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    TTR汽車等效燃油消耗最小的能量管理策略研究*

    2023-03-08 05:53:28劉晉霞梁志豪王強溫明星
    汽車工程 2023年2期
    關鍵詞:消耗燃油轉矩

    劉晉霞,梁志豪,王強,溫明星

    (山東科技大學交通學院,青島 266590)

    前言

    具備更大續(xù)駛里程與更低排放的混合動力汽車(hybrid electric vehicle,HEV),被認為是傳統(tǒng)燃油汽車向電動汽車的過渡產(chǎn)品,成為了節(jié)能與新能源汽車領域的重要研究方向[1]。在傳統(tǒng)燃油汽車構架基礎上,該領域已研制出各種發(fā)動機與驅動電機通過離合器實現(xiàn)動力輸入與斷開、行星齒輪機構實現(xiàn)動力耦合及電池充電的串聯(lián)、并聯(lián)、混聯(lián)HEV 驅動形式[2]。近年來,一種前、后輪分別由發(fā)動機、驅動電機驅動,行駛過程中通過路面(through-the-road,TTR)實現(xiàn)動力耦合與電池充電的并聯(lián)HEV(本文稱之為TTR汽車),在傳統(tǒng)燃油前(或后)輪發(fā)動機驅動汽車的基礎上,后(或前)輪加裝電機驅動系統(tǒng)來構成[3],其研發(fā)及制造過程可充分利用傳統(tǒng)燃油汽車技術基礎及生產(chǎn)線進行,成為了HEV 領域一個新的研究熱點[4-8]。

    為改善HEV 的節(jié)能與減排性能,大量學者針對不同驅動形式HEV 的能量管理策略(energy management strategy,EMS)進行了研究,極大地改善了HEV 的經(jīng)濟性,并已形成以基于實時、全局優(yōu)化方法為主,向人工智能控制算法方向發(fā)展的EMS[9]。對于基于全局優(yōu)化的EMS,需預知行駛工況與駕駛風格等大量信息,且計算量大,實車的適用性不強;人工智能控制算法的EMS,神經(jīng)網(wǎng)絡及多信息融合等理論還有待完善,目前處于初級階段;而基于等效油耗最小策略(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)實時優(yōu)化的EMS,通過等效因子將電能消耗合理地等效為燃油消耗,以電能等效燃油消耗與發(fā)動機燃油消耗之和最小為目標進行實時優(yōu)化得到廣泛應用。李躍娟[10]、胡建軍[11]、王文彬[12]、鄧濤[13]等人基于ECMS 思想,分別針對不同并聯(lián)、混聯(lián)驅動形式的HEV,采用動態(tài)規(guī)劃、PI、螢火蟲、模糊算法等自適應等效因子的等效油耗最小策略(adaptive equivalent consumption minimization strategy,AECMS),保證電池荷電量(state of charge,SOC)穩(wěn)定性而獲得基于工況的最佳時變等效因子、使電池SOC實時逼近其理想、保持初始值,并在不同的工況下進行仿真和實驗研究,得到比全局優(yōu)化燃油消耗相差較少、比固定等效因子的等效燃油消耗最小策略(constant equivalent fuel consumption control,CECMS)的燃油消耗明顯降低的結果。以上針對HEV 提出的各種AECMS 對改善HEV 燃油經(jīng)濟性具有重要意義。然而,各種AECMS 致力于模擬全局優(yōu)化時發(fā)動機、電機轉矩分配,該模擬難以適應復雜多變的駕駛環(huán)境。

    目前,關于TTR 汽車EMS 亦有少量研究,文獻[5]中將電池SOC 與剩余行程綜合計算得出的全局放電率與車速作為確定TTR 汽車功率判斷依據(jù),并設置高、中、低3 個閾值確定純電驅動或混合驅動模式以盡可能減少油耗,相比控制發(fā)動機開關的策略燃油經(jīng)濟性提高62%;文獻[6]中針對TTR 掛車,采用基于全局優(yōu)化的模型預測方法,取上一段時間速度均值預測下一段時間速度,并根據(jù)GPS 預知道路坡度預測汽車所需轉矩,再根據(jù)電池SOC 和發(fā)動機門限值對發(fā)動機、電機轉矩進行分配,相比無預測道路坡度的模型預測策略燃油消耗降低16.5%。對于TTR汽車的EMS研究仍有待進行深入探討。

