影響并聯混合動力電動汽車發(fā)動機-

1、2005002影響并聯混合動力電動汽車發(fā)動機在高效區(qū)工作的因素3黃妙華,喻厚宇(武漢理工大學汽車工程學院,武漢430070摘要通過對并聯混合動力電動汽車(PHEV 的仿真和對發(fā)動機工作點在發(fā)動機效率map 圖中分布情況的分析,研究了影響PHEV 的發(fā)動機在高效區(qū)工作的因素。研究表明:驅動系統能量管理和控制策略對PHEV 的發(fā)動機在高效區(qū)工作的影響最為顯著,其次是換擋策略、循環(huán)工況以及發(fā)動機高效區(qū)的位置和分布的影響。關鍵詞:并聯混合動力電動汽車,發(fā)動機,效率,油耗Factors Making Engine Works Within the EfficientOperation Region of

2、 Parallel Hybrid Electric VehicleH uang Miaohua &Yu H ouyuA utomotive Engi neeri ng Instit ute ,W uhan U niversity of Technology ,W uhan 430070AbstractThrough the simulation of parallel hybrid electric vehicle and the analysis on efficiency map of its engine ,the factors making engine works within e

3、fficient operation region are studied.This result shows that the most significant affecting factor is the powertrain energy control strategy.And the other factors next to it are shifting strategy ,driving cycle and the location and distribution of efficient operation region of the engine.These concl

4、usions provide a basis for the design and control of parallel HEV ,aiming at the objective of lowering fuel consumption.K eyw ords :Parallel HEV,E ngine ,E ff iciency ,Fuel consumption3國家863計劃電動汽車重大專項資助項目(2001AA501213。原稿收到日期為2004年1月5日,修改稿收到日期為2004年3月19日。1前言并聯混合動力電動汽車(PHEV 有2種或2種以上的能量源提供動力,發(fā)動機一般為其主要動

5、力源。為了降低PHEV 的油耗,需提高能量轉換裝置的效率,使發(fā)動機在高效區(qū)工作1。在影響PHEV 的發(fā)動機在高效區(qū)工作的因素中,驅動系統能量管理和控制策略為主要因素,其它因素包括換擋策略、循環(huán)工況以及發(fā)動機高效區(qū)的位置和分布。因此,可通過設計優(yōu)化的能量管理和控制策略,制定合理的換擋策略以及選擇合適的循環(huán)工況、選用高效區(qū)位置和分布理想的發(fā)動機,來實現PHEV 的發(fā)動機高效工作和降低油耗的目標。2控制策略的影響驅動系統控制策略根據循環(huán)工況的車速和加速度需求,PHEV 各部件的工作特性(如發(fā)動機、電機的效率map 圖和工作狀態(tài)(如蓄電池荷電狀態(tài)SOC 以及整車配置狀況(如混合度等因素,確定發(fā)動機和電

6、機的工作模式,將循環(huán)工況的需求轉矩或功率在發(fā)動機和電機之間進行合理分配,使兩者間的協調工作達到最優(yōu)匹配,從而達到最佳的驅動性能、最小的油耗和最低的排放。這是PHEV 的關鍵技術,直接影響著PHEV 的綜合性能。2005年(第27卷第1期汽車工程Automotive Engineering 驅動系統控制策略是影響PHEV的發(fā)動機在高效區(qū)工作的最主要因素?？刂撇呗钥蓛?yōu)化發(fā)動機的工作點,盡量使發(fā)動機始終在高效區(qū)工作,以達到降低油耗的目標。由于PHEV的發(fā)動機與傳動系統直接機械連接,發(fā)動機轉速與循環(huán)工況需求車速有直接聯系,故發(fā)動機難以在較窄的最高效率區(qū)內穩(wěn)定工作,而需在較廣的轉速和轉矩范圍內工作。這時

7、需綜合考慮各種因素,優(yōu)化發(fā)動機工作轉速和轉矩,并通過發(fā)動機和電機間轉矩的合理分配,使發(fā)動機在高效率區(qū)工作。對于具有圖1所示結構的PHEV,其發(fā)動機的轉速和轉矩應滿足v a=01377rn e/(i g i0(1T tq=T e+i c T m(2T tq=F t r/(i g i0T(3式中n e和T e為發(fā)動機轉速和轉矩,v a為車速,r為車輪半徑,i g、i0和i c分別為變速器傳動比、主減速器傳動比和轉矩耦合器傳動比,T tq為循環(huán)工況負載需求轉矩,T m為電機轉矩,F t為車輛在循環(huán)工況中運行所需驅動力,T為傳動系效率。式(2表明了循環(huán)工況負載需求轉矩在發(fā)動機和電機間的分配 。發(fā)動機轉

