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    純電動(dòng)汽車兩擋變速器動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配優(yōu)化

    2018-06-28 03:07:22李中興馬朋濤王澤興李迎宏蘇正杲
    時(shí)代汽車 2018年6期
    關(guān)鍵詞:動(dòng)力性速比減速器

    李中興 馬朋濤 王澤興 李迎宏 蘇正杲

    北京新能源汽車股份有限公司 北京市 100176

    1 引言

    各國(guó)政府在面對(duì)環(huán)境污染、石油資源緊缺等問題時(shí),不斷推出更嚴(yán)格的排放標(biāo)準(zhǔn),在政府法規(guī)和市場(chǎng)的雙重作用下,新能源汽車得到了快速發(fā)展。純電動(dòng)汽車具有高效節(jié)能、零排放的特點(diǎn),因此成為了發(fā)展主流。由于純電動(dòng)汽車的驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)能量回收控制策略相對(duì)固定,在設(shè)計(jì)階段的動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配對(duì)于提高純電動(dòng)汽車的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性潛力至為重要[1]。

    目前,純電動(dòng)汽車的動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配研究已經(jīng)取得了一定的成果。文獻(xiàn)[2-5]根據(jù)汽車動(dòng)力性要求計(jì)算動(dòng)力系統(tǒng)的需求功率和轉(zhuǎn)矩等,對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)和變速器進(jìn)行選型。文獻(xiàn)[6]在電機(jī)選型后,以NEDC工況下電機(jī)能耗最小為目標(biāo)優(yōu)化變速器速比。文獻(xiàn)[7]以最高車速、加速性和百公里能耗為目標(biāo),以變速器速比為變量進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。文獻(xiàn)[8]同時(shí)將電機(jī)基速和峰值轉(zhuǎn)矩,變速器速比作為優(yōu)化變量,采用優(yōu)化的方法進(jìn)行參數(shù)匹配。

    本文考慮到電機(jī)的制造工藝、Downsizing設(shè)計(jì)思想與純電動(dòng)汽車的換擋平順性,選擇相應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo),建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,采用放大系數(shù)將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化,以電機(jī)性能參數(shù)與兩擋變速器速比作為優(yōu)化變量,并通過遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解。利用GT-Suite搭建仿真平臺(tái)進(jìn)行動(dòng)力性仿真,通過與單擋減速器純電動(dòng)汽車對(duì)比,驗(yàn)證該匹配方法的有效性。

    根據(jù)GB/T28382的性能指標(biāo)提出了單檔減速器純電動(dòng)汽車動(dòng)力性指標(biāo)如表2所示。在此車型的整車參數(shù)和動(dòng)力性要求下進(jìn)行兩擋變速器純電動(dòng)汽車動(dòng)力總成的參數(shù)匹配優(yōu)化。

    表1 整車參數(shù)

    2 多目標(biāo)優(yōu)化模型

    2.1 優(yōu)化目標(biāo)

    多目標(biāo)優(yōu)化問題需要在優(yōu)化變量的可行域內(nèi)尋找最優(yōu)解,使一組相互耦合的目標(biāo)函數(shù)盡可能達(dá)到最小,如公式(1)所示。

    表2 動(dòng)力性要求

    式中,f(x)為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);g(x)為約束函數(shù);x為優(yōu)化變量向量;Ω為優(yōu)化變量的可行域。

    2.2 優(yōu)化目標(biāo)

    電機(jī)及其控制器成本高于兩擋變速器成本[9],對(duì)于同類型電機(jī),其恒功率區(qū)擴(kuò)展系數(shù)和功率越小,對(duì)電機(jī)要求和成本也越低[10,11],因此將電機(jī)恒功率區(qū)擴(kuò)展系數(shù),額定功率與峰值功率作為優(yōu)化目標(biāo)。此外,為了避免換擋的不連續(xù)造成車速變化致使換擋循環(huán),使一擋最高車速比二擋最低車速大于等于4km/h[11],如圖1所示。

