雙行星排式動力耦合系統(tǒng)的參數(shù)匹配與控制策略

摘 要：針對混合動力乘用車的動力經(jīng)濟性問題，設計了雙行星排式動力耦合系統(tǒng)。以燃油消耗量最小為優(yōu)化目標，建立整車模型，對動力部件進行選型和參數(shù)匹配，采用基于轉(zhuǎn)矩的邏輯門限控制策略，獲取動力源最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配，建立AVL-Cruise和MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真環(huán)境，進行動力性和經(jīng)濟性仿真。仿真結(jié)果表明，NEDC工況下與原車相比，百公里燃油消耗量和零百公里加速時間分別下降了26.1%和7%，最高車速、最大爬坡度分別提高了19.5%和15.4%，整車的動力性與經(jīng)濟性均有明顯改善。

關(guān)鍵詞：混合動力乘用車；雙行星排式動力耦合系統(tǒng)；參數(shù)匹配；轉(zhuǎn)矩分配

中圖分類號：U469.72

文獻標志碼：A

Parameter matching and control strategies of dual-planetary gear power coupling systems

WANG Fanglin XIE Youhao

（1. School of Mechanical and Electrical Engineering， Anhui University of Science amp; Technology， Huainan 232000， China;

2. School of Mechanical and Electrical Engineering， Chuzhou University， Chuzhou 239000， China）

Abstract： Aiming at improving the power efficiency of hybrid commercial vehicles， a dual-planetary gear power coupling system was designed. Taking the minimum fuel consumption as the optimization objective， the whole vehicle model was established， and the power components selection and parameters matching were conducted. The torque-based logic threshold control strategy was adopted to obtain the optimal torque distribution of the power source， and a joint simulation environment of AVL-Cruise and MATLAB/Simulink was established to carry out the simulation of power performance and energy economy. The simulation results show that， under the NEDC condition， compared with the original vehicle， the 100 km fuel consumption and 0 km/h to 100 km/h acceleration time decreased by 26.1% and 7%， respectively. While the maximum speed and maximum gradeability increased by 19.5% and 15.4%， respectively. Thus， the power and economical performance of the whole vehicle were significantly improved.

Key words： hybrid commercial vehicles; dual-planetary gear power coupling system; parameter matching; torque distribution

能源危機和環(huán)境污染對汽車行業(yè)構(gòu)成挑戰(zhàn)，車企轉(zhuǎn)向清潔能源[1]。雙電機混聯(lián)式混合動力系統(tǒng)技術(shù)備受關(guān)注，它具有快速響應和廣泛轉(zhuǎn)速范圍等特點[2]。合理的能量控制策略能使多個動力源協(xié)同工作[3]，提升車輛性能，同時也實現(xiàn)充電和制動能量回收，降低燃油消耗和碳排放[4]。對于頻繁啟停的城市和環(huán)城高速路況[5]，雙電機混聯(lián)式混合動力系統(tǒng)能有效應對，兼顧動力性和經(jīng)濟性。

近年來，雙電機混聯(lián)式混合動力系統(tǒng)技術(shù)存在多種問題，如工作模式少、驅(qū)動電機利用率低、結(jié)構(gòu)復雜、動力中斷等[6]。為了解決這些難題，亟需對傳動系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設計、動力部件的參數(shù)匹配與選型以及能量管理策略進行優(yōu)化與提升[7]。具體而言，這要求精準地調(diào)控發(fā)動機與驅(qū)動電機的轉(zhuǎn)矩分配，智能控制發(fā)動機的啟停時機以及整車在不同工作模式間切換，以適應多樣化的行駛條件，進而有效降低燃油消耗與電力損耗[8]。

本文針對雙行星排式動力耦合系統(tǒng)混合動力乘用車，旨在通過構(gòu)建車輛縱向動力學模型，明確界定并優(yōu)化該系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工作模式下的運行策略。在此過程中，匹配了動力部件各項參數(shù)，并設計了一套基于轉(zhuǎn)矩邏輯門限的能量控制策略。此策略能夠依據(jù)整車實時狀態(tài)信息及穩(wěn)態(tài)工作模式特性，智能地控制發(fā)動機啟停，優(yōu)化轉(zhuǎn)矩分配，并靈活切換工作模式，以滿足不同駕駛場景的需求。為了驗證所提出參數(shù)匹配方案與控制策略的有效性，通過AVL-Cruise與MATLAB/Simulink聯(lián)合仿真分析，準確評估動力系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。

