插电式并联混合动力客车建模及仿真

范彪;袁景敏;李建鹏;袁月会;舒红

【摘 要】基于Advisor软件中并联混合动力客车仿真模型，建立插电式并联双离合器混合动力客车仿真模型，并对发动机、电机、传动系和电池等进行参数匹配；分析电力辅助控制策略，利用正交设计对其控制参数进行优选研究。仿真结果表明，动力系统主要参数及整车控制策略设计合理，满足整车性能要求。%Based on the simulation model of a parallel plug-in hybrid electric bus in the Advisor software, a simulation model for a parallel plug-in hybrid electric bus which has two clutches is established. Main parameters of the engine, motor, transmission and batteries are matched. The electric-assistant control strategy is analyzed and its control parameters are optimized parameters of powertrain and the demands. by orthogonal design method. The simulation results show that the design PHEV＇s control strategy are reasonable and satisfy the vehicle＇s performance 【期刊名称】《客车技术与研究》 【年(卷),期】2011(000)005 【总页数】5页(P5-9)

【关键词】插电式混合动力客车;建模;控制策略;仿真 【作 者】范彪;袁景敏;李建鹏;袁月会;舒红

【作者单位】重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044;陕西欧舒特汽车股份有限公司,西安710043;陕西欧舒特汽车股份有限公司,西安710043;陕西欧舒特汽车股份有限公司,西安710043;重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044 【正文语种】中 文

【中图分类】U469.7;TP391.9

随着全球石油资源短缺与环境恶化的日益严重，插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，PHEV）目前已成为国际汽车制造商研发的热点之一。PHEV是指可以使用电力网（包括家用电源插座，如220V电源）对动力电池进行充电的混合动力汽车。PHEV具有大容量的蓄电池，其整车控制策略不同于传统混合动力汽车，控制模式主要包括荷电消耗模式和荷电保持模式[1]。张博等[2]针对一款并联式PHEV对其在不同行驶里程下的控制策略进行了全局优化。研究表明，PHEV的控制策略取决于距离。Karbowski和Sharer等[3-4]对PHEV在不同行驶循环工况下，应用全局最优经济性控制策略的研究表明，“混合控制”模式优于传统的“消耗-保持”模式。Moura等[5]利用建立在行驶循环工况上的马尔可夫模型来预测未来车辆需求功率的随机分配，通过随机动态规划求解PHEV的最优控制策略。仿真结果表明，“混合控制”策略的总能量消耗要比“消耗-保持”策略的少6.4%。

本文以Advisor单离合器并联混合动力汽车仿真模型为基础，建立插电式并联双离合器混合动力客车仿真模型，对电力辅助控制策略进行分析，并进行整车动力性和燃油经济性仿真计算。 1 动力总成参数匹配 1.1 动力系统结构

我国城市客车的运行工况特点是车速低、加减速频繁、发动机工作在高效率区间的时间少。所以要求汽车在原地起步和低速时采用纯电动驱动；在中高速时，切换到纯发动机运行模式；在大油门加速时，采用混合驱动模式；在减速和制动时，采用再生制动能量回收模式。插电式混合动力客车采用双离合器并联式布置结构如图1所示。

该客车动力总成具有如下特点：电机功率较大；动力电池具有较大的能量和功率；具有纯电动运行模式，发动机和电机之间布置了自动离合器。整车的动力性能指标如下：最高车速≥80 km/h；0～50 km/h加速时间≤20 s；最大爬坡能力≥20%。 图1 插电式混合动力客车动力系统结构示意图 1.2 发动机功率的选择

发动机的功率选择主要由混合动力客车在发动机单独驱动时的最高车速和爬坡度要求决定。但后者确定出的发动机排量较大，使整车经济性的提高受到一定制约。因此，本文按满足汽车最高车速的行驶要求确定发动机功率Pe。

式中，v max为最高车速，km/h；m 为满载整车质量，kg；g为重力加速度，m/s2；f为滚动阻力系数；CD为风阻系数；A 为迎风面积，m2；ηt为传动效率。 由式(1)计算出发动机功率，再加上附件消耗功率就得到发动机额定功率。 1.3 电动机功率的选择

电动机的主要参数包括额定功率、峰值功率和额定转速、最大转速。电动机的功率主要依据汽车动力性来确定。

电动机额定功率Pmr应大于或等于车辆以纯电动最高车速行驶时行驶阻力功率：

式中，v mm为纯电动行驶最大车速，km/h。

电机峰值功率需满足混合动力客车的加速性能，由汽车加速时间所需要的功率减去

发动机功率，即得电机峰值功率。

电机最大转速nm max与额定转速nmr的比值称为电机扩大恒功率区系数β。β增大有利于降低电机的起动功率，但同时起动转矩也随之增大。由于高转矩需要较大的电机电流，进而增大了功率变换器的尺寸和损耗，因此，电机最高转速不宜过高。一般来说，

