王 甲,潘興博,楊 宏,張 宇 Wang Jia,Pan Xingbo,Yang Hong,Zhang Yu
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混合動(dòng)力車控制策略的逆向研發(fā)與仿真
王 甲,潘興博,楊 宏,張 宇 Wang Jia,Pan Xingbo,Yang Hong,Zhang Yu
(北京現(xiàn)代汽車有限公司 新能源開發(fā)部,北京 101300)
介紹混合動(dòng)力車控制策略研發(fā)的新思路,通過逆向較成熟的混合動(dòng)力車型,借鑒其控制策略來編寫混動(dòng)車控制策略。以某合資品牌并聯(lián)混動(dòng)車型為例,利用Matlab/Simulink搭建整車控制策略模型,并利用Matlab與Cruise進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證所搭建的策略模型的仿真效果。
混合動(dòng)力;策略;仿真;逆向
近年來新能源產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,在鼓勵(lì)政策的扶持下,新能源車型的銷量也在急速增長。2015年純電動(dòng)車年銷量已達(dá)113 070輛,混合動(dòng)力車年銷量達(dá)63 557輛。
在嚴(yán)苛的燃油經(jīng)濟(jì)性要求下,進(jìn)一步發(fā)展混合動(dòng)力汽車勢在必行。
相比國外成熟的混動(dòng)技術(shù),國內(nèi)混合動(dòng)力汽車技術(shù)起步較晚,技術(shù)水平存在較大差距。國內(nèi)混合動(dòng)力車型多為插電混動(dòng)車型,由于現(xiàn)行的油耗計(jì)算方法可通過提高純電續(xù)駛里程來降低標(biāo)稱的油耗,標(biāo)稱油耗并不能反映車輛應(yīng)用混動(dòng)技術(shù)后真實(shí)的節(jié)能效果。
混合動(dòng)力汽車最大的技術(shù)瓶頸是整車的控制策略,好的控制策略使電機(jī)對內(nèi)燃機(jī)的動(dòng)力進(jìn)行補(bǔ)償,使內(nèi)燃機(jī)始終工作在高效區(qū),極大改善車輛的油耗。
一些大的車企均有各自的較為成熟的混動(dòng)系統(tǒng),不同的混動(dòng)系統(tǒng)均有對應(yīng)的控制策略相匹配。其中混動(dòng)系統(tǒng)整體的架構(gòu)較為直觀,而控制策略作為技術(shù)核心,最為復(fù)雜,開發(fā)難度大,且對整車的性能影響非常大。
現(xiàn)今混動(dòng)車型依程度分為輕混、中混和重混;依結(jié)構(gòu)分為串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)(動(dòng)力分流)等,其中并聯(lián)混動(dòng)和動(dòng)力分流為當(dāng)下主流的混動(dòng)系統(tǒng)。
并聯(lián)混動(dòng)是較易于實(shí)現(xiàn)、難度較低而效果較好的混動(dòng)系統(tǒng),是混合動(dòng)力汽車發(fā)展的一大方向。并聯(lián)混動(dòng)系統(tǒng)分為:
P0電機(jī)置于變速箱之前,通過皮帶輪與發(fā)動(dòng)機(jī)連接;
P1電機(jī)置于變速箱之前,與發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸相連;
P2電機(jī)置于變速箱的輸入端,在發(fā)動(dòng)機(jī)與變速箱之間;
P3電機(jī)置于變速箱的輸出端,與發(fā)動(dòng)機(jī)分享同一根軸,同源輸出;
P4電機(jī)置于變速箱之后,與發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出軸分離,一般是驅(qū)動(dòng)無動(dòng)力的輪子。
同類型的混動(dòng)系統(tǒng)的車型,控制邏輯類似,吸收和借鑒相似結(jié)構(gòu)較為成熟車型的控制策略,可極大縮短研發(fā)周期,提高開發(fā)效率。
研究對象是某合資品牌并聯(lián)混動(dòng)車型,且已獲得整車CAN網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議。對該車型控制策略摸底的第一步是根據(jù)車型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)協(xié)議對車型控制策略可能的形式進(jìn)行分析。
1.1 某混動(dòng)車型機(jī)械架構(gòu)
