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      48V微混HEV BOOST模式轉矩瞬態(tài)優(yōu)化控制*

      2015-01-07 07:55:22趙治國楊云云何露吳朝春
      汽車技術 2015年7期
      關鍵詞:性能指標瞬態(tài)轉矩

      趙治國 楊云云 何露 吳朝春

      (同濟大學 新能源汽車工程中心)

      48V微混HEV BOOST模式轉矩瞬態(tài)優(yōu)化控制*

      趙治國 楊云云 何露 吳朝春

      (同濟大學 新能源汽車工程中心)

      為解決48 V微混混合動力轎車在急加速工況下發(fā)動機排放惡化和瞬態(tài)轉矩響應量不足的問題,利用配備BRM(啟動電機)的48 V微混HEV動力系統(tǒng)可短時工作于BOOST模式的優(yōu)勢,開發(fā)了急加速工況下的雙動力源轉矩協(xié)調控制策略,并基于模糊控制器實時優(yōu)化了發(fā)動機輸出轉矩。通過仿真試驗表明,所提出的BOOST模式控制策略可較好地識別駕駛員不同的急加速請求意愿,實時決策出的發(fā)動機轉矩可滿足轉矩請求并優(yōu)化發(fā)動機排放性能。

      1 前言

      在多種混合動力節(jié)油技術中,48 V微混動力系統(tǒng)被認為是最經濟、最安全、最可靠的有效解決方案,已受到大多數制造商(OEM)的廣泛重視[1]。近年來,國內外對48 V微混HEV的研究多集中在整車能量管理策略的開發(fā)上,在降低油耗和減少排放等方面取得了顯著效果[2~7]。但是在某些極端工況(如急加速工況)下仍然存在發(fā)動機排放性能差且發(fā)動機轉矩響應能力不足的缺點,使得48 V微混HEV結構上的優(yōu)勢沒有得到充分發(fā)揮。

      目前,我國對48 V微混HEV瞬態(tài)工況轉矩協(xié)調優(yōu)化控制進行了相關研究。如,王存磊[8]等針對ISG并聯式混合動力汽車,利用ISG可短時工作于大轉矩的特點,取消了急加速工況下發(fā)動機的燃油加濃過程,從而優(yōu)化了發(fā)動機瞬態(tài)工作點,進而減少了排放;袁銀男[9]等針對急加速工況,僅對發(fā)動機轉矩變化率進行了限制,并利用ISG電機實時補償目標需求轉矩。但這些研究并未對發(fā)動機轉矩進行有效的優(yōu)化控制。

      本文針對配備BRM(啟動電機)的48V微混HEV動力系統(tǒng),利用BRM電機可短時工作于BOOST模式的優(yōu)勢,開發(fā)了急加速工況下的雙動力源轉矩協(xié)調控制策略,并基于模糊控制器實時優(yōu)化了發(fā)動機輸出轉矩,改善了發(fā)動機排放性,降低了整車等效油耗。

      2 48 V微混HEV動力系統(tǒng)建模

      2.1 48 V微混HEV動力系統(tǒng)架構

      所研究的48 V微混HEV動力系統(tǒng)拓撲結構如圖1所示,其中發(fā)動機曲軸與BRM電機通過傳動帶相連,BRM電機通過逆變器與48 V鋰離子電池相連,電機和發(fā)動機的轉矩在發(fā)動機曲軸耦合后通過離合器經五速手動變速器驅動前輪。

      2.2 整車動力系統(tǒng)模型

      采用前向仿真建模方法,在Matlab/Simulink環(huán)境下建立48V微混HEV動力系統(tǒng)模型,主要包括發(fā)動機模型、BRM電機模型、離合器模型、變速器模型[9]、整車模型和鋰離子動力蓄電池模型等。

