純電動(dòng)汽車坡道行駛驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制策略

張金成， 王 陶, 王良模, 鄒小俊, 宋 偉

(1. 南京理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 江蘇 南京 210094； 2. 南京依維柯汽車有限公司， 江蘇 南京 211800)

電動(dòng)汽車已經(jīng)成為汽車工業(yè)重要的發(fā)展方向，電動(dòng)機(jī)相比發(fā)動(dòng)機(jī)具有更好的轉(zhuǎn)矩響應(yīng)能力.良好的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩控制策略能夠充分發(fā)揮電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快的特點(diǎn)，使車輛在起步、坡道行駛、加速過程中有更出色的性能表現(xiàn)[1].轉(zhuǎn)矩需求解析策略是根據(jù)車輛的運(yùn)行工況和駕駛員的行駛意圖，向電動(dòng)機(jī)控制器輸出相應(yīng)的需求轉(zhuǎn)矩信號(hào)，最終由電動(dòng)機(jī)輸出給車輛，以確保車輛按照駕駛員意圖安全行駛[2].CHENG A. Y.等[3]針對(duì)微型純電動(dòng)車的爬坡性能提出了一種基于新的模糊控制、總轉(zhuǎn)矩指令以及相應(yīng)MAP的車輛行駛控制策略，以改善車輛的動(dòng)力性能.宋強(qiáng)等[4]綜合考慮了電動(dòng)汽車以不同車速加速時(shí)對(duì)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩的需求，對(duì)基礎(chǔ)轉(zhuǎn)矩增加了轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償控制策略，考慮加速時(shí)車速的影響因素，但并沒有考慮到道路情況的影響.秦大同等[5]在進(jìn)行轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償時(shí)采用動(dòng)態(tài)補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩保持和動(dòng)態(tài)補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩歸零等算法計(jì)算動(dòng)態(tài)補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩,可根據(jù)駕駛員動(dòng)態(tài)意圖提高車輛的動(dòng)力性.

筆者為了解決車輛在上坡行駛過程中的轉(zhuǎn)矩不足和下坡行駛能量回收問題，提出一種模糊控制算法與坡度識(shí)別算法相結(jié)合的坡道行駛優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略.首先基于線性穩(wěn)定的轉(zhuǎn)矩控制策略(簡(jiǎn)稱基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略)，求得當(dāng)前工況下的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩，再設(shè)計(jì)一種以加速踏板變化率和道路坡度為輸入的模糊控制算法，求得車輛補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略.在Matlab/Simulink中建立車輛模型和控制算法模型進(jìn)行仿真分析.

1 基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略

1.1 車輛動(dòng)力學(xué)模型

純電動(dòng)汽車在正常行駛過程中的驅(qū)動(dòng)力Ft主要是電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩經(jīng)過傳動(dòng)系統(tǒng)傳遞到車輪上，與此同時(shí)，還需要克服滾動(dòng)阻力Ff、空氣阻力Fw、坡道阻力Fi和加速阻力Fj.純電動(dòng)汽車的動(dòng)力學(xué)表達(dá)式為

Ft=Ff+Fw+Fi+Fj.

(1)

可以推導(dǎo)出：

(2)

式中：Tm為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩；ig為兩擋變速器傳動(dòng)比；i0為主減速器傳動(dòng)比；η為傳動(dòng)效率；r為車輪滾動(dòng)半徑；m為車輛質(zhì)量；g為重力加速度；f為滾動(dòng)摩擦系數(shù)；α為坡度角；CD為風(fēng)阻系數(shù)；A為迎風(fēng)面積；ua為車速；δ為車輛旋轉(zhuǎn)質(zhì)量轉(zhuǎn)換系數(shù)；du/dt為車輛行駛加速度.

1.2 轉(zhuǎn)矩需求解析

車輛在行駛過程中，整車控制器中的控制策略會(huì)根據(jù)接收信號(hào)做出判斷，對(duì)當(dāng)前車輛的行駛工況進(jìn)行識(shí)別并進(jìn)行轉(zhuǎn)矩需求解析，車輛的需求轉(zhuǎn)矩Tq與電動(dòng)機(jī)特性和加速踏板開度的關(guān)系為

Tq=Tmin+Lt(Tmax-Tmin)-TBrk,

(3)

式中：Tmin為車輛保持當(dāng)前工況下安全行駛所需的最小轉(zhuǎn)矩，可由式(2)求出；Tmax為電動(dòng)機(jī)所能提供的最大驅(qū)動(dòng)力矩，由電動(dòng)機(jī)外特性曲線決定；Lt為轉(zhuǎn)矩負(fù)荷系數(shù)，為兼顧車輛的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性，這里的轉(zhuǎn)矩負(fù)荷系數(shù)與踏板開度呈線性關(guān)系，Lt=θk，θk為踏板開度；TBrk為制動(dòng)力轉(zhuǎn)矩.

