楊 波，白錦洋，李洪彪，吳學(xué)雷，羅小江

多軸串聯(lián)式混合動力車輛參數(shù)匹配研究

楊 波，白錦洋，李洪彪，吳學(xué)雷，羅小江

（北京航天發(fā)射技術(shù)研究所，北京，100076）

以串聯(lián)式混合動力多軸重型特種車輛為研究對象，混動參數(shù)匹配的合理性決定了車輛動力源潛能的發(fā)揮、機(jī)電子系統(tǒng)之間的協(xié)同程度以及動力性、經(jīng)濟(jì)型、可靠性等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)滿足要求。為了提升車輛的綜合性能，需要在初始設(shè)計(jì)階段對車輛關(guān)鍵子系統(tǒng)進(jìn)行匹配優(yōu)化設(shè)計(jì)。結(jié)合國內(nèi)外研究經(jīng)驗(yàn)，從性能需求層面出發(fā)，對車輛邊界約束條件進(jìn)行計(jì)算分析，優(yōu)化車輛重要混動參數(shù)，形成了車輛混動參數(shù)匹配優(yōu)化模型，提升匹配過程的精準(zhǔn)性。最后，通過典型循環(huán)工況仿真驗(yàn)證，證明了該參數(shù)匹配方法的合理性。

多軸車輛；串聯(lián)式混合動力；參數(shù)匹配；區(qū)域轉(zhuǎn)速比

0 引 言

混合動力車輛在結(jié)構(gòu)方面可以分為串聯(lián)式、并聯(lián)式、混聯(lián)式3種[1,2]。串聯(lián)式混合動力結(jié)構(gòu)中，發(fā)動機(jī)與驅(qū)動軸完全機(jī)械解耦，使得整車布置更加靈活[3]；驅(qū)動系統(tǒng)采用純電驅(qū)動模式，避免了機(jī)械與電力功率切換的工況，使得控制策略更加簡單、可靠[4]。本文將對串聯(lián)式混合動力汽車的參數(shù)匹配方面內(nèi)容展開研究。

車輛參數(shù)匹配直接影響整車的動力性、燃油經(jīng)濟(jì)性、排放特性、制造成本、整體質(zhì)量等，動力系統(tǒng)參數(shù)匹配的優(yōu)化是混合動力車輛研究的關(guān)鍵技術(shù)之一[5~7]。文獻(xiàn)[8]中，借助仿真分析的方法，按照發(fā)動機(jī)功率、電動機(jī)功率、轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩范圍、傳動系速比電池功率及容量的順序，以發(fā)動機(jī)工作于經(jīng)濟(jì)區(qū)間為準(zhǔn)則進(jìn)行了各元件參數(shù)的匹配，并通過仿真運(yùn)算，驗(yàn)證了匹配結(jié)果的合理性。但匹配過程側(cè)重點(diǎn)為發(fā)動機(jī)與蓄電池的協(xié)調(diào)，未涉及驅(qū)動電機(jī)的匹配計(jì)算；文獻(xiàn)[9]中，全面地考慮了各部件的選型，以插電式并聯(lián)混合動力汽車動力為研究對象，采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，以汽車行駛工況油耗最小為目標(biāo)，優(yōu)選出動力傳動系統(tǒng)各部件參數(shù)的優(yōu)化匹配方案，經(jīng)過動力性和燃油經(jīng)濟(jì)性仿真，得到了5.58%的節(jié)油效果。雖然文中的正交試驗(yàn)法實(shí)現(xiàn)了對各重要參數(shù)的優(yōu)化，但文中對各參數(shù)的約束范圍描述較為模糊，仍需進(jìn)一步挖掘內(nèi)在的數(shù)學(xué)本質(zhì)。文獻(xiàn)[10]中，借助了數(shù)學(xué)擬合的方法，采用指數(shù)函數(shù)對車輛起步加速過程進(jìn)行擬合，很好地模仿了車輛起步加速過程的變加速度狀態(tài)，精確化了起步過程所需的功率。該方法非常值得借鑒，對于串聯(lián)式混合動力車輛來說，起步加速過程的關(guān)鍵限制因素為驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)矩特性以及動力系統(tǒng)可提供的總功率，在進(jìn)行動力系統(tǒng)和驅(qū)動系統(tǒng)匹配時應(yīng)進(jìn)行考慮。