      2.2.1 發(fā)動機模型和BRM電機模型

      發(fā)動機模型模擬發(fā)動機動態(tài)過程,依據駕駛員需求轉矩得到發(fā)動機實際輸出轉矩;BRM電機模型模擬電機動態(tài)過程,根據電機轉速和電壓實時更新電機的穩(wěn)態(tài)模式和BOOST模式最大轉矩限制。由于本文重點關注整車能量管理策略,因而動力源模型采用“穩(wěn)態(tài)MAP圖+1階延遲環(huán)節(jié)”[10]。其中,發(fā)動機的延遲取為300 ms,電機延遲取為10 ms。

      2.2.2 離合器模型和變速器模型[11]

      離合器模型采用離合器位移、速度與傳遞轉矩的數學關系來表示,如式(1);變速器模型考慮傳動部件的慣量和阻尼,統(tǒng)一向變速器的輸出軸等效折算,如式(2)。

      式中,z為摩擦片數;μc為摩擦因數;A為有效摩擦面積;pc為離合器接合壓力;Δe為離合器主從動端的轉速差;分別為折算到變速器輸出端的等效慣量、阻尼和轉矩放大系數;ωs為變速器輸出軸轉速。

      為實現在完整循環(huán)工況內運行,使用車速和節(jié)氣門開度的二參數換擋規(guī)律。

      2.2.3 整車模型

      整車模型采用單自由度縱向動力學模型[12]:

      式中,Ft為驅動力;m為整車質量;f為滾阻系數;α為坡度角;CD為風阻系數;A為迎風面積;δ為旋轉質量換算系數;u為車速。

      2.2.4 鋰離子動力蓄電池模型

      采用常用電路等效模型中的Thevenin模型[13],該模型可根據電池狀態(tài)實時更新當前SOC值和溫度值,數學表達式為:

      式中,U0(t)為電源電壓;Vout為輸出電壓;I(t)為實時電流;R0為內阻;Uc(t)為極化電壓。

      3 模式管理及BOOST模式分析

      在急加速工況下,將滿足駕駛員需求轉矩要求同時可改善發(fā)動機瞬態(tài)排放的電機短時大扭矩助力模式定義為BRM電機BOOST模式。將BRM電機BOOST模式添加至驅動模式管理策略,如圖2所示。

      由圖2可看出,動態(tài)切換過程為:根據發(fā)動機轉矩的分區(qū)確定動力源轉矩分配策略(電機轉矩處在電機長時間穩(wěn)態(tài)工作最大轉矩之下),利用電機轉矩對整車需求轉矩“削峰填谷”;瞬態(tài)過程為急加速工況下的電機轉矩補償策略,根據急加速工況開發(fā)的電機轉矩補償策略(BOOST模式策略),電機可短時工作在穩(wěn)態(tài)最大轉矩之上、瞬態(tài)最大轉矩之下。

      BOOST模式一般通過判斷加速踏板變化率幅值的方式觸發(fā),所用時間較短,且不能預先識別。觸發(fā)BOOST模式時,根據電池SOC狀態(tài)存在2種可能性,其一為電池SOC低于正常工作范圍,此時不允許切換到BOOST模式;其二為電池SOC正常,BRM電機處于優(yōu)化發(fā)動機工作點的助力或發(fā)電模式。對于正處于電機發(fā)電模式的情況,若強行切換到BOOST模式必將使電機模式發(fā)生瞬態(tài)切換,導致發(fā)動機轉矩優(yōu)化效果下降;對于正處于驅動助力模式的情況,則切換至BOOST模式后,由于電機轉矩的補償作用有限,故仍沿用原有工作模式。因此,BOOST模式的優(yōu)先級應低于行車助力模式和行車充電模式,即BOOST模式切換條件僅適用于切換初始狀態(tài)為純發(fā)動機模式的情況。

