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    新能源乘用車駕駛性評價及仿真方法研究

    2021-08-03 06:10:28郭丁伊張?zhí)鞆?/span>劉元治程健
    汽車文摘 2021年8期
    關(guān)鍵詞:踏板車速轉(zhuǎn)矩

    郭丁伊 張?zhí)鞆?劉元治 程健

    (1.中國第一汽車股份有限公司新能源開發(fā)院,長春130013;2.汽車振動噪聲與安全控制綜合技術(shù)國家重點實驗室,長春130013)

    主題詞:新能源汽車 駕駛性 離線仿真 客觀評價

    1 前言

    隨著全球環(huán)境保護工作的深入和人們環(huán)保意識的增強,新能源汽車越來越受到各國政府的重視和消費者的追求。整車控制器(Vehichle Control Unit,VCU)是新能源汽車的核心部件,承擔(dān)駕駛員轉(zhuǎn)矩解析、轉(zhuǎn)矩分配、能量管理、轉(zhuǎn)矩濾波的重要功能,因此與整車的性能關(guān)系密切。

    駕駛性是指人-車-環(huán)境閉環(huán)控制系統(tǒng)中,縱向行駛中駕駛員對車輛響應(yīng)感覺的舒適程度,主要包括駕駛員易操控性,駕駛過程中駕駛舒適性,駕駛員體感,駕駛員路感。駕駛性的評價方式主要包括主觀評價和客觀評價[1]。

    本文通過對新能源乘用車的駕駛性評價指標(biāo)的選擇、評價模型的建立、仿真方法的研究3方面進行梳理,得出國內(nèi)外學(xué)者及工程師關(guān)于駕駛性評價及仿真方法的開展思路。

    2 特征指標(biāo)研究

    2.1 VCU功能概述

    VCU的主要功能包括行駛控制、能量管理、高壓上下電控制、充放電控制、熱管理和安全診斷,VCU的功能拓撲如圖1所示。其中行駛控制通過識別油門、制動、換擋等駕駛員行為控制發(fā)動機、電機等關(guān)鍵總成輸出轉(zhuǎn)矩,滿足駕駛員行駛意圖與加減速預(yù)期,與用戶感知的動力性、駕駛性、噪聲、振動與聲振粗糙度(Noise Vibration Harhness,NVH)有著密切關(guān)系,而其他功能與整車能耗、動力具備、車輛安全方面有重要聯(lián)系。

    圖1 VCU的功能拓撲

    因為換擋時機依賴變速箱控制單元進行控制,本文主要討論的駕駛性限定在與VCU相關(guān)功能范圍,車型為配備自動變速器的混動車輛以及純電動汽車。

    2.2 特征指標(biāo)的確定

    過去,對車輛的主觀評價一方面根據(jù)評車師的經(jīng)驗,另一方面是通過與某一款車型進行對標(biāo)完成?,F(xiàn)在,大型整車廠都建立有對標(biāo)部門供開發(fā)工程師完成對標(biāo)工作,在這一過程中,人們根據(jù)經(jīng)驗逐漸形成客觀的評價指標(biāo),并不斷加以積累形成自己的數(shù)據(jù)庫,這是一個較為龐大和系統(tǒng)的工程。下面通過對具體工況和指標(biāo)的描述確立評價標(biāo)準,并且對數(shù)據(jù)采集處理過程進行了探討。

    2.2.1 起動過程

    起動過程包括發(fā)動機從靜止到怠速過程,操作過程是首先關(guān)閉電氣設(shè)備,車輛掛入P檔,起動發(fā)動機,怠速15 s,分別進行0.5 s內(nèi)踩油門到30%、50%、70%、100%并立刻松開,等待發(fā)動機轉(zhuǎn)速平穩(wěn)。過程中需要采集的信號有發(fā)動機轉(zhuǎn)速、發(fā)動機扭矩、加速踏板開度、檔位信號,起機工況對應(yīng)特征指標(biāo)見表1。