本文利用數(shù)學(xué)推導(dǎo)，分析了電機(jī)特性參數(shù)對傳動系統(tǒng)的影響，建立了電機(jī)功率及電機(jī)區(qū)域速比與車輛性能之間的關(guān)系，按照車輛典型行駛工況需求、電機(jī)特性參數(shù)、發(fā)動機(jī)特性參數(shù)、發(fā)電機(jī)特性參數(shù)、電池特性參數(shù)依次進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)的合理匹配與優(yōu)化。

1 傳動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與基本設(shè)計(jì)要求

本文研究對象的結(jié)構(gòu)如圖1所示，發(fā)動機(jī)的機(jī)械能通過聯(lián)軸器傳遞給發(fā)電機(jī)，發(fā)電機(jī)將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能，經(jīng)由高壓配電箱供給驅(qū)動電機(jī)驅(qū)動車輛，或供給電池組充電。電池組與高壓配電箱相連聯(lián)，可供給驅(qū)動電機(jī)驅(qū)動車輛，也可吸收由驅(qū)動電機(jī)回收的制動能量。車輛采用輪邊驅(qū)動的方案，驅(qū)動電機(jī)經(jīng)減速器，與驅(qū)動輪相連。車輛動力傳動系統(tǒng)的運(yùn)行模式可分為：a）APU（由發(fā)動機(jī)與發(fā)電機(jī)共同組成）單獨(dú)驅(qū)動車輛；b）電池組單獨(dú)驅(qū)動車輛；c）APU與電池組共同驅(qū)動車輛；d）行車充電模式；e）制動能量回收模式。

圖1 型串聯(lián)式混合動力車輛結(jié)構(gòu)示意

通過對上述5種模式的合理切換、合理控制以及對車輛參數(shù)的合理匹配，可以實(shí)現(xiàn)車輛的起步加速要求、定速巡航要求、最高車速要求、爬坡能力要求以及經(jīng)濟(jì)節(jié)油等性能方面的要求。

研究車輛基礎(chǔ)參數(shù)如表1所示，本文將依據(jù)改參數(shù)與要求對動力系統(tǒng)的關(guān)鍵部件進(jìn)行匹配。

表1 車輛基礎(chǔ)參數(shù)

Tab.1 Vehicle Basic Parameters

參數(shù)名稱數(shù)值 整車質(zhì)量m/kg30000 迎風(fēng)面積A/m26 風(fēng)阻系數(shù)CD0.8 最大車速Vmax/（km·h-1）120

續(xù)表1

參數(shù)名稱數(shù)值 最大爬坡車速Vp/（km·h-1）10 最大爬坡度θ30% 0~60km/h加速時間/s6 地面阻力系數(shù)f0.015 旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)δ1.1

2 驅(qū)動電機(jī)參數(shù)設(shè)計(jì)

從圖1可以看出，驅(qū)動電機(jī)是車輛的唯一驅(qū)動元件，驅(qū)動電機(jī)的功率、轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩關(guān)系等性能將直接影響車輛的加速能力、最大車速等關(guān)鍵動力性能。

通常情況下，電機(jī)外特性曲線中，會包含兩個明顯的分區(qū)，如圖2所示。

圖2 電機(jī)轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩關(guān)系特性

當(dāng)電機(jī)速度較低時，電機(jī)最大輸出轉(zhuǎn)矩恒定，此區(qū)域?yàn)楹戕D(zhuǎn)矩區(qū)；當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速較高時，電機(jī)輸出功率恒定，此區(qū)域?yàn)楹愎β蕝^(qū)。恒轉(zhuǎn)矩區(qū)向恒功率區(qū)轉(zhuǎn)變的轉(zhuǎn)速可稱為基速b，對應(yīng)的車速為b；電機(jī)的最大轉(zhuǎn)速為max，對應(yīng)的車速為最大車速max。定義=max/b為電機(jī)的區(qū)域轉(zhuǎn)速比，顯然，電機(jī)的外特性由其額定功率和區(qū)域轉(zhuǎn)速比共同決定。

2.1 加速性能對驅(qū)動電機(jī)的需求設(shè)計(jì)

a）車輛行駛于水平路面；b）路面滾動系數(shù)為0；c）空氣阻力系數(shù)為0。

通過后面的求解過程將可以看出，以上的假設(shè)對問題的分析并不會產(chǎn)生本質(zhì)的影響。隨后，本文也會放寬假設(shè)條件，給出微分方程的數(shù)值解。