1 整車系統(tǒng)設計與性能分析

1.1 整車參數(shù)與性能指標

為定量分析雙行星排式動力耦合系統(tǒng)性能，選取1.8 L/73 kW發(fā)動機+電動機+E-CVT的混合動力乘用車。將原驅(qū)動系統(tǒng)改造為雙行星排式，設計參數(shù)。表1為原車參數(shù)，表2為改造后預達性能指標。

1.2 結(jié)構(gòu)分析

圖1為雙行星排式動力耦合系統(tǒng)。前端由發(fā)動機、ISG電機、行星排PG1和離合器C1/C2組成，后端則由TM電機、行星排PG2和離合器C3構(gòu)成。發(fā)動機通過C1驅(qū)動行星排PG1行星輪，ISG電機動力經(jīng)離合器C2至PG1太陽輪，TM電機動力經(jīng)離合器C3至行星排PG2太陽輪。行星排PG2行星輪固定，兩行星排共用復合齒圈，動力最終通過此齒圈傳遞至主減速器，驅(qū)動車輛。

1.3 工作模式分析

車輛工作模式和各動力部件的工作狀態(tài)見表3。

2 驅(qū)動系統(tǒng)選型匹配

2.1 發(fā)動機選型匹配

2.2 驅(qū)動電機選型匹配

2.3 動力電池選型匹配

2.4 主減速器傳動比參數(shù)匹配

3 能量控制策略設計

3.1 門限值確定

通過限制發(fā)動機和電池工作區(qū)域，結(jié)合驅(qū)動電機外特性曲線，優(yōu)化整車轉(zhuǎn)矩分配。參考仿真和實車數(shù)據(jù)，確定控制策略參數(shù)閾值。表5為控制策略參數(shù)閾值。

3.2 控制策略流程

本文智能切換車輛驅(qū)動模式，考慮制動踏板、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、驅(qū)動模式、車速、電池電量及功率需求。進入純電動模式后，根據(jù)制動踏板位置選擇制動能量回收或保持驅(qū)動。車速和驅(qū)動模式狀態(tài)決定發(fā)動機是否啟動進入混合動力模式。混合動力模式下同樣選擇制動能量回收或保持驅(qū)動。條件滿足時，發(fā)動機停止，車輛重回純電動模式。圖2為整車工作模式切換控制流程圖。

4 整車仿真

4.1 信號通信

利用AVL_Cruise軟件建立改進混合動力乘用車的仿真模型。在HCU模塊創(chuàng)建Mad_File，導出參數(shù)至Simulink。通過Simulink設置控制策略，處理參數(shù)后輸入Cruise模型，建立信號通信。構(gòu)建驅(qū)動模式切換策略，優(yōu)化仿真。設置求解器、算法等，編譯生成DLL文件。將DLL文件導入HCU模塊，進行聯(lián)合仿真。圖3為Cruise與Simulink信號通信。

4.2 行駛工況與動力經(jīng)濟性任務設置

Cruise中添加油耗、零百公里加速時間、最高車速和最大爬坡度測試任務，通過NEDC和工況仿真，得到車輛油耗、零百公里加速時間、最高車速和最大爬坡度。

4.3 仿真結(jié)果對比分析

圖4～圖7為兩種工況下的車速跟隨曲線，一條曲線為目標車速，另一條曲線為實際車速。放大圖顯示兩條曲線基本一致，表明改造后的混合動力乘用車在NEDC和CLTC-P工況下能良好保持車速跟隨。

圖8～圖10為CLTC-P工況下發(fā)動機、TM和ISG電機的扭矩變化曲線。發(fā)動機工作點集中在最佳油耗曲線附近，效率得到提升，電機工作點集中在高效區(qū)域，驅(qū)動和制動狀態(tài)效率相當。圖11為車輛動力電池SOC變化曲線圖，CLTC-P工況下SOC先降后升，反映制動能量回收。SOC穩(wěn)定在45%左右，滿足混合動力乘用車需求。圖12為驅(qū)動模式切換頻次圖，CLTC-P工況下整車模式切換206次，短時間內(nèi)切換頻次適中。圖13～圖15分別為油耗、車速和爬坡度測試結(jié)果，在NEDC工況下，發(fā)動機油耗為0.33 L，工況距離為10.93 km，考慮等效距離百公里油耗為3.03 L；滿負荷速度測試工況下，零百公里加速時間為11.35 s，最高車速為191.2 km/h;滿載最大爬坡度測試工況下，最大爬坡度為30.1%，此時爬坡車速為36.6 km/h。與表1中列出的原車性能參數(shù)相比，該車型在燃油經(jīng)濟性方面實現(xiàn)了顯著提升，百公里燃油消耗量減少了1.07 L，降幅達26.1%。同時，在動力性能上，零百公里加速時間縮短了0.86 s，降幅達7%。此外，最高車速也實現(xiàn)了顯著提升，增加了31.2 km/h，增幅達19.5%。在爬坡能力方面，最大爬坡度增加了4.01%，增幅達15.4%，進一步增強了車輛應對復雜路況的能力。綜上所述，該車型在燃油經(jīng)濟性、動力性能上均實現(xiàn)了全面升級。