    因此,本文嘗試基于TTR汽車的結構特點、工作模式,采用ECMS 算法,在計算CECMS 的基礎上,考慮行駛所需發(fā)動機等價總轉矩及電池SOC對等效因子的影響,使發(fā)動機與電機工作狀態(tài)能夠保持電池SOC 穩(wěn)定性及實時燃油消耗最小,提出模糊AECMS(fuzzy adaptive equivalent consumption minimization strategy,F(xiàn)AECMS),并選取FTP75、CLTC、WLTP 3種標準工況,在MATLAB/Simulink 中建立TTR 汽車動力學及CECMS 與FAECMS 的仿真模型,展開對TTR汽車EMS 的研究,以期改善其節(jié)能減排性能的基礎上,為其普及提供理論指導作用。

    1 TTR汽車結構、參數(shù)和工作模式

    1.1 結構及整車參數(shù)

    TTR 汽車根據(jù)驅動電機安裝位置可分為集中電機與輪轂電機驅動兩種結構形式。其中,集中電機驅動結構將驅動電機安裝在汽車中后部,采用機械差速系統(tǒng)傳遞動力至車輪,占據(jù)了后部底盤大量空間。而輪轂電機驅動結構則將輪轂電機直接安裝在車輪輪輞內(nèi)部形成電動輪,靠控制輪轂電機的轉矩實現(xiàn)差速,提高了空間利用率,其結構如圖1 所示。輪轂電機驅動的TTR 汽車中,普通車輪由發(fā)動機驅動,電動輪由輪轂電機驅動,兩驅動系統(tǒng)無任何機械連接。本文即針對該類TTR 汽車的EMS 進行研究,其整車相關參數(shù)見表1[14-15]。

    表1 TTR汽車整車參數(shù)

    圖1 輪轂電機驅動的TTR汽車結構

    1.2 發(fā)動機的map圖

    包含有燃油消耗率、轉速、轉矩等信息的發(fā)動機map 圖如圖2 所示。由圖2 可知,該發(fā)動機較小燃油消耗區(qū)處于轉速為800~3 500 r/min 范圍內(nèi),此時其輸出轉矩為70~130 N·m。

    圖2 發(fā)動機燃油消耗率map圖

    1.3 驅動電機的map圖

    在TTR 汽車行駛過程中,驅動電機應能夠實現(xiàn)驅動、行車發(fā)電及制動能量回收功能。TTR 汽車驅動電機采用的輪轂電機應與輪輞空間相匹配,本文選用永磁同步輪轂電機作為驅動電機,其包含效率、轉速、轉矩等信息的map圖如圖3所示。

    圖3 電機效率map圖

    2 TTR汽車ECMS設計

    2.1 工作模式分析

    根據(jù)TTR 汽車結構及工作原理,可將其工作模式分為:純發(fā)動機驅動、純電機驅動、發(fā)動機與電機混合驅動(混合驅動)、發(fā)動機驅動電機發(fā)電(驅動充電)、制動能量回收5 種工作模式,各工作模式的動力部件工作狀態(tài)見表2。

    表2 TTR汽車各工作模式動力部件工作狀態(tài)

    由于當電池SOC 小于15%、20%時,電池電壓與內(nèi)阻分別出現(xiàn)驟然下降與不規(guī)律變化[16],因此,為確保電池使用過程中電壓及內(nèi)阻處于穩(wěn)定狀態(tài),本文在研究TTR 汽車EMS時,將電池SOC 控制在20%~100%之間,即:當電池SOC 等于100%、20%時,電機分別處于驅動、發(fā)電狀態(tài);而當SOC 大于20%且小于100%時,TTR 汽車工作模式切換則根據(jù)ECMS 算法來確定。

    2.2 TTR汽車ECMS計算流程

    設計TTR 汽車ECMS 的計算流程如圖4 所示。根據(jù)實際車速與目標車速之差、汽車動力驅動、發(fā)動機驅動的變速及主減速比、輪轂電機驅動無變速與主減速比,計算驅動TTR 汽車發(fā)動機等價所需總轉矩Ta。當Ta<0時,汽車進入制動能量回收模式,不足制動力矩由機械制動補足;當Ta>0時,則根據(jù)ECMS算法、等效因子、發(fā)動機及電機轉速,分配發(fā)動機與電機轉矩,并確定工作模式、更新實際車速和電池SOC。