根據(jù)電動(dòng)機(jī)的外特性曲線可知：當(dāng)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速小于額定轉(zhuǎn)速時(shí)，電動(dòng)機(jī)處于恒轉(zhuǎn)矩階段；當(dāng)電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速大于額定轉(zhuǎn)速時(shí)，電動(dòng)機(jī)處于恒功率階段，所以電動(dòng)機(jī)的最大轉(zhuǎn)矩為

(4)

式中：Tpeak為電動(dòng)機(jī)峰值轉(zhuǎn)矩；Ppeak為電動(dòng)機(jī)峰值功率；nm為電動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)速；ne為電動(dòng)機(jī)額定轉(zhuǎn)速.

根據(jù)轉(zhuǎn)矩負(fù)荷系數(shù)和電動(dòng)機(jī)外特性(見圖1)可以確定電動(dòng)機(jī)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩MAP圖，控制策略中可以采用查表法計(jì)算出基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩值.

圖1 電動(dòng)機(jī)外特性圖

2 優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略

驅(qū)動(dòng)控制策略中制定的加速踏板解析是轉(zhuǎn)矩負(fù)荷系數(shù)與加速踏板開度呈線性關(guān)系，這樣可以兼顧車輛的動(dòng)力性與經(jīng)濟(jì)性，但是無法滿足復(fù)雜工況下的轉(zhuǎn)矩需求.在急加速或者上坡的情況下，需要電動(dòng)機(jī)提供更大的轉(zhuǎn)矩以滿足車輛的動(dòng)力性需求，線性的轉(zhuǎn)矩負(fù)荷系數(shù)無法滿足及時(shí)響應(yīng)駕駛意圖的需求.

為了解決車輛在坡道行駛過程中的轉(zhuǎn)矩優(yōu)化問題，提出了一種基于模糊控制算法的坡道行駛優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略.基于制定的線性穩(wěn)定的基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略求得當(dāng)前工況下的基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩，設(shè)計(jì)一種以加速踏板變化率和道路坡度為輸入的模糊控制算法求得車輛當(dāng)前工況下的補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩，彌補(bǔ)車輛在坡道行駛過程中的轉(zhuǎn)矩不足問題，提高車輛行駛的動(dòng)力性能，同時(shí)能夠及時(shí)識(shí)別和響應(yīng)駕駛員的駕駛意圖，降低駕駛負(fù)擔(dān).

2.1 轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償分析

補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩會(huì)引起電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩的突變，從而影響車輛的舒適性，沖擊度可以用來評(píng)價(jià)車輛的舒適性，所以確定補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩最大值時(shí)需要考慮沖擊度的影響，沖擊度j定義為車輛加速度的變化率，即

(5)

式中：a為車輛加速度；t為采樣周期，一般取20 ms;ηT為傳動(dòng)效率; dT為電動(dòng)機(jī)響應(yīng)周期內(nèi)的轉(zhuǎn)矩變化值.

(6)

式中：i為傳動(dòng)系統(tǒng)總傳動(dòng)比.

根據(jù)德國沖擊度限制標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定：j≤10 m·s-3[6]，所以補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的最大值應(yīng)為

(7)

將車輛參數(shù)代入計(jì)算可得Tcp≤15.64 N·m，因此限制補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的最大值為15 N·m.

2.2 坡度識(shí)別算法原理

部分車輛的坡度識(shí)別是通過安裝傾角傳感器進(jìn)行的，但是由于車輛在行駛過程中車身的俯仰運(yùn)動(dòng)等因素的影響，使得識(shí)別的坡度存在較大的誤差和波動(dòng)，所以采用一種基于縱向動(dòng)力學(xué)的坡度識(shí)別算法.

由式(2)可得

(8)

式中：G為車輛重力.

可以推導(dǎo)出坡度識(shí)別算法中的識(shí)別加速度為

(9)

式中：αc為坡道識(shí)別算法中的識(shí)別坡度.

