葉 明 任 洪 李 鑫
重慶理工大學汽車零部件先進制造技術(shù)教育部重點實驗室,重慶,400054
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基于調(diào)速能量的EMCVT電動汽車全局優(yōu)化
葉明任洪李鑫
重慶理工大學汽車零部件先進制造技術(shù)教育部重點實驗室,重慶,400054
綜合考慮電機、電池、機電控制無級自動變速器效率,采用全局動態(tài)規(guī)劃的方法,以電池荷電狀態(tài)值為狀態(tài)變量、變速器速比為決策變量,獲取裝備機電控制無級自動變速器的電動汽車在NEDC工況下的全局最優(yōu)控制策略。建立了機電控制無級自動變速器調(diào)速模型,獲取調(diào)速過程中的能量消耗。在全局優(yōu)化控制策略的基礎上,將調(diào)速能量消耗納入指標函數(shù),進一步優(yōu)化無級變速器速比和電機扭矩。優(yōu)化結(jié)果表明,采取所提出的優(yōu)化策略可有效減少調(diào)速次數(shù),進一步降低系統(tǒng)能量消耗。
電動汽車;機電控制CVT;全局優(yōu)化;調(diào)速能量
電動汽車以其極低的排放和可再生電能成為理想的新能源汽車。由于成本和使用特性等原因,搭載到電動汽車的變速器大多為減速器或少擋變速器[1-2],在復雜的車輛運行工況中,難以全面滿足轉(zhuǎn)速、扭矩和效率的要求。傳統(tǒng)的電液無級自動變速器(continuously variable transmission, CVT)具有連續(xù)無級調(diào)速功能,可較好地調(diào)節(jié)系統(tǒng)工作區(qū)域,但它需要液壓系統(tǒng),在純電動工況中,難以持續(xù)保證系統(tǒng)油壓,使得傳統(tǒng)CVT在電動汽車中的應用受到了極大的約束。機電控制無級自動變速器 (electric-mechanical continuously variable transmission, EMCVT)采用碟簧壓緊,電機調(diào)速,不需要液壓系統(tǒng),可較好地解決上述問題[3]。
汽車金屬帶式無級變速器是當代最先進的汽車自動變速器之一。EMCVT是一款新型的汽車無級變速器,該無級變速器采用電機與齒輪減速器以及絲桿螺母機構(gòu)組成的機械電子調(diào)速驅(qū)動機構(gòu)實現(xiàn)調(diào)速功能,與常規(guī)的CVT相比,其最大的優(yōu)勢就是徹底拋棄了液壓系統(tǒng),在控制方便性、節(jié)油環(huán)保性方面和成本方面,有著無可比擬的優(yōu)勢,因此,EMCVT具有極高的研究和實用價值。2007年,重慶理工大學自主研發(fā)的汽車金屬帶式無級變速器示范生產(chǎn)線建成,這項技術(shù)已獲得EMCVT國家專利。截至2009年6月,沈陽越士達汽車無級變速器有限公司已經(jīng)完成了3臺EMCVT的試制,2010年5月完成了EMCVT的測試。不久的將來,這種新型的國家自主知識產(chǎn)權(quán)的EMCVT將出現(xiàn)在市場上。采用電機調(diào)速、碟簧加壓的EMCVT是一項全新技術(shù),其理論和應用研究還相對較少。
由于對提高CVT效率的需求越來越迫切,故采用電控電動執(zhí)行機構(gòu)的CVT研究開始興起,van de Meerakker 等[4]設計了一種CVT執(zhí)行機構(gòu),采用一個電機通過行星輪系驅(qū)動主/從動帶輪動盤,實現(xiàn)調(diào)速,但僅給出了設計方法,沒有通過仿真和試驗證明其性能。文獻[5-6]分別提出了采用兩個電機對主/從動帶輪加壓的方法,該方法對整車的電負荷能力有較高的要求。Zhang等[7]對EMCVT進行了速比穩(wěn)定狀態(tài)下的建模研究。降低能耗優(yōu)化控制策略是電動車研究的主要方向之一,它主要分為實時優(yōu)化策略以及全局優(yōu)化策略[8]。其中,全局優(yōu)化可實現(xiàn)整個循環(huán)工況(或短時期)內(nèi)的能耗最小,是真正意義上的最優(yōu)化。Ren等[9]采取實時優(yōu)化策略對裝備減速器、有級變速器及CVT的純電動汽車進行了能耗對比分析,結(jié)果表明裝備CVT的純電動汽車的能耗比裝備減速器的純電動汽車的能耗降低了5%~12%。