8、速和轉矩的優(yōu)化問題以油耗為目標函數,以實際車速與循環(huán)工況期望車速的偏差和蓄電池在循環(huán)工況中SOC終值與初值的偏差為約束條件。前一約束條件用于保證車輛動力性,后一約束條件用于維持蓄電池SOC的平衡2。設計變量為發(fā)動機的轉速和轉矩,兩者應限制在發(fā)動機允許的轉速和轉矩范圍內。發(fā)動機的優(yōu)化轉矩相對于循環(huán)工況需求轉矩的不足或多余部分,可由電機平衡。對于不足部分,電機可提供驅動轉矩來補償;對于多余部分,電機將其吸收用于發(fā)電,并向蓄電池充電。EQ7200PHEV按上述優(yōu)化問題分別采用經過優(yōu)化的模糊神經網絡控制策略(FNNC,fuzzy neural network controller2和未經優(yōu)化的電動輔助

9、控制策略(電動車輛仿真軟件ADV ISOR,在HL07循環(huán)工況下用ADV ISOR軟件進行仿真,發(fā)動機工作點在發(fā)動機效率map圖中的分布圖(圖中等效率曲線上的數值為發(fā)動機效率值分別見圖2(a和圖2 (b。前者表示發(fā)動機工作點大部分位于發(fā)動機高效率區(qū)范圍內,油耗較低;后者表示發(fā)動機工作點大部分不位于發(fā)動機高效率區(qū),油耗較高 。(a采用經優(yōu)化的FNNC(油耗718L/100km (b采用未經優(yōu)化的電動輔助控制策略(油耗8L/100km工作點o最大轉矩曲線|等效率曲線圖2EQ7200PHEV在H L07循環(huán)工況下發(fā)動機工作點分布圖這表明優(yōu)化的控制策略可控制發(fā)動機在高效區(qū)工作,使發(fā)動機和電機的工作達到

10、最佳匹配,從而達到減小油耗的目標。3換擋策略的影響換擋策略按換擋控制參數的個數可分為單參數、2個參數和3個參數換擋策略。單參數換擋策略的換擋控制參數一般為車速(或發(fā)動機轉速,其換擋控制較為簡單。2個參數換擋策略的換擋控制參數一般為車速和油門開度(或發(fā)動機的轉速和負荷率,它可使車輛獲得較好的動力性和燃油經濟性。3個參數換擋策略的換擋控制參數為車輛加速度、車速和油門開度,它不僅考慮車輛穩(wěn)態(tài)行駛過程,而且還考慮車輛加速或減速的非穩(wěn)態(tài)行駛過程3。2個參數和3個參數換擋策略比單參數換擋策略常用,它們都會對PHEV的發(fā)動機在高效區(qū)工作產生不同程度的影響。為簡化分析,以簡單的單參數換擋策略為例,研究換擋策略

11、對PHEV的發(fā)動21汽車工程2005年(第27卷第1期機在高效區(qū)工作的影響。利用式(1計算出不同擋位時發(fā)動機高效率區(qū)轉速范圍所對應的車速范圍,并將其作為變速器換擋的依據。根據車速進行換擋(即根據發(fā)動機高效率區(qū)轉速范圍進行換擋時,當車速位于某擋對應車速范圍內,則使用該擋位。EQ7200PHEV采用根據發(fā)動機高效率區(qū)轉速范圍所確定的換擋策略和FNNC,在HL07循環(huán)工況下仿真,發(fā)動機工作點大部分位于發(fā)動機高效率區(qū)轉速范圍內(圖2(a。EQ7200PHEV采用AD2 V ISOR的缺省換擋策略(根據發(fā)動機轉速和負荷率進行換擋和FNNC,在HL07循環(huán)工況下仿真,發(fā)動機工作點大部分不位于發(fā)動機高效率區(qū)

12、(圖3 。工作點o最大轉矩曲線|等效率曲線圖3發(fā)動機工作點分布圖(油耗812L/100km這表明根據發(fā)動機高效率區(qū)的轉速范圍,制定合理的換擋策略,可將發(fā)動機工作轉速限制在高效率區(qū)轉速范圍內。值得注意的是換擋策略對PHEV和傳統內燃機車輛的發(fā)動機工作點的影響是不同的。EQ7200PHEV采用FNNC在N EDC循環(huán)工況下,根據發(fā)動機轉速和負荷率進行換擋的換擋圖(各擋的升、降擋曲線和各擋對應的發(fā)動機工作點分布圖如圖4(a所示。由該圖可知,一部分發(fā)動機工作點未被換擋策略限制在升、降擋曲線之間,如升擋曲線右側的1、4擋發(fā)動機工作點。這是由于式(2中發(fā)動機轉矩T e=T tq-i c T m,當T m為