式中，nm max为电机最大转速，r/min；β为电机扩大恒功率区系数，取值范围4～6[6]。

根据电机转矩和电机功率及转速之间的关系可求得电机转矩：

式中，Pm为电机功率，kW；nm为电机转速，r/min。 1.4 传动系统传动比的确定

混合动力汽车传动系统主减速比应满足汽车最高车速的要求。按汽车的最高车速等于或略小于发动机最大功率点对应转速的车速来选取主减速比i0：

式中，ne max为发动机最大转速，r/min；r为车轮滚动半径，m。

传动系统的最大传动比i max要满足汽车在纯发动机运行时的最大爬坡度要求：

式中，Te max为发动机最大转矩，N.m。 1.5 动力电池组的确定

电池参数主要由两个因素决定：功率需求和能量需求。目前市场上化学电池的单节电压是确定的。因此，对电池容量的选择就转化为对电池节数的选择[7]：

式中，U为单节电池电压，V；C为单节电池额定容量，A.h；ηm为电机效率；W

为纯电动行驶1 km所消耗的电池能量，kW·h/km；S为纯电动续驶里程，km。 1.6 整车主要参数

PHEV动力系统各部件主要参数如表1所示。 2 插电式并联混合动力客车控制策略

混合动力汽车常用的控制策略有逻辑门限值控制、最优控制、逻辑模糊控制和动态自适应控制等。电力辅助控制策略属于逻辑门限值控制，其控制规则简单实用；电力辅助控制策略的出发点是尽量使发动机和电动机在效率较高的区域内工作，并使电池电量维持在对电池效率和寿命有利的范围内，以提高燃油经济性。电力辅助控制策略[8]原理如图2所示。

表1 插电式并联混合动力客车整车主要参数 图2 电力辅助控制策略

1）当电池的SOC大于SOCl且车速低于某一限值时，发动机关闭，由电动机提供全部驱动转矩。

2）当电池的SOC大于SOCl且车速大于最低限值，若所需扭矩小于发动机关闭转矩T off时，发动机关闭，电动机提供驱动转矩；若所需扭矩大于发动机关闭转矩T off时，则发动机开启。

3）当电池的SOC小于SOCl时，发动机工作，提供额外转矩给电池充电。若所需扭矩小于发动机最低工作扭矩T min，则发动机按发动机最低工作扭矩T min工作，多余的扭矩用来给电池充电；反之，发动机实际提供的扭矩是所需扭矩与充电扭矩T c之和。

4）当转矩需求大于发动机运行速度下的最大转矩T e max时，电动机提供辅助转矩。

5）制动减速时，电机工作于发电机状态，向电池回馈能量。 3 插电式并联混合动力客车仿真

3.1 仿真模型

采用仿真分析软件Advisor进行PHEV建模与仿真。Advisor是由美国可再生能源实验室在Matlab/Simulink软件环境下开发的仿真软件。通过在Advisor现有单离合器并联混合动力汽车结构模型基础上，进行二次开发，增加一个自动离合器模块，并修改各个模块(如整车模块、发动机模块、电机模块等)的仿真参数，建立了插电式并联双离合器混合动力客车仿真模型，如图3所示。 图3 插电式并联混合动力客车Simulink模型 3.2 控制参数正交设计分析

根据上述所建立的模型进行仿真，采用电力辅助控制策略，控制变量如表2所示。计算工况选用中国典型城市公交循环工况。

为了合理选择控制参数，以城市客车每天平均行驶里程180 km（30个循环工况）为计算里程基准，以整车油耗最小值为目标，对控制变量进行正交设计，确定最终控制参数的优选组合。

电池充放电程度由电池的充放电内阻和电池电压特性决定，取cs_hi_soc=0.9，cs_lo_soc=0.4。根据中国典型城市公交循环工况的统计特点，平均车速为16.15 km/h(4.49 m/s)。低SOC时，车速限值取值范围为[1.5 m/s，5 m/s]，用 A 表示，取 4 个参数：A1=1.5 m/s，A2=2.7 m/s，A3=4 m/s，A4=5 m/s；高SOC时，车速限值取值范围为[3 m/s，8 m/s]，用 B 表示，取 4 个参数：B1=3 m/s，B2=6.4 m/s，B3=7 m/s，B4=8 m/s。根据发动机的万有特性曲线，为确保发动机在经济区域工作，确定发动机关闭转矩系数取值范围为[0.1，0.6]，用 C 表示，取 4 个参数：C1=0.1，C2=0.29，C3=0.5，C4=0.6；发动机最低工作转矩系数取值范围为 [0.2，0.8]，用D表示，取4个参数：D1=0.2，D2=0.64，D3=0.7，D4=0.8；充电转矩与发动机不同转速下最大输出转矩的最小值之比取值范围为[0.1，0.4]，用E表示，取4个参数：E1=0.1，E2=0.2，E3=0.3，