文明[10]研究了傳統(tǒng)電液控制CVT與電動汽車的匹配調(diào)速的實時優(yōu)化控制策略,以降低系統(tǒng)能耗。Zhang等[11]提出路況預測的控制思想,分別使用等效燃油消耗最小策略和動態(tài)規(guī)劃算法對混合動力汽車能量管理策略進行優(yōu)化。Wang等[12]提出了一種多目標全局優(yōu)化的方法,采用該方法對搭載CVT的混合動力汽車進行了優(yōu)化,降低能耗和排放。Stockar等[13]根據(jù)插電式混合動力系統(tǒng)實際運行工況,應用龐特里亞金極小值原理,對能量管理策略進行了全局優(yōu)化。張博等[14]采用全局優(yōu)化方法,對混合動力系統(tǒng)能量管理策略進行了優(yōu)化,取得了較好的效果,但優(yōu)化過程中沒有考慮調(diào)速能量的問題。林歆悠等[15]提出了能量均衡的全局優(yōu)化方法,并對插電式混合動力客車進行了能量管理策略優(yōu)化,取得了較好的效果。舒紅等[16]建立了插電式混合動力系統(tǒng)的預測控制模型,為全局優(yōu)化算法的應用提供了可行的方法。由此可見,全局優(yōu)化策略目前主要應用在混合動力車上,對純電動車,特別是裝備EMCVT的純電動車的全局優(yōu)化研究較少。在全局優(yōu)化過程中,主要考慮電池荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)和電機扭矩對能耗的影響,而將速比和調(diào)速能量納入全局優(yōu)化策略的研究相對較少。EMCVT的電控電動執(zhí)行機構(gòu)只在變速時需要消耗能量,過度頻繁調(diào)速會造成能耗的增加[17],在制訂優(yōu)化策略時還應當考慮調(diào)速能量消耗。本文以搭載EMCVT的電動汽車為研究對象,綜合考慮電機、電池、EMCVT的效率以及調(diào)速能量消耗,采用全局動態(tài)規(guī)劃的方法,獲取降低系統(tǒng)能耗的全局優(yōu)化策略。
1.1插電式混合動力系統(tǒng)
圖1所示為搭載EMCVT的插電式混合動力系統(tǒng)。動力源為汽油發(fā)動機和啟動發(fā)電一體(integrated starter generator, ISG)電機,通過它們之間的自動離合器,可實現(xiàn)發(fā)動機和電機能量的合并與分離。ISG電機與EMCVT直接相連,通過差速器將動力傳遞到車輪。根據(jù)該系統(tǒng)特點,可實現(xiàn)發(fā)動機單獨驅(qū)動、電機單獨驅(qū)動、發(fā)動機/電機聯(lián)合驅(qū)動、再生制動和行駛充電等工作模式。
1.發(fā)動機 2.自動離合器 3.ISG電機 4.機電控制CVT 5.動力電池組 6.12 V電池 7.啟動電機圖1 搭載機電CVT的插電式混合動力系統(tǒng)
1.2EMCVT工作原理
EMCVT結(jié)構(gòu)原理如圖2所示。EMCVT動力傳遞方式和傳統(tǒng)電液控制CVT相同,仍然采用金屬帶和帶輪實現(xiàn),但調(diào)速和夾緊的方式不同。EMCVT采用電機與齒輪減速器以及絲桿螺母機構(gòu)組成的機械電子調(diào)速驅(qū)動機構(gòu),推動主動帶輪動盤做軸向移動,從而改變金屬帶的有效工作半徑,實現(xiàn)速比的調(diào)節(jié)。夾緊力則通過碟簧機構(gòu)實現(xiàn)。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對簡單,制造水平的要求相對較低,成本下降30%以上,可靠性提高,整機傳動效率上升10%。搭載EMCVT的電動汽車,其驅(qū)動電機與EMCVT輸入軸剛性連接,動力通過EMCVT輸出軸傳遞到差速器,驅(qū)動車輪旋轉(zhuǎn)。由于不需要單獨構(gòu)建液壓系統(tǒng),整個系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和控制都得到簡化。
1.調(diào)速電機 2.齒輪減速機構(gòu) 3.絲桿螺母機構(gòu) 4,7.碟簧 5.主動帶輪動盤 6.從動帶輪動盤圖2 機電控制CVT結(jié)構(gòu)原理
本文在系統(tǒng)全局優(yōu)化中考慮調(diào)速能量消耗。要獲取調(diào)速能量消耗,必須建立機電控制CVT調(diào)速模型。
2.1調(diào)速驅(qū)動機構(gòu)
