楊 波，白錦洋，李洪彪，吳學雷，羅小江

多軸串聯式混合動力車輛參數匹配研究

楊 波，白錦洋，李洪彪，吳學雷，羅小江

（北京航天發(fā)射技術研究所，北京，100076）

以串聯式混合動力多軸重型特種車輛為研究對象，混動參數匹配的合理性決定了車輛動力源潛能的發(fā)揮、機電子系統(tǒng)之間的協同程度以及動力性、經濟型、可靠性等關鍵技術指標滿足要求。為了提升車輛的綜合性能，需要在初始設計階段對車輛關鍵子系統(tǒng)進行匹配優(yōu)化設計。結合國內外研究經驗，從性能需求層面出發(fā)，對車輛邊界約束條件進行計算分析，優(yōu)化車輛重要混動參數，形成了車輛混動參數匹配優(yōu)化模型，提升匹配過程的精準性。最后，通過典型循環(huán)工況仿真驗證，證明了該參數匹配方法的合理性。

多軸車輛；串聯式混合動力；參數匹配；區(qū)域轉速比

0 引 言

混合動力車輛在結構方面可以分為串聯式、并聯式、混聯式3種[1,2]。串聯式混合動力結構中，發(fā)動機與驅動軸完全機械解耦，使得整車布置更加靈活[3]；驅動系統(tǒng)采用純電驅動模式，避免了機械與電力功率切換的工況，使得控制策略更加簡單、可靠[4]。本文將對串聯式混合動力汽車的參數匹配方面內容展開研究。

車輛參數匹配直接影響整車的動力性、燃油經濟性、排放特性、制造成本、整體質量等，動力系統(tǒng)參數匹配的優(yōu)化是混合動力車輛研究的關鍵技術之一[5~7]。文獻[8]中，借助仿真分析的方法，按照發(fā)動機功率、電動機功率、轉速轉矩范圍、傳動系速比電池功率及容量的順序，以發(fā)動機工作于經濟區(qū)間為準則進行了各元件參數的匹配，并通過仿真運算，驗證了匹配結果的合理性。但匹配過程側重點為發(fā)動機與蓄電池的協調，未涉及驅動電機的匹配計算；文獻[9]中，全面地考慮了各部件的選型，以插電式并聯混合動力汽車動力為研究對象，采用正交試驗設計方法，以汽車行駛工況油耗最小為目標，優(yōu)選出動力傳動系統(tǒng)各部件參數的優(yōu)化匹配方案，經過動力性和燃油經濟性仿真，得到了5.58%的節(jié)油效果。雖然文中的正交試驗法實現了對各重要參數的優(yōu)化，但文中對各參數的約束范圍描述較為模糊，仍需進一步挖掘內在的數學本質。文獻[10]中，借助了數學擬合的方法，采用指數函數對車輛起步加速過程進行擬合，很好地模仿了車輛起步加速過程的變加速度狀態(tài)，精確化了起步過程所需的功率。該方法非常值得借鑒，對于串聯式混合動力車輛來說，起步加速過程的關鍵限制因素為驅動電機的轉矩特性以及動力系統(tǒng)可提供的總功率，在進行動力系統(tǒng)和驅動系統(tǒng)匹配時應進行考慮。

本文利用數學推導，分析了電機特性參數對傳動系統(tǒng)的影響，建立了電機功率及電機區(qū)域速比與車輛性能之間的關系，按照車輛典型行駛工況需求、電機特性參數、發(fā)動機特性參數、發(fā)電機特性參數、電池特性參數依次進行系統(tǒng)參數的合理匹配與優(yōu)化。

1 傳動系統(tǒng)結構與基本設計要求

本文研究對象的結構如圖1所示，發(fā)動機的機械能通過聯軸器傳遞給發(fā)電機，發(fā)電機將機械能轉換為電能，經由高壓配電箱供給驅動電機驅動車輛，或供給電池組充電。電池組與高壓配電箱相連聯，可供給驅動電機驅動車輛，也可吸收由驅動電機回收的制動能量。車輛采用輪邊驅動的方案，驅動電機經減速器，與驅動輪相連。車輛動力傳動系統(tǒng)的運行模式可分為：a）APU（由發(fā)動機與發(fā)電機共同組成）單獨驅動車輛；b）電池組單獨驅動車輛；c）APU與電池組共同驅動車輛；d）行車充電模式；e）制動能量回收模式。

