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        基于模式切換預估算法的DM-EV瞬時能耗最小控制策略?

        2019-02-15 08:28:40林歆悠王黎明翟柳清
        汽車工程 2019年1期
        關鍵詞:臺架轉矩控制策略

        林歆悠,王黎明,翟柳清

        (1.福州大學機械工程及自動化學院,福州 350002; 2.福建省高端裝備制造協同創(chuàng)新中心,福州 350002)

        前言

        近年來,節(jié)能環(huán)保型電動汽車越來越受到大眾的關注,但由于其有限的續(xù)駛里程且電池技術尚未得到突破性進展,因此未能得到廣泛使用[1-2]?;诖?提高能量利用率是目前針對這一問題采取的常見措施,具體可通過優(yōu)化控制策略及采用多模式雙電機耦合驅動構型等方法來提高能量利用率[3]。

        通過優(yōu)化或采取合理的控制策略能夠使多模式雙電機耦合驅動構型電動汽車在穩(wěn)定性、動力性、經濟性等方面得到更大提升。張利鵬等[4]采用兩側分布式驅動系統的雙電機動力耦合控制,不僅能夠抑制驅動力矩波動,而且起到增強車輛高速穩(wěn)定性的作用。楊勝兵[5]提出基于分時控制的雙電機驅動控制策略,通過與單電機驅動系統對比仿真,驗證了其在動力性方面的提升。ZHANG S等[6]應用動態(tài)規(guī)劃算法結合最優(yōu)控制策略來改進雙電機耦合驅動構型的控制策略,通過仿真分析得出此算法能夠有效降低系統能量損耗。TSENG S K等[7]研究了一種新型雙電機驅動系統及其控制策略,可實現兩個電機在額定轉速范圍內輸出最大轉矩,在額定轉速外,通過能量的重新分配來讓驅動系統繼續(xù)以高轉矩輸出。

        多模式雙電機耦合驅動構型由于同時具備單電機驅動及雙電機驅動模式,既能夠實現高轉矩及高轉速的輸出,又可改善電機工作效率從而提高系統的能量利用率[8-9]。張運昌[10]提出的動力耦合裝置是通過3個離合器與1個鎖止器的接合與分離來實現4種工作模式,利用電機最小需求功率法制定了模式識別規(guī)則及耦合模式下的動力分配規(guī)則。曾劍峰[11]根據控制電機的啟停、制動器的接合與分離以及同步器接合套的位置來實現4種工作模式,并在模式切換子過程中提出電機轉矩協調控制方法。胡明輝等[12]通過控制電機的開啟與關閉、制動器的接合與分離以及同步器的位置切換實現4種工作模式,并進行耦合模式下的轉矩協調控制算法的研究,以確保模式切換過程中動力傳遞的連續(xù)性和平穩(wěn)性。

        由于多模式耦合驅動構型能夠使電機更多地工作于高效區(qū)[13],因此本文中以多模式耦合驅動構型電動汽車作為研究對象,首先分析該系統構型及工作模式,其次制定了基于模式切換預估算法的DMEV瞬時能耗最小控制策略,最后建立仿真模型及搭建臺架試驗平臺,通過仿真及臺架試驗對該控制策略的有效性及驅動系統的性能特性進行試驗分析。

        1 系統構型及工作模式分析

        本文中所研究的多模式雙電機耦合驅動系統構型如圖1所示,此系統可以實現電機M1單獨驅動模式(SM1)、電機M2單獨驅動模式(SM2)、雙電機轉矩耦合驅動模式(TC)和雙電機轉速耦合驅動模式(SC)。

        圖1 多模式雙電機耦合驅動結構

        各驅動模式與部件的對應關系如表1所示。

        表1 驅動模式與部件對應關系

        SM1模式時,M1驅動太陽輪,齒圈被鎖止;SM2模式時,M2驅動行星架,太陽輪被鎖止;TC模式時,M1與M2共同驅動太陽輪,齒圈被鎖止;SC模式下,M1與M2分別連接太陽輪和齒圈。所有模式下,動力從行星架輸出。

        當驅動系統處于單電機驅動模式時,其動力源僅為一個電機,不存在動力分配問題;而處于雙電機耦合驅動時,動力由兩個電機共同提供,需要對兩個電機動力進行分配,具體為SC模式和TC模式,這里以SC模式為例進行分析。

        SC模式下,消耗的電機系統功率可表示為

        式中:ηm1,ηm2為兩電機的效率;ωm1,ωm2為兩電機的角速度;T為M1轉矩;k為變量。電機角速度、轉矩與需求輸出的角速度、轉矩關系如式(2)所示。

        式中:ωm1_max(T),ωm2_max(kT)分別為電機M1,M2在當前轉矩下的最大角速度;L1,L2分別為兩電機當前轉矩下最大角速度的分量;ωout,Tout分別為需求輸出的角速度與轉矩。則當前消耗功率可以看成固定轉速以及成線性約束關系的轉矩下實現最小工作功率點的選擇,而影響此功率的因素為兩個電機的效率。

