鄭晨飛, 姚曉山, 曹曉雨, 黃 震, 嚴(yán) 彥
(1. 上汽通用汽車有限公司武漢分公司, 湖北 武漢 430070; 2. 武漢理工大學(xué) 汽車工程學(xué)院, 湖北 武漢 430070; 3. 空軍預(yù)警學(xué)院, 湖北 武漢 430070; 4. 東風(fēng)汽車集團(tuán)股份有限公司技術(shù)中心, 湖北 武漢 430070)
純電動汽車是較為理想的一種新能源車型,它可以達(dá)到理想中的無污染狀態(tài),是一種環(huán)境友好型的交通出行工具.而且純電動汽車單純以電為驅(qū)動能源,相對于石油資源來說,成本較低,同時還可以解決電網(wǎng)在晝夜間的負(fù)荷不平衡問題.但純電動汽車的三電(電動機(jī)、電控、電池)技術(shù)還亟待突破,尤其是電池技術(shù),目前電池的能量密度較低,無法達(dá)到像燃油車一樣較長的續(xù)駛里程,且成本依然居高不下,導(dǎo)致電動車無法大批量地推向市場[1].混合動力汽車同時具備燃油汽車?yán)m(xù)駛里程長和電動汽車低排放等優(yōu)點(diǎn),符合日常出行和市場需求,從而成為關(guān)注的熱點(diǎn)[2].目前研究主要是3種混動形式(并聯(lián)、串聯(lián)、混聯(lián)),但其成本普遍較高,而且對原車的改造程度較大,結(jié)構(gòu)形式復(fù)雜. 兩軸驅(qū)動混合動力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式簡單、對原車改造程度小,同時結(jié)合結(jié)構(gòu)參數(shù)與控制參數(shù)的綜合優(yōu)化方式,為混動系統(tǒng)研究提供了一種新的方向.筆者以一款國產(chǎn)燃油汽車為平臺,基于邏輯門限值的整車控制策略,研究整車在不同駕駛工況下的工作模式以及轉(zhuǎn)矩分配情況,采用Matlab/Simulink軟件,對整車控制策略進(jìn)行建模.利用經(jīng)過改進(jìn)的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ),采用Isight優(yōu)化軟件,進(jìn)行整車動力系統(tǒng)的優(yōu)化計算,并借助AVL Cruise和Matlab/Simulink對整車的經(jīng)濟(jì)性和動力性進(jìn)行仿真分析.
兩軸驅(qū)動混合動力汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.
圖1 兩軸驅(qū)動混合動力汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
兩軸驅(qū)動混合動力汽車具有2套獨(dú)立的驅(qū)動系統(tǒng),前驅(qū)動橋動力總成由發(fā)動機(jī)、5檔變速箱、主減速器和差速器組成,保持了傳統(tǒng)車前置前驅(qū)的動力布置形式;驅(qū)動電動機(jī)及相應(yīng)的動力傳動部件構(gòu)成整車的后驅(qū)動橋[3].同時車輛還配有HCU(hybrid control unit)整車控制器,通過接收各種信號來分配整車能量,決定車輛的行駛模式.
前驅(qū)動力總成包括發(fā)動機(jī)、變速箱、主減速器和差速器等.后電驅(qū)動系統(tǒng)包括電動機(jī)、電池和主減速器等.整車基本參數(shù)如下:整車整備質(zhì)量為1 400 kg,額定載質(zhì)量為500 kg,車輪滾動半徑為0.299 m,迎風(fēng)面積為2.496 m2,傳動效率為0.92,風(fēng)阻系數(shù)為0.392,旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)為1.12,滾動阻力系數(shù)為0.015,前軸主減速比為5.125;該車搭載1臺1.2 L排量的直列4缸發(fā)動機(jī),最低轉(zhuǎn)速為750 r·min-1,最大功率為63 kW(6 000 r·min-1),最大轉(zhuǎn)矩為108 N·m(4 800 r·min-1),同時該車還匹配了1臺5速手動變速箱,其1、2、3、4、5擋傳動比分別為3.500、2.043、1.383、1.000、0.806.電驅(qū)動系統(tǒng)基本參數(shù)如下:驅(qū)動電動機(jī)額定功率為9 kW(6 000 r·min-1),峰值功率為20 kW(6 500 r·min-1),峰值轉(zhuǎn)矩為96 N·m,額定電壓為336 V.動力電池參數(shù)如下:電池單體電壓為3.2 V,電池組總電壓為336 V,電池組總?cè)萘繛?5 A·h;主減速器1級傳動比為2.450,2級傳動比為4.410.