圖1 型串聯式混合動力車輛結構示意

通過對上述5種模式的合理切換、合理控制以及對車輛參數的合理匹配，可以實現車輛的起步加速要求、定速巡航要求、最高車速要求、爬坡能力要求以及經濟節(jié)油等性能方面的要求。

研究車輛基礎參數如表1所示，本文將依據改參數與要求對動力系統(tǒng)的關鍵部件進行匹配。

表1 車輛基礎參數

Tab.1 Vehicle Basic Parameters

參數名稱數值 整車質量m/kg30000 迎風面積A/m26 風阻系數CD0.8 最大車速Vmax/（km·h-1）120

續(xù)表1

參數名稱數值 最大爬坡車速Vp/（km·h-1）10 最大爬坡度θ30% 0~60km/h加速時間/s6 地面阻力系數f0.015 旋轉質量換算系數δ1.1

2 驅動電機參數設計

從圖1可以看出，驅動電機是車輛的唯一驅動元件，驅動電機的功率、轉速轉矩關系等性能將直接影響車輛的加速能力、最大車速等關鍵動力性能。

通常情況下，電機外特性曲線中，會包含兩個明顯的分區(qū)，如圖2所示。

圖2 電機轉速轉矩關系特性

當電機速度較低時，電機最大輸出轉矩恒定，此區(qū)域為恒轉矩區(qū)；當電機轉速較高時，電機輸出功率恒定，此區(qū)域為恒功率區(qū)。恒轉矩區(qū)向恒功率區(qū)轉變的轉速可稱為基速b，對應的車速為b；電機的最大轉速為max，對應的車速為最大車速max。定義=max/b為電機的區(qū)域轉速比，顯然，電機的外特性由其額定功率和區(qū)域轉速比共同決定。

2.1 加速性能對驅動電機的需求設計

a）車輛行駛于水平路面；b）路面滾動系數為0；c）空氣阻力系數為0。

通過后面的求解過程將可以看出，以上的假設對問題的分析并不會產生本質的影響。隨后，本文也會放寬假設條件，給出微分方程的數值解。

通過以上假設，式（3）可以進一步化簡為

由式（4）經過換項可以得出：

對等式（5）兩邊同時進行積分可得：

為了車輛能以最大能力加速，令車輛起步加速過程中，電機按外特性輸出功率。那么，式（6）的左側，可以依據圖2進一步拆分為恒轉矩部分與恒功率部分之和，如式（7）所示：

從式（8）中可以清晰地看出，電機區(qū)域速比越大，車輛在加速過程中所需要的電機功率越小。

圖3為有阻力和無阻力時，驅動電機需求功率隨區(qū)域速比變化的情況，從圖3中可以看出隨著速比的增加，需求功率減小的幅度逐漸降低，因此，在選擇電機時，需要對電機最大扭矩與區(qū)域速比進行合理的配置。圖4為不同區(qū)域速比與不同驅動電機功率下，車輛起步加速工況所需時間的狀態(tài)。當速比與功率同時較大時，加速時間自然很短，所以圖4中并未對此進行描述。圖4中主要對速比增大、功率減小時，加速時間進行描述，從圖4中可以看出，速比與電機功率合理的配合，可以得到最短的加速時間。

圖3 車輛起步加速過程需求功率隨區(qū)域速比變化曲線

圖4 不同區(qū)域速比與不同電機功率下車輛加速狀態(tài)

2.2 爬坡性能對驅動電機的需求設計

假設車輛以固定車速爬坡，依據汽車理論知識，車輛在爬坡過程中，受到的阻力可由式（1）得出。取不同區(qū)域速比、不同電機功率，繪制車輛的牽引力曲線，與不同坡度的路面阻力進行比較，可以得出不同狀態(tài)下，車輛的爬坡能力，如圖5所示，即使電機功率降低，但爬坡能力依然隨區(qū)域速比的增加而增加，在電機功率減小到某一限值以后，爬坡能力隨區(qū)域速比的變化較小。當固定車輛的爬坡能力時，電機需求功率隨速比的變化如圖6所示。

圖5 不同區(qū)域速比、電機功率下車輛需求驅動力與路面阻力對比曲線

從圖6中可以看出，在速比較低范圍內，電機功率隨速比的減小增加很大，但當速比處于較大區(qū)域時，需求功率隨速比增加而降低較小，為此，需要選擇合理的速比與功率配置，以兼顧電機的尺寸與爬坡性能。