通過以上假設(shè)，式（3）可以進(jìn)一步化簡為

由式（4）經(jīng)過換項(xiàng)可以得出：

對等式（5）兩邊同時進(jìn)行積分可得：

為了車輛能以最大能力加速，令車輛起步加速過程中，電機(jī)按外特性輸出功率。那么，式（6）的左側(cè)，可以依據(jù)圖2進(jìn)一步拆分為恒轉(zhuǎn)矩部分與恒功率部分之和，如式（7）所示：

從式（8）中可以清晰地看出，電機(jī)區(qū)域速比越大，車輛在加速過程中所需要的電機(jī)功率越小。

圖3為有阻力和無阻力時，驅(qū)動電機(jī)需求功率隨區(qū)域速比變化的情況，從圖3中可以看出隨著速比的增加，需求功率減小的幅度逐漸降低，因此，在選擇電機(jī)時，需要對電機(jī)最大扭矩與區(qū)域速比進(jìn)行合理的配置。圖4為不同區(qū)域速比與不同驅(qū)動電機(jī)功率下，車輛起步加速工況所需時間的狀態(tài)。當(dāng)速比與功率同時較大時，加速時間自然很短，所以圖4中并未對此進(jìn)行描述。圖4中主要對速比增大、功率減小時，加速時間進(jìn)行描述，從圖4中可以看出，速比與電機(jī)功率合理的配合，可以得到最短的加速時間。

圖3 車輛起步加速過程需求功率隨區(qū)域速比變化曲線

圖4 不同區(qū)域速比與不同電機(jī)功率下車輛加速狀態(tài)

2.2 爬坡性能對驅(qū)動電機(jī)的需求設(shè)計(jì)

假設(shè)車輛以固定車速爬坡，依據(jù)汽車?yán)碚撝R，車輛在爬坡過程中，受到的阻力可由式（1）得出。取不同區(qū)域速比、不同電機(jī)功率，繪制車輛的牽引力曲線，與不同坡度的路面阻力進(jìn)行比較，可以得出不同狀態(tài)下，車輛的爬坡能力，如圖5所示，即使電機(jī)功率降低，但爬坡能力依然隨區(qū)域速比的增加而增加，在電機(jī)功率減小到某一限值以后，爬坡能力隨區(qū)域速比的變化較小。當(dāng)固定車輛的爬坡能力時，電機(jī)需求功率隨速比的變化如圖6所示。

圖5 不同區(qū)域速比、電機(jī)功率下車輛需求驅(qū)動力與路面阻力對比曲線

從圖6中可以看出，在速比較低范圍內(nèi)，電機(jī)功率隨速比的減小增加很大，但當(dāng)速比處于較大區(qū)域時，需求功率隨速比增加而降低較小，為此，需要選擇合理的速比與功率配置，以兼顧電機(jī)的尺寸與爬坡性能。

圖6 相同爬坡能力下，不同區(qū)域速比對應(yīng)的功率需求

2.3 最大車速對電機(jī)需求設(shè)計(jì)

車輛最高車速對應(yīng)的需求功率可由式（9）計(jì)算得到。通常情況下，車輛最高車速對電機(jī)功率的需求會小于車輛加速能力與車輛爬坡能力對電機(jī)功率的需求。車輛最高車速的限制，主要體現(xiàn)在電機(jī)最高轉(zhuǎn)速與輪邊減速器的減速比上。

3 發(fā)動機(jī)功率設(shè)計(jì)

4 發(fā)電機(jī)功率設(shè)計(jì)

發(fā)電機(jī)的作用是將發(fā)動機(jī)的機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能，其功率大小應(yīng)當(dāng)與發(fā)動機(jī)功率大小匹配，保證在發(fā)動機(jī)全速度范圍內(nèi)，發(fā)揮出發(fā)動機(jī)的最大能量，即發(fā)電機(jī)的外特性曲線應(yīng)當(dāng)盡量包絡(luò)發(fā)動機(jī)的外特性曲線。因此，發(fā)電機(jī)功率應(yīng)當(dāng)大于或等于發(fā)動機(jī)的額定功率。

在發(fā)電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速方面，若采用增速箱連接，可以適當(dāng)放寬發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速區(qū)域。當(dāng)增速箱轉(zhuǎn)速過高時，由于齒輪與軸承的加工精度問題，會產(chǎn)生較大的震動問題，對增速箱的強(qiáng)度造成影響，因此，發(fā)電機(jī)的最大轉(zhuǎn)速不宜過高，從工程經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，最高轉(zhuǎn)速在6000 r/min以下為宜[13]。

