宮喚春
Gong Huanchun
(1.天津?yàn)I海汽車工程職業(yè)學(xué)院 汽車工程學(xué)院,天津 300204;2.河北東方學(xué)院 人工智能學(xué)院,河北 廊坊 065001)
混合動(dòng)力汽車具有良好的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性及環(huán)保性能,是目前最佳的過(guò)渡車型,也是車企研發(fā)的熱點(diǎn)之一。本文以某混合動(dòng)力乘用車為例,通過(guò)試驗(yàn)測(cè)試獲取主要數(shù)據(jù),并按照動(dòng)力傳遞線路構(gòu)建混合動(dòng)力汽車模型,通過(guò)模型分析路試車輛性能,為車輛性能優(yōu)化和能量分配管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
以某混合動(dòng)力乘用車為研究對(duì)象構(gòu)建車輛模型,其動(dòng)力結(jié)構(gòu)如圖1 所示,采用前、后軸獨(dú)立驅(qū)動(dòng)四驅(qū)系統(tǒng),并裝有ISG(Integrated Starter Generator,集成啟動(dòng)式發(fā)動(dòng)機(jī))、可充電式電池組、小型CVT(Continuously Variable Transmission,無(wú)極變速器)、液壓傳動(dòng)系統(tǒng)等動(dòng)力部件。
圖1 混合動(dòng)力汽車結(jié)構(gòu)
混合動(dòng)力汽車建模通常有兩種方法:(1)數(shù)學(xué)模型法[1],通過(guò)構(gòu)建各部件準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)計(jì)算式從而建立起整車模型,但由于混合動(dòng)力汽車部件多且結(jié)構(gòu)復(fù)雜,相關(guān)變量大多為非線性關(guān)系,所以很難建立起精確的整車數(shù)學(xué)模型;(2)試驗(yàn)測(cè)試法[2],測(cè)試主要?jiǎng)恿Σ考脑囼?yàn)數(shù)據(jù),并按照車輛動(dòng)力傳遞路徑建立車輛分析模型,該方法簡(jiǎn)單直觀,操作性強(qiáng),可利用臺(tái)架試驗(yàn)獲取數(shù)據(jù)并通過(guò)集成方式構(gòu)建模型。本文采用第2 種方法構(gòu)建車輛性能分析模型。
將圖1 中汽車發(fā)動(dòng)機(jī)安裝到測(cè)試臺(tái)架進(jìn)行負(fù)荷特性、速度特性及調(diào)整特性等性能試驗(yàn)[3],得到發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)工況下試驗(yàn)數(shù)據(jù),基于插值法擬合計(jì)算出發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩及節(jié)氣門開(kāi)度變化曲線,如圖2 所示。
圖2 發(fā)動(dòng)機(jī)特性曲線
由圖2 可知,發(fā)動(dòng)機(jī)的工作范圍處于節(jié)氣門開(kāi)度50%以上負(fù)荷率較高的區(qū)間,在此區(qū)間內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速處于較高參數(shù)范圍。發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作時(shí)通過(guò)電動(dòng)機(jī)啟動(dòng)點(diǎn)火,即發(fā)動(dòng)機(jī)只在車輛加速過(guò)程及蓄電池組能量不足時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)工作,保證其具有較低的燃油消耗率和較好的排放特性。
ISG 電動(dòng)機(jī)[4]既能夠在純電動(dòng)模式下單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車輛行駛,又可以與發(fā)動(dòng)機(jī)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)車輛行駛,還能夠在車輛電池組電量較低時(shí)作為發(fā)電機(jī)調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)的工況點(diǎn),并為電池組充電,或者在制動(dòng)過(guò)程中將多余的制動(dòng)能量回收并為電池組補(bǔ)充充電;因此,電動(dòng)機(jī)的外特性工作曲線對(duì)混合動(dòng)力汽車能量管理策略的選取與切換具有重要影響。本文通過(guò)電動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)得到電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩及效率的特性曲線,如圖3 所示。
圖3 電動(dòng)機(jī)外特性曲線