圖6 相同爬坡能力下，不同區(qū)域速比對應的功率需求

2.3 最大車速對電機需求設計

車輛最高車速對應的需求功率可由式（9）計算得到。通常情況下，車輛最高車速對電機功率的需求會小于車輛加速能力與車輛爬坡能力對電機功率的需求。車輛最高車速的限制，主要體現在電機最高轉速與輪邊減速器的減速比上。

3 發(fā)動機功率設計

4 發(fā)電機功率設計

發(fā)電機的作用是將發(fā)動機的機械能轉化為電能，其功率大小應當與發(fā)動機功率大小匹配，保證在發(fā)動機全速度范圍內，發(fā)揮出發(fā)動機的最大能量，即發(fā)電機的外特性曲線應當盡量包絡發(fā)動機的外特性曲線。因此，發(fā)電機功率應當大于或等于發(fā)動機的額定功率。

在發(fā)電機的最高轉速方面，若采用增速箱連接，可以適當放寬發(fā)電機的轉速區(qū)域。當增速箱轉速過高時，由于齒輪與軸承的加工精度問題，會產生較大的震動問題，對增速箱的強度造成影響，因此，發(fā)電機的最大轉速不宜過高，從工程經驗出發(fā)，最高轉速在6000 r/min以下為宜[13]。

圖7為不同增速比下，發(fā)動機的特性曲線，當增速比增加時，發(fā)動機的最大轉矩逐漸降低，發(fā)電機包絡發(fā)動機外特性的能力增強。發(fā)電機的尺寸與發(fā)電機的額定轉矩關聯較大，轉矩越大，發(fā)電機尺寸越大，因此，在實際選型過程中，應當依據動力單元的尺寸限制，對發(fā)電機額定轉矩進行限制，進一步可依據圖7得到增速箱的增速比。

圖7 不同增速比下發(fā)動機特性曲線

5 電池組容量設計

電池容量大小主要依據以下邊界條件進行選型設計：

a）靜默行駛里程限制；

b）車輛最大功率與發(fā)動機功率限制；

c）制動能量回收限制；

d）車輛結構布局空間及整車質量的限制。

串聯式混合動力車輛電池組具備輔助動力單元輸出功率的作用，即在車輛需求功率大于動力單元輸出功率時，不足部分功率電池組提供。該功率限制可由爬坡功率、最高車速功率、加速功率三者較大者與式（10）相減得到。

制動能量回收模式可以對應于車輛的多種減速工況，在該模式下，驅動電機將作為發(fā)電機使用，回收車輛的制動能量，將能量儲存在電池組中。在某些長坡工況，需要回收的能量較多，電池組的容量應當大于這一回收能量。在絕大多數情況下，此能量遠小于靜默行駛所需能量，因此該設計條件的優(yōu)先級較低。

6 仿真及試驗驗證

根據多軸重型特種車輛的需求特點，以動力性為匹配目標，按照上述方法，得到本文研究對象的參數計算結果如表2所示。

表2 車輛的匹配參數

Tab.2 Research Object Parameters

參數名稱數值 驅動電機總功率/kW400 區(qū)域速比x3 發(fā)動機功率/kW300 發(fā)電機功率/kW300 電池組容量/（kW·h）170 電池組功率/kW200

采用硬件在環(huán)試驗臺架對匹配結果進行驗證，試驗臺架布置如圖8、圖9所示。其中，動力系統(tǒng)控制器APCU采用發(fā)動力優(yōu)先輸出動力、總輸出功率跟隨需求功率的控制策略，驅動電機控制器MCU采用力矩平均分配的控制策略。

圖8 硬件在環(huán)試驗臺架布置

圖9 硬件在環(huán)測試平臺

采用NEDC（新標歐洲循環(huán)測試）的循環(huán)工況（見圖10）以及高速路循環(huán)工況（見圖11）對匹配的合理性進行試驗驗證[16]。

圖10 NEDC循環(huán)工況

圖11 高速路循環(huán)工況

在循環(huán)工況中，車輛的需求功率與試驗功率分別如圖12、圖13所示。

圖12 NEDC循環(huán)工況下車輛需求功率曲線

圖13 高速路循環(huán)工況下車輛需求功率曲線

從圖12、圖13中可以得出，兩種工況下，試驗功率可以覆蓋需求功率，證明發(fā)動機與電池功率匹配可以滿足整車動力性需求。

對其進行統(tǒng)計處理，可以得到圖14所示的循環(huán)工況功率需求概率分布圖?？梢?，發(fā)動機功率均可以覆蓋90%左右的常用功率，與上文中發(fā)動機功率的設計標準相吻合，因此，可以證明發(fā)動機功率匹配合理。