E4=0.4。

表2 电力辅助控制策略变量表

选取L16（4）5正交表[9]，对车速限值（低SOC时）A、车速限值(高SOC时)B、发动机关闭转矩系数C、发动机最低工作转矩系数D、充电转矩与发动机不同转速下最大输出转矩的最小值之比E等控制参数进行正交设计，发现第2号设计方案（A1B2C2D2E2）的油耗最小（39.7 L），但并不是其最优组合。由同水平均值（如均值K1=（40.5+39.7+42.68+55.7）/4）与因素水平的关系图（图 4），可知其最优组合为A2B3C2D3E1。 图4 因素与指标的趋势图

由因素与指标的趋势图可知，各组控制参数组合下，汽车的油耗变化很大。为了验证控制参数A2B3C2D3E1是否为最优组合，对其每一个因素最优值附近取值，并进行二次正交试验设计。选取L16(4)5正交表安排仿真，共5个因素，每个因素设4个水平，再次进行正交设计。结果表明，每组控制参数组合下，汽车的油耗变化不大，说明已接近最优值。第9号设计方案（A3B1C3D4E2）的油耗最小（37.81 L），但并不是其最优组合。由同水平均值之和因素水平的关系见图5，可知其最优组合为A4B4C3D4E2。 图5 二次优化因素与指标的趋势图

通过上述优化，最终筛选出的控制参数如下：

高SOC车速限值cs_electric_launch_spd_hi=6.4 m/s；低 SOC车速限值 cs_electric_launch_spd_lo=2.7 m/s；发动机关闭转矩系数

cs_off_trq_frac=0.29；发动机最低工作转矩系数cs_min_trq_frac=0.64；充电转矩与发动机不同转速下最大输出转矩的最小值之比cs_charge_trq/min（fc_max_trq）=0.08。 3.3 仿真结果分析

图6是2个中国典型城市公交循环工况下的仿真结果图。从图6（a）可知，实际车速曲线（实线）与目标车速曲线（虚线）完全重叠，说明实际车速跟工况需求车速几乎相同。从图6（b）和（c）可知，低速工况下，发动机停止工作，电机直接驱动车辆；随着车速上升到一定值，电机停止工作，发动机直接驱动车辆；当车速急剧增大时，发动机和电机同时输出扭矩驱动汽车；当汽车减速制动时，电机作为发电机再生制动回收能量。

图6 仿真结果图

图7是30个中国典型城市公交行驶循环工况下电池SOC的变化曲线。由此可知，当SOC大于40%时，汽车处于电量消耗阶段；当SOC低于40%时，汽车进入电量维持阶段，此时发动机不但要提供较多功率满足行驶工况，同时要提供额外转矩给电池充电，以维持电池SOC处于最低值范围。 图7 电池SOC变化曲线

汽车动力性和中国典型城市公交循环工况下燃油经济性仿真结果见表3。其动力性均满足要求；其燃油经济性有大幅度提高，与某6121传统柴油车相比（油耗38 L/100 km），油耗降低41%。 表3 仿真结果 4 结束语

笔者以插电式并联混合动力客车为研究对象，确定了动力系统的电机、电池、发动机和变速器等的主要参数。基于混合动力电动仿真分析软件Advisor，建立了插电式并联双离合器混合动力客车仿真模型，分析电力辅助控制策略，并利用正交设计方法通过对多个控制参数进行组合运算，获得合理的控制参数取值。仿真结果表明，该控制策略的优化组合设计达到预期设计目标。

【相关文献】

[1]Jeffrey Gonder，Tony Markel.Energy Management Strategies for Plug-in Hybrid Electric Vehicles.SAE papers，2007-01-0290，2007.

[2]张博，李君，高莹.Plug-in混合动力汽车能量管理策略全局优化研究[J].中国机械工程，2010，(6)：715-720.

[3]Karbowski D,Rousseau A,Pagerit Share S P.Plug-in Vehicle Control Strategy:from Global Optimization to Real Time Application.EVS22,October 2006.

[4]Sharer P,Rousseau A,Karbowski D,et al.Plug-in Hybrid Electric Vehicle Control Strategy:Comparison between EV and Charge-depleting Options.SAE Papers，2008-01-0460，2008.

[5]Moura S J,Fathy H K,Callaway D S,et al.A Stochastic Optimal Control Approach for Power Management in Plug-in Hybrid Electric Vehicles.In Proc.of 2008 Dynamic Systems and Controls Conference，Ann Arbor，2008.

[6]吴彤峰，李新春，等.基于ADVISOR的混合动力微型客车驱动系统结构类型选择[J].合肥工业大学学报：自然科学版，2006，(11):1354-1357.

[7]刘金玲.并联混合动力客车控制策略研究[D].北京：清华大学，2004.

[8]ADVISOR Documentation,National Renewable Energy Laboratory,Version ADVISOR，2002.

[9]吴贵生，于治福，等.实验设计与数据处理[M].北京：冶金工业出版社，1996.