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    插電式混合動力汽車的建模與仿真研究

    2020-06-20 03:35:32王浩淼楊偉東劉全周劉鐵山
    機(jī)械設(shè)計與制造 2020年6期
    關(guān)鍵詞:動力電池扭矩電動機(jī)

    王浩淼,楊偉東,劉全周,劉鐵山

    (1.河北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,天津 300130;2.中國汽車技術(shù)研究中心汽車工程院,天津 300300)

    1 引言

    面對環(huán)境污染和資源日益短缺的雙重壓力,新能源汽車成為國內(nèi)外研究的重點?;旌蟿恿ζ嚰瓤梢愿纳迫加徒?jīng)濟(jì)性,也可以降低排放,與純電動汽車相比具有充電時間短、行駛里程長、不依賴充電樁配套設(shè)備等優(yōu)點,被認(rèn)為是近期最有希望替代傳統(tǒng)汽車的方案[1-2]。建立車輛仿真模型能夠解決實車驗證成本高,開發(fā)周期長的問題,避免了在產(chǎn)品設(shè)計、開發(fā)階段,對方案確定、參數(shù)選擇以及傳動系與動力系選型的盲目性。

    目前混合動力汽車建模與控制仿真常用方法有兩種,一種是通過商業(yè)化的汽車仿真軟件,如ADVISOR和CRUISE,另一種方式是多軟件平臺聯(lián)合建模與控制仿真,如ADVISOR與MATLAB的聯(lián)合仿真。這兩種方式解決了目前中國分析開發(fā)混合動力汽車的燃眉之急,但是目前中國還沒有自己的商業(yè)化汽車仿真模型,且ADVISOR最后一次更新版本為2004年,模型老舊,而CRUISE模型無法靈活更改,已無法滿足我國快速發(fā)展的混合動力汽車開發(fā)測試研究需求。多軟件平臺聯(lián)合建模與控制仿真也存在多平臺兼容性不強(qiáng),可讀性差,不易操作,數(shù)據(jù)傳遞性差等方面的問題[3]?;贛ATLAB/SIMULINK軟件建立整車仿真模型,并開發(fā)了基于邏輯門限的整車控制策略模型,通過分析整車運(yùn)行情況,表明了所建立整車模型及控制策略的合理性,為混合動力汽車開發(fā)設(shè)計、離線評估提供了參考[4]。

    2 動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作原理

    研究的混合動力汽車動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如圖1所示。包括:發(fā)動機(jī)、電動機(jī)、逆變器、DCDC、機(jī)械耦合裝置、變速箱、主減速器與差速器、車輪等,混合動力汽車動力系統(tǒng)是一種多能源的復(fù)雜非線性系統(tǒng)[5]。

    電動機(jī)和發(fā)動機(jī)通過機(jī)械耦合裝置如離合器等連接到變速箱,通過主減速器實現(xiàn)電動機(jī)及發(fā)動機(jī)的減速增扭作用,最終將能量傳遞至車輪,車輪克服阻力后帶動汽車行駛。動力電池通過逆變器為電動機(jī)提供三相交流電,DC-DC能夠?qū)恿﹄姵氐拇箅妷恨D(zhuǎn)化成12V小電壓,為控制器蓄電池及其他小功率元件供電。

    圖1 插電式混合動力汽車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Plug-in Hybrid Vehicle System Structure

    3 混合動力系統(tǒng)主要機(jī)構(gòu)建模分析

    3.1 車輛動力學(xué)模型

    汽車在行駛過程中必須克服車輛受到的所有阻力。運(yùn)動方向上施加在車輛上的外力主要有:空氣阻力、滾動阻力、坡道阻力和加速阻力等。汽車受力分析,如圖2所示。

    圖2 整車受力分析Fig.2 Vehicle Stress Analysis

    車輛牽引力可表示如下:

    式中:Fwh—動力系統(tǒng)施加給車輪的牽引力;mv—車重(kg);a—汽車加速度(m/s2);Frolling、Fair、Fgrade—滾動阻力、空氣阻力和重力分量,具體表達(dá)式如下:

