王煜安,羅佳鑫,王亞超,王 欣,葛蘊(yùn)珊*,蔣 震
(1. 北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院,北京 100081,中國;2. 中國汽車技術(shù)研究中心有限公司,天津 300300,中國)
增程式電動(dòng)汽車兼?zhèn)浼冸妱?dòng)汽車與混合動(dòng)力汽車的優(yōu)點(diǎn),它在技術(shù)特點(diǎn)上屬于串聯(lián)插電式混合動(dòng)力汽車[1]。當(dāng)車輛電池組電量較高時(shí),由動(dòng)力電池提供驅(qū)動(dòng)電機(jī)所需的電力,當(dāng)電池組電量較低時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)并通過發(fā)電機(jī)與動(dòng)力電池一起提供驅(qū)動(dòng)電機(jī)所需的電力。
劉成祺等人[2]研究了增程式電動(dòng)汽車在北方冬季典型道路行駛時(shí)的電耗與油耗,試驗(yàn)結(jié)果表明,增程式電動(dòng)汽車在高速路況電耗最高,擁堵路況油耗最高。P. Lijewski等人[3]對(duì)增程式電動(dòng)汽車與并聯(lián)插電式混合動(dòng)力汽車進(jìn)行了實(shí)際行駛排放(real driving emission, RDE)對(duì)比試驗(yàn),結(jié)果表明增程式電動(dòng)汽車的一氧化碳(CO)、碳?xì)浠衔颒C排放更高,在高速區(qū)間CO的瞬態(tài)排放升高了10倍,氮氧化物(NOx)的排放隨著發(fā)動(dòng)機(jī)高負(fù)荷工作時(shí)間的增加而增加。
已有研究表明: 駕駛行為[4]與交通狀況[5]會(huì)影響到汽油發(fā)動(dòng)機(jī)的污染物排放,由于增程式電動(dòng)汽車的發(fā)動(dòng)機(jī)不直接通過機(jī)械連接輸出功率,所以駕駛行為與交通狀況是否會(huì)影響到增程式電動(dòng)汽車的實(shí)際道路排放需要進(jìn)一步通過試驗(yàn)驗(yàn)證。由于瞬時(shí)排放測量存在偏差,瞬時(shí)低排放易受到這兩者的影響而不能很好的反映瞬時(shí)排放的真實(shí)值。而瞬時(shí)高排放作為總行程累計(jì)排放的主要貢獻(xiàn)者,能夠更好的反映排放特征。
Z. Mera等人[6]首先提出可以通過NOx瞬時(shí)高排放集合對(duì)柴油車的NOx排放進(jìn)行分析,其中瞬時(shí)高排放集合是由原始排放數(shù)據(jù)聚類獲得。WANG Yachao等人[7]也利用了瞬時(shí)高排放集合 (instantaneous high emission set, IHES) 對(duì)混合動(dòng)力汽車的細(xì)顆粒數(shù)量 (particle number, PN) 排放影響因素進(jìn)行了分析。
本文對(duì)2輛具有不同能量管理策略的增程式電動(dòng)汽車在不同駕駛工況下,分別進(jìn)行了實(shí)際行駛排放(RDE)試驗(yàn),其中駕駛工況分別為:正常駕駛、激進(jìn)駕駛、擁堵路況駕駛3種。從CO、PN原始排放數(shù)據(jù)聚類,獲得瞬時(shí)高排放集合(IHES),并通過發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與節(jié)氣門開度等參數(shù),分析了CO、PN瞬時(shí)高排放產(chǎn)生的原因,以研究不同能量管理策略和駕駛工況對(duì)CO、PN排放的影響。
試驗(yàn)設(shè)備為Horiba公司生產(chǎn)的OBS-ONE便攜式車載排放測試系統(tǒng)(portable emission measurement system, PEMS)。該設(shè)備主要由氣體分析模塊、粒子數(shù)量計(jì)數(shù)模塊和排氣流量計(jì)3大模塊組成。其中CO2和CO的氣體濃度使用不分光紅外法(non-dispersive infrared, NDIR)測得,NOx的氣體濃度使用化學(xué)發(fā)光探測法(chemiluminescent detector, CLD)測得,PN的數(shù)量則由凝結(jié)粒子計(jì)數(shù)器(condensation particle counters, CPC)測得。發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開度等瞬態(tài)狀態(tài)通過車載診斷系統(tǒng)(on board diagnostic system, OBD)測得,車輛行駛速度、海拔高度以及溫濕度等信息則由全球定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS)和氣象模塊測得。
