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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHEV油耗與排放研究

        2024-09-19 00:00:00王巧麗張俊霞陳錫文李陽
        時(shí)代汽車 2024年16期

        摘 要:文章以P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的動(dòng)力匹配控制來提高PHEV的輸出功率、降低排放及優(yōu)化燃油經(jīng)濟(jì)性。結(jié)果表明:在山路、城市、高速和郊區(qū)四種路況下進(jìn)行實(shí)車測試,嵌入算法后P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV的百公里油耗平均降低了0.61L,CO、CO2、HC、NOX排放分別降低了0.28g/km、0.198g/km、0.813g/km、0.021g/km,排放和燃油經(jīng)濟(jì)性均得到改善。

        關(guān)鍵詞:PHEV P1+P3結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排放 油耗

        1 前言

        PHEV在續(xù)航里程、維護(hù)成本上優(yōu)于純電動(dòng)汽車,在燃油經(jīng)濟(jì)性上優(yōu)于燃油汽車,有利于實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)[1]。本文以發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開度、車速、當(dāng)前輸出功率和轉(zhuǎn)矩、擋位以及坡度為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層,用于工況識(shí)別,以輸出功率、輸出車速、節(jié)氣門開度和轉(zhuǎn)矩為輸出層,來實(shí)現(xiàn)PHEV動(dòng)力參數(shù)的合理匹配,提高綜合性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在PHEV的變速箱優(yōu)劣性判別[2-3]、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩估算[4]、道路坡度預(yù)測、尾氣排放、充電故障、電池荷電狀態(tài)(State of charge,SOC)估算[5-8]等方面。動(dòng)力匹配是提高汽車傳動(dòng)效率和響應(yīng)速度的關(guān)鍵,好的動(dòng)力匹配能改善綜合性能和燃油經(jīng)濟(jì)性。

        2 P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV的動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV中電機(jī)、離合器2與E-CVT結(jié)合構(gòu)建后驅(qū)系統(tǒng),W-DCT與離合器1、發(fā)動(dòng)機(jī)構(gòu)建前驅(qū)系統(tǒng)。當(dāng)車輛在上坡或者高速行駛時(shí)采用前驅(qū)系統(tǒng);當(dāng)車輛的速度小于60km/h時(shí),采用后驅(qū)模式;當(dāng)車輛在下坡時(shí)啟動(dòng)能量回收模式;當(dāng)車輛在上陡坡時(shí),前驅(qū)和后驅(qū)系統(tǒng)同時(shí)工作。

        3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHEV控制模型構(gòu)建及性能分析

        3.1 研究對(duì)象描述

        本文以中德汽車基地改款后的大眾邁騰GTE 2022款為研究對(duì)象,P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV的前驅(qū)動(dòng)力系統(tǒng)采用燃油發(fā)動(dòng)機(jī)、后驅(qū)采用電動(dòng)機(jī),電機(jī)的動(dòng)力源自電池系統(tǒng),電機(jī)的輸出功率控制取決于電池管理系統(tǒng)和工作模塊的控制。根據(jù)道路環(huán)境分為城市道路、郊區(qū)道路、山路、高速公路四種類型。

        3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHEV動(dòng)力匹配方案

        本文選擇發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門開度、車速、當(dāng)前輸出功率、當(dāng)前轉(zhuǎn)矩、檔位信息、道路信息這些特征參數(shù)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層,實(shí)時(shí)功率、車速、轉(zhuǎn)矩、節(jié)氣門開度為隱含層,輸出功率、輸出車速、節(jié)氣門開度以及轉(zhuǎn)矩為輸出層。

        3.3 模型構(gòu)建及參數(shù)確定

        P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV的模型設(shè)計(jì)包括前驅(qū)、后驅(qū)、電池系統(tǒng)和傳動(dòng)系統(tǒng)四個(gè)方面的模型設(shè)計(jì)。

        3.3.1 前驅(qū)動(dòng)力模型和發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)