圖7為不同增速比下，發(fā)動機(jī)的特性曲線，當(dāng)增速比增加時，發(fā)動機(jī)的最大轉(zhuǎn)矩逐漸降低，發(fā)電機(jī)包絡(luò)發(fā)動機(jī)外特性的能力增強(qiáng)。發(fā)電機(jī)的尺寸與發(fā)電機(jī)的額定轉(zhuǎn)矩關(guān)聯(lián)較大，轉(zhuǎn)矩越大，發(fā)電機(jī)尺寸越大，因此，在實(shí)際選型過程中，應(yīng)當(dāng)依據(jù)動力單元的尺寸限制，對發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)矩進(jìn)行限制，進(jìn)一步可依據(jù)圖7得到增速箱的增速比。

圖7 不同增速比下發(fā)動機(jī)特性曲線

5 電池組容量設(shè)計(jì)

電池容量大小主要依據(jù)以下邊界條件進(jìn)行選型設(shè)計(jì)：

a）靜默行駛里程限制；

b）車輛最大功率與發(fā)動機(jī)功率限制；

c）制動能量回收限制；

d）車輛結(jié)構(gòu)布局空間及整車質(zhì)量的限制。

串聯(lián)式混合動力車輛電池組具備輔助動力單元輸出功率的作用，即在車輛需求功率大于動力單元輸出功率時，不足部分功率電池組提供。該功率限制可由爬坡功率、最高車速功率、加速功率三者較大者與式（10）相減得到。

制動能量回收模式可以對應(yīng)于車輛的多種減速工況，在該模式下，驅(qū)動電機(jī)將作為發(fā)電機(jī)使用，回收車輛的制動能量，將能量儲存在電池組中。在某些長坡工況，需要回收的能量較多，電池組的容量應(yīng)當(dāng)大于這一回收能量。在絕大多數(shù)情況下，此能量遠(yuǎn)小于靜默行駛所需能量，因此該設(shè)計(jì)條件的優(yōu)先級較低。

6 仿真及試驗(yàn)驗(yàn)證

根據(jù)多軸重型特種車輛的需求特點(diǎn)，以動力性為匹配目標(biāo)，按照上述方法，得到本文研究對象的參數(shù)計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 車輛的匹配參數(shù)

Tab.2 Research Object Parameters

參數(shù)名稱數(shù)值 驅(qū)動電機(jī)總功率/kW400 區(qū)域速比x3 發(fā)動機(jī)功率/kW300 發(fā)電機(jī)功率/kW300 電池組容量/（kW·h）170 電池組功率/kW200

采用硬件在環(huán)試驗(yàn)臺架對匹配結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，試驗(yàn)臺架布置如圖8、圖9所示。其中，動力系統(tǒng)控制器APCU采用發(fā)動力優(yōu)先輸出動力、總輸出功率跟隨需求功率的控制策略，驅(qū)動電機(jī)控制器MCU采用力矩平均分配的控制策略。

圖8 硬件在環(huán)試驗(yàn)臺架布置

圖9 硬件在環(huán)測試平臺

采用NEDC（新標(biāo)歐洲循環(huán)測試）的循環(huán)工況（見圖10）以及高速路循環(huán)工況（見圖11）對匹配的合理性進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證[16]。

圖10 NEDC循環(huán)工況

圖11 高速路循環(huán)工況

在循環(huán)工況中，車輛的需求功率與試驗(yàn)功率分別如圖12、圖13所示。

圖12 NEDC循環(huán)工況下車輛需求功率曲線

圖13 高速路循環(huán)工況下車輛需求功率曲線

從圖12、圖13中可以得出，兩種工況下，試驗(yàn)功率可以覆蓋需求功率，證明發(fā)動機(jī)與電池功率匹配可以滿足整車動力性需求。

對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，可以得到圖14所示的循環(huán)工況功率需求概率分布圖?？梢姡l(fā)動機(jī)功率均可以覆蓋90%左右的常用功率，與上文中發(fā)動機(jī)功率的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)相吻合，因此，可以證明發(fā)動機(jī)功率匹配合理。