由圖2可知,調(diào)速機構(gòu)由調(diào)速電機、齒輪減速機構(gòu)和絲桿螺母機構(gòu)組成。本文主要關(guān)注調(diào)速的總能量消耗,因此,調(diào)速電機主要考慮其穩(wěn)態(tài)特性(圖3);齒輪減速機構(gòu)和絲桿螺母機構(gòu)簡化為定效率的剛性固定傳動機構(gòu)。
圖3 調(diào)速電機特性
2.2夾緊機構(gòu)
從動帶輪需求夾緊力FaBr可通過CVT傳遞扭矩以及相關(guān)參數(shù)來計算:
(1)
式中,Ti為最大輸入扭矩;α為帶輪半錐角;RA為主動帶輪工作半徑;fbA為主動帶輪與金屬帶之間的摩擦因數(shù),取0.08。
根據(jù)碟簧彈性特性,選取工作區(qū)域,使碟簧壓力覆蓋從動帶輪需求夾緊力,獲得從動帶輪實際夾緊力FaB。
主動帶輪夾緊力FaA由Worley推薦公式計算:
(2)
其中,βA為主動帶輪包角,F(xiàn)as為金屬帶對軸的作用力,由Miloiu推薦公式計算:
(3)
A=βB
式中,βB為從動帶輪包角;b為常數(shù),取2.29。
根據(jù)主動帶輪夾緊力,選擇合適的碟簧及其工作區(qū)間,從而獲取主動帶輪碟簧彈力FsA(圖4)。當速比處于穩(wěn)定狀態(tài)時,主動帶輪夾緊力與碟簧彈力的差值通過絲桿螺母補充;當處于調(diào)速狀態(tài)時,調(diào)速機構(gòu)必須先克服主動帶輪夾緊力與碟簧彈力的差值,才能改變速比。
圖4 主動帶輪夾緊力和碟簧彈力
2.3速比變化率
CVT速比變化率規(guī)律可用Carbone模型來描述[18]:
(4)
Δβ=cΔβ0+cΔβ1Fs
式中,ic為速比;RB為從動帶輪工作半徑;iF為主從動帶輪推力比;FA、FB分別為主從動帶輪推力;iFs為主從動帶輪穩(wěn)態(tài)推力比;ωA為主動帶輪角速度;Δβ為帶輪形變系數(shù);cΔβ0、cΔβ1為常數(shù);kc(τc) 為隨速比變化的多項式;D0為帶輪中心距;ck0、ck1為常數(shù)。
帶輪軸向位移可根據(jù)CVT幾何參數(shù)關(guān)系由下式計算:
(5)
式中,xB為主動帶輪軸向位移;Rmin為帶輪最小工作半徑;Rmax為帶輪最大工作半徑。
由于輪包角和近似為180°,主從動帶輪上的工作半徑之和近似為常量,故主從盤帶輪軸向速度可表示為
(6)
由以上分析可知,當速比變化率、當前速比、主從動帶輪穩(wěn)態(tài)推力以及輸入軸轉(zhuǎn)速為已知條件時,便可確定主動帶輪的動態(tài)推力FA。FA與FsA之差即調(diào)速機構(gòu)負載。同時,由式(6)還可獲取帶輪軸向移動速度??紤]調(diào)速機構(gòu)傳動效率和調(diào)速電機效率,可以獲取調(diào)速功率Pmc:
(7)
式中,ηtc為調(diào)速傳動機構(gòu)效率;ηmc為調(diào)速電機效率。
CVT速比與主動帶輪動盤存在唯一對應關(guān)系,通過目標速比和調(diào)速功率可以預估調(diào)速能耗Emc:
(8)
式中,xAr為主動帶輪目標位移;xA0為主動帶輪初始位移;icr為目標傳動比;ic0為初始傳動比。
本文采用動態(tài)規(guī)劃算法求解速比全局優(yōu)化策略。根據(jù)循環(huán)工況特征和汽車行駛力平衡方程,可以求出電動汽車電機需求扭矩:
(9)
式中,Tmr為電機需求扭矩;Fb為機械制動力;ma為車輛質(zhì)量;g為重力加速度(取9.8m/s2);rw為車輪滾動半徑;fr為滾動阻力系數(shù);CD為風阻系數(shù);A為迎風面積;ηt為傳動系效率;δi為汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù);va為車速。
根據(jù)當前車速,可獲得電機需求轉(zhuǎn)速nmr:
(10)
系統(tǒng)狀態(tài)變量為電池荷電狀態(tài)值SSOC,即
x(t)=SSOC(t)
(11)
(12)
式中,Ub為動力電池端電壓;Pb為動力電池充放電功率;Rb為隨SSOC變化的動力電池內(nèi)阻;Cb為動力電池容量。
控制變量為
u(t)=ic(t)
(13)
指標函數(shù)定義為t時刻的能耗:
L(SSOC(t),ic(t))=Eb+Emc
(14)
它由電池能耗Wb和調(diào)速能耗Wmc兩部分組成。
動力電池能耗Eb可由下式計算:
Eb=PbΔt
(15)
調(diào)速能耗由式(8)計算。