    表1 起機對應(yīng)特征指標(biāo)

    特征指標(biāo)說明:需要評價發(fā)動機響應(yīng)過程,以及轉(zhuǎn)速跟隨加速踏板的響應(yīng),怠速平穩(wěn)所需要的時間,沖擊感。這里將轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩平穩(wěn)時間作為發(fā)動機響應(yīng)評價指標(biāo),轉(zhuǎn)速最大、最小差值反應(yīng)怠速穩(wěn)定性,通過峰值的變化時間長短與乘員駕駛感覺建立聯(lián)系。

    2.2.2 起步過程

    起步過程包括爬行起步、加速起步、坡道起步工況。爬行起步工況操作過程,具備行駛條件的車輛

    掛入D/R檔,快速松開制動,不踩油門起步;加速起步工況下,快速松開制動踏板,踩加速踏板到10%~100%,每隔10%的開度進行起步操作;坡道起步工況,將車輛置于(8±2)%的坡路上,快松制動,踩加速踏板到20%~80%開度進行起步,起步過程對應(yīng)特征指標(biāo)見表2。

    表2 起步過程對應(yīng)特征指標(biāo)

    特征指標(biāo)說明:起步過程反應(yīng)車輛起步能力,也是最常見工況之一,這里通過對不同工況,不同加速踏板開度下加速度的大小與變化率以及穩(wěn)態(tài)車速建立時間等觀測量的評價建立了特征指標(biāo)與主觀感受之間的聯(lián)系;另一方面,對于裝有離合器的混動車輛,起步過程包含離合器接合,離合器滑磨對車輛縱向沖擊有重大影響,本文將加速度的最大、最小差值作為該項評價指標(biāo)。

    2.2.3 加速過程

    加速過程反應(yīng)車輛的動力性,在變道、超車等實際行駛過程中非常重要的性能。對加速過程的評價采取如下步驟:對于混動車輛,變速器掛入1檔,以爬行車速行駛,迅速踩下加速踏板到100%,但是不要進入Tip in工況,或者迅速踩加速踏板到20%~80%,每隔10%的開度分別進行測試評價;對于純電動車輛,采取上述加速踏板開度間隔,測量車輛在這一過程中的加速度和車速變化,加速工況對應(yīng)特征指標(biāo)見表3。

    表3 加速對應(yīng)特征指標(biāo)

    特征指標(biāo)說明:加速度沖擊是縱向加速過程中,駕駛員的主觀感覺明顯的評價指標(biāo)。這里選擇加速度最大、最小值的差值、加速度超調(diào)量、加速度峰值間隔時間作為評價指標(biāo)。

    對于自動變速器的混動車輛,換擋過程中由于齒輪轉(zhuǎn)速不同而存在沖擊,這里使用整車加速度和電機轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速變化率作為評價指標(biāo)。

    駕駛員在加速過程中關(guān)注最終車速建立時間,時間過慢使得車輛整體表現(xiàn)遲緩,評分較低,所以車速建立時間同樣作為評價指標(biāo)。

    2.2.4 勻速過程

    勻速行駛過程包括爬行過程不踩加速踏板,觀察感受車輛的車速是否穩(wěn)定和加速度是否有沖擊;固定加速踏板開度下的勻速行駛工況,車速從10~100 km/h,每隔10 km/h行駛1 min,觀察行駛過程中車速和加速度變化,勻速工況對應(yīng)特征指標(biāo)見表4。

    表4 勻速工況對應(yīng)特征指標(biāo)

    特征指標(biāo)說明:車身聳動反映了車輛的縱向振動,與駕駛員主觀評價關(guān)系密切。這里采用車速振蕩的差值表征。同時勻速行駛時,由于汽車受到的阻力是實時變化的,所以會存在前沖或非主動制動的情況,用整車加速度表征。加速踏板開度一定,車速最終也會維持在一定范圍內(nèi),這個車速的建立時間也是非常重要的指標(biāo)。