車輛的實(shí)際加速度為

(10)

式中：Vk和Vk-1分別為當(dāng)前時(shí)刻和上一時(shí)刻通過采集自CAN總線中的車速信號(hào)；Δt為采樣周期；αr為道路的實(shí)際坡度.

由識(shí)別坡度αc和實(shí)際坡度αr通過式(9)和(10)可以分別計(jì)算識(shí)別加速度ac和實(shí)際加速度ar.不同的識(shí)別坡度與實(shí)際坡度的關(guān)系對(duì)應(yīng)不同的識(shí)別加速度與實(shí)際加速度關(guān)系，即

運(yùn)用Stata軟件用極大似然法估計(jì)Logistic模型的系數(shù)，得到表格3.3所示的結(jié)果。從回歸結(jié)果來看，商業(yè)周期、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)和股權(quán)集中度的系數(shù)較為顯著，其他因素的系數(shù)不顯著。其中，商業(yè)周期、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)與現(xiàn)金支付的可能性呈負(fù)相關(guān)，而股權(quán)集中度會(huì)增加收購方現(xiàn)金支付的可能性。

(11)

所以通過比較識(shí)別加速度ac和車輛實(shí)際加速度ar的關(guān)系，可以判斷識(shí)別坡度αc和實(shí)際坡度αr的關(guān)系.在每一個(gè)坡度識(shí)別周期內(nèi)，根據(jù)比較識(shí)別加速度ac和車輛實(shí)際加速度ar的關(guān)系，對(duì)識(shí)別坡度αc進(jìn)行修正可得

(12)

式中：αck和αck-1分別為當(dāng)前時(shí)刻和上一時(shí)刻的識(shí)別坡度；Δα為坡度修正系數(shù).

可以通過修改坡度修正系數(shù)改變坡度的識(shí)別速度，但是過大的坡度修正系數(shù)容易造成識(shí)別過程中坡度的震蕩，無法收斂至實(shí)際坡度，根據(jù)仿真結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，Δα取2%時(shí)識(shí)別坡度與實(shí)際坡度的誤差最小，所以在坡道識(shí)別算法中Δα的取值為2%.坡道識(shí)別算法架構(gòu)如圖2所示.

圖2 坡度識(shí)別算法架構(gòu)

2.3 坡度識(shí)別算法仿真分析

通過采集車輛實(shí)際行駛道路的GPS(global positioning system)信號(hào)獲得該段道路的坐標(biāo)信息，可計(jì)算得到采集路段的道路坡度信息如圖3所示.

圖3 道路坡度信息

以實(shí)際采集的道路坡度信息為基礎(chǔ)進(jìn)行道路擴(kuò)展，在Simulink中建立車輛模型與坡度識(shí)別算法仿真模型，對(duì)坡度識(shí)別算法進(jìn)行仿真，識(shí)別坡度與實(shí)際坡度對(duì)比如圖4所示.

圖4 識(shí)別坡度與實(shí)際坡度對(duì)比圖

從圖4可以看出： 該坡度識(shí)別算法可以快速，且較為準(zhǔn)確地識(shí)別車輛所處道路的坡度信息，識(shí)別的坡度與實(shí)際坡度基本相同，只有在坡度突變的地方識(shí)別精度有些誤差，但對(duì)控制策略的仿真結(jié)果不會(huì)造成太大的影響.

2.4 模糊控制算法

優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略中補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的大小由反映駕駛意圖的踏板開度變化率和影響車速的坡度大小共同決定，而踏板開度變化率、坡度大小與補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩大小之間并不能用具體的數(shù)學(xué)函數(shù)來表達(dá)，對(duì)于這種不明確的變量關(guān)系通常采用模糊控制理論來進(jìn)行研究[7].模糊控制器內(nèi)部的控制和決策方法可以模擬人類的思維，不需要準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，并且具有很強(qiáng)的魯棒性[8].

模糊控制器的輸入?yún)?shù)為踏板開度變化率和坡度，輸出為補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的大小.踏板開度變化率的范圍為-100～100 %·s-1，論域?yàn)閇-100,100]，模糊子集為{負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、0、正小、正中、正大}，表示為{NB、NM、NS、O、PS、PM、PB}，隸屬度函數(shù)如圖5所示.

圖5 踏板開度變化率的隸屬度函數(shù)

圖6 坡度的隸屬度函數(shù)

輸出量為轉(zhuǎn)矩的補(bǔ)償值，考慮到?jīng)_擊度和駕駛員操作穩(wěn)定性的影響，取補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的范圍為-15～15 N·m，其論域?yàn)閇-15,15]，模糊子集為{負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、0、正小、正中、正大}，表示為{NB、NM、NS、O、PS、PM、PB}.輸入輸出的隸屬度函數(shù)采用三角形，隸屬度函數(shù)如圖7所示.