系統(tǒng)各參數(shù)還必須滿足電池、電機和EMCVT的特性要求,其約束方程為
(16)
式中,SSOCmin、SSOCmax分別為電池荷電狀態(tài)最小值和最大值;ic_min、ic_max分別為EMCVT速比最小值和最大值;nm_min、nm_max分別為電機轉(zhuǎn)速最小值和最大值;Tm_min、Tm_max分別為電機在當前轉(zhuǎn)速下的扭矩最小值和最大值;Pbc_min、Pbd_max分別為電池在當前荷電狀態(tài)下的最小充電功率和最大放電功率。
由此,便可進行循環(huán)工況的全局優(yōu)化計算。具體計算方法在相關(guān)文獻中已有較詳細的說明,不再贅述。
搭載EMCVT的電動汽車主要參數(shù)見表1。
表1 電動汽車主要參數(shù)
主要總成及發(fā)動機艙的集成情況如圖5所示?;谝陨瞎ぷ鳎瓿闪舜钶dEMCVT的電動汽車樣車開發(fā)(圖6)。
(a) 整車控制器(b)驅(qū)動電機及EMCVT
(c)動力電池(d)前機艙布置圖5 系統(tǒng)關(guān)鍵總成
圖6 原型樣車
圖7、圖8所示分別為轉(zhuǎn)鼓試驗測試結(jié)果。圖7中,采取傳統(tǒng)的實時能量消耗最小優(yōu)化策略,并且在制定控制策略時不考慮調(diào)速能量的影響。電池初始荷電狀態(tài)值SSOC為0.7,連續(xù)運行3個New Europe Driving Cycle(NEDC)循環(huán)工況。NEDC循環(huán)工況由Economic Commission for Europe (ECE) 和Extra Urban Driving Cycle (EUDC)兩部分組成??刂撇呗园凑諏崟r效率最高的原則,控制電機和EMCVT。圖7b所示為EMCVT速比工作點。當車速較低(小于30 km/h)時,EMCVT速比主要處于較大區(qū)域,使電機工作轉(zhuǎn)速升高。隨著車速的增大,速比逐漸降低,從而降低電機工作轉(zhuǎn)速,這樣可使電機的工作轉(zhuǎn)速主要位于1500~3500 r/min之間。同時,當需求扭矩發(fā)生變化時,EMCVT速比會作出相應的調(diào)整,使電機扭矩主要位于30~50 N·m之間。從而保證電機盡量工作在高效區(qū)(圖7c)。調(diào)速功率主要集中在20~40 W之間(圖7d),由于調(diào)速較為頻繁,每次調(diào)速速比相差不大,調(diào)速功率較為均勻。在ECE循環(huán)階段,電池充放電功率在30 kW以下;在EUDC階段,加速需求功率和制動需求功率都較大,電池最大放電功率為48 kW,最大充電功率為32 kW(圖7f)。當測試過程結(jié)束,最終SSOC為0.44,調(diào)速消耗能量為118 kJ,整車總能耗為1966 kJ,折合每百公里能耗為16.7 kW·h,EMCVT執(zhí)行調(diào)速451次。圖8所示為采用基于調(diào)速能量的全局優(yōu)化策略,其余測試條件與圖7相同。從圖8可以看出,SSOC下降速度較圖7平緩,EMCVT速比和電機工作點分布范圍較廣(圖8b、圖8c)。圖8b中EMCVT速比工作區(qū)域明顯比圖7b中EMCVT速比工作區(qū)域大,這是因為控制策略不以系統(tǒng)瞬時效率最高為控制目標,而是根據(jù)整個駕駛過程對系統(tǒng)進行全局優(yōu)化控制,并且考慮換擋能量對系統(tǒng)能耗的影響,降低換擋頻率。調(diào)速功率主要集中在15~30 W,在每次NEDC循環(huán)末期會出現(xiàn)最大功率調(diào)速,這是因為速比差較大,為了迅速響應目標速比,調(diào)速電機滿負荷工作(圖8d)。在ECE循環(huán)階段,電池充放電功率在25 kW以下;在EUDC階段,電池最大放電功率為40 kW,最大充電功率為15 kW(圖8f),電池充放電功率總體較圖7f小。當測試結(jié)束,最終SSOC為0.53,調(diào)速消耗能量78 kJ,整車總能耗為1719 kJ,折合每百公里能耗為14.6 kW·h,EMCVT調(diào)速284次。圖8與圖7相比,調(diào)速能耗降低33.9%,總能耗降低12.6%,調(diào)速頻率降低37%??偰芎慕档椭饕菑恼麄€駕駛過程的角度,對系統(tǒng)進行全局優(yōu)化。在優(yōu)化指標中,考慮調(diào)速能量影響,可以進一步降低調(diào)速能量消耗,降低調(diào)速頻率,延長EMCVT的工作壽命。