      由上述分析可知,進入BOOST模式的條件為:

      a.加速踏板變化率大于固定門限值;

      b.整車當前模式處于純發(fā)動機模式;

      c.電池SOC值滿足單次電機BOOST模式的最低要求。

      退出條件為:

      a.發(fā)動機輸出轉矩能滿足駕駛員需求轉矩或小于某一門限值;

      b.BOOST模式持續(xù)時間大于電機所允許的大轉矩工作最長時間(基于保護電機的考慮)。

      4 BOOST模式轉矩協(xié)調優(yōu)化控制

      BOOST模式的轉矩協(xié)調優(yōu)化控制策略如圖3所示。該控制策略的本質為“實時決策優(yōu)化的發(fā)動機轉矩、發(fā)動機實際輸出轉矩的開環(huán)估計和BRM電機轉矩補償控制”,可使發(fā)動機轉矩較優(yōu)地過渡到駕駛員需求轉矩,同時BRM電機逐漸退出BOOST模式。BOOST模式控制的關鍵在于:考慮發(fā)動機目標轉矩的動態(tài)響應能力和瞬態(tài)排放的影響,設計二元性能指標函數,以便決策出優(yōu)化的發(fā)動機轉矩。發(fā)動機轉矩濾波后發(fā)送到發(fā)動機管理系統(tǒng),并實時估計出發(fā)動機實際輸出轉矩。依據所估計出的發(fā)動機實際輸出轉矩與駕駛員需求轉矩的跟蹤誤差和BOOST模式持續(xù)時間,基于專家經驗的模糊控制器在線決策出性能指標的修正系數,由此形成完整的閉環(huán)控制。值得說明的是,BRM電機在瞬態(tài)最大轉矩限制的能力范圍內,可提供駕駛員需求轉矩與發(fā)動機實際轉矩的差值,以補償發(fā)動機因優(yōu)化排放而造成的轉矩不足。

      4.1 發(fā)動機轉矩優(yōu)化控制器

      4.1.1 性能指標的選取

      發(fā)動機轉矩的決策需要考慮以下問題:

      a.發(fā)動機的轉矩響應能力。由于節(jié)氣門慣性導致的發(fā)動機響應能力滯后不可避免,發(fā)動機的轉矩滯后一般隨發(fā)動機轉矩增幅的增大而增大。

      b.發(fā)動機的瞬時排放。若發(fā)動機的目標轉矩增幅過大,發(fā)動機管理控制系統(tǒng)一般會通過增加噴油量方式響應,但由于節(jié)氣門慣性的存在,并不能保證充足的進氣量,因而會導致瞬間的燃油加濃,進而導致排放變差[7]。為了保證良好的發(fā)動機排放性能,應盡量使發(fā)動機的轉矩增幅不能太大。

      c.BOOST模式持續(xù)時間。電機大扭矩狀態(tài)效率不高,且長時間處于BOOST模式有損電機壽命,并加劇48V電器系統(tǒng)的負擔,因而要求發(fā)動機轉矩過渡到駕駛員需求轉矩的時間不能過長,即發(fā)動機轉矩的增幅不能過小,應保持在合理的范圍內。

      綜合考慮上述3個方面,設計BOOST模式發(fā)動機轉矩決策的實時性能指標函數為:

      式中,Q和R分別為反映發(fā)動機響應能力和BOOST模式持續(xù)時間的性能指標權重系數,由模糊控制器修正;T_lag(j)為單步發(fā)動機轉矩的滯后量;T_lag_max為單步發(fā)動機轉矩滯后量的最大值;T_err(j)為單步發(fā)動機轉矩與目標駕駛員轉矩的誤差;T_err_max為該誤差的單步最大值。

      式(5)中,第1項表示發(fā)動機轉矩的實時響應能力和發(fā)動機排放的優(yōu)劣程度,第2項表示發(fā)動機轉矩與目標的單步誤差,其大小與BOOST模式的時間正相關。實時調整Q、R的大小可決策體現發(fā)動機轉矩響應能力和電機轉矩BOOST時間的優(yōu)化目標函數。