圖7 補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩的隸屬度函數(shù)

模糊規(guī)則是模糊控制器進(jìn)行模糊推理的重要依據(jù)[9]，模糊規(guī)則的作用是根據(jù)模糊控制器的輸入做出相應(yīng)的決策，并輸出補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩值.當(dāng)輸入踏板開度變化率較小時(shí)，可以初步判斷出駕駛員的駕駛意圖是保持當(dāng)前車速行駛或緩慢變化車速，若此時(shí)坡度較大且為上坡，說明應(yīng)當(dāng)提供一個(gè)適當(dāng)?shù)难a(bǔ)償轉(zhuǎn)矩以克服坡道對(duì)車速的影響.依此方法，制定出所有情況下的模糊推理規(guī)則如表1所示.模糊推理規(guī)則曲面如圖8所示.

表1 模糊控制規(guī)則表

圖8 模糊控制規(guī)則曲面

2.5 優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略架構(gòu)

根據(jù)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩和模糊控制補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩建立轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制策略，策略架構(gòu)如圖9所示.

圖9 優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略架構(gòu)圖

從圖9可以看出： 根據(jù)車輛傳感器的信號(hào)，由基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略求出當(dāng)前工況下的基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩，轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償采用模糊控制推理方法，由車輛的踏板開度變化率和道路坡度輸入信號(hào)推理計(jì)算出補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩值.這里的實(shí)時(shí)坡道信息采用一種坡道識(shí)別算法求出，該算法采用車輛縱向動(dòng)力學(xué)方程定義一個(gè)識(shí)別加速度，再與由車速傳感器測(cè)得的車速信號(hào)計(jì)算得出的加速度信號(hào)進(jìn)行不斷地修正，此時(shí)識(shí)別坡道將收斂至實(shí)際坡度.車輛的需求轉(zhuǎn)矩由基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩加上補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩值，但需要考慮電動(dòng)機(jī)最大轉(zhuǎn)矩的限制，需求轉(zhuǎn)矩不能超出電動(dòng)機(jī)所能提供的最大轉(zhuǎn)矩[10].

3 優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略仿真驗(yàn)證

為了驗(yàn)證優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略的有效性，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略仿真分析，選用的車型為某純電動(dòng)輕型客車，車輛整備質(zhì)量為3 650 kg，滿載質(zhì)量為5 100 kg，迎風(fēng)面積為4.7 m2，風(fēng)阻系數(shù)為0.43，車輪滾動(dòng)半徑為0.364 m，滾動(dòng)阻力系數(shù)為0.018，主減速比為4.75，1擋減速比為3.520，2擋減速比為1.723，電動(dòng)機(jī)峰值功率為100 kW，峰值轉(zhuǎn)速為7 000 r·min-1，電動(dòng)機(jī)峰值轉(zhuǎn)矩為350 N·m.

3.1 仿真工況

在Matlab/Simulink中建立車輛模型和控制策略模型進(jìn)行仿真分析，仿真工況中采用NEDC(new European driving cycle)市郊工況，考慮到開發(fā)車型為純電動(dòng)輕型客車，該車輛最高車速設(shè)計(jì)目標(biāo)為100 km·h-1，所以采用NEDC_man_90郊區(qū)工況作為仿真工況，車速工況如圖10所示.仿真道路信息為采集的真實(shí)道路信息.模糊控制器中的坡度輸入信號(hào)為坡度識(shí)別算法識(shí)別出的實(shí)時(shí)坡度信號(hào).

圖10 NEDC_man_90郊區(qū)工況

3.2 仿真結(jié)果分析

為觀察轉(zhuǎn)矩優(yōu)化控制策略的優(yōu)化效果，采用基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略和優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略在同一個(gè)仿真工況下的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行對(duì)比，驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩對(duì)比如圖11所示，轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償如圖12所示.