(a)電池荷電狀態(tài)值曲線(b)速比工作點
(c)電機扭矩曲線(d)調(diào)速功率曲線
(e)調(diào)速能耗曲線(f)充放電功率曲線圖7 實時優(yōu)化策略
(a)電池荷電狀態(tài)值曲線(b)速比工作點
(c)電機扭矩曲線(d)調(diào)速功率曲線
(e)調(diào)速能耗曲線(f)充放電功率曲線圖8 全局優(yōu)化策略
(1)EMCVT在調(diào)速時要耗費能量,能量消耗與目標速比、推力比和速比變化率有關(guān)。
(2)在制訂全局優(yōu)化策略時,應當考慮EMCVT的調(diào)速能量,將其納入指標函數(shù)。
(3)采取基于調(diào)速能量的全局優(yōu)化策略,不僅能減小系統(tǒng)能耗,而且能降低調(diào)速頻率,延長EMCVT的工作壽命,降低了系統(tǒng)成本。
[1]Gao Bingzhao , Liang Qiong. Gear Ratio Optimization and Shift Control of 2-speed I-AMT in Electric Vehicle[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015, 50/51(1): 615-631.
[2]曾虎, 黃菊花. 純電動汽車的電機與變速器匹配[J]. 裝備制造技術(shù), 2010(2):40-42.
Zeng Hu, Huang Juhua. The Matching of EV between the Motor and the Transmission[J].Equipment Manufacturing Technology, 2010(2):40-42.
[3]程乃士, 郭大忠, 郝建軍, 等. 機械加壓、電子機械控制汽車無級變速器:中國,200620110951.5[P]. 2007-10-31.
[4]van de Meerakker K G O, Rosielle P, Bonsen B, et al. Design of an Electromechanical Ratio and Clamping Force Actuator for a Metal V-belt Type CVT[C]//7th International Symposium on Advanced Vehicle Control. (AVEC’04). Lisse,2006:78-83.
[5]Zhang Lanchun, Bei Shaoyi, Zhao Jingbo. Speed Ratio Control Study on CVT with Electrical Pulley Actuation System[J]. Applied Mechanics and Materials, 2011, 39: 342-346.
[6]Supriyo B, Tawi K B, Jamaluddin H, et al. Shifting Performance Fuzzy-PID Ratio Controller of Electro-Mechanical Continuously Variable Transmission[C]//3rd International Conference on Circuits, Systems, Control, Signals.Athens,2012: 272-277.
[7]Zhang Lei, Cong Xiaomei, Pan Hujian, et al. The Control System Modeling and the Mechanical Structure Analysis for EMCVT[J]. Telkomnika Indonesian Journal of Electrical Engineering, 2013, 11(7): 4159-4167.
[8]Salmasi F R. Control Strategies for Hybrid Electric Vehicles: Evolution, Classification, Comparison, and Future Trends [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2007, 56(5): 2393-2404.