    圖1 純電動(dòng)汽車換擋區(qū)間示意圖

    因此,各優(yōu)化目標(biāo)分別為:

    式中,nmax、nN、PN、Pmax分別為電機(jī)最大轉(zhuǎn)速、基速、額定功率和峰值功率;β為電機(jī)恒功率區(qū)擴(kuò)展系數(shù);r為輪胎半徑;i1、i2分別為變速器一擋速比和二擋速比。

    多目標(biāo)優(yōu)化是Pareto問題,在此利用放大系數(shù),調(diào)整各個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)量級(jí),使各優(yōu)化目標(biāo)之間具有較好的可比性,將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化[12]。

    式中,c1、c2、c3、c4為各優(yōu)化目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的放大系數(shù)。

    2.3 優(yōu)化變量

    電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速越高,減速器的速比可相應(yīng)的增大,在爬坡需求一定時(shí)可降低電機(jī)的峰值轉(zhuǎn)矩,但是最高轉(zhuǎn)速過高,由于機(jī)械摩擦等的存在也會(huì)顯著降低電機(jī)及傳動(dòng)系統(tǒng)的機(jī)械效率,并大大提高對(duì)生產(chǎn)制造工藝的要求。目前純電動(dòng)轎車驅(qū)動(dòng)電機(jī)正逐步向高速化、小型化發(fā)展,因此將電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速作為輸入條件,取10000r/min,取優(yōu)化變量為:

    2.4 約束條件及其處理機(jī)制

    本文以車輛動(dòng)力性和變速器兩檔速比關(guān)系為約束條件。

    (1)電機(jī)額定功率:以汽車最高功率行駛時(shí)的功率作為電機(jī)的額定功率下限值:

    式中,vmax為最高車速;f為滾阻系數(shù);m為車輛半載質(zhì)量;g為重力加速度;CD為風(fēng)阻系數(shù);A為迎風(fēng)面積;η為動(dòng)力系統(tǒng)效率。

    (2)電機(jī)峰值功率:以電機(jī)0-100km/h加速的功率需求最為電機(jī)的峰值功率下限值,采用平均功率法[13]計(jì)算車輛的加速功率需求:

    式中,v2為加速結(jié)束時(shí)刻速度;v1為加速開始時(shí)刻速度;σ車輛旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù);ta為加速時(shí)間。

    (3)變速器一擋速比約束:在變速器一擋時(shí),電機(jī)的峰值轉(zhuǎn)矩輸出應(yīng)該滿足最大爬坡度要求,并滿足汽車行駛附著條件:

    式中,α為坡道角度;Φ為車輛輪胎附著系數(shù)。

    (4)變速器二擋速比約束:變速器二擋必須滿足最高車速要求,并且電機(jī)能工作在高效區(qū),發(fā)揮出最大功率:

    (5)根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn),變速器速比應(yīng)滿足以下約束:

    (6)約束條件的處理機(jī)制

    上述約束條件存在大量的非線性約束,在優(yōu)化求解過程中會(huì)發(fā)生不存在可行域的情況,因此非線性約束優(yōu)化問題在求解過程中往往引入一種約束條件處理機(jī)制,其中罰函數(shù)是最常用的一種方法。其基本思想是通過序列無約束最小化技術(shù)將約束優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一系列無約束問題,具體做法是構(gòu)造罰函數(shù),將其加成至目標(biāo)函數(shù)中。則基于罰函數(shù)的思想,引入約束條件后的優(yōu)化函數(shù)為:

    式中,是c是罰因子。

    2.5 優(yōu)化方法

    遺傳算法是基于生物進(jìn)化理論發(fā)展起來的一種隨機(jī)搜索和優(yōu)化的方法,主要特點(diǎn)是群體搜索策略和群體中個(gè)體之間的信息交換,搜索不依賴于梯度信息,是一種全局尋優(yōu)算法,其計(jì)算流程如圖2所示。