單離合雙電機(jī)P2結(jié)構(gòu)如圖1所示,依靠離合器調(diào)節(jié)車輛動(dòng)力輸出,HSG(Hybrid Start Generator)只做啟動(dòng)電機(jī)和發(fā)電機(jī)用途,驅(qū)動(dòng)電機(jī)取代液力變矩器。
1.2 控制策略架構(gòu)及要素分析
1.2.1 CAN網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議分析
獲取或破譯的整車CAN網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議,通過通信協(xié)議分析車輛控制方法。通過CAN網(wǎng)絡(luò)可獲取混動(dòng)車各部件工作的關(guān)鍵信息。見表1。
表1 CAN總線上關(guān)鍵控制器信號(hào)
輸入輸出 加速踏板開度整車動(dòng)力需求 制動(dòng)踏板開度能量回收扭矩 擋位車速 工作模式發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速 電池電量發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩 車速驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速 驅(qū)動(dòng)電機(jī)扭矩 HSG電機(jī)轉(zhuǎn)速 HSG電機(jī)扭矩 擋位 輪速 離合器狀態(tài)
1.2.2 混動(dòng)工作模式
根據(jù)混合動(dòng)力車及CAN信號(hào)相關(guān)文件資料,車輛工作模式共分為11種,如圖2所示。
1.3 控制策略預(yù)期架構(gòu)
由于CAN總線報(bào)文中存在車輛工作模式的信號(hào),將車輛的工作模式劃分為11種。同時(shí),車輛報(bào)文中包含整車動(dòng)力需求。結(jié)合常見的混動(dòng)汽車控制策略推斷整車控制策略的架構(gòu)應(yīng)包含動(dòng)力需求分析、工作模式判斷和扭矩分配策略3個(gè)部分[1],如圖3所示。
2.1 試驗(yàn)內(nèi)容
讓車輛在不同條件下(速度、電量、擋位、踏板開度等)行駛,記錄車輛的各部件工作狀態(tài)數(shù)據(jù),包括離合器、電機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱等。根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)反推混動(dòng)車輛的控制策略,包括模式切換條件、扭矩分配策略、能量回收策略、換擋策略等。
2.2 試驗(yàn)設(shè)備介紹
性能試驗(yàn)臺(tái)是整車動(dòng)力總成的測試設(shè)備,如圖4所示,利用該試驗(yàn)臺(tái)可模擬整車的動(dòng)力總成在實(shí)際道路上的行駛。因此在試驗(yàn)臺(tái)上可模擬車輛各類穩(wěn)定和極端的工況,根據(jù)各工況的試驗(yàn)數(shù)據(jù)推斷車輛的控制策略。
機(jī)器人相比人類駕駛員,控制精度更高,工作更穩(wěn)定,可精確控制加速/制動(dòng)踏板的開度,如圖5所示。借此可進(jìn)行大量重復(fù)性摸底試驗(yàn),讓車輛在試驗(yàn)中以各種可能的方式運(yùn)行。
已有車輛的CAN通信協(xié)議,在整車CAN網(wǎng)絡(luò)中可獲取加速踏板、SOC、變速箱擋位、離合器狀態(tài)、車速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、電機(jī)轉(zhuǎn)速、發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、電機(jī)扭矩、電池電流、電池電壓、工作模式等從采集到控制的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。試驗(yàn)過程中利用CANcaseXL設(shè)備和CANOE軟件將CAN網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵信號(hào)記錄下來作為策略反推的主要依據(jù)。
2.3 摸底內(nèi)容
測試車輛在不同工作模式、車速、加速強(qiáng)度、制動(dòng)力度和電池電量下的扭矩分配,發(fā)動(dòng)機(jī)介入,換擋時(shí)機(jī)等,見表2。
表2 摸底試驗(yàn)項(xiàng)目及數(shù)據(jù)采集
試驗(yàn)項(xiàng)目數(shù)據(jù) 總驅(qū)動(dòng)力需求各車速、踏板開度下的輪端扭矩輸出 穩(wěn)定加減速下?lián)Q擋時(shí)機(jī)各加速踏板開度加速過程的換擋時(shí)機(jī)滑行或不同制動(dòng)踏板開度減速過程換擋時(shí)機(jī) 發(fā)動(dòng)機(jī)介入時(shí)機(jī)各踏板開度、SOC下發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)時(shí)車速 工作模式切換條件不同穩(wěn)定車速下能量維持和能量消耗模式的觸發(fā)的SOC值