    式中:krrc—滾動阻力系數(shù);ksc—路面系數(shù);Ca—給定高度的空氣密度校正系數(shù);Ad—空氣質(zhì)量密度(kg/m3);Cd—汽車空氣動力學(xué)阻力系數(shù);Fa—汽車迎風(fēng)面積(m2);α—路面傾角(rad)。根據(jù)以上分析,建立車輛動力學(xué)模型。

    3.2 發(fā)動機(jī)模型

    具有燃燒循環(huán)的發(fā)動機(jī)模型過于復(fù)雜,而且不便于應(yīng)用。由于這里不涉及復(fù)雜的發(fā)動機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu),因此只需要臺架試驗,根據(jù)給定的油門信號和對應(yīng)的轉(zhuǎn)速信號得出扭矩信號,由此建立發(fā)動機(jī)模型。

    式中:τengine—發(fā)動機(jī)實際輸出扭矩(Nm);Pa_pct—油門踏板開度;v—發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速(r/min),發(fā)動機(jī)效率MAP圖,如圖3所示。

    圖3 發(fā)動機(jī)效率Fig.3 Engine Efficiency

    3.3 電動機(jī)模型

    電機(jī)在混合動力系統(tǒng)中具有提供驅(qū)動能量和回收制動能量的作用,其驅(qū)動、制動外特性和電機(jī)效率MAP是電機(jī)的主要特性[6-7]。因此根據(jù)電機(jī)的相關(guān)試驗數(shù)據(jù)及數(shù)學(xué)模型相結(jié)合的方法建立電機(jī)模型[8]。電機(jī)的兩種工作模式分別為推進(jìn)模式和再生模式。

    (1)工作在推進(jìn)模式,如圖4所示。在此模式下電機(jī)提供推動扭矩,其工作特性可表示如下:

    式中:τmot—電動機(jī)提供的推動扭矩(Nm);Jmot—電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量;ω—電動機(jī)主軸轉(zhuǎn)動角速度(rad/s);max(τmot)=f(ω)—電動機(jī)最大物理扭矩;ηmot—電動機(jī)、逆變器和控制器的總成效率;Vbus—高壓總線電壓(V);Pelec—所需電功率(kW);Imot—電動機(jī)所需要電流(A)。

    圖4 推進(jìn)模式下電機(jī)效率Fig.4 Motor Efficiency Map in Propulsion Mode

    (2)工作在再生模式,如圖5所示。在此模式下的電動機(jī)提供反向(制動)扭矩,其工作特性可表示如下:

    式中:τregen—電動機(jī)提供的反向制動扭矩(Nm);max(τregen)=f(ω)—電動機(jī)最大物理扭矩;ηregen—電動機(jī)、逆變器和控制器的再生總成效率;Iregen—電動機(jī)產(chǎn)生的電流。

    圖5 再生模式下電機(jī)效率Fig.5 Motor Efficiency Map in Regenerative Mode

    3.4 動力電池模型

    電池是混合動力系統(tǒng)中重要而且復(fù)雜的一個部件。大容量電池是插電式混合動力汽車不同于普通混合動力汽車的一個重要特點。因此了解電池的動態(tài)特性尤其重要。學(xué)術(shù)界對電池的特性進(jìn)行了很多研究,提出了R-int模型,PNGV模型,一階RC模型等多種電池模型。因為R-int模型具有容易理解,建模簡單的特點,目前最常用的模型是R-int模型,而RC模型考慮了電池特性與電容相似的特點,建模更復(fù)雜,結(jié)果的精確度也更高,選擇優(yōu)化的一階RC模型建立動力電池模型。通過優(yōu)化的一階RC模型建立的動力電池模型包括三部分,分別是終端電壓模型,熱模型和荷電狀態(tài)模型。

    (1)電池路端電壓由電池總電壓與電池的損耗電壓之差計算得到。電池總電壓由單體電池電壓及單體電池數(shù)量決定。電池的路端電壓建模如下:

    式中:VBat,0—電池包初始電壓值;VLoss—電壓損耗值;ncell—單體電池數(shù)量;Vcell—單體電池電壓;CDL—表征電荷雙層;IBat—電池電流;LBat—電池電感效應(yīng);RBat(SOC,IBat)—SOC值與電池電流對電阻的影響MAP圖,具體數(shù)據(jù)由電池實驗得出。

    (2)電池的熱模塊建模方式如下:

    式中:TBat,0—電池包初始溫度;TAmbient—環(huán)境溫度;cBat—電池?zé)崛萘浚籔W—總熱功率;cMR—電池常數(shù);ABat—電池包輻射面積;σ—斯蒂芬-玻爾茲曼常數(shù);ε—發(fā)射比。

    (3)電池的SOC計算建模方式如下:

    式中:SOC0—初始SOC值;SOH—電池的電池的健康系數(shù);CapAhr(T)—溫度對電池的安時容量的影響;CapAhr—電池的安時容量。

    4 控制原理與控制策略

    4.1 控制策略分析

    混合動力汽車能量管理的目的是設(shè)計合理的控制算法以決定功率產(chǎn)生大小以及不同動力源之間的能量分配,要實現(xiàn)的目標(biāo)有:盡可能地獲得最佳燃油經(jīng)濟(jì)性,最大限度地減少廢氣排放,延長電池的SOH值,提高車輛動力性穩(wěn)定性等。目前己經(jīng)提出的插電式混合動力汽車控制策略主要有兩類:基于規(guī)則的能量管理策略和基于智能算法的能量管理策略。其中,基于智能算法的能量管理策略又包括瞬時優(yōu)化能量管理策略,全局最優(yōu)能量管理策略[9],基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量管理策略、基于遺傳算法的能量管理策略等多種能量管理策略。

    4.2 基于邏輯門限控制策略控制原理

    長時間保持較高SOC值的動力電池不能最大限度的利用綠色能量—電能,而長時間保持在較低SOC值則會影響電池的健康程度,并可能影響車輛的行駛狀態(tài),因此,為了提高的使用效率和延長動力電池的使用壽命,SOC要盡量避免過充過放,并保持在合理的范圍內(nèi),通常PHEV先工作于電量消耗模式(Charge-Depleting,CD),直到電池SOC降低到設(shè)定值,再進(jìn)入電量保持模式(Charge-Sustaining,CS)[10]。根據(jù)插電式混合動力汽車的功率源使用情況,設(shè)計的插電式混合動力汽車有5種驅(qū)動模式。

    (1)純電動模式:當(dāng)動力電池SOC大于設(shè)定期望值時,汽車工作于純電動驅(qū)動模式,或當(dāng)SOC值小于期望值,但仍大于SOC最低限度值且需求扭矩小于發(fā)動機(jī)高效區(qū)的最低轉(zhuǎn)矩時運(yùn)行在純電動模式。用于避免發(fā)動機(jī)運(yùn)行于低效率區(qū)域且最大限度的利用了電能,減少尾氣排放。

    (2)發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動模式:當(dāng)動力電池SOC小于設(shè)定期望值但大于最小閾值時,需求扭矩處于發(fā)動機(jī)高效率區(qū)間時,電動機(jī)不提供扭矩,發(fā)動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動車輛運(yùn)行。

    (3)行車充電模式:當(dāng)動力電池SOC小于最小閾值時,由發(fā)動機(jī)根據(jù)需求扭矩值提供需求扭矩,并且由發(fā)動機(jī)給電池充電,保證車內(nèi)其他用電設(shè)備正常運(yùn)行。

    (4)混合驅(qū)動模式:當(dāng)動力電池SOC大于設(shè)定期望值且需求扭矩大于電動機(jī)的最大扭矩時,電動機(jī)單獨(dú)驅(qū)動不能提供足夠的扭矩時,電動機(jī)與發(fā)動機(jī)共同驅(qū)動。當(dāng)蓄電池SOC小于設(shè)定期望值但大于最小閾值時,需求扭矩值高于發(fā)動機(jī)的高效率區(qū)時,發(fā)動機(jī)只輸出能夠在高效率區(qū)間工作的扭矩,不足功率由發(fā)電機(jī)和驅(qū)動電機(jī)補(bǔ)償,這時電動機(jī)與發(fā)動機(jī)也會共同驅(qū)動汽車行駛。