由圖3 可知,電動(dòng)機(jī)主要工作在效率大于0.8的區(qū)間,對(duì)應(yīng)輸出的轉(zhuǎn)速較高為6 000~8 000 r/min、轉(zhuǎn)矩較大為50~100 Nm,此時(shí)車輛具有較高的動(dòng)力性能和較為穩(wěn)定的續(xù)駛里程。
試驗(yàn)車輛的電池組為鋰離子電池組,其性能直接影響車輛的續(xù)駛里程,通常采用SOC(State of Charge,荷電狀態(tài))分析電池組效率和充放電性能[5]。通常利用等效電路法簡(jiǎn)化電池組電路,建立電池組電壓與電阻單元的物理模型,該方法計(jì)算量大且模型簡(jiǎn)化后難以真實(shí)反映電池組的變化特性。本文通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)得到電池組SOC 與電壓變化特性曲線,如圖4 所示。
圖4 電池組電壓與SOC 變化曲線
由圖4 可知,SOC 處于0.5 以上時(shí)單體電池平均電壓位于3.5 V 以上,可以提供純電動(dòng)模式下較為充足的電能維持車輛運(yùn)行,當(dāng)SOC 下降到0.5以下時(shí),單體電池平均電壓也降低,但仍保持在3 V 以上,此時(shí)車輛可以由純電動(dòng)模式轉(zhuǎn)為混合動(dòng)力模式,發(fā)動(dòng)機(jī)提供能量為電池組補(bǔ)充充電,使得SOC 再次恢復(fù)到0.5 以上,并使車輛再次恢復(fù)純電動(dòng)模式運(yùn)行。
液壓傳動(dòng)系統(tǒng)主要輔助車輛運(yùn)行,保證發(fā)動(dòng)機(jī)與變速器、電動(dòng)機(jī)與變速器等機(jī)械部件動(dòng)力傳遞耦合,減少動(dòng)力模式切換時(shí)的沖擊振動(dòng),提高動(dòng)力傳遞效率。液壓傳動(dòng)系統(tǒng)主要由液壓泵組成,液壓泵采用柱塞式結(jié)構(gòu)[6],通過(guò)控制柱塞上斜盤的角度調(diào)整液壓泵動(dòng)力的輸出及效率變化。本文通過(guò)液壓泵外特性試驗(yàn)得到液壓泵效率隨柱塞泵斜盤傾角及液壓泵轉(zhuǎn)速變化的曲線,如圖5 所示。
圖5 液壓泵效率變化曲線
由圖5 可知,液壓泵主要運(yùn)行在高效率區(qū)間,能夠有效保證車輛性能穩(wěn)定及各動(dòng)力部件的耦合。
CVT 是混合動(dòng)力汽車傳動(dòng)系統(tǒng)的重要部件,也是發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)矩耦合的關(guān)鍵部件。CVT 組成復(fù)雜,對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)建模非常困難,本文重點(diǎn)分析CVT 運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的傳動(dòng)效率,通過(guò)CVT換擋試驗(yàn)得到動(dòng)力傳遞效率隨傳動(dòng)比及轉(zhuǎn)矩變化的曲線,如圖6 所示。
圖6 CVT 換擋試驗(yàn)變化曲線
由圖6 可知,CVT 傳動(dòng)效率基本不受轉(zhuǎn)矩變化影響,但當(dāng)傳動(dòng)比發(fā)生改變時(shí)傳動(dòng)效率會(huì)發(fā)生較大變化。
將上述主要試驗(yàn)數(shù)據(jù)及試驗(yàn)曲線按照車輛動(dòng)力傳遞路徑進(jìn)行組合,采用擬合分析法構(gòu)建混合動(dòng)力汽車集成模塊,并通過(guò)實(shí)車道路測(cè)試驗(yàn)證模型的精度及效果。
通過(guò)MATLAB/Simulink 集成混合動(dòng)力汽車的各測(cè)試部件,得到整車模型,將其加載到車輛電子控制單元中,之后通過(guò)道路試驗(yàn)分別對(duì)車輛動(dòng)力性及經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行分析驗(yàn)證。
車輛動(dòng)力性主要從最高車速、最大爬坡度及加速時(shí)間3 個(gè)方面進(jìn)行分析,本文選取混合動(dòng)力轎車作為測(cè)試建模車型,將車輛加速能力作為主要?jiǎng)恿π灾笜?biāo)進(jìn)行分析,通常采用起步加速時(shí)間和超車加速時(shí)間進(jìn)行驗(yàn)證,所以本文對(duì)加速時(shí)間進(jìn)行分析,不同動(dòng)力混合模式下的加速性能如圖7所示。
圖7 加速性能曲線
圖7 中輕度混合模式是指以發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)為主電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)為輔,中度混合模式是指發(fā)動(dòng)機(jī)與電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)負(fù)荷占比相同,重度混合模式是指以電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)為主發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)為輔。