圖11 驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩對(duì)比

圖12 轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償

驅(qū)動(dòng)力轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)值統(tǒng)計(jì)如表2所示，在整個(gè)行駛工況下，優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略在車輛加速的過程中會(huì)給車輛提供正向補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩以提高車輛的動(dòng)力性，在減速過程中會(huì)提供反向的制動(dòng)力矩以降低車速，與此同時(shí)，能夠增加能量回收效率，結(jié)合道路坡度和車速分析，當(dāng)車輛處于上坡且車速上升階段時(shí)，補(bǔ)償較大正向轉(zhuǎn)矩以增加車輛的爬坡性能和加速性能.車輛處于上坡且車速變化不大時(shí)，補(bǔ)償適中的正向轉(zhuǎn)矩以增加車輛的爬坡性能，克服坡度對(duì)車速的影響.當(dāng)車輛處于下坡且車速變化不大時(shí)，補(bǔ)償適中的負(fù)向轉(zhuǎn)矩，克服坡度對(duì)車速的影響，并且能夠增大能量回收效率，提高車輛的經(jīng)濟(jì)性.

表2 驅(qū)動(dòng)力轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)值統(tǒng)計(jì)表 N·m

從表2可以看出： 在整個(gè)行駛仿真過程中，補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩最大值為11.89 N·m，最小值為-8.65 N·m；在車輛上坡加速過程中補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩平均值為4.12 N·m，優(yōu)化轉(zhuǎn)矩平均值為85.17 N·m，比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩提高了3.93%.在車輛減速下坡過程中由于加速踏板位移為0，所以基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩為0，且此時(shí)車輛處于減速狀態(tài)，表2中的轉(zhuǎn)矩均為驅(qū)動(dòng)力轉(zhuǎn)矩，所以在下坡減速過程中電動(dòng)機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)矩應(yīng)為制動(dòng)力轉(zhuǎn)矩加上表2中的驅(qū)動(dòng)力優(yōu)化轉(zhuǎn)矩，在減速下坡過程中的補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩平均值為-4.89 N·m，可用于制動(dòng)能量回收，提高能量利用效率.對(duì)仿真結(jié)果分析可知：優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略能夠提高車輛在加速和上坡過程中的動(dòng)力性能，在減速和下坡過程中能夠增加制動(dòng)能量回收效率，提高經(jīng)濟(jì)性能.

3.3 上坡加速性能分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略的有效性，對(duì)車輛處于上坡加速工況下的動(dòng)力性能進(jìn)行仿真分析，對(duì)比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略和優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略下的車速情況.仿真道路是恒定坡度4%的連續(xù)上坡道路，仿真工況設(shè)置加速踏板開度在0～5 s內(nèi)由0勻速踩到80%后保持不變，踏板開度隨時(shí)間的變化曲線如圖13所示.基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略和優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略下的車速對(duì)比情況如圖14所示.2種控制策略加速時(shí)間仿真結(jié)果對(duì)比如表3所示.

圖13 踏板開度隨時(shí)間的變化曲線

圖14 上坡加速性能對(duì)比

表3 2種控制策略加速時(shí)間對(duì)比表s

由表3可以看出：優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略在車速為0～50 km·h-1時(shí)，上坡加速時(shí)間為10.65 s，比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略降低了11.62%；車速為50～80 km·h-1時(shí)，上坡加速時(shí)間為8.60 s，比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略降低了14.85%；采用模糊控制的優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略對(duì)駕駛員的駕駛意圖有更好的識(shí)別響應(yīng)能力，能夠有效提高車輛加速和爬坡性能.

4 結(jié) 論

針對(duì)純電動(dòng)車汽車坡道行駛過程中轉(zhuǎn)矩需求控制問題提出了基于模糊控制的優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略和坡度識(shí)別算法，建立了Matlab/Simulink仿真模型，采用NEDC_man_90郊區(qū)工況進(jìn)行仿真.車輛在上坡和加速過程中的補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩平均值為4.12 N·m，優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略的驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)矩比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略提高了3.93%；當(dāng)車輛處于減速和下坡時(shí)，平均補(bǔ)償轉(zhuǎn)矩為-4.89 N·m，增加了制動(dòng)能量回收效率，提高了車輛經(jīng)濟(jì)性能.采用4%的坡道工況對(duì)車輛上坡加速性能進(jìn)行仿真，踏板開度在0～5 s內(nèi)由0勻速踩到80%，對(duì)比2種控制策略下的車速，得出優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略.車速為0～50 km·h-1的上坡加速時(shí)間為10.65 s，比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略降低了11.62%，車速為50～80 km·h-1的上坡加速時(shí)間為8.60 s，比基準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩控制策略降低了14.85%.結(jié)果表明：該優(yōu)化轉(zhuǎn)矩控制策略能夠有效識(shí)別駕駛員的駕駛意圖，提高車輛的動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性.