        PHEV的前驅(qū)動(dòng)力主要由發(fā)動(dòng)機(jī)提供,發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率取決于位于車輛前面的發(fā)動(dòng)機(jī)的目標(biāo)轉(zhuǎn)矩、目標(biāo)輸出功率、燃油效率,直接體現(xiàn)為發(fā)動(dòng)機(jī)輸出的扭矩和扭矩加速度、轉(zhuǎn)速加速度。對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩和燃油消耗進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,預(yù)測發(fā)動(dòng)機(jī)的瞬時(shí)形態(tài),發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩和油耗預(yù)測如公式1和公式2所示。

        (1)

        其中,為時(shí)刻發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩,單位為N.m,和分別是最小和最大輸出扭矩,是節(jié)氣門的開度閾值,取值區(qū)間,和是轉(zhuǎn)速函數(shù),可以通過查表獲得,其中是發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速,可以通過轉(zhuǎn)速表的值獲取,其燃油消耗滿足式3-2。

        (2)

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        其中,耗油質(zhì)量,單位g,為查表函數(shù),依據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速來確定發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)時(shí)燃油消耗。

        3.3.2 后驅(qū)動(dòng)力和電控系統(tǒng)

        PHEV的后驅(qū)動(dòng)力主要由電池驅(qū)動(dòng)電機(jī)完成機(jī)械能和電能的轉(zhuǎn)化。電機(jī)建模以電壓、轉(zhuǎn)矩和功率的平衡方程及運(yùn)行特性方程為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),電機(jī)模型的計(jì)算主要包括溫度、轉(zhuǎn)矩及輸出特性。

        式中為電機(jī)的轉(zhuǎn)矩控制指令,為最大轉(zhuǎn)矩,是溫度變量,其中為電機(jī)溫度修正系數(shù),為溫度常數(shù),當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速中的最大扭矩。電機(jī)最大、最小電流分別為、,單位為A,電機(jī)溫度函數(shù)、功率和電流。

        式中,和分別是扭矩和轉(zhuǎn)速,為實(shí)時(shí)電壓。

        3.3.3 電池參數(shù)

        電池模型包括電壓計(jì)算模塊、SOC計(jì)算模塊和溫度計(jì)算模塊,模型的輸入和輸出分別為負(fù)載電流和電池SOC值、電壓U、功率、電池溫度,預(yù)測如公式8所示的電池輸出功率。

        其中,為充電熱速率系數(shù),取值范圍為1.02~1.39,為電池內(nèi)阻,單位為Ω,:充電,:放電,電池充電過程中既然產(chǎn)生熱量那就會(huì)存在散熱情況,電池的空氣散熱量如3-10所示,為電池的散熱量,、和分別為電池的溫度、常溫、電池的熱阻。

        3.4 動(dòng)力匹配方案

        P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV系統(tǒng)中,離合器有全連接、半離合(半聯(lián)動(dòng))和全分開三種狀態(tài)。離合器在全合狀態(tài)下,輸入輸出轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速相等,轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩等值傳遞。其中,為離合器行程,單位:,為離合器的最大轉(zhuǎn)矩,單位為。

        3.4.1 油電轉(zhuǎn)換模塊切換模式

        油電轉(zhuǎn)換模塊根據(jù)加速模塊改變運(yùn)行模式并將其運(yùn)行模式反饋給綜合控制模塊,綜合控制模塊控制變速器輪速的變化,輪速控制會(huì)將輪速的變化反饋給電機(jī)控制,時(shí)鐘脈沖根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的轉(zhuǎn)速改變頻率并反饋給電機(jī)控制,以便電機(jī)輸出合理的轉(zhuǎn)矩和功率。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)加速模塊和綜合控制模塊匹配合理匹配發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)的扭矩和功率,以便提高整車動(dòng)力性能,降低油耗和排放。