    圖4 TTR汽車ECMS計算流程

    2.3 ECMS算法設計

    發(fā)動機轉矩Te1與Te2為x、y由黃金分割法計算的預選值。根據(jù)所需總轉矩Ta、發(fā)動機與電機轉速Ne、Nm及其map圖、等效因子i計算發(fā)動機轉矩為Te1、Te2時的燃油消耗Le1、Le2與電機等效燃油消耗Lm1、Lm2,得出兩個預選發(fā)動機轉矩時總油耗Ltot1、Ltot2。當y-x>0.001時,若Ltot1>Ltot2,則 令x=Te1,Te1=Te2,Te2=x+0.618(y-x);反之,則令y=Te2,Te2=Te1,Te1=x+0.382(y-x)進行以上循環(huán)計算,直到y(tǒng)-x≤0.001,跳出循環(huán)。

    此時,發(fā)動機、電機的輸出轉矩分別為Te=(Te1+Te2)/2、Tm=Ta-Te,且分別當Te=Ta,Tm=0,Te=0,Tm=Ta,0<Te<Ta,0<Tm<Ta、Te>Ta,Tm<0時,TTR 汽車處于純發(fā)動機、純電機、混合驅動與驅動充電模式行駛。

    2.4 CECMS等效因子的確定

    CECMS 是假設在一定行駛工況下,采用等效因子i(常數(shù))將電量消耗合理地實時等效為燃油消耗iLm,以發(fā)動機油耗和等效油耗的總油耗Ltot最小為優(yōu)化目標,即

    圖5 ECMS算法流程

    2.5 FAECMS等效因子的確定

    以上CECMS 只考慮了電機效率、電機傳動效率及汽油熱效率相互轉化關系的油耗最小問題,沒有考慮電池SOC及所需總轉矩對等效因子的影響。而當電池SOC 值大時,等效因子應當變小使TTR 汽車驅動電機較多地處于驅動狀態(tài)來消耗電量,反之等效因子應變大來減少電量消耗。若電池SOC值中等時,所需總轉矩對于HEV 傾向耗電或耗油具有很大影響[13],當TTR汽車運行所需轉矩大時,等效因子應當變小來使驅動電機分擔更多轉矩,進而使發(fā)動機盡量處于低燃油區(qū),此時TTR 汽車應處于混合驅動模式;當所需總轉矩較小或較大時,等效因子應當變小或變大使TTR汽車處于純電機驅動模式或純發(fā)動機驅動模式。因此,本文采用模糊控制來調(diào)整等效因子,使得TTR汽車電池SOC波動較小,且運行模式處于發(fā)動機最佳燃油消耗區(qū)。

    對電池SOC、所需總轉矩Ta、等效因子i進行模糊處理,分別采用論域為[0,4]、[0,6]、[0,4]的隸屬度函數(shù)表示,如圖6和圖7所示。考慮電池SOC對等效因子敏感度較大[10],等效因子范圍設置為0.5~1.5。設置負大NB,負中NM,負小NS,零ZE,正小PS,正中PM,正大PB 7 個模糊子集,考慮盡量保持電池SOC穩(wěn)定,并使發(fā)動機工作于最小燃油消耗區(qū),制定等效因子i的模糊控制規(guī)則(見表3),則得出電池SOC、所需總轉矩Ta和等效因子i的關系,如圖8所示。

    圖6 SOC、i隸屬度函數(shù)

    圖7 Ta隸屬度函數(shù)

    表3 等效因子的模糊控制規(guī)則

    圖8 i隨SOC、Ta的變化

    3 TTR汽車ECMS仿真

    根據(jù)整車參數(shù)、發(fā)動機與驅動電機map 圖、ECMS計算流程及算法等,在MATLAB/Simulink中分別建立包含有TTR 汽車動力學的CECMS 與FAECMS 模型,選取美國FTP75、中國CLTC、歐盟WLTP 3 種標準工況,取初始電池SOC 為60%時,對TTR汽車進行仿真研究。

    3.1 TTR汽車動力性仿真

    由于FTP75 標準工況要求汽車有較大、頻繁的加、減速度,故此處采用FTP75標準工況驗證模型的動力性,得出TTR 汽車在CECMS 與FAECMS 控制下跟車效果,如圖9 所示。由圖9 可知,TTR 汽車在CECMS 與FAECMS 控制下,目標車速與實際車速相差最大值為2.8%,表明兩種控制策略下TTR汽車動力性均能較好地滿足要求。

    圖9 FTP75 工況下TTR 汽車CECMS 與FAECMS 的動力性比較

    3.2 發(fā)動機與電機工作點分布

    TTR 汽車CECMS 與FAECMS 在3種標準工況下的發(fā)動機、電機工作點分布如圖10 所示,圖中紅色、藍色點分別表示FAECMS、CECMS的工作點。