圖14 各循環(huán)工況下車輛需求功率的概率

車輛的驅(qū)動力需求如圖15、圖16所示，從圖15、圖16所示可以看出，試驗(yàn)工況中電機(jī)提供的驅(qū)動力可以覆蓋理論驅(qū)動力需求。

圖15 NEDC循環(huán)工況需求動力與試驗(yàn)電機(jī)提供動力曲線

圖16 高速路循環(huán)工況需求動力與試驗(yàn)電機(jī)提供動力曲線

圖17、圖18給出了兩種工況下需求動力與電機(jī)可提供動力曲線。

圖17 NEDC循環(huán)工況需求動力與電機(jī)可提供動力曲線

圖18 高速路循環(huán)工況需求動力與電機(jī)可提供動力曲線

從圖17、圖18可以看出，任意車速的需求驅(qū)動力均小于此時電機(jī)可提供最大驅(qū)動力，證明驅(qū)動能力可以滿足需求。從圖17可見，在=1115 s時，車輛到達(dá)最大車速，電機(jī)可提供的驅(qū)動力最小，此時電機(jī)可供動力依然大于車輛需求動力，而且二者之差很小，沒有過多的功率冗余，證明了電機(jī)匹配的合理性。從圖18可見，在整個循環(huán)工況中，電機(jī)可供驅(qū)動力在大范圍內(nèi)高出需求驅(qū)動力較多，造成資源浪費(fèi)。為此，可以在控制策略中加入電機(jī)個數(shù)選擇模塊，在低驅(qū)動需求時，啟動少數(shù)電機(jī)，在高驅(qū)動需求時啟動多數(shù)電機(jī)，實(shí)現(xiàn)高效率驅(qū)動的目的。

7 結(jié) 論

參數(shù)匹配是車輛所有性能的基礎(chǔ)，匹配合理可以發(fā)揮出各部件的最優(yōu)性能。在合理的控制策略引領(lǐng)下，各部件協(xié)調(diào)工作，實(shí)現(xiàn)車輛的高效運(yùn)行。本文分析了電機(jī)特性參數(shù)對傳動系統(tǒng)的影響，建立了電機(jī)功率、電機(jī)區(qū)速比與動力性能之間的關(guān)系，按照車輛動力性需求，對驅(qū)動電機(jī)進(jìn)行了匹配。然后，在此基礎(chǔ)上，對發(fā)動機(jī)、發(fā)電機(jī)、電池組分別進(jìn)行了功率匹配。經(jīng)過典型循環(huán)工況仿真，驗(yàn)證了參數(shù)匹配的合理性。通過上述研究，本文主要得出以下結(jié)論：

a）驅(qū)動電機(jī)的區(qū)域轉(zhuǎn)速比與車輛的動力性具有緊密的聯(lián)系，在同等功率下，區(qū)域轉(zhuǎn)速比越大車輛加速性能、爬坡性能會越好。但是，當(dāng)區(qū)域轉(zhuǎn)速比增大到某一范圍后，其對車輛性能的影響會逐漸減弱。

b）純電驅(qū)動車輛的全部驅(qū)動力來自驅(qū)動電機(jī)，因此驅(qū)動電機(jī)的參數(shù)對車輛性能的影響最為直接。整車參數(shù)匹配過程中，應(yīng)當(dāng)首先對驅(qū)動電機(jī)進(jìn)行匹配，然后，依據(jù)電機(jī)的具體特性，依次對其它部件進(jìn)行匹配；

c）文中闡述了車輛動力系統(tǒng)以及驅(qū)動系統(tǒng)主要部件匹配的具體方法，以本文8×8型多軸混合動力車輛為例，設(shè)計(jì)了關(guān)鍵部件的具體參數(shù)。通過對典型工況的仿真，驗(yàn)證了參數(shù)匹配的合理性和本文所述方法的有效性，對車輛的正向設(shè)計(jì)起到指導(dǎo)性作用。

[1] 劉旭東, 等. 基于模糊邏輯的SHEV控制策略設(shè)計(jì)與仿真[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 38(3):363-368.

Liu Xudong, et al. Design and simulation of fuzzy logic control strategy for an shev[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2012, 38(3): 363-368.

[2] 李瑋, 段建民. 串聯(lián)式混合動力汽車起-停巡航控制[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 37(9): 1317-1324.

Li Wei, Duan Jianmin . Stop and go cruise control on series hybrid electric vehicle[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2011, 37(9): 1317-1324.

[3] 陳龍, 等. 基于在線ECMS的混合動力公交車能量管理策略優(yōu)化與HIL仿真[J]. 汽車工程, 2016, 38(10): 1163-1168.

Chen Long, et al. Optimization and HIL simulation of energy management strategy for hybrid electric bus based on online ECMS[J]. Automotive Engineering, 2016, 38(10): 1163-1168.