本試驗(yàn)選取兩輛滿足國六排放法規(guī)的增程式電動(dòng)汽車,并根據(jù)國六排放法規(guī)[8]附錄R中對(duì)于混合動(dòng)力汽車I型試驗(yàn)的要求確定兩車的平衡電量。車輛主要的技術(shù)參數(shù)由表1所示。
A車的能量管理策略為多點(diǎn)控制,多點(diǎn)控制策略會(huì)預(yù)先設(shè)置多個(gè)處于高效區(qū)或經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)動(dòng)機(jī)工作點(diǎn),增程器根據(jù)整車功率需求調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)在預(yù)設(shè)的工作點(diǎn)工作,其發(fā)動(dòng)機(jī)供油方式為進(jìn)氣道噴射(port fuel injection, PFI)。而B車的能量管理策略為功率跟隨,發(fā)動(dòng)機(jī)根據(jù)整車功率需求實(shí)時(shí)調(diào)整工作點(diǎn)以工作在最優(yōu)工作曲線附近[9]。當(dāng)同一車輛進(jìn)行不同駕駛工況試驗(yàn)時(shí),能量控制策略預(yù)先設(shè)定并保持不變,其發(fā)動(dòng)機(jī)供油方式為汽油缸內(nèi)直噴(gasoline direct injection, GDI)。
表1 試驗(yàn)車輛主要技術(shù)參數(shù)
試驗(yàn)路線按照國六排放法規(guī)的行駛路線要求進(jìn)行設(shè)計(jì),市區(qū)、市郊以及高速階段的總里程及其占比均符合RDE的行程要求。試驗(yàn)地點(diǎn)位于北京大興區(qū)與通州區(qū),試驗(yàn)時(shí)均為晴朗天氣。
試驗(yàn)中激進(jìn)駕駛要求駕駛員僅在市區(qū)、市郊階段加減速時(shí)比正常工況更為劇烈,擁堵路況則選擇周一8點(diǎn)的早高峰時(shí)段開始試驗(yàn),此時(shí)市區(qū)較為擁堵,車輛低速行駛時(shí)間較長。表2列出了6次試驗(yàn)各自的“激進(jìn)程度”[va]p-95、市區(qū)階段的平均車速v、試驗(yàn)時(shí)長T、試驗(yàn)總里程S等信息。[va]p-95為大于0.1 m/s2的正加速度a和其對(duì)應(yīng)車速v的乘積va,再升序排列后的第95分位值,表征總行程的激進(jìn)程度。(國六法規(guī)中的符號(hào)為“v*apos-[95]”,本文簡化為[va]p-95,下標(biāo)p代表正加速度的含義)。
從表2中可以看出,相較于正常駕駛工況,激烈駕駛工況對(duì)應(yīng)的[va]p-95明顯更高,A、B兩車分別達(dá)到了16.98、17.80 m2/s3;擁堵路況駕駛工況則對(duì)應(yīng)更低的平均車速與更高的試驗(yàn)時(shí)長,A車為35.75 km/h和7 522 s,B車為36.77 km/h和7 345 s。
表2 各試驗(yàn)行程信息
不同的計(jì)算方法會(huì)對(duì)排放量的計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生較大影響[10],本文采用數(shù)據(jù)平均法計(jì)算最終污染物的排放量,即用總累計(jì)排放除以總試驗(yàn)里程,不做任何數(shù)據(jù)平滑或加權(quán)處理,反映的是真實(shí)排放水平。
本文以CO的瞬時(shí)高排放集合(instantaneous high emission set, IHES)聚類過程為例。
步驟1:計(jì)算單次試驗(yàn)總行程累計(jì)污染物質(zhì)量排放mtot,并對(duì)試驗(yàn)每1 s采集記錄的CO瞬時(shí)質(zhì)量排放降序排列。
步驟2:將降序排列后的CO瞬時(shí)排放數(shù)據(jù)逐個(gè)累加:
式中,Δmk為在k時(shí)刻,1 s內(nèi)的質(zhì)量排放。
步驟3:分別對(duì)貢獻(xiàn)了mtot前20%、50%、80%的CO瞬時(shí)高排放集合IHES 20、IHES 50、IHES 80進(jìn)行分析。即若mk小于mtot的20%、50%、80%,則將當(dāng)前時(shí)刻的Δmk以及對(duì)應(yīng)的車輛、發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)數(shù)據(jù)分別加入IHES 20、IHES 50、IHES 80。
表3表示CO瞬時(shí)高排放分別貢獻(xiàn)CO總質(zhì)量排放前20%、50%、80%時(shí)的瞬時(shí)質(zhì)量排放臨界值(e(CO))及其在試驗(yàn)總時(shí)間的占比(τ)。
表3可看出,A車的CO瞬時(shí)高排放更為集中,在3種不同的駕駛工況下,均在1%,5%,20%的試驗(yàn)時(shí)間內(nèi)排放了超過CO總排放量的20%,50%,80%。而B車的CO瞬時(shí)排放更為分散,在40%的試驗(yàn)時(shí)間內(nèi)才排放了超過CO總排放量的80%。