續(xù)表2
試驗(yàn)項(xiàng)目數(shù)據(jù) 混動(dòng)模式扭矩分配發(fā)動(dòng)機(jī)介入過程電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩,不同踏板開度對應(yīng)發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩 滑行能量回收發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、輪端扭矩、車速、擋位 制動(dòng)能量回收10%,20%,30%制動(dòng)過程,車速、再生扭矩及總制動(dòng)扭矩的變化
2.4 試驗(yàn)方法
分別在HEV(Hybrid Electric Vehicle)混合動(dòng)力模式、EV(Electric Vehicle)純電動(dòng)模式、CHG(Charge)充電模式下以不同的初始電量進(jìn)行試驗(yàn)并采集試驗(yàn)數(shù)據(jù)。
試驗(yàn)1:利用駕駛機(jī)器人以固定的踏板開度10%,20%,30%,…,100%進(jìn)行由零到最高車速的加速試驗(yàn)。
每個(gè)加速過程都可找到固定的加速踏板開度對應(yīng)不同車速時(shí)模式切換時(shí)機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)介入時(shí)機(jī)和換擋時(shí)機(jī)等,將數(shù)據(jù)整理可得不同工作模式的切換條件和扭矩分配策略。
試驗(yàn)2:車輛在特定車速下,觀察SOC的變化,記錄發(fā)動(dòng)機(jī)介入時(shí)的SOC值,繼續(xù)行駛一段時(shí)間后,記錄發(fā)動(dòng)機(jī)停止介入時(shí)的SOC值,由此找到電池電量對車輛工作模式的影響關(guān)系。
試驗(yàn)3:將車輛行駛至最高車速,然后在不同踏板開度下滑行(0%,10%,20%,30%,…,100%),進(jìn)行制動(dòng),記錄制動(dòng)過程中電機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)和機(jī)械制動(dòng)三者之間的制動(dòng)扭矩分配。
2.5 數(shù)據(jù)分析
2.5.1車輛穩(wěn)定加速、減速時(shí)的換擋時(shí)機(jī)
通過試驗(yàn)1和試驗(yàn)3過程采集數(shù)據(jù),將車輛換擋的時(shí)機(jī)匯總并進(jìn)行分析,如圖6~9所示。
1)加速踏板越深升擋越早;
2)HEV模式升擋時(shí)機(jī)比EV模式較為提前,對應(yīng)的轉(zhuǎn)速區(qū)間更符合內(nèi)燃機(jī)的最佳工況;
3)降擋時(shí)機(jī)隨制動(dòng)踏板深度增加而提前。
2.5.2 車輛勻速下的模式切換
車輛在勻速工況下,系統(tǒng)處于充電或放電。SOC在到達(dá)某臨界點(diǎn)時(shí)觸發(fā)模式切換,如圖10所示。
(1)消耗模式:模式2,3消耗電能的模式;
(2)維持模式:模式4,8,9充電或維持電能的模式。
穩(wěn)定車速越高,電能維持和電能消耗模式切換點(diǎn)的SOC越高。如圖11所示,在相同車速下,HEV模式下切換點(diǎn)的SOC高于EV模式。
區(qū)間Ⅰ:維持模式下車輛進(jìn)入串聯(lián)模式(模式9);消耗模式下車輛純電動(dòng)行駛(模式2);
區(qū)間Ⅱ:維持模式下車輛由發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng),并帶動(dòng)電機(jī)發(fā)電(模式8);消耗模式下車輛為純電動(dòng)行駛(模式2);
區(qū)間Ⅲ:維持模式下車輛由發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)驅(qū)動(dòng)(模式4)或同時(shí)帶動(dòng)電機(jī)發(fā)電(模式8);消耗模式下車輛由發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)共同驅(qū)動(dòng)(模式3)。
2.5.3 車輛勻速下的扭矩分配
測試車輛穩(wěn)定在某車速下,電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)之間的扭矩分配,如圖11、圖12所示。
