分布式驅(qū)動電動客車驅(qū)動扭矩分配控制策略研究

蘇 亮

(廈門金龍聯(lián)合汽車工業(yè)有限公司， 福建 廈門 361023)

分布式驅(qū)動電動汽車的主要結構特征是將驅(qū)動電動機直接安裝在驅(qū)動輪內(nèi)或驅(qū)動輪邊，具有驅(qū)動傳動鏈短、傳動高效、結構緊湊等突出優(yōu)點[1]。與傳統(tǒng)中央直驅(qū)電動汽車相比，各個車輪的驅(qū)動電動機均能獨立控制，在其能力范圍內(nèi)各車輪轉矩可按照任意比例分配。由于電機不同工作點下的效率不同，所以通過合理分配車輪力矩，使電機盡量工作在高效區(qū)，可以實現(xiàn)節(jié)能控制。本文基于某型分布式驅(qū)動電動客車，以節(jié)能控制為目標，闡述其驅(qū)動扭矩分配策略及優(yōu)化。

1 分布式驅(qū)動電動客車模型搭建

1.1 分布式驅(qū)動構型

本次分析優(yōu)化的構型為四輪分布式驅(qū)動。分別在前后4個輪邊布置驅(qū)動電機及其減速機構。輪邊電機輸出扭矩與轉速通過減速機構傳遞至輪胎[2]。其中分布式驅(qū)動電機的峰值功率為25 kW，額定功率為12 kW，最高轉速為8 000 r/min;輪邊減速器速比范圍為15～19；整備質(zhì)量與總質(zhì)量分別為10.5 t/16.5 t；輪胎滾動半徑為0.471 m；電池容量與電壓分別為172 Ah/566 V；整車滑行阻力A、B、C參數(shù)的值分別為816.075、3.84、0.179 5，滑行阻力系數(shù)根據(jù)GB/T 18386—2017[3]進行插值計算得到。

1.2 Cruise模型建立

根據(jù)整車構型方案在AVL-Cruise 中建立仿真模型，輸入模塊所需要的各項基本參數(shù)，設置好附件能量消耗單元，其中能量消耗附件空調(diào)、轉向機、空氣壓縮機均設定為額定功率。完成機械連接與電氣信號線連接[4-5]。整車模型搭建如圖1所示。后面再在Isight中對速比進行優(yōu)化。

圖1 整車Cruise模型

2 控制策略及優(yōu)化

2.1 驅(qū)動扭矩分配策略

整車VCU控制模塊對扭矩分配的策略如下：

1) 使用查表插值計算的方式，通過輸入油門踏板行程、車速、制動踏板行程,計算得到電機需求的驅(qū)動扭矩與制動扭矩。

2) 當油門踏板行程不為0、制動踏板行程為0時，觸發(fā)驅(qū)動模式。對插值計算得到需求驅(qū)動扭矩與后輪雙電機驅(qū)動允許最大扭矩值相除，得負荷率系數(shù)，取值范圍為0～1。將該系數(shù)與預先定義四輪驅(qū)動的閾值進行比較，如果系數(shù)大于閾值則進入前后四輪驅(qū)動模式，前后4個電機根據(jù)前后分配扭矩系數(shù)進行驅(qū)動扭矩的分配；如果系數(shù)小于閾值則進入后輪雙電機驅(qū)動模式[6-7]。

3) 當油門踏板行程為0、制動踏板行程不為0時，觸發(fā)制動模式。在制動模式中使用步驟2)的方式對步驟1)計算得到的需求制動扭矩進行判斷與計算，得到各個電機需求的具體制動扭矩值。

上述的四輪驅(qū)動閾值與前后分配扭矩系數(shù)為后續(xù)優(yōu)化的變量，在初始狀態(tài)設置一個保守值，如四輪驅(qū)動閾值取0.5，前后分配系數(shù)取0.5。

2.2 Cruise控制方式設置

由于本次任務是以動力性為邊界、經(jīng)濟性為目標的優(yōu)化，需要在一個模型中同時運行動力性任務與經(jīng)濟性任務，所以選用了Cruise軟件中自帶的C-Function模塊來編寫控制策略[8]，以便更好地與優(yōu)化軟件兼容，提高計算速度。

本次任務模型中需要使用2個C-Function模塊，將原來由Simulink編寫的控制策略用C語言的方式重新編寫。如圖1所示，VCU模塊負責執(zhí)行輪邊驅(qū)動的扭矩分配策略，EBS3模塊負責制動部分，當制動回收扭矩小于需求制動扭矩時由機械制動進行補償。

本次任務在動力性方面設置了0～50 km/h全油門加速和爬坡度測試，經(jīng)濟性方面設置了CCBC循環(huán)工況[9]。后續(xù)使用Isight軟件對該Cruise仿真模型繼續(xù)進行迭代優(yōu)化，優(yōu)化過程中的每一次迭代計算，都需要各運行一次上述3個不同的任務。

2.3 Isight與Cruise優(yōu)化設置

Isight為法國達索公司開發(fā)的一款多功能優(yōu)化工具軟件[10]。Isight提供多種軟件的嵌入式優(yōu)化功能，但是暫時不支持Cruise軟件，所以需要Isight的Simcode命令行模塊，Isight操作Cruise項目中的dbf文件，讀取并修改需要優(yōu)化的變量，通過bat文件以命令行的形式調(diào)用Cruise運行仿真任務，實現(xiàn)Isight與Cruise聯(lián)合優(yōu)化。通過讀取log文件獲取邊界條件與目標數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化算法生成新的變量值寫入dbf文件。并且使用Isight的Calculator計算器模塊對變量間的數(shù)值關系作限制，確保變量間的關系符合實際車輛配置。如此循環(huán)迭代優(yōu)化。

Isight優(yōu)化軟件已經(jīng)集成了多種主流的優(yōu)化算法，本次任務使用軟件自帶的多島遺傳算法[10](Multi-Island Genetic Algorithm 簡稱MIGA)進行求解。Isight優(yōu)化任務設置如下：

1) 多島遺傳優(yōu)化解算器的設置為：種群數(shù)量5，繁衍代數(shù)10，島嶼數(shù)量10，總共迭代計算500次。

2) 需要優(yōu)化的變量：前后扭矩分配系數(shù)，2驅(qū)切換4驅(qū)的閾值，輪邊減速器速比。

3) 根據(jù)動力性任務設置邊界條件為：0～50 km加速時間小于18 s，瞬間最大爬坡度大于12%。

4) 優(yōu)化的目標為CCBC工況百公里電耗最低。

最后經(jīng)過500次的迭代優(yōu)化計算[11]，結果如圖2所示。隨著迭代次數(shù)的增加，百公里電耗值逐漸收斂。在該結果集合中選取符合邊界條件的最小電耗值為62.3 kW·h。

圖2 CCBC工況百公里電耗逐漸收斂

根據(jù)建模及策略優(yōu)化方案，得到以下結論：觸發(fā)分配閾值系數(shù)為0.689,0～50 km/h加速時間為16.8 s,10 km/h瞬時最大爬坡度為14.8%,前軸減速器速比為19.8，后軸減速器速比為19.8，CCBC工況百公里電耗為62.3 kW·h。

3 結束語

本文論述了使用Cruise與Isight對分布式驅(qū)動客車基于動力性和經(jīng)濟性的策略優(yōu)化，根據(jù)動力性指標為邊界條件，減速器速比、前后分配閾值、前后分配系數(shù)為變量，CCBC循環(huán)工況電耗最低為目標的優(yōu)化方法，為下一步電子差速策略的制定提供動力性、經(jīng)濟性基準。