表3 CO瞬時(shí)高排放的臨界值與時(shí)間占比
表4表示A、B車PN瞬時(shí)高排放分別貢獻(xiàn)PN總質(zhì)量排放前20%、50%、80%時(shí)的瞬時(shí)質(zhì)量排放臨界值(e(PN))及其在試驗(yàn)總時(shí)間的占比。由表可以看出A車的PN瞬時(shí)高排放更為集中,在3種不同的工況下,均在0.2%,1%,10%的試驗(yàn)時(shí)間內(nèi)排放了超過PN總排放量的20%,50%,80%。與CO排放規(guī)律類似,B車的瞬時(shí)排放分布同樣更為分散,在40%的試驗(yàn)時(shí)間內(nèi)排放了超過PN總排放量的80%。這是因?yàn)锽車裝配了汽油機(jī)顆粒捕集器(gasoline particulate f ilter, GPF)所導(dǎo)致的,GPF能夠捕集汽油機(jī)排放的顆粒,從而改變了PN排放的分布規(guī)律。
表4 PN瞬時(shí)高排放的臨界值與時(shí)間占比
圖1為數(shù)值平均法計(jì)算得到的2車不同工況下CO總行程質(zhì)量排放量(em)。A車在擁堵路況下CO排放明顯劣化,達(dá)到了298 mg/km,而B車未觀察到明顯劣化。
圖1 2車不同工況下CO總行程質(zhì)量排放
圖2給出了2車正常工況下CO原始瞬時(shí)排放(e)與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速(n)隨時(shí)間的變化曲線。A車CO的最高瞬排集合HES20除了在冷啟動(dòng)期間產(chǎn)生以外,多集中于高速階段的高轉(zhuǎn)速變化區(qū)域(見圖2a),而B車CO的最高瞬排集合HES20集中于發(fā)動(dòng)機(jī)各啟動(dòng)階段。這是由于2車的能量管理策略差異所導(dǎo)致的,A車發(fā)動(dòng)機(jī)工況變化時(shí)轉(zhuǎn)速負(fù)荷變化相對(duì)劇烈。而B車在高速階段工況變化更為緩和(見圖2b)。此外,A車的發(fā)電機(jī)功率和動(dòng)力電池容量較小,在高負(fù)荷工況或饋電狀態(tài)下,需要頻繁啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī),CO控制效果相對(duì)較差。
表5和表6表示A車CO各瞬時(shí)高排放集合HES以及總行程的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化率與節(jié)氣門開度變化率的分布,取上四分位數(shù)(U)和下四分位數(shù)(D)進(jìn)行表示,其中總行程數(shù)據(jù)即HES100中包含的所有數(shù)據(jù)。
由表5可看出:A車的瞬時(shí)高排放集合HES20、HES50對(duì)應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化率明顯高于HES80與總行程對(duì)應(yīng)的變化率。
由表6可以看出:HES20、HES50也對(duì)應(yīng)了更高的節(jié)氣門開度變化率分布。這與上文結(jié)論一致,即A車的多點(diǎn)控制策略依賴預(yù)設(shè)的工作點(diǎn),高效經(jīng)濟(jì)區(qū)較窄,發(fā)動(dòng)機(jī)工況變化相對(duì)劇烈。在高速加速階段,整車需求功率較大,A車需要頻繁地調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速與負(fù)荷以使發(fā)動(dòng)機(jī)工作在高效經(jīng)濟(jì)區(qū)。在這過程中,空燃比控制較難,易跳出閉環(huán)控制從而出現(xiàn)混合氣過濃的情況[11]。而B車的瞬時(shí)高排放集合的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化率與節(jié)氣門開度變化率并未明顯升高,這是由于B車的CO瞬時(shí)高排放集中于發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)階段,B車功率跟隨的控制策略在需求功率較大時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)荷的變化幅度相比A車更小,更利于空燃比的控制,降低了產(chǎn)生CO瞬時(shí)高排放的風(fēng)險(xiǎn)。
圖2 正常工況下2車CO瞬時(shí)排放、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與時(shí)間的關(guān)系
表5 A車CO各HES以及總行程的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化率分布