5 結(jié)論

1）選取1.8 L/73 kW油電混合乘用車，將原驅(qū)動系統(tǒng)改造為雙行星排式動力耦合系統(tǒng)，以發(fā)動機、TM電機、ISG電機、動力電池、主減速器等為研究對象，設計混合動力驅(qū)動系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)工作模式。

2）以燃油消耗最小為目標，設計基于轉(zhuǎn)矩的邏輯門限能量控制策略，并通過MATLAB/Simulink搭建模型實時分配轉(zhuǎn)矩；在Cruise中搭建整車模型，導入能量控制策略進行聯(lián)合仿真。

3）雙行星排式動力耦合系統(tǒng)選型匹配與能量控制策略設計合理，與原車相比，百公里燃油消耗下降26.1%，零百公里加速時間縮短7%，最大車速和最大爬坡度分別提高19.5%和15.4%，動力性與經(jīng)濟性明顯改善。

參考文獻：

[1]趙怡軍. 我國新能源汽車技術(shù)發(fā)展的挑戰(zhàn)與前景[J]. 時代汽車， 2023（3）： 122-124.

[2]姜琳. 分析新能源汽車機電耦合技術(shù)的發(fā)展[J]. 時代汽車， 2023（19）： 82-84.

[3]趙治國， 黃琪琪， 倪潤宇. 串并聯(lián)混合動力系統(tǒng)自適應模式切換優(yōu)化控制[J]. 同濟大學學報（自然科學版）， 2023， 51（6）： 943-953.

[4]王自強， 嚴運兵. 純電動商用車能量回收策略優(yōu)化[J]. 農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程， 2024， 62（01）： 39-44.

[5]田宇， 朱建軍， 周博雅. 太原市輕型車實際行駛工況構(gòu)建[J]. 汽車技術(shù)， 2018（3）： 51-55.

[6]魏敬宏， 張彤暉， 金薄， 等. 純電動裝載機自動變速箱換擋策略研究[J]. 重慶理工大學學報（自然科學）， 2023， 37（8）： 318-325.

[7]孫超， 劉波， 孫逢春. 新能源汽車節(jié)能規(guī)劃與控制技術(shù)研究綜述[J]. 汽車安全與節(jié)能學報， 2022， 13（4）： 593-616.

[8]齊春陽， 宋傳學， 宋世欣， 等. 基于逆強化學習的混合動力汽車能量管理策略研究[J]. 汽車工程， 2023， 45（10）： 1954-1964， 1974.

[9]錢玉寶， 余米森， 郭旭濤， 等. 無人駕駛車輛智能控制技術(shù)發(fā)展[J]. 科學技術(shù)與工程， 2022， 22（10）： 3846-3858.

[10]何智成， 謝澤軍， 劉侃， 等. 純電動汽車傳動系統(tǒng)-電機結(jié)構(gòu)參數(shù)協(xié)同設計優(yōu)化[J]. 汽車工程， 2023， 45（11）： 2113-2122.

[11]張懿唐. 復合能源電動汽車的預測能量管理策略研究[D]. 長春： 吉林大學， 2023.

[12]劉石， 楊毅， 胡亞軒， 等. 典型儲電方式的結(jié)構(gòu)特點及碳中和愿景下的發(fā)展分析[J]. 能源與環(huán)保， 2022， 44（1）： 215-221， 229.

[13]岳蕓鵬， 黃英， 曾雯文， 等. 基于P2.5構(gòu)型的混合動力汽車模式切換動態(tài)協(xié)調(diào)控制策略[J]. 汽車工程學報， 2020， 10（3）： 170-179.