[9]Ren Q, Crolla D A, Morris A. Effect of Transmission Design on Electric Vehicle (EV) Performance[J]. Journal of Energy and Power Engineering, 2010, 4(3): 46-51.
[10]文明. CVT電動汽車驅(qū)動系統(tǒng)優(yōu)化設計[D]. 武漢:武漢理工大學, 2009.
[11]Zhang C, Vahidi A, Pisu P, et al. Role ofTerrain Preview in Energy Management of Hybrid Electric Vehicles[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010, 59(3): 1139-1147.
[12]Wang Q, Frank A. Plug-in HEV with CVT: Configuration, Control, and Its Concurrent Multi-objective Optimization by Evolutionary Algorithm[J].International Journal of Automotive Technology, 2014, 15(1): 103-115.
[13]Stockar S, Marano V, Canova M, et al. Energy-optimal Control of Plug-in Hybrid Electric Vehicles for Real-world Driving Cycles[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011, 60(7): 2949-2962.
[14]張博, 李君, 高瑩,等. Plug-in混合動力汽車能量管理策略全局優(yōu) 化研究[J].中國機械工程, 2010, 21(6): 715-720.
Zhang Bo, Li Jun, Gao Ying, et al. Study on Global Optimization of Plug- in Hybrid Electric Vehicle Energy Management Strategies[J].China Mechanical Engineering, 2010, 21(6): 715-720.
[15]林歆悠, 孫冬野, 秦大同, 等. 混聯(lián)式混合動力客車全局優(yōu)化控制策略研究[J]. 中國機械工程, 2011, 22(18): 2259-2263.
Lin Xianyou, Sun Dongye, Qin Datong, et al. Development of Power-balancing Global Optimization Control Strategy for a Series-parallel Hybrid Electric City Bus[J].China Mechanical Engineering, 2011, 22(18): 2259-2263.
[16]舒紅, 聶天雄, 鄧麗君, 等. 插電式并聯(lián)混合動力汽車模型預測控制[J]. 重慶大學學報, 2011, 34(5): 36-41.
Shu Hong, Nie Tianxiong, Deng Lijun, et al. Model Predictive Control for a Plug-in Hybrid Electric Vehicle[J]. Journal of Chongqing University, 2011, 34(5): 36-41.
[17]葉明, 胡明輝. 機械自動變速 (AMT) 系統(tǒng)換擋能量分析[J]. 重慶理工大學學報, 2010,24(11): 1-6.
Ye Ming, Hu Minghui. Energy Consumption of Automatic Manual Transmission Actuator during Shift Progress[J].Journal of Chongqing University of Technology, 2010, 24(11): 1-6.
[18]Carbone G, Mangialardi L, Bonsen B, et al. CVT Dynamics: Theory and Experiments[J]. Mechanism and Machine Theory, 2007, 42(4): 409-428.
(編輯陳勇)
Global Optimization for Electric Vehicle Equipped with EMCVT Based on Shifting Energy
Ye MingRen HongLi Xin
Key Laboratory of Advanced Manufacturing Techniques for Automobile Parts, Ministry of Education,Chongqing University of Technology,Chongqing,400054
Integrating motor efficiency, battery state of charge (SOC) and EMCVT efficiency, the global optimization of EV equipped with EMCVT running in new Europe driving cycle (NEDC) was carried out based on dynamic programming. In this optimization, SOC and transmission ratio were state variable and decision variable respectively. Ratio shifting model was built to estimate energy consumption during shifting. New optimal control strategies were achieved by taking shifting energy consumption into cost function. With this control strategy, shift times and fuel consumed are both reduced.
electric vehicle(EV); electric-mechanical continuously variable transmission(EMCVT); global optimization; shifting energy
2015-06-26
國家自然科學基金資助項目(51275549);重慶市科技攻關(guān)計劃資助項目(cstc2012gg-yyjsB60002)
U463.2
10.3969/j.issn.1004-132X.2016.09.019
葉明,男,1976年生。重慶理工大學汽車零部件先進制造技術(shù)教育部重點實驗室副研究員、博士。主要研究方向為車輛動力傳動系統(tǒng)綜合控制。獲省級科學技術(shù)進步一等獎、二等獎各1項。發(fā)表論文20余篇。 任洪,女,1991年生。重慶理工大學車輛工程學院碩士研究生。李鑫,男,1969年生。重慶理工大學汽車零部件先進制造技術(shù)教育部重點實驗室實驗師。