表6 A車CO各HES以及總行程的節(jié)氣門開度變化率分布
圖3為A、B車正常工況下CO各HES以及總行程的車速頻次分布圖,左縱坐標(biāo)為各瞬時(shí)高排放集合中同一速度出現(xiàn)的頻次(fre),右縱坐標(biāo)為總行程集合(CO_HES100)中同一速度出現(xiàn)的頻次[fre(CO_HES100)]。
由圖3可看出,A車CO的最高瞬排集合HES20多集中于100 km/h附近的區(qū)域,即高速階段。而B車CO的HES20多集中于0 km/h附近的區(qū)域,即車輛剛起步階段。激進(jìn)工況與擁堵駕駛工況下,瞬時(shí)高排放集合的車速頻次分布與正常工況一致,即工況的變化并沒有導(dǎo)致CO瞬時(shí)高排放的速度頻次分布發(fā)生明顯改變,說明CO瞬時(shí)高排放分布不受駕駛工況的影響,這是由增程式電動(dòng)汽車的技術(shù)特點(diǎn)決定的。
圖3 CO各HES以及總行程(CO_HES100)的車速-頻次分布
圖4為數(shù)值平均法計(jì)算得到的A、B 2車PN總行程排放量。2車在激進(jìn)工況都會(huì)增加PN排放,A車在擁堵路況下明顯產(chǎn)生了更多的PN排放,達(dá)到了4.91×1011/km。B車由于裝配了GPF,所以整體的排放量較低,但是B車3個(gè)不同駕駛工況的試驗(yàn)均在高速階段有較多的濃度相對(duì)高的PN瞬時(shí)排放產(chǎn)生。
圖4 2車PN總行程排放量分布
表7為B車PN各HES以及總行程的排氣流量分布,HES20對(duì)應(yīng)了更大的排氣流量。
此外HES20也對(duì)應(yīng)了更大的轉(zhuǎn)速與節(jié)氣門開度,激進(jìn)駕駛與擁堵路況駕駛的節(jié)氣門開度均處于最大開度。PN的瞬時(shí)排放隨著轉(zhuǎn)速、負(fù)荷的上升而上升,同時(shí)負(fù)荷和轉(zhuǎn)速的上升也引起了排氣流量即空速的上升。各工況下HES20對(duì)應(yīng)了更高的排氣流量,這是因?yàn)楦咚匐A段,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、負(fù)荷升高引起了排氣流量的上升,隨著排氣流量的上升PN瞬時(shí)排放增加。這與尹乾熙[12]針對(duì)一臺(tái)缸內(nèi)直噴汽油機(jī)的臺(tái)架試驗(yàn)獲得的結(jié)論一致。
圖5為PN各HES以及總行程的車速頻次分布圖。由圖5可看出:A車PN最高瞬排集合HES20集中于40 km/h以下,這對(duì)應(yīng)于車輛各啟動(dòng)階段。市區(qū)階段的擁堵路況會(huì)存在更多的低速行駛,大部分時(shí)間由動(dòng)力電池提供需求功率,所以發(fā)動(dòng)機(jī)停機(jī)時(shí)間更久,再啟動(dòng)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)溫度相對(duì)較低,混合氣更易偏濃,產(chǎn)生了更高的PN瞬時(shí)排放。而不同工況未對(duì)B車瞬時(shí)高排放集合的車速頻次分布產(chǎn)生明顯影響。
表7 B車PN各HES以及總行程的排氣流量分布
圖5 PN各HES以及總行程(PN_HES100)的車速-頻次分布
本文對(duì)2輛分別為多點(diǎn)控制策略和功率跟隨策略的增程式電動(dòng)汽車在正常、激進(jìn)、擁堵駕駛工況下進(jìn)行了實(shí)際道路排放試驗(yàn)?;谠囼?yàn)結(jié)果,得到了以下結(jié)論:
1) 不同的能量管理策略會(huì)導(dǎo)致CO的瞬時(shí)高排放規(guī)律存在明顯差異。A車采用多點(diǎn)控制策略,轉(zhuǎn)速、負(fù)荷變化相對(duì)激烈,這會(huì)導(dǎo)致空燃比控制產(chǎn)生偏差,偏離理論空燃比,CO瞬時(shí)排放增加。而B車采用功率跟隨策略,轉(zhuǎn)速、負(fù)荷變化相對(duì)緩和,排放控制效果好。
2) 駕駛行為不是影響增程式電動(dòng)汽車CO、PN排放的主要影響因素。這是因?yàn)樵龀淌诫妱?dòng)汽車的發(fā)動(dòng)機(jī)與車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)之間是相對(duì)解耦的。
3) 擁堵路況會(huì)導(dǎo)致A車發(fā)動(dòng)機(jī)停機(jī)時(shí)間更久,使得發(fā)動(dòng)機(jī)缸內(nèi)溫度相對(duì)低,再啟動(dòng)時(shí)混合氣加濃,產(chǎn)生了更高的PN排放。
參考文獻(xiàn) (References)
[1] 閔海濤, 葉冬金, 于遠(yuǎn)彬. 增程式電動(dòng)汽車控制策略的優(yōu)化[J]. 汽車工程, 2014, 36(8): 899-903.