13、較大正值時,T e 可能較小而位于升擋曲線下方。由于換擋策略可確定發(fā)動機和電機合成轉矩T tq的變化趨勢和走向,故也會對發(fā)動機工作點的變化趨勢和走向產生影響,所以該換擋策略可將發(fā)動機工作點大部分限制在升、降擋曲線之間。與EQ7200PHEV相對應、 但無電機和動力蓄電(aEQ7200PHEV(油耗814L/100km (b與EQ7200PHEV相對應的傳統車輛(油耗917L/100km工作點(1擋o工作點(2擋工作點(3擋工作點(4擋最大轉矩曲線-降擋曲線升擋曲線|等效率曲線圖4在N EDC循環(huán)工況下,換擋策略對發(fā)動機工作點的影響池的傳統內燃機車輛采用自動變速器在N EDC循環(huán)工況下,根據發(fā)動

14、機轉速和負荷率進行換擋的換擋圖和各擋對應的發(fā)動機工作點分布圖如圖4(b所示。由該圖可知,發(fā)動機工作點被換擋策略限制在升、降擋曲線之間,而升、降擋曲線又將發(fā)動機高效率區(qū)包括在其間,故發(fā)動機工作點可基本被限制在高效率區(qū)。這表明根據發(fā)動機高效率區(qū)的轉速和負荷率進行換擋,可將傳統內燃機車輛的發(fā)動機工作點限制在高效率區(qū)內,但不一定能將PHEV的發(fā)動機轉矩限制在高效率區(qū)轉矩范圍內。因為由循環(huán)工況和擋位確定的變速器輸入軸需求轉矩,對于傳統車輛而言就為發(fā)動機輸出轉矩,對于PHEV而言則為發(fā)動機輸出轉矩和電機輸出轉矩在轉矩耦合器作用下形成的合成轉矩。PHEV的控制策略會根據發(fā)動機、電機和蓄電池工作狀態(tài)將該需求轉

15、矩在發(fā)動機和電機之間進行合理分配,所以PHEV發(fā)動機工作轉矩最終是由控制策略根據循環(huán)工況、變速器擋位、發(fā)動機、電機和蓄電池工作狀態(tài)確定而不是由換擋策略312005年(第27卷第1期汽車工程直接確定。傳統車輛的發(fā)動機工作轉矩可由循環(huán)工況和換擋策略設定的變速器擋位確定。4循環(huán)工況的影響合適的循環(huán)工況代表著合適的負載需求轉矩(式(3,在控制策略的轉矩分配作用下,可使發(fā)動機發(fā)揮出高效率區(qū)的轉矩能力。EQ7200PHEV 采用根據發(fā)動機高效率區(qū)轉速范圍所確定的換擋策略和FNNC ,分別在HL07和N EDC 循環(huán)工況下仿真,前者發(fā)動機工作點大部分位于高效率區(qū)轉矩范圍內(圖2(a ,后者發(fā)動機工作點有一部

16、分不位于高效率區(qū)轉矩范圍內(圖5。這是因為HL07循環(huán)工況平均車速高,負載需求轉矩高,可使發(fā)動機充分發(fā)揮高效率區(qū)轉矩能力,而N EDC 循環(huán)工況平均車速較低,負載需求轉矩較小,不能使發(fā)動機充分發(fā)揮高效率區(qū)轉矩能力 。工作點o 最大轉矩曲線|等效率曲線圖5在N EDC 循環(huán)工況下發(fā)動機工作點分布圖(油耗1311L/100km 這表明通過選擇合適的循環(huán)工況,同時采用合理的控制策略,可使發(fā)動機工作轉矩位于高效率區(qū)轉矩范圍內。選擇合適的循環(huán)工況應與制定合理的換擋策略配合使用,合適的循環(huán)工況和控制策略可將發(fā)動機工作點限制在高效率區(qū)轉矩范圍內,而合理的換擋策略可將發(fā)動機工作點限制在高效率區(qū)轉速范圍內,這兩

