻風扇能夠減少的能量消耗為Q1-Q2=110KJ。如果該汽車一天平穩(wěn)行駛8小時,冷卻風扇能夠減少的能量消耗為280/500×8×60×60×110=1.774×10KJ。該電池的容量為82Ah,電壓為320V,計算可知,電池的總能量為9.47×10kJ,使用該優(yōu)化方案節(jié)省的能量占到電池總量的1.86%。
五、總結
本文闡述了某純電動汽車車型冷卻系統(tǒng)的結構,使用AMEsim仿真軟件中的器件搭建了動力驅動系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)和整車控制系統(tǒng)三個仿真模型,模擬設計優(yōu)化控制器,通過溫度的檢測與反饋,計算出風扇輸出的控制量,實現(xiàn)在某些溫度范圍時讓風扇無需全速運行,使得溫度控制在一個范圍內,這樣能夠有效減少風扇的能量消耗,增加風扇的使用壽命。
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作者簡介:方佳麗(1999—),女,杭州職業(yè)技術學院學生。
劉冬梅(1990—),女,杭州職業(yè)技術學院講師,碩士研究生。研究方向:新能源汽車。
基金項目:2018年度浙江省大學生科技創(chuàng)新活動計劃暨新苗人才計劃項目《純電動汽車冷卻系統(tǒng)能量優(yōu)化策略研究》成果。
課項目號:2018R454010。