基于ADVISOR二次開發(fā)的混合動力系統(tǒng)設(shè)計與仿真研究

陳 剛，武 蕾

（1.三明學院 機電工程學院，三明 365004；2.三明機械CAD工程研究中心，三明 365000）

0 引言

環(huán)境保護部最近發(fā)布的《2013年中國機動車污染防治年報》顯示，機動車的尾氣排放已成為我國空氣污染的重要來源[1]?；旌蟿恿ζ嚭碗妱榆囀钱斍案纳苹蚪鉀Q汽車尾氣污染的一個行之有效的方法之一。計算機仿真是研究混合動力汽車的重要手段，有利于縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本[2]。目前，國內(nèi)外研究者研究混合動力汽車使用的計算機仿真軟件主要有CRUISE、CarSim、PSAT和ADVISOR[3]，其中ADVISOR是在MATLAB/SIMULINK環(huán)境下采用模塊化的編程語言，最大的優(yōu)點在于其代碼完全公開，便于使用者自主掌握和二次開發(fā)[4,5]。ADVISOR是由美國National Renewable Energy Laboratory開發(fā)，采用后向仿真為主、前向仿真輔助的混合仿真方法，主要可以實現(xiàn)車輛總成參數(shù)匹配與優(yōu)化、車輛動力性能與經(jīng)濟性仿真分析、車輛能量管理策略評價等功能[6]。但是，ADVISOR軟件也有自身的缺陷，它提供的汽車仿真模型是有限的，只適合于單軸前輪驅(qū)動的車輛仿真。本文針對某后輪驅(qū)動的混合動力城市客車，以MATLAB/SIMULINK為平臺，利用其開放的代碼和內(nèi)部通用的子模塊，對ADVISOR軟件進行二次開發(fā)，建立整車仿真模型，并進行仿真分析，為該車的研制提供了有力的依據(jù)。

1 ADVISOR混合動力仿真系統(tǒng)二次開發(fā)

1.1 混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作原理

文中所研究的混合動力汽車是一后輪驅(qū)動的城市公交車，其動力系統(tǒng)采用并聯(lián)式結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成如圖1所示。動力系統(tǒng)中采用了ISG電機，ISG是起動發(fā)電一體機，在混合動力汽車有較多的應用。動力系統(tǒng)可以實現(xiàn)多種工作模式，如：1）在車輛起步或低速運轉(zhuǎn)，且蓄電池的荷電狀態(tài)SOC值大于下限值時，發(fā)動機關(guān)閉，由蓄電池組給ISG電機供電驅(qū)動車輛；2）當車輛在中高速運轉(zhuǎn)時，發(fā)動機效率較高，蓄電池組停止工作，由發(fā)動機單獨驅(qū)動車輛；3）當需求轉(zhuǎn)矩大于發(fā)動機能提供的轉(zhuǎn)矩時，發(fā)動機與蓄電池組同時工作，共同提供轉(zhuǎn)矩驅(qū)動車輛[7]；4）車輛在怠速、制動、下坡時，機械能經(jīng)ISG電機產(chǎn)生電能并存儲于蓄電池組中。

圖1 并聯(lián)式混合動力系統(tǒng)

1.2 混合動力系統(tǒng)仿真模型的二次開發(fā)

混合動力系統(tǒng)采用的是后輪驅(qū)動形式，而ADVISOR軟件原有的仿真模型只有前輪驅(qū)動，差異性較大。為了達到研究目的，因此需要對ADVISOR中相關(guān)的仿真模塊進行二次開發(fā)。

ADVISOR中前驅(qū)仿真模型的建立思路是，首先建立并求解出車輛在坡度路面的動力學方程，再依據(jù)動力學方程創(chuàng)建SIMULINK模型。下面對坡度路面的后輪驅(qū)動車輛進行受力分析，如圖2所示，假設(shè)此時車輛是極限附著，車輛初始速度為V0，在最大附著力Fmax下產(chǎn)生的最大末速度為Vt。其中，F(xiàn)W、Ff、Fi分別是車輛所受的空氣阻力、滾動阻力和坡度阻力，F(xiàn)n是驅(qū)動輪所受的垂直載荷。

圖2 后輪驅(qū)動車輛坡道受力分析

根據(jù)車輛受力平衡，有：

其中：

式中：α為坡度角，φ為附著系數(shù)，b為汽車質(zhì)心到前軸的距離，l為汽車軸距，hg為汽車質(zhì)心高度，CD為空氣阻力系數(shù)，A為汽車迎風面積，f1、f2為前后輪滾動阻力系數(shù)，σ為空氣密度。

經(jīng)過計算和化簡，分別得出驅(qū)動和制動兩種情況下后輪達到附著極限時車輛的末速度：

為了使車輛在極限附著情況下，需求牽引力不能超過車輪能提供的最大牽引力，后驅(qū)車輛的仿真車速不會超過車輛的實際運行能力[8]，依據(jù)上述動力學方程，對ADVISOR中的輪胎極限車速、整車驅(qū)動力和制動力加以限制，將前驅(qū)模塊進行修改、替換，重新封裝，最終建立牽引力控制系統(tǒng)模型和后驅(qū)整車模型。

圖3 牽引力控制模塊

圖4 后驅(qū)整車模型

1.3 混合動力系統(tǒng)控制策略模型設(shè)計

ADVISOR中的部分模型是以經(jīng)驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的穩(wěn)態(tài)模型，仿真效果不佳；并且本文研究的仿真車輛的控制策略與ADVISOR中現(xiàn)有的控制策略不同。因此，在此需要對控制策略進行重新設(shè)計。由于車輛本身是一個非線性系統(tǒng)，若采用傳統(tǒng)的PID控制，需要將非線性系統(tǒng)進行線性化，控制器的設(shè)計很費時間。故文中并聯(lián)式混合動力車輛采用的是模糊邏輯控制，主要利用車輛的踏板開度、車速和SOC之間的關(guān)系作為動力分配的主要依據(jù)，經(jīng)過模糊邏輯動力分配控制器模組，使發(fā)動機和馬達的動力保持最佳分配。圖4是模糊動力控制器的基本結(jié)構(gòu)。