    (5)再生制動模式:制動工況及滑行工況時,電動機(jī)工作于再生制動模式,制動減速的同時回收制動能量并將能量存儲于動力電池內(nèi)。

    4.3 基于Matlab/Stateflow的整車控制器模型建立

    依據(jù)以上設(shè)計的插電式混合動力汽車的5種驅(qū)動模式控制規(guī)則使用Matlab/Stateflow搭建控制器模型,如圖6所示。其中狀態(tài)CD代表進(jìn)入電量消耗模式;狀態(tài)CS代表進(jìn)入電量保持模式;狀態(tài)M代表純電動模式;狀態(tài)ME代表混合驅(qū)動其中狀態(tài)CD代表進(jìn)入電量消耗模式;狀態(tài)CS代表進(jìn)入電量保持模式;狀態(tài)M代表純電動模式;狀態(tài)ME代表混合驅(qū)動模式;EC代表行車充電模式。

    圖6 插電式混合動力汽車控制器模型Fig.6 Plug-in Hybrid Vehicle Controller Model

    5 仿真結(jié)果分析

    為了驗證整車模型合理性及控制策略的控制效果,將通過建模搭建的各子系統(tǒng)模塊進(jìn)行連接,得到該插電式混合動力汽車的系統(tǒng)仿真模型,如圖7所示。為了可以快速方便的設(shè)定和修改整車參數(shù),通過編寫m文件定義整車參數(shù)并在MATLAB中運(yùn)行,整車仿真主要參數(shù),如表1所示。

    圖7 整車系統(tǒng)仿真模型Fig.7 Vehicle System Simulation Model

    表1 整車主要參數(shù)Tab.1 Vehicle Main Parameters

    選用新歐洲行駛循環(huán)(NEDC)工況進(jìn)行仿真,由圖8可知,整個NEDC工況執(zhí)行期間,車速偏差控制在±5km/h以車速偏差控制在±5km/h以內(nèi),實際車速與需求車速基本重合,說明實際車速能夠始終跟隨工況車速,實現(xiàn)了整車模型依據(jù)工況車速信息運(yùn)行。

    圖8 車速跟隨情況Fig.8 The Situation of Speed Track

    在NEDC工況下SOC的變化情況,SOC值從初始80%經(jīng)過動力電池放電緩慢下降后有3%的荷電補(bǔ)充,保持在70%左右,證明控制策略能夠?qū)㈦姵豐OC控制在合理工作區(qū)間,如圖9所示。從而在提高續(xù)航里程同時,保證了電池SOC剩余量。硬件在環(huán)測試下發(fā)動機(jī)工作點分布圖,如圖10所示。從分布圖可以看出,發(fā)動機(jī)工作點大部分在最優(yōu)工作曲線附近分布,滿足對發(fā)動機(jī)扭矩輸出控制策略的設(shè)計要求,提高了發(fā)動機(jī)的工作效率。

    圖9 SOC變化曲線Fig.9 SOC Curve

    圖10 發(fā)動機(jī)工作點分布Fig.10 Engine Operating Point Distribution

    6 結(jié)論

    在系統(tǒng)仿真軟件MATLAB/SIMULINK中建立某插電式混合動力汽車整車仿真模型。該模型具有結(jié)構(gòu)直觀、參數(shù)易于修改的特點,并基于邏輯門限控制策略設(shè)計了五種模式切換控制策略,通過上述仿真分析,說明所建仿真模型可以很好的跟隨車速,所建控制模型可以有效地控制混合動力系統(tǒng)運(yùn)行在高效率區(qū),并保證電池SOC值保持在合理區(qū)間,顯著提高了汽車燃油經(jīng)濟(jì)性。為混合動力汽車開發(fā)設(shè)計、離線評估提供了參考。

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