2.5.4 制動(dòng)及能量回收
不同工況下能量回收扭矩如圖13所示。
1)系統(tǒng)總制動(dòng)力與車速無關(guān),與制動(dòng)踏板深度正相關(guān);
2)制動(dòng)踏板在10%以下時(shí),制動(dòng)力全部由能量回收扭矩提供;
3)能量回收扭矩在功率達(dá)到約46 kW或扭矩達(dá)到1 440 Nm時(shí)不再增加;
4)總制動(dòng)力除能量回收扭矩以外,剩余部分由機(jī)械制動(dòng)和發(fā)動(dòng)機(jī)制動(dòng)補(bǔ)足。
將摸底出來的策略通過Simulink模型搭建出來,并編譯生成用于和Cruise聯(lián)合仿真的.dll文件[2],在Matlab中搭建好控制策略,如圖14所示。
根據(jù)整車參數(shù)搭建車輛的仿真模型,將Matlab中搭建好控制策略的Simulink模型加載到整車模型中。
4.1 車型參數(shù)
某合資品牌混合動(dòng)力車型參數(shù)見表3。
4.2 模型搭建
在Cruise中根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)搭建模型,根據(jù)車型具體參數(shù)修改模型相應(yīng)的參數(shù),并添加Matlab DLL控制模塊,將Simulink搭建好的控制策略.dll文件載入,將信號(hào)引入各執(zhí)行部件;即將搭建好的控制策略模型加入整車仿真模型中[3],如圖15所示。
表3 車型參數(shù)
參數(shù)參數(shù)值 發(fā)動(dòng)機(jī)排量/L2.0 類型GDI 功率/kW/轉(zhuǎn)速/(r/min)115/6 000 扭矩/Nm/轉(zhuǎn)速/(r/min)189/5 000 電機(jī)1(主驅(qū)動(dòng)電機(jī))類型永磁同步電機(jī) 功率/kW38 扭矩/Nm205 電機(jī)2(HSG)功率/kW8.5 扭矩/Nm43.2 動(dòng)力電池類型聚合物鋰離子電池 能量/kWh1.62 變速箱6AT
4.3 聯(lián)合仿真
在Cruise中對加入了Simulink控制策略的整車模型進(jìn)行仿真,可以在NEDC工況進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果與NEDC工況實(shí)車行駛相對照,對比發(fā)動(dòng)機(jī)介入時(shí)機(jī),電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩分配等項(xiàng)目,驗(yàn)證搭建策略在相同條件下是否進(jìn)行了與實(shí)車相同的控制動(dòng)作。
w如圖16~18所示,車輛仿真結(jié)果中擋位、電機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩變化與實(shí)車結(jié)果較為接近。說明搭建的控制策略基本實(shí)現(xiàn)與實(shí)車上控制策略相同的控制邏輯[4]。
未來可以通過仿真與實(shí)車結(jié)果對比不斷優(yōu)化仿真模型參數(shù),使仿真結(jié)果更加精確[5]。
參照GB/T 19753標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行車輛能耗、續(xù)駛里程試驗(yàn),見表4。
表4 對比仿真與實(shí)測能耗結(jié)果
試驗(yàn)項(xiàng)目實(shí)測值仿真結(jié)果 條件A(初始 SOC100)A油耗/ (L/100 km) 0 0 A電耗/(Wh/km) 202 159 條件B(初始 SOC15)B油耗/(L/100 km) 5.88 5.7 B電耗/(Wh/km)-229.4-128 續(xù)駛里程/km 65 70 綜合油耗/(L/100 km) 1.63 1.5
通過表4發(fā)現(xiàn),搭建的控制策略及整車模型可以完成性能及燃油經(jīng)濟(jì)性仿真任務(wù)[6]。
提出一套車輛控制策略逆向摸底的方法。利用該方法初步構(gòu)建P2并聯(lián)混合動(dòng)力車控制策略,在Cruise仿真軟件上進(jìn)行仿真,并與實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對照。但此方法僅適用于對規(guī)律性較強(qiáng)的控制策略進(jìn)行復(fù)現(xiàn)分析和移植。
另外,此方法仍有不足之處,逆向的方法無法得到精確且完備的控制策略,可能帶有誤差,非查表類的多變量耦合控制策略難以通過逆向方法獲得。受限于試驗(yàn)條件,部分因素和極端情況可能未考慮到,溫度、零部件狀態(tài)等因素未考慮。
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