[4] 林歆悠, 等. 基于隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃的混聯(lián)式混合動力客車能量管理策略[J].汽車工程, 2012(9): 830-836.

Lin Xinyou, et al. The Energy management strategy for a series-parallel hybrid electric bus based on stochastic dynamic programming[J]. Automotive Engineering, 2012(9): 830-836.

[5] Hu M, Xie H, Fu C. Study on EV transmission system parameter design based on vehicle dynamic performance[J]. International Journal of Electric and Hybrid Vehicles, 2014, 6(2): 133-151.

[6] 潘筱, 等. 基于遺傳算法的汽車平順性和操縱穩(wěn)定性優(yōu)化[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2012, 38(11):1638-1642.

Pan Xiao, et al. Optimization study on the vehicle handing stabiling and ride comfort using genetic algorithm method[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2012, 38(11): 1638-1642.

[7] Saijad F, Francis A. The role and use of robust multivariable control in hybrid electric vehicle energy management-part i: an overview[C]. Dubrovnik: IEEE International Conference on Control Applications, 2012.

[8] Gao Y, Ehsani M. Parametric design of the traction motor and energy storage for series hybrid off-road and military vehicles[J]. IEEE Transactions on Power electronics, 2006, 21(3): 749-755.

[9] Zeng X, et al. Multi-factor integrated parametric design of power-split hybrid electric bus[J]. Journal of Cleaner Production, 2016(115): 88-100.

[10] Ribau J, et al. A new offline optimization approach for designing a fuel cell hybrid bus[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014(42): 14-27.

[11] Yoshimura, Toshio. Design of a simplified adaptive fuzzy backstepping control for uncertain discrete-time nonlinear systems[J]. International Journal of Systems Science, 2015, 46(5): 763-775.

[12] Tadic, et al. A novel hybrid MCDM model based on fuzzy DEMATEL, fuzzy ANP and fuzzy VIKOR for city logistics concept selection[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 18(41), 8112-8128.

[13] Nema K, et al. Identification of two-input two-output process using state-space analysis [J]. Iet Control Theory and Applications, 2015, 13(9): 2029-2038.

[14] Roy I, Robert D. Engine torque ripple cancellation with an integrated starter alternator in a hybrid electric vehicle: implementation and control[J]. IEEE Transactions on Industry Application, 2003, 96(6): 1765-1774.

[15] Cheng A S (Ed), et al. Investigation of methyl decanoate combustion in an optical direct-injection diesel engine[J]. Energy & Fuels, 2014, 28(12): 3107-3115.

[16] Wu Dan, Zhou Rui, Liu Meng. Numerical investigation of the stability of rotating detonation engines[J]. Combustion Science and Technology, 2014, 108(10-11): 1699-1715.

Parameter Design of Multi-axis Series Hybrid Electric Vehicle

Yang Bo, Bai Jin-yang, Li Hong-biao, Wu Xue-lei, Luo Xiao-jiang

(Beijing Institute of Space Launch Technology, Beijing, 100076)

The series hybrid multi-axis heavy-duty special vehicle is focused. The rationality of hybrid power parameter matching determines the potential of vehicle power source, the degree of synergy between electromechanical subsystems and key technical indicators such as power performance, economy and reliability meeting the requirements. In order to improve overall performance of the vehicle, it is necessary to optimize the subsystems in the initial design stage. Based on the research experience at home and abroad, the vehicle boundary constraints from the performance requirements are calculated and analyzed, the important parameters of the vehicle are optimized, and a reasonable matching system is formed for the hybrid electric vehicle parameters to improve the accuracy of matching results. Finally, the rationality of the parameters matching method is proved by the typical cyclic condition simulation.

multi-axis vehicle; series hybrid electric vehicle; parameter design; extended speed ratio

U462

A

1004-7182(2020)02-0087-07

10.7654/j.issn.1004-7182.20200218

楊 波（1982-），男，博士研究生，研究員，主要研究方向?yàn)樘胤N車輛底盤技術(shù)。

白錦洋（1988-），男，博士研究生，工程師，主要研究方向?yàn)樘胤N車輛底盤技術(shù)。

李洪彪（1979-），男，研究員，主要研究方向?yàn)樘胤N車輛底盤技術(shù)。

吳學(xué)雷（1965-），男，研究員，主要研究方向?yàn)樘胤N車輛底盤技術(shù)。

羅小江（1981-），男，高級工程師，主要研究方向?yàn)樘胤N車輛底盤技術(shù)。

2018-09-07；

2018-12-16