    2.6 優(yōu)化結(jié)果

    采用MATLAB中Optimization tool模塊的遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)置種群大小為50,迭代次數(shù)為1000。優(yōu)化結(jié)果電機(jī)基速為4999.57r/min,額定功率為56.96kW,峰值功率為131.43kW,變速器一擋速比為12.51,二擋速比為6.94。

    對(duì)優(yōu)化匹配結(jié)果進(jìn)行修正,并與原單擋減速器純電動(dòng)汽車動(dòng)力總成參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,如表3所示。電機(jī)峰值功率相同,額定功率、額定轉(zhuǎn)矩與峰值轉(zhuǎn)矩降低,基速為5000r/min,電機(jī)恒功率區(qū)擴(kuò)展系數(shù)為2,采用優(yōu)化的方法得到了匹配參數(shù),降低了對(duì)電機(jī)的轉(zhuǎn)矩要求,體積和重量[12],同時(shí)降低了電機(jī)成本,兩個(gè)擋位重疊車速為范圍為10km/h。

    圖2 Ga算法計(jì)算流程

    表3 動(dòng)力總成參數(shù)對(duì)比

    3 動(dòng)力性仿真

    在GT-Suite軟件平臺(tái)上搭建純電動(dòng)汽車的仿真模型,如圖3所示。純電動(dòng)汽車動(dòng)力性仿真模型包括電池模型、電機(jī)模型、變速器模型、車身模型和動(dòng)力學(xué)計(jì)算模型等。

    圖3 純電動(dòng)汽車仿真模型

    如圖4和表4所示,與原單擋減速器純電動(dòng)汽車相比,經(jīng)優(yōu)化匹配后的兩擋變速器純電動(dòng)車輛的加速性能的得到了大幅提升,0-50km/h、50-80km/h、0-100km/h的加速性能分別提升了18.5%、4.8%和9.7%。

    圖4 加速性對(duì)比

    表4 加速性對(duì)比

    如圖5和表5所示,與原單擋減速器純電動(dòng)汽車相比,經(jīng)優(yōu)化匹配后的兩擋變速器純電動(dòng)車輛的最大爬坡度由31.39%提高到41.66%,而4%坡度最高車速和12%坡度最高車速時(shí),原單擋減速器動(dòng)力系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)和兩擋變速器動(dòng)力系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)電機(jī)都進(jìn)入了恒功率區(qū),并以相同的峰值功率工作,因此兩者的4%坡度和12%坡度的最高車速都相同。

    圖5 爬坡性對(duì)比

    表5 爬坡性對(duì)比

    如圖6所示,原單擋減速器純電動(dòng)汽車最高車速為175km/h,經(jīng)優(yōu)化匹配后汽車最高車速為190km/h。

    圖6 最高車速對(duì)比

    4 結(jié)語

    本文以某款單擋減速器純電動(dòng)汽車為研究對(duì)象,采用優(yōu)化的方法進(jìn)行了兩擋變速器動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配??紤]到了電機(jī)制造成本、體積重量和汽車的換擋平順性,以電機(jī)恒功率區(qū)擴(kuò)展系數(shù)、電機(jī)額定功率、峰值功率和變速器兩個(gè)擋位的重疊車速為優(yōu)化目標(biāo),使用放大系數(shù)將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化,以動(dòng)力性要求和變速器速比關(guān)系為約束條件,由于存在大量的非線性約束,采用罰函數(shù)法對(duì)約束條件進(jìn)行了處理,通過Ga算法求解出動(dòng)力系統(tǒng)的最佳匹配參數(shù)。通過GT-Suite軟件進(jìn)行仿真,與原單擋減速器純電動(dòng)汽車進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,該方法在降低電機(jī)體積重量,實(shí)現(xiàn)了電機(jī)Downsizing設(shè)計(jì)的同時(shí),有效提升了汽車的動(dòng)力性,證明了該方法的有效性。

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