        3.4.2 發(fā)動(dòng)機(jī)控制

        發(fā)動(dòng)機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩能快速響應(yīng)目標(biāo)需求轉(zhuǎn)矩,當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)控制器接收到目標(biāo)需求轉(zhuǎn)矩后,通過PID控制方法把目標(biāo)轉(zhuǎn)矩信號(hào)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的節(jié)氣門開度信號(hào),調(diào)整節(jié)氣門開度來實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)當(dāng)前轉(zhuǎn)矩向目標(biāo)轉(zhuǎn)矩的改變。

        3.4.3 電機(jī)控制

        電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩通過PWM脈寬調(diào)制件對(duì)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的電壓進(jìn)行調(diào)整,同時(shí)增加一個(gè)速度環(huán)進(jìn)行調(diào)節(jié),通過控制實(shí)際轉(zhuǎn)速和與目標(biāo)轉(zhuǎn)速的差進(jìn)行控制。

        3.4.4 離合器控制

        離合器控制模塊的信息來自駕駛者的操作識(shí)別信號(hào)、路況信息、目標(biāo)轉(zhuǎn)矩和實(shí)際轉(zhuǎn)矩等信息,電子式離合器的傳動(dòng)擬合基本由電磁場的強(qiáng)度來確定,當(dāng)電壓和電流同時(shí)增大時(shí),發(fā)動(dòng)機(jī)的工作效率在逐步上升。目標(biāo)轉(zhuǎn)矩與實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)矩的比例增大時(shí),降低擋位,增大電磁離合器的電流,加大主動(dòng)盤和從動(dòng)盤之間的嚙合力度,傳動(dòng)力矩增大。

        (10)

        其中,和分別是主動(dòng)盤和從動(dòng)盤的半徑,為發(fā)動(dòng)機(jī)在t時(shí)刻的工作效率,為主動(dòng)盤和從動(dòng)盤的轉(zhuǎn)速差值,前驅(qū)主離合器的摩擦系數(shù),為t時(shí)刻前驅(qū)系統(tǒng)離合器的壓力、是前驅(qū)離合器的有效作用面積,為前驅(qū)從離合器的摩擦系數(shù)。

        4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PHEV運(yùn)行結(jié)果分析

        所采用的PHEV車長4627mm,寬1819mm,高1805mm,當(dāng)PHEV處于長時(shí)間減速時(shí),提供輔助制動(dòng)功率,給電池組回收更多的電能;同時(shí),測試時(shí)間是PHEV從0Km/h到100Km/h的加速時(shí)間,當(dāng)車輛在60Km/h以內(nèi),采用電機(jī)驅(qū)動(dòng),采用后驅(qū)控制模塊;當(dāng)車速高于60Km/h時(shí)采用發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng),此時(shí)調(diào)用前驅(qū)系統(tǒng)控制模塊。

        4.1 不同路況下發(fā)動(dòng)機(jī)性能分析

        通過使用循環(huán)駕駛試驗(yàn)工況模擬車輛的實(shí)際工況,P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV的實(shí)際輸出功率和目標(biāo)輸出功率測試如圖3所示,其曲線趨勢變化基本一致,方法有效。

        4.2 燃油與排放測試

        經(jīng)實(shí)車測試,嵌入算法和不嵌入算法的結(jié)果如表1所示:在百公里油耗和排放上均有所下降。

        5 結(jié)論

        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力匹配控制方法與P1+P3結(jié)構(gòu)PHEV體系結(jié)構(gòu)相結(jié)合得到新的PHEV驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),在四種道路的實(shí)車驗(yàn)證中,百公里油耗平均降低0.61L,CO、CO2、HC、NOX排放分別降低了0.28g/km、0.198g/km、0.813g/km、0.021g/km,排放和燃油經(jīng)濟(jì)性均得到改善。

        基金項(xiàng)目:2022年邵陽學(xué)院研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“插電式混合動(dòng)力汽車能源管理與動(dòng)力匹配方案研究”(項(xiàng)目編號(hào):CX2022SY047)。

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