鄭晨飛, 姚曉山, 曹曉雨, 黃 震, 嚴 彥

(1. 上汽通用汽車有限公司武漢分公司， 湖北 武漢 430070； 2. 武漢理工大學 汽車工程學院， 湖北 武漢 430070； 3. 空軍預(yù)警學院， 湖北 武漢 430070； 4. 東風汽車集團股份有限公司技術(shù)中心， 湖北 武漢 430070)

純電動汽車是較為理想的一種新能源車型，它可以達到理想中的無污染狀態(tài)，是一種環(huán)境友好型的交通出行工具.而且純電動汽車單純以電為驅(qū)動能源，相對于石油資源來說，成本較低，同時還可以解決電網(wǎng)在晝夜間的負荷不平衡問題.但純電動汽車的三電(電動機、電控、電池)技術(shù)還亟待突破，尤其是電池技術(shù)，目前電池的能量密度較低，無法達到像燃油車一樣較長的續(xù)駛里程，且成本依然居高不下，導致電動車無法大批量地推向市場[1].混合動力汽車同時具備燃油汽車續(xù)駛里程長和電動汽車低排放等優(yōu)點，符合日常出行和市場需求，從而成為關(guān)注的熱點[2].目前研究主要是3種混動形式(并聯(lián)、串聯(lián)、混聯(lián))，但其成本普遍較高，而且對原車的改造程度較大，結(jié)構(gòu)形式復雜. 兩軸驅(qū)動混合動力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式簡單、對原車改造程度小，同時結(jié)合結(jié)構(gòu)參數(shù)與控制參數(shù)的綜合優(yōu)化方式，為混動系統(tǒng)研究提供了一種新的方向.筆者以一款國產(chǎn)燃油汽車為平臺，基于邏輯門限值的整車控制策略，研究整車在不同駕駛工況下的工作模式以及轉(zhuǎn)矩分配情況，采用Matlab/Simulink軟件，對整車控制策略進行建模.利用經(jīng)過改進的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)，采用Isight優(yōu)化軟件，進行整車動力系統(tǒng)的優(yōu)化計算，并借助AVL Cruise和Matlab/Simulink對整車的經(jīng)濟性和動力性進行仿真分析.

1 兩軸驅(qū)動混合動力系統(tǒng)概況

1.1 混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

兩軸驅(qū)動混合動力汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 兩軸驅(qū)動混合動力汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

兩軸驅(qū)動混合動力汽車具有2套獨立的驅(qū)動系統(tǒng)，前驅(qū)動橋動力總成由發(fā)動機、5檔變速箱、主減速器和差速器組成，保持了傳統(tǒng)車前置前驅(qū)的動力布置形式；驅(qū)動電動機及相應(yīng)的動力傳動部件構(gòu)成整車的后驅(qū)動橋[3].同時車輛還配有HCU(hybrid control unit)整車控制器，通過接收各種信號來分配整車能量，決定車輛的行駛模式.

1.2 混合動力系統(tǒng)參數(shù)

前驅(qū)動力總成包括發(fā)動機、變速箱、主減速器和差速器等.后電驅(qū)動系統(tǒng)包括電動機、電池和主減速器等.整車基本參數(shù)如下：整車整備質(zhì)量為1 400 kg，額定載質(zhì)量為500 kg，車輪滾動半徑為0.299 m，迎風面積為2.496 m2，傳動效率為0.92，風阻系數(shù)為0.392，旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)為1.12，滾動阻力系數(shù)為0.015，前軸主減速比為5.125；該車搭載1臺1.2 L排量的直列4缸發(fā)動機，最低轉(zhuǎn)速為750 r·min-1，最大功率為63 kW(6 000 r·min-1)，最大轉(zhuǎn)矩為108 N·m(4 800 r·min-1)，同時該車還匹配了1臺5速手動變速箱，其1、2、3、4、5擋傳動比分別為3.500、2.043、1.383、1.000、0.806.電驅(qū)動系統(tǒng)基本參數(shù)如下：驅(qū)動電動機額定功率為9 kW(6 000 r·min-1)，峰值功率為20 kW(6 500 r·min-1)，峰值轉(zhuǎn)矩為96 N·m，額定電壓為336 V.動力電池參數(shù)如下：電池單體電壓為3.2 V，電池組總電壓為336 V，電池組總?cè)萘繛?5 A·h；主減速器1級傳動比為2.450，2級傳動比為4.410.