    2.2.5 Tip in/Tip out

    對于混動車輛自動變速器模式和純電動車輛,從車速30 km/h到120 km/h,每隔10 km/h作為一個基礎(chǔ)車速,分別Tip in到加速踏板開度為20%、50%、70%、100%,并保持2 s,Tip out至加速踏板完全松開,Tip in/Tip out工況對應(yīng)特征指標(biāo)見表5。

    表5 Tip in/Tip out工況對應(yīng)特征指標(biāo)

    特征指標(biāo)說明:Tip in/Tip out工況對于新能源車輛要著重考慮,因為電機與傳動系間的齒輪間隙會因為驅(qū)動和制動的轉(zhuǎn)換而發(fā)生沖擊,目前實車采取的策略是在靠近零轉(zhuǎn)矩區(qū)域,降低轉(zhuǎn)矩變化率的方法減小沖擊,同時又想讓轉(zhuǎn)矩快速跟隨駕駛員需求轉(zhuǎn)矩。所以,此處用加速度最大值30%所用時間作為轉(zhuǎn)矩跟隨指標(biāo),用加速度最大值、加速度最大、最小值的差值表征沖擊。

    2.2.6 換檔

    本文探討的換檔過程包括自動變速器的換檔操作、爬行換檔、動力升檔和滑行降檔工況。純電動汽車的換檔控制功能是VCU控制,VCU接收換檔器的信號依據(jù)換檔邏輯實現(xiàn)PRND的變換;混動車輛的換擋由變速器控制單元控制,換檔工況對應(yīng)特征指標(biāo)見表6。

    表6 換檔工況對應(yīng)特征指標(biāo)

    特征指標(biāo)說明:車輛在靜態(tài)時,需要評價P→R,→N,N→D,D→N,N→R,R→P,P→D,D→P,R→D,D→R等一系列換檔工況,用換檔時間評價換檔的操控性。在爬行工況下,車速一般維持在5 km/h,這時候需要進行D、R檔的反復(fù)切換。從車速5 km/h開始,分別踩加速踏板10%~100%,保持加速踏板開度到車速穩(wěn)定。保持最高檔120 km/h車速以滑行方式減速,通過縱向換擋沖擊評價動力升檔品質(zhì)。

    2.3 采集數(shù)據(jù)的處理

    試驗過程中,由于振動、路面不平、環(huán)境噪聲等因素使得數(shù)據(jù)并不可靠,影響對指標(biāo)的判定。

    清華大學(xué)的陳浩[2]判斷汽車本身的加速度是低頻信號,而汽車的振動噪聲屬于高頻信號,通過一階低通濾波器除掉高頻成分,完成對加速度信號的處理(加速度信號濾波對比如圖2)。

    圖2 加速度信號濾波對比

    同濟大學(xué)的劉海江[3]通過選取合適的小波基函數(shù)和閾值規(guī)則,由多個指標(biāo)構(gòu)造的復(fù)合值確定小波去噪的分解層數(shù),實現(xiàn)了對加速度信號的去噪(不同分解層數(shù)下小波去噪后加速度曲線如圖3)。

    圖3 不同分解層數(shù)下小波去噪后加速度曲線

    綜上,對信號的處理可以兼顧處理靈活性和有效性,采用合適的濾波算法。

    3 評估體系模型建立

    通過統(tǒng)計學(xué)原理建立的主觀評價與客觀特征指標(biāo)的模型,構(gòu)建類似于實際駕駛員的評價體系,將試驗得到的樣本數(shù)據(jù)進行處理,對車輛的駕駛性進行預(yù)測和評價。