    由圖10 可知:在各工況下,F(xiàn)AECMS 相對CECMS 發(fā)動機的工作點均較多集中于較低燃油消耗區(qū),說明本文提出的FAECMS 能夠適應不同工況并改善TTR 汽車的燃油經(jīng)濟性;FAECMS 相對CECMS驅動電機的工作點分布無明顯差異。

    圖10 3種標準工況下發(fā)動機、電機工作點

    3.3 模式切換過程

    TTR 汽車CECMS 與FAECMS 在3 種標準工況下,工作模式切換過程對比分別如圖11~圖13所示,圖中1、2、3、4、5分別對應表2中TTR工作模式序號,0 則表示TTR 汽車處于發(fā)動機與驅動電機均不輸出轉矩,且驅動電機不發(fā)電。統(tǒng)計圖11~圖13各工況、策略下,各工作模式運行時長、頻次見表4。

    由圖11~圖13 及表4 可知:TTR 汽車分別在3 種工況時,CECMS 和FAECMS 控制下,除制動能量回收模式外,處于純電動驅動模式的時長及頻次明顯較多,其它模式時長及頻次由多到少依次為驅動充電、混合驅動及純發(fā)動機驅動模式;且FAECMS相對CECMS在驅動充電模式工作時間更多。

    表4 各工況、策略各工作模式時長、頻次統(tǒng)計

    圖11 FTP75工況下TTR汽車工作模式切換過程

    圖12 CLTC工況下TTR汽車工作模式切換過程

    圖13 WLTP工況下TTR汽車工作模式切換過程

    3.4 電池SOC變化

    TTR 汽車CECMS與FAECMS 在3種標準工況下電池SOC變化分別如圖14~圖16所示。

    由圖14~圖16可知,TTR汽車在3種標準工況運行時,F(xiàn)AECMS 的電池SOC 相對初始電池SOC 變化不大,而CECMS 的電池SOC 則有較大變化。統(tǒng)計各工況、策略電池SOC 的終值見表5。由表5 可知,相對初始電池SOC60%,F(xiàn)AECMS、CECMS 控制下歷經(jīng)3 種工況后,電池SOC 分別變化為-1.5%、-0.9%、-2.5%、5%、-3%、-6%。

    表5 各工況、策略電池SOC的終值統(tǒng)計

    圖14 FTP75工況SOC變化

    圖15 CLTC工況SOC變化

    圖16 WLTP工況SOC變化

    3.5 油耗

    TTR 汽車CECMS 與FAECMS 在3種標準工況下油耗分別如圖17~圖19所示,各工況、策略的油耗統(tǒng)計見表6。

    圖17 FTP75工況下各策略的燃油消耗

    圖18 CLTC工況下各策略的燃油消耗

    圖19 WLTP工況下各策略的燃油消耗

    表6 各工況、策略油耗統(tǒng)計 L

    TTR 汽車運行過程中電池SOC 由燃油提供,結合表5 和表6 得出各工況、策略總的等效油耗,見表7。由表7可知,F(xiàn)AECMS與CECMS相比,在FTP75、CLTC與WLTP工況下分別節(jié)油5.5%、2.6%、8.3%。

    表7 各工況、策略等效油耗統(tǒng)計 L

    4 結論

    本文在分析TTR 汽車結構、工作原理及工作模式的基礎上,采用ECMS 思想對其EMS進行了研究。分別設計了CECMS、FAECMS,利用MATLAB/Simulink 建立包含TTR 汽車動力學的CECMS、FAECMS 模型,選取FTP75、CLTC、WLTP 3 種標準工況,當電池SOC 初始值為60%時,進行了仿真研究,得出以下主要結論:

    (1)在3 種標準工況下,F(xiàn)AECMS 相對CECMS發(fā)動機的工作點均較多集中于較低燃油消耗區(qū),說明本文提出的FAECMS 能夠適應不同工況并改善TTR汽車的燃油經(jīng)濟性。

    (2)FAECMS 與CECMS 相比,TTR汽車歷經(jīng)FTP75、CLTC 與WLTP 工況后,F(xiàn)AECMS 與CECMS的電池SOC 相對初始電池SOC 變化最大值分別為-2.5%、-6%,即FAECMS 相對CECMS 能夠使電池SOC更加穩(wěn)定。

    (3)FAECMS 與CECMS 相比,TTR汽車歷經(jīng)FTP75、CLTC 與WLTP 工況后,等效燃油消耗分別節(jié)約5.5%、2.6%、8.3%。

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