2 兩軸驅(qū)動混和動力系統(tǒng)控制策略

2.1 混合動力系統(tǒng)控制策略設(shè)計

根據(jù)兩軸驅(qū)動混合動力汽車動力系統(tǒng)和行駛循環(huán)工況的特點，同時也為了保證車輛行駛循環(huán)過程中動力電池組的電量平衡.以提升整車燃油經(jīng)濟性，改善整車性能為最終目標，借助易于實現(xiàn)且實用性強的邏輯門限控制策略的設(shè)計方法，設(shè)計了純電動行駛模式、發(fā)動機單獨驅(qū)動模式、混合動力驅(qū)動模式、行車充電模式和制動能量回收模式[4].

2.1.1純電動行駛模式

在低負荷行駛時，發(fā)動機不工作，采用純電動行駛模式，這樣可充分利用驅(qū)動電動機低速大轉(zhuǎn)矩的特性，也避免了發(fā)動機的怠速工況，降低了排放.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路，進入純電動行駛模式的判斷條件為

(1)

式中：SOC為動力電池組當前的電量；SOCl為動力電池組允許放電的下限值；v為車輛實際行駛車速；vmmax為純電動模式下的最高車速；Tre為整車需求轉(zhuǎn)矩；Tmmax為驅(qū)動電動機允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩；Temin為發(fā)動機允許輸出的最小轉(zhuǎn)矩.

2.1.2發(fā)動機單獨驅(qū)動模式

在該模式下有2種情況： ① 當車輛以一定車速行駛，且整車需求轉(zhuǎn)矩正好處于發(fā)動機的低燃油消耗區(qū)時，電動機停止工作，由發(fā)動機單獨為車輛提供驅(qū)動力； ② 車輛高速行駛時，為了保證驅(qū)動電動機的安全，停止高速助力，依然由發(fā)動機單獨為車輛提供驅(qū)動力.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路，進入發(fā)動機單獨驅(qū)動模式的判斷條件為

(2)

式中：vemax為驅(qū)動電動機允許工作的最高車速(超過該車速時，電動機停止助力)；Temax為發(fā)動機允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩.

2.1.3混合動力驅(qū)動模式

當整車需求轉(zhuǎn)矩大于發(fā)動機或驅(qū)動電動機允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩時，如爬坡或以一定車速急加速等工況，以單一動力源無法滿足整車需求，為了使車輛正常行駛，需要發(fā)動機和驅(qū)動電動機共同工作.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路，進入混合動力驅(qū)動模式的判斷條件為

(3)

2.1.4行車充電模式

當動力電池組電量低于電池組允許放電的下限值時，若整車行駛所需轉(zhuǎn)矩低于發(fā)動機允許輸出的最小轉(zhuǎn)矩，為了提高發(fā)動機的負荷率，提高燃油經(jīng)濟性，同時維持動力電池組的電量平衡，發(fā)動機以允許的最小轉(zhuǎn)矩輸出，額外的轉(zhuǎn)矩給動力電池組充電.

若整車行駛所需轉(zhuǎn)矩大于發(fā)動機允許輸出的最小轉(zhuǎn)矩，小于發(fā)動機允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩，同時為了維持動力電池組電量平衡，則發(fā)動機以一定轉(zhuǎn)矩輸出，并提供一部分轉(zhuǎn)矩給動力電池組充電.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路，進入行車充電模式的邏輯判斷條件為

(4)

2.1.5制動能量回收模式

在減速制動過程中，如果整車需求的制動轉(zhuǎn)矩小于驅(qū)動電動機所能提供的最大制動轉(zhuǎn)矩，且動力電池組電量值低于允許充電的上限值，則整車會進入制動能量回收模式，原來的驅(qū)動電動機變?yōu)榘l(fā)電機工作，將機械能轉(zhuǎn)化為電能，并經(jīng)過逆變器將電能儲存在動力電池組中.根據(jù)邏輯門限控制策略的設(shè)計思路，進入制動能量回收模式的判斷條件為

(5)

式中：SOCh為動力電池組允許充電的上限值；Tbmmax為驅(qū)動電動機可以提供的最大制動轉(zhuǎn)矩.

在減速制動過程中，若整車需求轉(zhuǎn)矩大于驅(qū)動電動機能提供的最大制動轉(zhuǎn)矩，且動力電池組當前電量值小于電池組允許充電的上限值，則整車既發(fā)生機械制動又執(zhí)行制動能量回收；在減速制動過程中，若動力電池組當前電量值大于電池組允許充電的上限值，或車輛遇突發(fā)狀況緊急制動時，則完全采用機械制動.