    劉普輝[4]基于層次分析法,建立了駕駛性評價體系,分為全負荷響應(yīng)、部分負荷響應(yīng)、加速踏板感覺、換擋平順性、瞬態(tài)響應(yīng)等準則層,各個準則層又按照指標(biāo)層分為全負荷加速度響應(yīng)等具體指標(biāo),在此基礎(chǔ)上按照人對事物的認知強弱程度制定了相應(yīng)的模糊規(guī)則,將模糊層次分析法和模糊綜合評判方法結(jié)合,通過模糊一致判斷矩陣計算各指標(biāo)權(quán)重(駕駛性主觀評價雷達圖如圖4)。

    圖4 駕駛性主觀評價雷達圖

    黃偉[5]等首先建立宏觀指標(biāo)層和微觀指標(biāo)層,宏觀指標(biāo)層包括縱向響應(yīng)特性,縱向平順特性,縱向穩(wěn)態(tài)特性,縱向響應(yīng)特性微觀指標(biāo)包括響應(yīng)時間、響應(yīng)延遲等,縱向平順特性微觀指標(biāo)包括松制動沖擊,喘振等,縱向穩(wěn)態(tài)車速微觀指標(biāo)包括穩(wěn)車速時間。依據(jù)Smart原則建立評價體系,運用網(wǎng)絡(luò)層次分析法和組合熵的優(yōu)化權(quán)重模型對指標(biāo)權(quán)重進行估算。

    胡月[6]通過相關(guān)性原理分析主觀評價得分和客觀評價指標(biāo)的相關(guān)性;通過多元線性回歸原理,建立多元線性回歸方程,搭建了多元線性回歸預(yù)測模型;針對換檔、起步工況建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,包括輸入輸出神經(jīng)元個數(shù)、傳遞函數(shù)與訓(xùn)練算法、訓(xùn)練樣本等要素,對測試樣本進行駕駛性預(yù)測。結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的準確性優(yōu)于多元線性回歸模型(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型如圖5)。

    圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

    Pickering[7]將主觀評價指標(biāo)與車輛的試驗數(shù)據(jù)進行線性回歸計算,得到了客觀參數(shù)與評價指標(biāo)的回歸模型,提出了駕駛性的評估模型。

    AVL公司推出的駕駛性客觀評價工具AVLDRIVE,在主機廠得到廣泛應(yīng)用,該系統(tǒng)包括了硬件設(shè)備與專家數(shù)據(jù)庫[8]。測試設(shè)備包括布置在車上的各種傳感器及組件[9]。軟件系統(tǒng)包括各種車型的數(shù)據(jù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等評價方法,經(jīng)過計算指標(biāo)與權(quán)重給出評分[10-11](AVL-DRIVE駕駛性評價系統(tǒng)如圖6)。

    圖6 AVL-DRIVE駕駛性評價系統(tǒng)[8]

    4 整車駕駛性仿真方法研究

    現(xiàn)有的車輛動力學(xué)商業(yè)軟件包括AVL Cruise可以對汽車進行穩(wěn)態(tài)性能分析和驗證,如動力性、經(jīng)濟性、排放性;Carsim軟件包含基于穩(wěn)態(tài)特性的發(fā)動機模型,可以進行加速、制動、操縱性等方面驗證;Tes?isVedynare動力傳動模型,基于集中質(zhì)量建模,主要包含離合器組件模型,傳動軸模型,車輪模型。

    以上使用較為廣泛的商業(yè)軟件多基于穩(wěn)態(tài)負載特性進行建模,無法模擬車輛受到的激勵,對傳動系包括發(fā)動機懸置沒有建立仿真過程,無法模擬瞬態(tài)的駕駛性變化,也就無法對相應(yīng)工況進行模擬。

    針對商業(yè)模型存在的不足之處,有學(xué)者在該工作上付出了努力。吉林大學(xué)的徐亮博士[12],基于示功圖對發(fā)動機準瞬態(tài)實時模型進行研究,建立發(fā)動機燃燒壓力模型,發(fā)動機懸置功能部件動態(tài)模型,同時建立發(fā)動機虛擬電控系統(tǒng)以及動力傳動系統(tǒng)模型,最后通過滑行工況、換檔工況的仿真與實車進行對比,得出該模型可以明顯提升對汽車瞬態(tài)的仿真能力。