        由以上分析即可得到SC模式下電機最優(yōu)轉速分配,如圖2所示,可根據在不同耦合轉矩及不同耦合轉速下通過查表插值獲得兩電機轉速,從而方便在臺架試驗中直接運用于實際控制器的開發(fā)。

        圖2 SC模式下電機最優(yōu)轉速分配

        2 基于模式切換預估算法的瞬時能耗最小控制策略

        2.1 制定模式切換預估算法

        圖3為模式切換有預估算法和無預估算法下驅動系統的模式切換過程。由圖可見,在t1時刻前模式1為能耗最小的驅動模式,之后模式2為最優(yōu)。在理想控制策略下,驅動模式會在t1時刻進行切換,而在不含預估算法控制中,會在t1時刻開始識別出此時應該切換到模式2,并在t2時刻進行切換,則會多出圖3(b)所示的一部分能量消耗區(qū)域。

        由于該驅動系統不同模式之間切換并不是瞬間完成的,若要在理想的模式切換時刻t1進行模式切換,則需要在此時刻之前的t0時刻就進行模式切換準備,即計算出模式切換時間長度。

        模式切換時間長度主要為電機調節(jié)時間tmotor-coup與離合器運動時間ttrans-coup,其中電機調節(jié)時間由電機調速和轉矩調節(jié)時間組成。離合器的運動時間一般看成固定值C1。則提前預測時間的計算如下:

        圖3 有預估算法與無預估算法模式切換對比圖

        式中:ωt0,ωt1分別為t0,t1時刻電機轉速;λ為線性關系量;tdelay-torque為轉矩響應延遲時間。

        設在t0時刻踏板的行程為θ0,行程變化率為基礎轉矩與輔助轉矩的計算與踏板關系簡寫為f1與f2,將近似看成恒定。則任一t時刻需求轉矩計算公式為

        t時刻的汽車動力學方程為

        設t時刻輸出角速度為ωt,傳動比為i,則

        由式(3)~式(6)可算出任意t時刻系統的輸出角加速度為

        則在t1時刻驅動系統輸出角速度為

        由上可得到t1時刻電機輸出角速度與轉矩為

        將t1時刻電機的角速度與轉矩帶入式(3)中即可求出模式切換時間長度。

        2.2 構建基于模式切換預估算法的瞬時能耗最小控制策略

        基于瞬時優(yōu)化的控制策略可通過當前的工況和預測接下來的某段工況來選擇此時刻最優(yōu)的模式,而且可以針對不同工況來指定不同的優(yōu)化目標[14-15]。本文中所研究的驅動系統是通過汽車當前運行工況結合預估算法來估算出模式切換時間長度從而在最適合的時刻進行模式切換,因此選用基于模式切換預估算法的瞬時能耗最小控制策略。

        本文中選擇了系統最小瞬時能耗為優(yōu)化目標,即

        式中:Psm1(t),Psm2(t),Ptc(t),Psc(t)分別為其對應驅動模式下的系統消耗功率;t為循環(huán)周期1s內所運行的某一時刻。

        4種驅動模式下的系統能耗計算如下:

        式中:Pm1,Pm2分別為電機M1,M2的輸出功率;ηm1,ηm2分別為電機 M1,M2的工作效率;ηpg-m1,ηpg-m2,ηpg-tc,ηpg-sc為耦合裝置在對應驅動模式下的傳動效率。

        在此過程中的部件約束為

        其它約束條件如下:(1)汽車處于緊急制動情況下時,為保證安全,不允許模式切換;(2)兩次模式切換的時間間隔不小于40s。

        圖4為驅動模式切換控制流程圖。設置汽車起動驅動系統為SM1模式,原因是SM1模式效率較高。在汽車行駛過程中,在循環(huán)周期1s內計算一次當前工況轉矩Tnow與角速度ωnow是否滿足最大轉矩Tmax和最大角速度ωmax的需求,若滿足則計算得出使目標函數J最小所對應的模式mode_Jmin,之后判斷此刻時間tnow與上一次模式切換時間tlast的間隔及汽車的減速度adec,若間隔時間大于40s,且減速度小于制動識別閾值-1.5m/s2,則切換到目標模式,否則保持當前模式。如果進行了模式切換,則將此刻時間作為tlast,至此完成一個循環(huán)。如果汽車進入停車狀態(tài),則將驅動模式切換回SM1模式。