圖14 各循環(huán)工況下車輛需求功率的概率

車輛的驅動力需求如圖15、圖16所示，從圖15、圖16所示可以看出，試驗工況中電機提供的驅動力可以覆蓋理論驅動力需求。

圖15 NEDC循環(huán)工況需求動力與試驗電機提供動力曲線

圖16 高速路循環(huán)工況需求動力與試驗電機提供動力曲線

圖17、圖18給出了兩種工況下需求動力與電機可提供動力曲線。

圖17 NEDC循環(huán)工況需求動力與電機可提供動力曲線

圖18 高速路循環(huán)工況需求動力與電機可提供動力曲線

從圖17、圖18可以看出，任意車速的需求驅動力均小于此時電機可提供最大驅動力，證明驅動能力可以滿足需求。從圖17可見，在=1115 s時，車輛到達最大車速，電機可提供的驅動力最小，此時電機可供動力依然大于車輛需求動力，而且二者之差很小，沒有過多的功率冗余，證明了電機匹配的合理性。從圖18可見，在整個循環(huán)工況中，電機可供驅動力在大范圍內高出需求驅動力較多，造成資源浪費。為此，可以在控制策略中加入電機個數選擇模塊，在低驅動需求時，啟動少數電機，在高驅動需求時啟動多數電機，實現高效率驅動的目的。

7 結 論

參數匹配是車輛所有性能的基礎，匹配合理可以發(fā)揮出各部件的最優(yōu)性能。在合理的控制策略引領下，各部件協調工作，實現車輛的高效運行。本文分析了電機特性參數對傳動系統(tǒng)的影響，建立了電機功率、電機區(qū)速比與動力性能之間的關系，按照車輛動力性需求，對驅動電機進行了匹配。然后，在此基礎上，對發(fā)動機、發(fā)電機、電池組分別進行了功率匹配。經過典型循環(huán)工況仿真，驗證了參數匹配的合理性。通過上述研究，本文主要得出以下結論：

a）驅動電機的區(qū)域轉速比與車輛的動力性具有緊密的聯系，在同等功率下，區(qū)域轉速比越大車輛加速性能、爬坡性能會越好。但是，當區(qū)域轉速比增大到某一范圍后，其對車輛性能的影響會逐漸減弱。

b）純電驅動車輛的全部驅動力來自驅動電機，因此驅動電機的參數對車輛性能的影響最為直接。整車參數匹配過程中，應當首先對驅動電機進行匹配，然后，依據電機的具體特性，依次對其它部件進行匹配；

c）文中闡述了車輛動力系統(tǒng)以及驅動系統(tǒng)主要部件匹配的具體方法，以本文8×8型多軸混合動力車輛為例，設計了關鍵部件的具體參數。通過對典型工況的仿真，驗證了參數匹配的合理性和本文所述方法的有效性，對車輛的正向設計起到指導性作用。

[1] 劉旭東, 等. 基于模糊邏輯的SHEV控制策略設計與仿真[J]. 北京工業(yè)大學學報, 2012, 38(3):363-368.

Liu Xudong, et al. Design and simulation of fuzzy logic control strategy for an shev[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2012, 38(3): 363-368.

[2] 李瑋, 段建民. 串聯式混合動力汽車起-停巡航控制[J]. 北京工業(yè)大學學報, 2011, 37(9): 1317-1324.

Li Wei, Duan Jianmin . Stop and go cruise control on series hybrid electric vehicle[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2011, 37(9): 1317-1324.

[3] 陳龍, 等. 基于在線ECMS的混合動力公交車能量管理策略優(yōu)化與HIL仿真[J]. 汽車工程, 2016, 38(10): 1163-1168.

Chen Long, et al. Optimization and HIL simulation of energy management strategy for hybrid electric bus based on online ECMS[J]. Automotive Engineering, 2016, 38(10): 1163-1168.