由圖7 可知,當(dāng)車輛從起步加速到50 km/h 時(shí),輕度混合模式的加速時(shí)間最短為8.3 s 左右,中度混合模式的加速時(shí)間為9.2 s 左右,重度混合模式的加速時(shí)間最長(zhǎng)為10.1 s 左右,發(fā)動(dòng)機(jī)比電動(dòng)機(jī)具有更大的驅(qū)動(dòng)性能。發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)比電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)快,輕度混合時(shí)以發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)為主,加速用時(shí)更短;重度混合時(shí)以電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)為主,電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)平穩(wěn)、加速用時(shí)更長(zhǎng),此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)處于輔助動(dòng)力模式,整車能耗相比輕度混合模式更小。圖7 中車輛加速性能與實(shí)車相應(yīng)模式下加速性能基本一致,說(shuō)明所構(gòu)建的整車動(dòng)力系統(tǒng)比較準(zhǔn)確。
基于整車模型和實(shí)車試驗(yàn)進(jìn)行車速對(duì)比,結(jié)果如圖8 所示。
圖8 車速對(duì)比測(cè)試結(jié)果曲線
由圖8 可知,不同動(dòng)力模式下的實(shí)際車速與模型的目標(biāo)車速較一致,說(shuō)明所建立的動(dòng)力學(xué)模型精度較高,能夠較好體現(xiàn)車輛的動(dòng)力特性,通過(guò)模型計(jì)算得到的最高車速為121.6 km/h,接近實(shí)際最高車速。
經(jīng)濟(jì)性驗(yàn)證主要分析所構(gòu)建模型的能量管理策略的可行性及電池組續(xù)駛性能的可靠性。圖9為電池組SOC 性能測(cè)試曲線。
圖9 電池組SOC 變化曲線
由圖9 可知,電池組SOC 能夠較長(zhǎng)時(shí)間保持穩(wěn)定,當(dāng)車輛處于CD(Charge-Depleting,電量消耗)模式時(shí),主要由ISG 電動(dòng)機(jī)提供驅(qū)動(dòng)力,發(fā)動(dòng)機(jī)只在高速或高負(fù)荷時(shí)才作為輔助動(dòng)力源啟動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)。CD 模式中,除有部分制動(dòng)能量回收外,電池組處于放電狀態(tài),其SOC 持續(xù)降低,當(dāng)?shù)竭_(dá)一定限值時(shí),車輛進(jìn)入CS(Charge-Sustaining,電量保持)模式,發(fā)動(dòng)機(jī)成為主要?jiǎng)恿υ?,電池組SOC 維持一定水平。當(dāng)SOC 下降到0.3 左右時(shí),電池組處于深度放電狀態(tài),車輛續(xù)駛平均時(shí)間可以超過(guò)5 000 s 以上,基本滿足續(xù)駛可靠性要求,上述設(shè)置驗(yàn)證了模型能量管理策略的有效性。
當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)作為主動(dòng)力源驅(qū)動(dòng)車輛時(shí),對(duì)車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行測(cè)試,得到燃油消耗率隨發(fā)動(dòng)機(jī)工況變化曲線,如圖10 所示。
圖10 車輛燃油消耗率變化曲線
由圖10 可知,發(fā)動(dòng)機(jī)作為動(dòng)力源運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),其轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速處于負(fù)荷率較高的工作區(qū)間,此時(shí)燃油消耗率較低,節(jié)省了能耗,同時(shí)車輛的排放水平也較低,所構(gòu)建的整車模型的經(jīng)濟(jì)性滿足目標(biāo)要求。
混合動(dòng)力汽車的動(dòng)力性與燃油車相近,但其排放水平與能耗更接近純電動(dòng)汽車。本文采用試驗(yàn)測(cè)試法構(gòu)建混合動(dòng)力汽車模型,并通過(guò)實(shí)車試驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行性能測(cè)試,結(jié)果顯示,不同混合動(dòng)力模式車輛加速到中等車速時(shí)的加速時(shí)間與實(shí)車模式基本一致,最高車速接近車輛實(shí)際最高車速,電池組處于深度放電狀態(tài)時(shí)車輛續(xù)駛能力較強(qiáng),發(fā)動(dòng)機(jī)在高效率工作區(qū)域運(yùn)行時(shí)車輛燃油經(jīng)濟(jì)性得到明顯改善。后續(xù)會(huì)繼續(xù)完善模型并進(jìn)行更復(fù)雜工況的性能測(cè)試,進(jìn)一步提升模型精度和可靠性。