17、者相結合才可保證發(fā)動機在高效率區(qū)工作。5發(fā)動機高效率區(qū)位置和分布的影響本田Insight PHEV 分別在N EDC 、ECE 循環(huán)工況下仿真,前者發(fā)動機工作點大部分位于高效率區(qū)(圖6(a ,后者發(fā)動機工作點大部分不位于高效率區(qū)(圖6(b 。本田Insight PHEV 在N EDC 循環(huán)工況下的油耗明顯低于ECE 循環(huán)工況下的油耗,故其發(fā)動機高效率區(qū)與N EDC 循環(huán)工況匹配較好,適合于在N EDC 循環(huán)工況下運行 。(a 在N EDC 循環(huán)工況下(油耗319L/100km (b 在ECE 循環(huán)工況下(油耗514L/100km 工作點o 最大轉矩曲線|等效率曲線圖6本田Insight PHE

18、V 發(fā)動機工作點分布圖這表明通過選用發(fā)動機高效率區(qū)位置和分布與其實際工作區(qū)基本一致的發(fā)動機,也可使發(fā)動機在高效率區(qū)工作。該方法與前述方法不同,前述方法通過控制使發(fā)動機工作于高效率區(qū),而該方法在分析工況和行駛需求的基礎上,通過選用高效率區(qū)與循環(huán)工況相匹配的發(fā)動機,而使發(fā)動機在高效率區(qū)工作,這也是在PHEV 系統結構配置時應考慮的因素。由于發(fā)動機實際工作區(qū)與循環(huán)工況相聯系,所以用這種方法選用的發(fā)動機只與某種經常使用的循環(huán)工況相匹配。當循環(huán)工況改變時,發(fā)動機實際工作區(qū)與高效率區(qū)可能不同,則發(fā)動機可能不在高效率區(qū)工作。6發(fā)動機效率和油耗的關系發(fā)動機燃油消耗速率(g/s 為B v =P e /(e H

19、U (441汽車工程2005年(第27卷第1期式中P e 、e 分別為發(fā)動機輸出功率和效率,H U 為燃料熱值(J /g 。當發(fā)動機輸出功率P e 恒定時,增大發(fā)動機效率e ,可使燃油消耗速率B v 減小。當P e 增大倍數小于e 增大倍數時,也可使B v 減小。當P e 增大倍數大于e 增大倍數時,B v 將增大,圖5和圖7所對應的仿真結果與此種情況相似。圖7為EQ7200PHEV 采用ADV ISOR 缺省換擋策略和FNNC ,在N EDC 循環(huán)工況下的發(fā)動機工作點分布圖,發(fā)動機工作點大部分不位于高效率區(qū),其油耗為814L/100km ;圖5中發(fā)動機工作點大部分位于高效率區(qū),但其油耗為13

20、11L/100km 。工作點o 最大轉矩曲線|等效率曲線圖7在NEDC 循環(huán)工況下發(fā)動機工作點分布圖(油耗814L/100km 圖5所對應的發(fā)動機高效工作但油耗增加的異?，F象有其內在原因。因為發(fā)動機高效率區(qū)一般位于高功率區(qū),當發(fā)動機在高效率區(qū)工作時,發(fā)動機輸出功率可能高于循環(huán)工況中車輛運行所需功率。多余的功率會通過發(fā)電機發(fā)電而被蓄電池吸收,當發(fā)動機不工作或發(fā)動機功率不足時,蓄電池會將所吸收的發(fā)動機輸出的多余功率釋放以驅動電動機而使車輛行駛。由于發(fā)動機輸出的多余功率經歷了發(fā)動機發(fā)電機蓄電池電動機車輛的功率轉換和傳遞過程,該過程遠大于發(fā)動機車輛的功率傳遞過程,故發(fā)動機功率在轉換和傳遞過程中逐漸損失,功率利用率低,從而導致驅動系統整體效率下降,所以整車油耗反而較高。由此可見,通過換擋策略和控制策略可強制使發(fā)動機在高效率區(qū)工作,但這只是一種“被動”行為,可能會產生發(fā)動機效率提高、油耗增加的異常現象。消除這種異常現象的一種方法是根據循環(huán)工況對驅動系統的需求轉矩、PHEV 驅動系統的配置和混合度,對需求轉矩在發(fā)動機和電機間的分配進行合理控制。通過發(fā)動機高效率區(qū)位置和分布與經常使用的循環(huán)工況相匹配,可使發(fā)動機“主動”工作在高效率區(qū),發(fā)動機在高效率區(qū)工作輸出的功率基本全用于驅動車輛,不會產生多余的功率損失,故不會出現發(fā)動機效率提高