2.2 整車控制策略參數(shù)的確定

邏輯門限控制策略的核心在于邏輯門限參數(shù)以及各閾值大小的確定.它決定了整個邏輯判斷的條件，為整車具體工作模式的選擇提供了依據(jù)，同時也決定了整車的工作性能[5].根據(jù)兩軸驅(qū)動混合汽車動力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及循環(huán)工況的特點，確定的邏輯門限參數(shù)及各閾值大小如下：vmmax=35 km·h-1；vemax=60 km·h-1；SOCh=90%；SOCl=10%；發(fā)動機允許工作的最小轉(zhuǎn)矩系數(shù)Loademin=0.45；發(fā)動機允許工作的最大轉(zhuǎn)矩系數(shù)Loademax=0.90.

2.3 基于Simulink的控制策略建模

根據(jù)設(shè)計的整車控制策略，利用Matlab/Simulink進行建模實現(xiàn)，該模型主要包括信號輸入子系統(tǒng)、信號處理子系統(tǒng)(控制單元)和信號輸出子系統(tǒng).

2.3.1信號輸入子系統(tǒng)

由于整車性能仿真在AVL Cruise上完成，需要將Matlab/Simulink與AVL Cruise聯(lián)合起來，把在Matlab/Simulink平臺上建立的整車控制策略轉(zhuǎn)化為.dll文件，然后導入AVL Cruise的Matlab DLL模塊.因此，該子系統(tǒng)的主要作用是接受來自于AVL Cruise的各種信號，并對其進行簡單的處理.

2.3.2信號處理子系統(tǒng)(控制單元)

信號處理子系統(tǒng)如圖2所示，該子系統(tǒng)是整個控制策略模型的核心模塊，主要根據(jù)輸入子系統(tǒng)傳過來的各種信號，如整車需求轉(zhuǎn)矩、當前車速、發(fā)動機和驅(qū)動電動機當前轉(zhuǎn)速下允許輸出的最大轉(zhuǎn)矩以及動力電池組當前電量值等.然后通過設(shè)定的邏輯判斷條件在Stateflow里進行整車工作模式的選擇，并通過其他子模塊分配整車能量，完成發(fā)動機和驅(qū)動電動機的轉(zhuǎn)矩分配.

圖2 信號處理子系統(tǒng)

2.3.3信號輸出子系統(tǒng)

由于整車的性能仿真在AVL Cruise上完成，而AVL Cruise并不能直接識別信號處理子系統(tǒng)最終的轉(zhuǎn)矩分配情況，因此該模塊的主要作用是將信號輸入子系統(tǒng)的轉(zhuǎn)矩分配信號轉(zhuǎn)化為AVL Cruise能識別的信號形式.

3 兩軸驅(qū)動混合動力系統(tǒng)優(yōu)化分析

3.1 優(yōu)化模型的建立

在保證動力性的同時，提升經(jīng)濟性，首先需要確定優(yōu)化目標，建立優(yōu)化目標函數(shù)，即明確最主要的工作對象[6]；然后根據(jù)影響目標函數(shù)的相關(guān)因素選擇優(yōu)化變量，并建立相應(yīng)的約束條件.

3.1.1目標函數(shù)的建立

以改善車輛性能為研究目的，在維持動力性的同時盡可能地提高車輛的經(jīng)濟性.混合動力汽車的經(jīng)濟性包括燃油消耗量和耗電量，將二者分別作為優(yōu)化子目標函數(shù)，來評價優(yōu)化結(jié)果的滿意程度，從而建立如下多目標優(yōu)化模型. 優(yōu)化目標函數(shù)為

(6)

式中：ffuel(t)為車輛100 km耗油量；felec(t)為車輛100 km耗電量；ti為優(yōu)化變量；gj(t)為約束函數(shù)，gj(t)≥0為優(yōu)化約束條件，具體表現(xiàn)為車輛的動力性、相關(guān)結(jié)構(gòu)設(shè)計要求以及整車行駛需求.

3.1.2優(yōu)化變量的確定

在結(jié)構(gòu)方面，傳動系統(tǒng)傳動比的大小影響車輛的動力性和經(jīng)濟性；在控制方面，不同的控制策略是混合動力系統(tǒng)的關(guān)鍵內(nèi)容，不同的控制參數(shù)，對整個車輛性能具有決定性的影響[7].為了更好改善整車性能，對車輛的結(jié)構(gòu)參數(shù)和控制參數(shù)進行了綜合優(yōu)化，包括后軸傳動比以及控制策略邏輯門限值，具體優(yōu)化變量如下：

t=[t1,t2,t3,t4,t5]T= [i1,i2,Loademax,Loademin,vmmax]T,

(7)

式中：i1、i2分別為車輛后軸的1級和2級傳動比.