      4.1.2 發(fā)動機決策轉矩的瞬時優(yōu)化求解

      發(fā)動機目標轉矩的實時求解受制于控制器ECU的計算能力,依據工程經驗,將發(fā)動機轉矩的更新步長設為20 ms,發(fā)動機的最大轉矩響應能力定義為50 N·m/s(折算到單步為1 N·m),并通過發(fā)動機臺架試驗標定每秒內不同的發(fā)動機目標轉矩對應的轉矩滯后量。最后通過曲線擬合得到單步長發(fā)動機轉矩增幅所對應的發(fā)動機轉矩滯后量曲線,如圖4所示。

      同理,定義每個步長發(fā)動機轉矩增幅所對應的單步目標轉矩誤差(折算到單步為1 N·m),并按發(fā)動機轉矩滯后量曲線的制作方法繪制目標轉矩誤差量曲線,如圖5所示。

      在瞬時優(yōu)化控制器中,依據實際要求精度將每個步長的發(fā)動機轉矩增幅線性離散(以增幅1 N·m為上限做20等分),在優(yōu)化性能指標函數加權系數Q、R已知的情況下,可實時求取最佳發(fā)動機增幅,進而積分得到優(yōu)化的發(fā)動機實時轉矩。瞬時優(yōu)化控制器得到的發(fā)動機實時轉矩是離散的,實質是不同的階躍組成的非連續(xù)信號。為得到平滑的發(fā)動機決策轉矩,采用Matlab自帶的高斯濾波器進行濾波處理。

      4.2 性能指標加權系數模糊決策控制器

      4.2.1 發(fā)動機決策轉矩的目標要求

      發(fā)動機決策轉矩應該在合理的時間內上升到駕駛員需求轉矩,而BRM電機逐步退出BOOST模式。為保證發(fā)動機具有較好的實時響應能力和排放性能,發(fā)動機決策轉矩應具有如下特性:

      a.在BOOST模式開始階段,發(fā)動機轉矩應緩慢增加,以改善排放性能。

      b.在BOOST模式結束階段,發(fā)動機轉矩的變化率不能過大,也應緩慢下降,以給發(fā)動機節(jié)氣門調整的時間,進而改善排放性能。

      c.在BOOST模式中間階段,因為節(jié)氣門已經進入調整階段,且考慮到BOOST模式持續(xù)時間不宜過長,可以適當提高發(fā)動機轉矩的變化率,以保持電機效率并延長電機和電氣系統(tǒng)的壽命。

      4.2.2 模糊控制器的設計

      為實現發(fā)動機目標轉矩的要求,且使發(fā)動機轉矩決策有一定的自適應性,設計了對應的模糊控制器以實時調整優(yōu)化性能指標的加權函數。

      a.輸入語言變量取值和論域。BOOST模式持續(xù)時間T∈{很小(VS)、?。⊿)、中(M)、大(B)、很大(VB)},其論域為[0~2.7];轉矩跟蹤誤差Tor_err∈{很?。╒S)、小(S)、中(M)、大(B)、很大(VB)},其論域為[0~48]。

      b.輸出語言變量取值和論域。模糊加權因子F∈{負大(NB)、負中(NM)、負?。∟S)、零(Z)、正?。≒S)、正中(PM)、正大(PB)},其論域為[-9~9]。

      c.模糊推理規(guī)則表及輸入/輸出間映射關系。

      上述模糊控制器的輸入和輸出量均采用全等三角形隸屬函數,同時為避免在論域所述持續(xù)時間內發(fā)動機實際轉矩未完成跟蹤,將持續(xù)時間變量VB的隸屬度函數后截止點延長至7,對應BOOST模式的最長時間。模糊推理規(guī)則如表1所列。

      表1 模糊推理規(guī)則

      需要說明的是,因為Q與R的相對數值及范圍對性能指標的影響不同,故需調整F到Q和到R的線性映射關系。

      通過離線仿真試驗,選取線性映射關系為:

      當F≤0時,

      當F>0時,

      5 仿真結果及分析

      為驗證所提出的BOOST模式轉矩瞬態(tài)優(yōu)化控制策略的有效性,設置工況1和工況2在0.15 s內分別有15%和40%的油門踏板突變,分別表示BOOST模式下較溫和及較劇烈的駕駛員需求轉矩變化。工況條件見表2,仿真結果見圖6。

      表2 工況條件

      分析圖6a~圖6d可知,控制策略能有效地識別BOOST模式的準入條件。由圖6c和圖6d可看出,更迅速的駕駛員踏板開度變化對應更長的BOOST模式持續(xù)時間,有利于發(fā)動機利用較長的切換時間過渡到較高的駕駛員需求轉矩并優(yōu)化排放性能。

      由圖6e和圖6f可看出,在BOOST模式的開始和結束階段,性能指標權重系數Q值較大,這驗證了瞬態(tài)控制策略能有效抑制此階段發(fā)動機轉矩的過快增加,從而改善發(fā)動機的瞬態(tài)排放;而在BOOST模式的中間階段,性能指標權重系數R適當增大,這有利于發(fā)動機轉矩的適量快速增加,滿足在合理的時間內過渡到駕駛員需求轉矩的要求。另外,由圖6e和圖6f也可看出,在BOOST模式中間階段,工況2的性能指標權重系數R明顯大于工況1,且持續(xù)時間更長,這證明了自適應模糊控制器在駕駛員需求轉矩變化較大時,可充分利用BOOST模式中間階段使發(fā)動機轉矩適度較快增加。

      由圖6g和圖6h可看出,前述所提出的發(fā)動機決策轉矩目標通過瞬態(tài)控制策略得到了實現,發(fā)動機決策轉矩呈現出開始和結束階段變化率小、中間變化率大的特點,驗證了模糊修正和優(yōu)化計算的可行性。圖中,發(fā)動機優(yōu)化轉矩(離散積分得到)和發(fā)動機濾波處理轉矩(發(fā)動機優(yōu)化轉矩經高斯濾波)幾乎重合,原因是離散優(yōu)化求解中設置發(fā)動機轉矩的更新步長為20 ms,已具有較高的精度。需要說明的是,在BOOST模式初始時刻,發(fā)動機轉矩估計值(實際發(fā)動機輸出轉矩)可能與駕駛員需求轉矩有較大差距,不能直接確定??紤]這一不確定性,同時也為了仿真的正常進行,文中假設發(fā)動機轉矩估計值低于發(fā)動機目標轉矩15 N·m。

      由圖6i和圖6j可看出,BRM電機工作在短時大轉矩的狀態(tài),且在其能力范圍之內,電機BOOST的持續(xù)時間最長為5.8 s,滿足其工作要求。

      此外,依據工況2分別針對有BOOST模式策略和無BOOST模式策略進行仿真,得到的車速和加速度仿真結果如圖7所示。

      由圖7可知,BOOST模式對車速的影響并不顯著,原因在于轉矩瞬態(tài)優(yōu)化策略更關注瞬態(tài)過程,策略作用時間較短,故效果不明顯。然而,在整車加速度方面,采用電機BOOST補償策略在進入BOOST模式后約1 s內加速度優(yōu)勢明顯,最大加速度差值達到了0.269 7 m/s,可使瞬時加速性能提升47.1%。