[4] 林歆悠, 等. 基于隨機動態(tài)規(guī)劃的混聯式混合動力客車能量管理策略[J].汽車工程, 2012(9): 830-836.

Lin Xinyou, et al. The Energy management strategy for a series-parallel hybrid electric bus based on stochastic dynamic programming[J]. Automotive Engineering, 2012(9): 830-836.

[5] Hu M, Xie H, Fu C. Study on EV transmission system parameter design based on vehicle dynamic performance[J]. International Journal of Electric and Hybrid Vehicles, 2014, 6(2): 133-151.

[6] 潘筱, 等. 基于遺傳算法的汽車平順性和操縱穩(wěn)定性優(yōu)化[J]. 北京工業(yè)大學學報, 2012, 38(11):1638-1642.

Pan Xiao, et al. Optimization study on the vehicle handing stabiling and ride comfort using genetic algorithm method[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2012, 38(11): 1638-1642.

[7] Saijad F, Francis A. The role and use of robust multivariable control in hybrid electric vehicle energy management-part i: an overview[C]. Dubrovnik: IEEE International Conference on Control Applications, 2012.

[8] Gao Y, Ehsani M. Parametric design of the traction motor and energy storage for series hybrid off-road and military vehicles[J]. IEEE Transactions on Power electronics, 2006, 21(3): 749-755.

[9] Zeng X, et al. Multi-factor integrated parametric design of power-split hybrid electric bus[J]. Journal of Cleaner Production, 2016(115): 88-100.

[10] Ribau J, et al. A new offline optimization approach for designing a fuel cell hybrid bus[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014(42): 14-27.

[11] Yoshimura, Toshio. Design of a simplified adaptive fuzzy backstepping control for uncertain discrete-time nonlinear systems[J]. International Journal of Systems Science, 2015, 46(5): 763-775.

[12] Tadic, et al. A novel hybrid MCDM model based on fuzzy DEMATEL, fuzzy ANP and fuzzy VIKOR for city logistics concept selection[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 18(41), 8112-8128.

[13] Nema K, et al. Identification of two-input two-output process using state-space analysis [J]. Iet Control Theory and Applications, 2015, 13(9): 2029-2038.

[14] Roy I, Robert D. Engine torque ripple cancellation with an integrated starter alternator in a hybrid electric vehicle: implementation and control[J]. IEEE Transactions on Industry Application, 2003, 96(6): 1765-1774.

[15] Cheng A S (Ed), et al. Investigation of methyl decanoate combustion in an optical direct-injection diesel engine[J]. Energy & Fuels, 2014, 28(12): 3107-3115.

[16] Wu Dan, Zhou Rui, Liu Meng. Numerical investigation of the stability of rotating detonation engines[J]. Combustion Science and Technology, 2014, 108(10-11): 1699-1715.

Parameter Design of Multi-axis Series Hybrid Electric Vehicle

Yang Bo, Bai Jin-yang, Li Hong-biao, Wu Xue-lei, Luo Xiao-jiang

(Beijing Institute of Space Launch Technology, Beijing, 100076)

The series hybrid multi-axis heavy-duty special vehicle is focused. The rationality of hybrid power parameter matching determines the potential of vehicle power source, the degree of synergy between electromechanical subsystems and key technical indicators such as power performance, economy and reliability meeting the requirements. In order to improve overall performance of the vehicle, it is necessary to optimize the subsystems in the initial design stage. Based on the research experience at home and abroad, the vehicle boundary constraints from the performance requirements are calculated and analyzed, the important parameters of the vehicle are optimized, and a reasonable matching system is formed for the hybrid electric vehicle parameters to improve the accuracy of matching results. Finally, the rationality of the parameters matching method is proved by the typical cyclic condition simulation.

multi-axis vehicle; series hybrid electric vehicle; parameter design; extended speed ratio

U462

A

1004-7182(2020)02-0087-07

10.7654/j.issn.1004-7182.20200218

楊 波（1982-），男，博士研究生，研究員，主要研究方向為特種車輛底盤技術。

白錦洋（1988-），男，博士研究生，工程師，主要研究方向為特種車輛底盤技術。

李洪彪（1979-），男，研究員，主要研究方向為特種車輛底盤技術。

吳學雷（1965-），男，研究員，主要研究方向為特種車輛底盤技術。

羅小江（1981-），男，高級工程師，主要研究方向為特種車輛底盤技術。

2018-09-07；

2018-12-16