3.1.3約束條件的建立

在混合動力系統(tǒng)優(yōu)化過程中，要保證車輛動力性滿足需求.由于車輛后軸使用的是2級減速器，需要保證2級傳動比的分配滿足設(shè)計要求，還要滿足整車的行駛需求[8].建立的約束條件如下：

1) 動力性約束. 純電動模式下，車輛最大爬坡度αmax≥15%，車輛最高車速vmax≥140 km·h-1，車輛由0加速到100 km·h-1的時長t0-100不超過21 s，即

g1(t)=αmax-15%≥0，

(8)

g2(t)=vmax-140≥0，

(9)

g3(t)=21-t0-100≥0.

(10)

2) 2級減速器設(shè)計的約束.2級減速器在機械設(shè)計中，為了保證機械結(jié)構(gòu)的可靠性及避免尺寸的影響，需要滿足設(shè)計規(guī)范.一般將2級傳動比設(shè)計成前小后大，兩傳動比的比值為1.4～2.0，即

(11)

3) 整車行駛需求約束.當車輛起步以及正常行駛時，為了保證地面能夠提供足夠的附著力，車輛最大驅(qū)動力不大于地面附著力，即

g6(t)=φFzr-Ft≥0,

(12)

式中：φ為地面附著系數(shù)；Fz為地面法向反作用力；r為車輪滾動半徑；Ft為車輛最大驅(qū)動力.

3.2 Isight與AVL Cruise集成優(yōu)化模型

Isight和AVL Cruise的集成優(yōu)化模型如圖3所示，Simcode組件相當于一個外接端口，用來與AVL Cruise完成集成；Calculator組件是數(shù)學解析式輸入界面，用來設(shè)置優(yōu)化問題的約束條件；Optimization組件中自帶多種優(yōu)化算法，可以根據(jù)不同問題選擇相應(yīng)的優(yōu)化算法，并設(shè)置相應(yīng)參數(shù).

圖3 集成優(yōu)化系統(tǒng)模型

3.3 優(yōu)化過程

根據(jù)NSGA-Ⅱ優(yōu)化算法，由于其種群數(shù)量和進化代數(shù)對最后的優(yōu)化結(jié)果有較大影響，即迭代次數(shù)越多，越能獲得更準確的優(yōu)化結(jié)果[9].各優(yōu)化變量及優(yōu)化目標經(jīng)過多次迭代循環(huán)的尋優(yōu)過程如圖4-10所示.

從圖4-10可以看出：經(jīng)過多次迭代，優(yōu)化變量逐漸向某一固定值附近收斂，優(yōu)化目標也慢慢趨近于理想中的結(jié)果；felec(t)逐漸向0.94 kW·h·(100 km)-1附近收斂；ffuel(t)逐漸向5.57 L·(100 km)-1附件收斂.

圖4 i1的尋優(yōu)過程

圖5 i2的尋優(yōu)過程

圖6 Loademax的尋優(yōu)過程

圖7 Loademin的尋優(yōu)過程

圖8 vmmax的尋優(yōu)過程

圖9 felec(t)的尋優(yōu)過程

圖10 ffuel(t)的尋優(yōu)過程

3.4 優(yōu)化結(jié)果分析

通過優(yōu)化目標的綜合分析，從計算得到的Pareto最優(yōu)解集中選擇1組相對最優(yōu)解，進行仿真結(jié)果分析，優(yōu)化前、后的參數(shù)值如表1所示.

表1 優(yōu)化前、后的參數(shù)值

將2組參數(shù)在同一模型下進行NEDC循環(huán)工況仿真分析，優(yōu)化前、后循環(huán)工況仿真結(jié)果對比如表2所示，車輛100 km耗電量降低了0.26 kW·h·(100 km)-1，100 km耗油量降低0.25 L·(100 km)-1，其100 km綜合能耗降低了0.34 L·(100 km)-1，改善率為5.4%.優(yōu)化前、后動力性仿真結(jié)果對比如表3所示.

表2 優(yōu)化前、后經(jīng)濟性仿真結(jié)果對比

表3 優(yōu)化前、后動力性仿真結(jié)果對比

4 結(jié) 論

以某款國產(chǎn)傳統(tǒng)燃油車為研究平臺，確定了兩軸驅(qū)動混合動力汽車驅(qū)動系統(tǒng).經(jīng)過對該驅(qū)動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作特性的分析，利用Matlab/Simulink設(shè)計了該混合動力驅(qū)動系統(tǒng)的控制策略，并聯(lián)合AVL Cruise和Isigh軟件對整車控制參數(shù)以及相應(yīng)動力傳動部件參數(shù)進行了綜合優(yōu)化，結(jié)果表明：在維持整車動力性的同時，對整車經(jīng)濟性有明顯的提高.