圖5 模糊動力控制器基本結(jié)構(gòu)

混合動力系統(tǒng)控制策略的控制算法示意圖如圖6所示?；旌蟿恿ο到y(tǒng)的總功率需求依據(jù)駕駛員對加速踏板或制動踏板的指令而求得；控制器根據(jù)功率的需求，決定混合動力系統(tǒng)的能量流；再依據(jù)車速、負載和蓄電池組的荷電狀態(tài)，由SOC來決定發(fā)動機和電機的運行狀態(tài)。由此，在ADVISOR中對控制策略作如下定義，并修改模塊中的engine_on子模塊如圖7：V<30km/h, SOC>0.3，發(fā)動機關(guān)閉，電機驅(qū)動；V>30km/h,SOC>0.3，發(fā)動機與電機混合驅(qū)動；SOC<0.3，電機關(guān)閉，蓄電池充電。

圖6 控制策略示意圖

2 仿真與結(jié)果分析

圖7 發(fā)動機開關(guān)控制模塊

在進行ADVISOR仿真分析時，選擇不同的道路循環(huán)工況會較大的影響仿真結(jié)果。為了讓仿真分析更趨近實際情況，本文將中國城市公交典型工況導入ADVISOR，并選用該工況對混合動力系統(tǒng)進行經(jīng)濟性能仿真分析。圖7是中國城市公交典型工況圖。由于該工況下的仿真車速上限是60km/h，因此在進行混合動力系統(tǒng)最高車速仿真時，又選擇了美國環(huán)境保護署城市道路循環(huán)工況CYCUDDS進行車速仿真。

圖8 中國城市公交典型工況

對道路循環(huán)工況進行合理的選擇，利用文中所建立的后驅(qū)混合動力系統(tǒng)和控制器模型，分別針對中國城市公交典型工況和CYC-UDDS城市道路循環(huán)工況，對車輛進行了燃油經(jīng)濟性和動力性能的快速仿真?；旌蟿恿υ蛙囕v基本參數(shù)如表1所示，表2和表3分別是燃油經(jīng)濟性和動力性能的仿真結(jié)果。由于中國城市公交工況的車速大部分為低速，平均速度僅16.1km/h，且車速變化頻繁，在這種工況下混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性提高較為明顯。

表1 原型車基本參數(shù)

表2 燃油經(jīng)濟性仿真結(jié)果

表3 動力性能仿真結(jié)果

圖9是混合動力汽車在CYC-UDDS城市道路循環(huán)工況的速度仿真結(jié)果曲線圖，從曲線可讀出最高仿真車速為90.5km/h，另外加速性能和爬坡性能的仿真結(jié)果也都達到了設(shè)計目標。在ADVISOR的仿真結(jié)果輸出界面中，通過output check plots（輸出檢驗圖）可以獲取各動力部件的工況圖。圖9、圖10分別是動力傳動系統(tǒng)的仿真效率和混合動力客車電機的仿真效率圖，從輸出工況圖可以看出，仿真過程中電機的工作效率點大部分是在0.8以上，這種結(jié)果是較為理想的。

圖9 混合動力客車速度仿真曲線

圖9 電機仿真效率

圖10 動力傳動系統(tǒng)仿真效率

3 結(jié)論

1）本文充分利用了ADVISOR軟件代碼開放的特性，在其現(xiàn)有仿真模型的基礎(chǔ)上，進行二次開發(fā)建立了混合動力客車的后驅(qū)動力系統(tǒng)模型和控制模型，并將中國城市公交典型工況導入ADVISOR，這使仿真研究與實際工況更加吻合。

2）仿真結(jié)果表明，所建立的動力系統(tǒng)和控制策略能夠較好的仿真該混合動力汽車的動力性能和燃油經(jīng)濟性，且與原車型相比，混合動力汽車的燃油經(jīng)濟性提高較明顯，動力性能也能達到設(shè)計要求。這為混合動力汽車的實用化、產(chǎn)量化提供了技術(shù)支持，減少了產(chǎn)品的開發(fā)周期和成本。

[1]環(huán)境保護部.2013年中國機動車污染防治年報[EB/OL].http://www.mep.gov.cn/gkml/hbb/qt/201401/t20140126_266973.htm, 2014-01-26.

[2]徐寶云,王文瑞.計算機建模與仿真技術(shù)[M].北京:北京理工大學出版社,2009:1-15.

[3]張翔,錢立軍,等.電動汽車仿真軟件進展[J].系統(tǒng)仿真學報,2004,16(8):1621-1623.

[4]National Renewable Energy Laboratory.ADVISOR2002 Help Document [G].http://www.ctts nrel gov/analysis, 2002.

[5]曾小華,王慶年,等.正向仿真模型與反向軟件ADVISOR的集成開發(fā)[J].汽車工程,2007,29(10):851-854.

[6]Markel T, Brooker A, Hendricks T, et al.ADVISOR: A systems analysis tool for advanced vehicle modeling [J].Journal of Power Sources, 2002,110(2): 255-266.

[7]余志生.汽車理論[M].北京:機械工業(yè)出版社,2006:57-66.

[8]曾小華,宮維鈞.ADVISOR2002電動汽車仿真與再開發(fā)[M].北京:機械工業(yè)出版社,2014:213-233.