根據(jù)兩軸驅(qū)動混合動力汽車動力系統(tǒng)和行駛循環(huán)工況的特點(diǎn),同時也為了保證車輛行駛循環(huán)過程中動力電池組的電量平衡.以提升整車燃油經(jīng)濟(jì)性,改善整車性能為最終目標(biāo),借助易于實(shí)現(xiàn)且實(shí)用性強(qiáng)的邏輯門限控制策略的設(shè)計方法,設(shè)計了純電動行駛模式、發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動模式、混合動力驅(qū)動模式、行車充電模式和制動能量回收模式[4].
2.1.1純電動行駛模式
在低負(fù)荷行駛時,發(fā)動機(jī)不工作,采用純電動行駛模式,這樣可充分利用驅(qū)動電動機(jī)低速大轉(zhuǎn)矩的特性,也避免了發(fā)動機(jī)的怠速工況,降低了排放.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路,進(jìn)入純電動行駛模式的判斷條件為
(1)
式中:SOC為動力電池組當(dāng)前的電量;SOCl為動力電池組允許放電的下限值;v為車輛實(shí)際行駛車速;vmmax為純電動模式下的最高車速;Tre為整車需求轉(zhuǎn)矩;Tmmax為驅(qū)動電動機(jī)允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩;Temin為發(fā)動機(jī)允許輸出的最小轉(zhuǎn)矩.
2.1.2發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動模式
在該模式下有2種情況: ① 當(dāng)車輛以一定車速行駛,且整車需求轉(zhuǎn)矩正好處于發(fā)動機(jī)的低燃油消耗區(qū)時,電動機(jī)停止工作,由發(fā)動機(jī)單獨(dú)為車輛提供驅(qū)動力; ② 車輛高速行駛時,為了保證驅(qū)動電動機(jī)的安全,停止高速助力,依然由發(fā)動機(jī)單獨(dú)為車輛提供驅(qū)動力.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路,進(jìn)入發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動模式的判斷條件為
(2)
式中:vemax為驅(qū)動電動機(jī)允許工作的最高車速(超過該車速時,電動機(jī)停止助力);Temax為發(fā)動機(jī)允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩.
2.1.3混合動力驅(qū)動模式
當(dāng)整車需求轉(zhuǎn)矩大于發(fā)動機(jī)或驅(qū)動電動機(jī)允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩時,如爬坡或以一定車速急加速等工況,以單一動力源無法滿足整車需求,為了使車輛正常行駛,需要發(fā)動機(jī)和驅(qū)動電動機(jī)共同工作.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路,進(jìn)入混合動力驅(qū)動模式的判斷條件為
(3)
2.1.4行車充電模式
當(dāng)動力電池組電量低于電池組允許放電的下限值時,若整車行駛所需轉(zhuǎn)矩低于發(fā)動機(jī)允許輸出的最小轉(zhuǎn)矩,為了提高發(fā)動機(jī)的負(fù)荷率,提高燃油經(jīng)濟(jì)性,同時維持動力電池組的電量平衡,發(fā)動機(jī)以允許的最小轉(zhuǎn)矩輸出,額外的轉(zhuǎn)矩給動力電池組充電.
若整車行駛所需轉(zhuǎn)矩大于發(fā)動機(jī)允許輸出的最小轉(zhuǎn)矩,小于發(fā)動機(jī)允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩,同時為了維持動力電池組電量平衡,則發(fā)動機(jī)以一定轉(zhuǎn)矩輸出,并提供一部分轉(zhuǎn)矩給動力電池組充電.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路,進(jìn)入行車充電模式的邏輯判斷條件為
(4)
2.1.5制動能量回收模式
在減速制動過程中,如果整車需求的制動轉(zhuǎn)矩小于驅(qū)動電動機(jī)所能提供的最大制動轉(zhuǎn)矩,且動力電池組電量值低于允許充電的上限值,則整車會進(jìn)入制動能量回收模式,原來的驅(qū)動電動機(jī)變?yōu)榘l(fā)電機(jī)工作,將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能,并經(jīng)過逆變器將電能儲存在動力電池組中.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路,進(jìn)入制動能量回收模式的判斷條件為
(5)
式中:SOCh為動力電池組允許充電的上限值;Tbmmax為驅(qū)動電動機(jī)可以提供的最大制動轉(zhuǎn)矩.
在減速制動過程中,若整車需求轉(zhuǎn)矩大于驅(qū)動電動機(jī)能提供的最大制動轉(zhuǎn)矩,且動力電池組當(dāng)前電量值小于電池組允許充電的上限值,則整車既發(fā)生機(jī)械制動又執(zhí)行制動能量回收;在減速制動過程中,若動力電池組當(dāng)前電量值大于電池組允許充電的上限值,或車輛遇突發(fā)狀況緊急制動時,則完全采用機(jī)械制動.