      6 結束語

      針對配備48V電氣系統(tǒng)的微混HEV動力系統(tǒng),首先針對BOOST模式與其它模式的動態(tài)切換協(xié)調問題,提出了BOOST模式的進入和退出條件;其次,提出了BOOST模式下發(fā)動機轉矩瞬態(tài)優(yōu)化控制策略。設計了體現發(fā)動機排放和轉矩跟蹤誤差的二元性能指標函數,通過模糊控制器對性能指標的權重系數進行了在線調整,并在離散域內進行了發(fā)動機轉矩的實時決策;最后通過Matlab/Simulink平臺離線仿真驗證了所提出的BOOST模式轉矩瞬態(tài)優(yōu)化策略的有效性。該策略可較好地識別駕駛員不同的急加速請求意愿,實時決策出的發(fā)動機轉矩可滿足轉矩請求并優(yōu)化發(fā)動機排放,使電機轉矩增強了“推背感”,提高了駕乘性能。

      1 忻文.48V汽車電子電氣系統(tǒng)架構的未來.汽車與配件,2014(20):28~30.

      2 Dorri M,Shamekhi A H.Design of an Optimal Control Strat?egy in a Parallel Hybrid Vehicle in Order to Simultaneously Reduce Fuel Consumption and Emissions.SAE Technical Paper,2011.

      3 Johnson V H,Wipke K B,Rausen D J.HEV control strategy for real-time optimization of fuel economy and emissions.SAE Technical Paper,2000.

      4 徐群群,宋珂,洪先建,等.基于自適應遺傳算法的增程式電動汽車能量管理策略優(yōu)化.汽車技術,2012(10):19~23.

      5 吳迪.ISG混合動力汽車能量優(yōu)化管理策略研究:[學位論文].合肥:合肥工業(yè)大學,2013.

      6 李啟迪.ISG輕度混合動力電動汽車控制策略的研究:[學位論文].大連:大連理工大學,2006.

      7 王德倫,周榮寬.ISG輕度混合動力電動汽車控制策略的制定及仿真.重慶理工大學學報(自然科學),2013(6):5~9.

      8 王存磊.混合動力發(fā)動機電控管理系統(tǒng)開發(fā)及排放控制研究:[學位論文].上海:上海交通大學,2012.

      9 袁銀男,王忠,梁磊,等.ISG混合動力汽車加速轉矩補償策略與仿真.車用發(fā)動機,2009(1):27~30.

      10 趙治國,陳海軍,楊云云,等.干式DCT換擋時間FAHP決策及轉矩協(xié)調最優(yōu)控制.汽車技術,2014(4):14~20.

      11 陳海軍,趙治國,王琪,等.干式DCT雙離合器聯合起步最優(yōu)協(xié)調控制.機械工程學報,2014,50(22):150~164.

      12 趙治國,何寧,朱陽,等.四輪驅動混合動力轎車驅動模式切換控制.機械工程學報,2011,47(4):100~108.

      13 盧杰祥.鋰離子電池特性建模與SOC估算研究:[學位論文].廣州:華南理工大學,2012.

      (責任編輯文 楫)

      修改稿收到日期為2015年3月6日。

      Torque Transient Optimal Control in Boost Mode of 48V Micro Hybrid Electric Vehicle

      Zhao Zhiguo,Yang Yunyun,He Lu,Wu Chaochun
      (Clean Energy Automotive Engineering Center,Tongji University)

      To solve the problem of deteriorative emission and insufficient torque transient response of engine in rapid acceleration of 48V micro hybrid electrical vehicle,dual-power source torque coordination&control strategy is developed in rapid acceleration and engine output torque is optimized in real-time based on fuzzy controller,by taking advantages of 48V micro hybrid electric vehicle equipped with BRM(start motor),which can operate in BOOST mode for a short period.Simulation results show that the proposed control strategy in boost mode can recognize different rapid acceleration requests,the determined engine torque in real-time can fulfill the driver’s torque request and optimize engine emission performance.

      48V micro hybrid electric vehicle,Boost mode,Engine torque,Transient optimal control

      48V微混HEV BOOST模式 發(fā)動機轉矩 瞬態(tài)優(yōu)化控制

      U462.3

      A

      1000-3703(2015)07-0046-06

      國家自然科學基金資助項目(51275355)。

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