        圖4 驅動模式控制策略流程圖

        綜上所述,由瞬時能耗最小控制策略計算得出每一時刻能耗最小對應的模式,結合模式切換預估算法,通過提前進行模式切換準備,從而實現在理想的模式切換時刻t1進行模式切換,減少多余的能量損耗,以達到控制策略優(yōu)化的目的。

        3 仿真分析與臺架試驗驗證

        3.1 典型工況下仿真試驗分析

        本文中利用Matlab/Simulink仿真平臺,建立后向式整車仿真模型,讓此驅動系統在代表城市擁堵工況、城市一般工況、高速公路工況的 NYCC,UDDS,HWFET 3個典型工況下進行仿真試驗分析。

        3.1.1 不同驅動模式下能耗效率對比分析

        各驅動模式的能耗效率為

        式中:Pm1-req,Pm2-req分別為電機M1,M2的需求輸出功率;ηm1,ηm2分別為電機 M1,M2的工作效率;ηbatt為電池的效率。

        通過仿真,3種典型工況下系統的能耗效率變化如圖5~圖7所示。在NYCC工況下,由于車速低故SC模式的效率較低。在UDDS工況下,汽車大多處于中高速運行,故SM2與SC模式處于較高效率的情況較多。HWFET工況則代表著高速行駛工況,因而SC模式成為了主要的高效運行模式。

        圖5 NYCC工況下各驅動模式系統能耗效率

        圖6 UDDS工況下系統能耗效率

        在以上仿真結果基礎上,結合所研究的模式控制策略,可得到基于瞬時能耗最優(yōu)的驅動模式選擇結果,如圖8所示。

        3.1.2 模式切換預估算法對能耗的影響分析

        為驗證所研究的預估算法的節(jié)能特性,3種典型工況下的有預估算法與無預估算法的對比結果如圖9所示。仿真結果數據顯示,在NYCC,UDDS,HWFET工況下,通過模式切換預估算法使能量利用率分別提高了2.2%,3.6%,1.7%。

        圖7 HWFET工況下系統能耗效率

        圖8 典型循環(huán)工況下的模式選擇圖

        3.2 臺架試驗驗證

        為驗證所研究的雙電機系統比單電機系統在性能上具有更大的優(yōu)勢,因此搭建了雙電機耦合驅動系統臺架試驗平臺,圖10所示為臺架試驗結構示意圖,圖11為臺架試驗實物圖,包括試驗操作臺、CAN總線、能量管理控制器、電機控制器、NI數據采集系統、電池組、電機M1和M2等。

        該臺架的驅動系統內部外部均采用CAN總線進行數據通信,將波特率設置為250kbps,采用J1939應用協議。該臺架的主控制器選用飛思卡爾MC9S12EQ512汽車級微處理器來作為主控芯片。而上位機數據采集系統軟件部分使用NI公司的LabVIEW軟件來設計,硬件部分包括PXI數據采集卡、傳感器和計算機。

        圖9 模式切換預估算法對SOC的影響

        圖10 臺架試驗結構示意圖

        圖11 臺架試驗實物圖

        利用搭建的雙電機臺架試驗平臺測得3種工況下電池SOC的變化圖,再將雙電機用與之總輸出性能相近的峰值功率為95kW,峰值轉矩為220N·m、最大轉速為9 000和額定轉速為5 000r/min的單電機替換,測得3種工況下SOC的變化圖作為對比參考,如圖12所示。系統臺架試驗結果表明,在3種工況下所研究的雙電機系統比單電機系統能量利用率分別提高了14.2%,11.5%和10.1%。

        圖12 單/雙電機驅動系統SOC對比

        4 結論

        (1)以一款新型的多模式雙電機耦合驅動構型電動汽車為研究對象,制定了基于模式切換預估算法的瞬時能耗最小控制策略,并通過該預估算法計算出模式切換時間長度,以此來優(yōu)化以瞬時能耗最小為目標的模式切換控制策略。

        (2)利用Matlab/Simulink仿真平臺建立仿真試驗,在城市擁堵工況、城市一般工況和高速公路工況下對各驅動模式能耗效率進行仿真試驗分析,得到對應的最優(yōu)驅動模式,并驗證了利用預估算法來優(yōu)化控制策略可提升系統能量的利用率。利用搭建的雙電機耦合驅動系統臺架試驗平臺,通過將所研究的雙電機系統與單電機系統在SOC的變化圖作為對比,驗證了其在節(jié)能方面的優(yōu)勢。

        (3)綜上所述,所研究的驅動構型及制定的控制策略具有一定的可行性和有效性,并且為后續(xù)進一步研究雙電機耦合驅動系統控制策略奠定了基礎。

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