邏輯門限控制策略的核心在于邏輯門限參數(shù)以及各閾值大小的確定.它決定了整個邏輯判斷的條件,為整車具體工作模式的選擇提供了依據(jù),同時也決定了整車的工作性能[5].根據(jù)兩軸驅(qū)動混合汽車動力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及循環(huán)工況的特點(diǎn),確定的邏輯門限參數(shù)及各閾值大小如下:vmmax=35 km·h-1;vemax=60 km·h-1;SOCh=90%;SOCl=10%;發(fā)動機(jī)允許工作的最小轉(zhuǎn)矩系數(shù)Loademin=0.45;發(fā)動機(jī)允許工作的最大轉(zhuǎn)矩系數(shù)Loademax=0.90.
根據(jù)設(shè)計的整車控制策略,利用Matlab/Simulink進(jìn)行建模實(shí)現(xiàn),該模型主要包括信號輸入子系統(tǒng)、信號處理子系統(tǒng)(控制單元)和信號輸出子系統(tǒng).
2.3.1信號輸入子系統(tǒng)
由于整車性能仿真在AVL Cruise上完成,需要將Matlab/Simulink與AVL Cruise聯(lián)合起來,把在Matlab/Simulink平臺上建立的整車控制策略轉(zhuǎn)化為.dll文件,然后導(dǎo)入AVL Cruise的Matlab DLL模塊.因此,該子系統(tǒng)的主要作用是接受來自于AVL Cruise的各種信號,并對其進(jìn)行簡單的處理.
2.3.2信號處理子系統(tǒng)(控制單元)
信號處理子系統(tǒng)如圖2所示,該子系統(tǒng)是整個控制策略模型的核心模塊,主要根據(jù)輸入子系統(tǒng)傳過來的各種信號,如整車需求轉(zhuǎn)矩、當(dāng)前車速、發(fā)動機(jī)和驅(qū)動電動機(jī)當(dāng)前轉(zhuǎn)速下允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩以及動力電池組當(dāng)前電量值等.然后通過設(shè)定的邏輯判斷條件在Stateflow里進(jìn)行整車工作模式的選擇,并通過其他子模塊分配整車能量,完成發(fā)動機(jī)和驅(qū)動電動機(jī)的轉(zhuǎn)矩分配.
圖2 信號處理子系統(tǒng)
2.3.3信號輸出子系統(tǒng)
由于整車的性能仿真在AVL Cruise上完成,而AVL Cruise并不能直接識別信號處理子系統(tǒng)最終的轉(zhuǎn)矩分配情況,因此該模塊的主要作用是將信號輸入子系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩分配信號轉(zhuǎn)化為AVL Cruise能識別的信號形式.
在保證動力性的同時,提升經(jīng)濟(jì)性,首先需要確定優(yōu)化目標(biāo),建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),即明確最主要的工作對象[6];然后根據(jù)影響目標(biāo)函數(shù)的相關(guān)因素選擇優(yōu)化變量,并建立相應(yīng)的約束條件.
3.1.1目標(biāo)函數(shù)的建立
以改善車輛性能為研究目的,在維持動力性的同時盡可能地提高車輛的經(jīng)濟(jì)性.混合動力汽車的經(jīng)濟(jì)性包括燃油消耗量和耗電量,將二者分別作為優(yōu)化子目標(biāo)函數(shù),來評價優(yōu)化結(jié)果的滿意程度,從而建立如下多目標(biāo)優(yōu)化模型. 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為
(6)
式中:ffuel(t)為車輛100 km耗油量;felec(t)為車輛100 km耗電量;ti為優(yōu)化變量;gj(t)為約束函數(shù),gj(t)≥0為優(yōu)化約束條件,具體表現(xiàn)為車輛的動力性、相關(guān)結(jié)構(gòu)設(shè)計要求以及整車行駛需求.
3.1.2優(yōu)化變量的確定
在結(jié)構(gòu)方面,傳動系統(tǒng)傳動比的大小影響車輛的動力性和經(jīng)濟(jì)性;在控制方面,不同的控制策略是混合動力系統(tǒng)的關(guān)鍵內(nèi)容,不同的控制參數(shù),對整個車輛性能具有決定性的影響[7].為了更好改善整車性能,對車輛的結(jié)構(gòu)參數(shù)和控制參數(shù)進(jìn)行了綜合優(yōu)化,包括后軸傳動比以及控制策略邏輯門限值,具體優(yōu)化變量如下:
t=[t1,t2,t3,t4,t5]T= [i1,i2,Loademax,Loademin,vmmax]T,
(7)
式中:i1、i2分別為車輛后軸的1級和2級傳動比.