    長安汽車股份有限公司的曾浩[13]等利用GTSUITE對乘用車駕駛性進行仿真和評價。首先建立主觀評價和客觀仿真之間的對應(yīng)關(guān)系,接下來建立包含轉(zhuǎn)矩控制模型、發(fā)動機瞬態(tài)模型、駕駛員模塊、變速器控制模塊以及整車模塊在內(nèi)的仿真模型。通過定油門原地起步加速工況和定車速Tip in加速工況進行驗證。通過仿真與試驗結(jié)果對比可知,2者綜合誤差控制在8%以內(nèi),滿足整車性能開發(fā)要求,不同模式下仿真與實車試驗的對比如圖7。

    圖7 3種模式下仿真與實車試驗的對比

    一汽研發(fā)總院[14]利用AVL的工具鏈進行了駕駛性自動化標(biāo)定,AVL自動化標(biāo)定工具鏈如圖8。車輛集成到AVL-PUMA臺架控制軟件,利用AVL-VSM模擬車輪轉(zhuǎn)速、懸架、空氣阻力和駕駛員操作等,利用AVL DRIVE采集信號進行駕駛性評分。該臺架的控制軟件AVL-CAMEO擁有最高優(yōu)先級,可以調(diào)用CANape配置標(biāo)定參數(shù),使能VSM進行輪速計算、空氣阻力計算、工況配置,同時采集DRIVE的評分。最后通過自動化的標(biāo)定,大幅提升了效率。

    圖8 AVL自動化標(biāo)定工具鏈

    Walters等[15]首先在實車上運用AVL-DRIVE進行實車信號采集和評分,然后通過AVL Cruise建立HEV車型,利用Simulink建立簡化的發(fā)動機瞬態(tài)模型代替Cruise中原來的模型并進行聯(lián)合仿真,關(guān)鍵的一步在于將實車采集信號和仿真模型的對應(yīng)信號進行了對比分析,使得發(fā)動機和扭矩傳遞路徑的仿真數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的匹配度達到90%。

    5 結(jié)論

    綜上所述,VCU作為新能源汽車的核心部件,對整車的駕駛性起到至關(guān)重要的作用。為了更好的開發(fā)VCU行駛功能,節(jié)省成本縮短開發(fā)時間,需要關(guān)注相關(guān)的評價和仿真方法。

    (1)車輛的主觀評價與客觀指標(biāo)研究。該工作的重點是建立主觀評價與客觀指標(biāo)的聯(lián)系,需要通過對標(biāo)建立相應(yīng)數(shù)據(jù)庫,并且要對數(shù)據(jù)進行處理去噪,是一個較為龐大的工程。

    (2)評估體系模型建立。目前多數(shù)研究者采用的是層次分析法,融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法和模糊算法,建立工況和指標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系,尋找指標(biāo)的權(quán)重,可以看出好的算法可以較為真實的模擬評車師的經(jīng)驗,客觀的評定車輛的品質(zhì)。

    (3)駕駛性仿真方法研究。目前應(yīng)用較為廣泛的商業(yè)動力學(xué)軟件大多是基于穩(wěn)態(tài)模型,可以仿真動力學(xué)、操縱性、經(jīng)濟性等特性,但是對于駕駛性的瞬態(tài)仿真難以實現(xiàn)。從公開發(fā)表的論文來看,僅有AVL、GTSUITE 2項商業(yè)軟件含有這一功能。還有研究者自行建立動力總成的瞬態(tài)模型,和其他商業(yè)軟件聯(lián)合仿真。

    隨著新能源汽車的不斷發(fā)展,對車輛駕駛性進行自動化的預(yù)標(biāo)定將大大降低成本,提高車輛的動態(tài)性能,相信有更多的研究投入到這一領(lǐng)域。

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