MIN Haitao, YE Dongjin, YU Yuanbin. Optimization of the control strategy for range extended electric vehicle [J].Auto Engi, 2014, 36(8): 899-903. (in Chinese)
[2] 劉成祺, 解來卿, 樊月珍, 等. 某增程式電動(dòng)汽車北方冬季工況下能耗測試與分析 [J]. 汽車技術(shù), 2016 (2): 45-49.
LIU Chengqi, XIE Laiqing, FAN Yuezhen, et al. Test and Analysis on Energy Consumption of A Rang Extended Electric Vehicle in Winter of Northern China [J].Auto Tech, 2016 (2): 45-49. (in Chinese)
[3] Lijewski P, Kozak M, Fu? P, et al. Exhaust emissions generated under actual operating conditions from a hybrid vehicle and an electric one f itted with a range extender [J].Transp Res Part D: Transp Envir, 2020, 78: 102183.
[4] Saeed M, Andersson L. Real driving emissions (RDE) of a gasoline PHEV [D]. Goteborg: Chalmers University of Technology, 2018.
[5] 張運(yùn). 道路坡度與交通狀況對(duì)輕型汽油車實(shí)際行駛排放的影響[D]. 重慶: 重慶大學(xué), 2019.
ZHANG Yun. Impact of road grade and traff ic condition on real driving emission of light-duty gasoline vehicles [D]. Chongqing: Chongqing University, 2019. (in Chinese)
[6] Mera Z, Fonseca N, López J M, et al. Analysis of the high instantaneous NOx emissions from Euro 6 diesel passenger cars under real driving conditions [J].Appl Energy, 2019, 242: 1074-1089.
[7] WANG Yachao, WANG Junfang, HAO Chunxiao, et al. Characteristics of instantaneous particle number (PN) emissions from hybrid electric vehicles under the realworld driving conditions [J].Fuel, 2021, 286, 119466.
[8] 中華人民共和國環(huán)境保護(hù)部, 國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局. 輕型汽車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段): GB 18352.6-2016 [S]. 北京: 中國標(biāo)準(zhǔn)出版社, 2 016.
Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China, General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People’s Republic of China. Limits and measurement methods for emissions from light-duty vehicles (China 6): GB 18352.6-2016 [S]. Beijing: China Standard Press, 2016. (in Chinese)
[9] 沈望勝. 基于出行特征的增程式電動(dòng)汽車能量管理策略研究[D]. 長春: 吉林大學(xué), 2020.
SHEN Wangsheng. Research on energy management strategy of extended-range electric vehicle based on trip characteristics [D]. Changchun: Jilin University, 2020. (in Chinese)
[10] Merkisz J, Pielecha J, Jasiński R. Remarks about real driving emissions tests for passenger cars [J]. Archives of Transport, 2016, 39: 51-63.
[11] 毛德智. 基于改進(jìn)PID與模糊算法的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比復(fù)合控制方法研究[D].長沙: 長沙理工大學(xué), 2017.
MAO Dezhi. Study on compound control method of gasoline engine transient air fuel ratio based on improved PID and fuzzy algorithm [D]. Changsha: Changsha University of Science & Technology, 2017. (in Chinese)
[12] 尹乾熙. 缸內(nèi)直噴汽油機(jī)微粒捕集器捕集特性研究[D]. 長春:吉林大學(xué), 2015.
YIN Qianxi. Research on the trap characteristics of gasoline particulate f ilers [D]. Changchun: Jilin University, 2015. (in Chinese)