3.1.3約束條件的建立
在混合動力系統(tǒng)優(yōu)化過程中,要保證車輛動力性滿足需求.由于車輛后軸使用的是2級減速器,需要保證2級傳動比的分配滿足設(shè)計要求,還要滿足整車的行駛需求[8].建立的約束條件如下:
1) 動力性約束. 純電動模式下,車輛最大爬坡度αmax≥15%,車輛最高車速vmax≥140 km·h-1,車輛由0加速到100 km·h-1的時長t0-100不超過21 s,即
g1(t)=αmax-15%≥0,
(8)
g2(t)=vmax-140≥0,
(9)
g3(t)=21-t0-100≥0.
(10)
2) 2級減速器設(shè)計的約束.2級減速器在機(jī)械設(shè)計中,為了保證機(jī)械結(jié)構(gòu)的可靠性及避免尺寸的影響,需要滿足設(shè)計規(guī)范.一般將2級傳動比設(shè)計成前小后大,兩傳動比的比值為1.4~2.0,即
(11)
3) 整車行駛需求約束.當(dāng)車輛起步以及正常行駛時,為了保證地面能夠提供足夠的附著力,車輛最大驅(qū)動力不大于地面附著力,即
g6(t)=φFzr-Ft≥0,
(12)
式中:φ為地面附著系數(shù);Fz為地面法向反作用力;r為車輪滾動半徑;Ft為車輛最大驅(qū)動力.
Isight和AVL Cruise的集成優(yōu)化模型如圖3所示,Simcode組件相當(dāng)于一個外接端口,用來與AVL Cruise完成集成;Calculator組件是數(shù)學(xué)解析式輸入界面,用來設(shè)置優(yōu)化問題的約束條件;Optimization組件中自帶多種優(yōu)化算法,可以根據(jù)不同問題選擇相應(yīng)的優(yōu)化算法,并設(shè)置相應(yīng)參數(shù).
圖3 集成優(yōu)化系統(tǒng)模型
根據(jù)NSGA-Ⅱ優(yōu)化算法,由于其種群數(shù)量和進(jìn)化代數(shù)對最后的優(yōu)化結(jié)果有較大影響,即迭代次數(shù)越多,越能獲得更準(zhǔn)確的優(yōu)化結(jié)果[9].各優(yōu)化變量及優(yōu)化目標(biāo)經(jīng)過多次迭代循環(huán)的尋優(yōu)過程如圖4-10所示.
從圖4-10可以看出:經(jīng)過多次迭代,優(yōu)化變量逐漸向某一固定值附近收斂,優(yōu)化目標(biāo)也慢慢趨近于理想中的結(jié)果;felec(t)逐漸向0.94 kW·h·(100 km)-1附近收斂;ffuel(t)逐漸向5.57 L·(100 km)-1附件收斂.
圖4 i1的尋優(yōu)過程
圖5 i2的尋優(yōu)過程
圖6 Loademax的尋優(yōu)過程
圖7 Loademin的尋優(yōu)過程
圖8 vmmax的尋優(yōu)過程
圖9 felec(t)的尋優(yōu)過程
圖10 ffuel(t)的尋優(yōu)過程
通過優(yōu)化目標(biāo)的綜合分析,從計算得到的Pareto最優(yōu)解集中選擇1組相對最優(yōu)解,進(jìn)行仿真結(jié)果分析,優(yōu)化前、后的參數(shù)值如表1所示.
表1 優(yōu)化前、后的參數(shù)值
將2組參數(shù)在同一模型下進(jìn)行NEDC循環(huán)工況仿真分析,優(yōu)化前、后循環(huán)工況仿真結(jié)果對比如表2所示,車輛100 km耗電量降低了0.26 kW·h·(100 km)-1,100 km耗油量降低0.25 L·(100 km)-1,其100 km綜合能耗降低了0.34 L·(100 km)-1,改善率為5.4%.優(yōu)化前、后動力性仿真結(jié)果對比如表3所示.
表2 優(yōu)化前、后經(jīng)濟(jì)性仿真結(jié)果對比
表3 優(yōu)化前、后動力性仿真結(jié)果對比
以某款國產(chǎn)傳統(tǒng)燃油車為研究平臺,確定了兩軸驅(qū)動混合動力汽車驅(qū)動系統(tǒng).經(jīng)過對該驅(qū)動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作特性的分析,利用Matlab/Simulink設(shè)計了該混合動力驅(qū)動系統(tǒng)的控制策略,并聯(lián)合AVL Cruise和Isigh軟件對整車控制參數(shù)以及相應(yīng)動力傳動部件參數(shù)進(jìn)行了綜合優(yōu)化,結(jié)果表明:在維持整車動力性的同時,對整車經(jīng)濟(jì)性有明顯的提高.