一种混合动力电动汽车动力系统的参数匹配与优化
Borthakur S; Subramanian S C
Phoenix, Arizona, USA: ASME, 2017
摘要
石油储量的逐渐减少和对能源需求的增加导致了汽车制造商开发新型环保汽车,如电动和混合动力汽车。对给定的驾驶条件选择正确的混合动力配置非常重要,因为它会影响车辆的性能和燃:经济性。本文重点介绍串联混合动力电动汽车的详细参数分析。本文的目的是通过初始参数匹配和零件尺寸设计来开发串联混合动力汽车动力总成,然后对其给定的设计约束进行优化。这涉及到基于车辆动力学的组件功率规格的研究和计算。将初始参数进行优化以符合设计目标。优化的串联混合动力汽车的模拟是在印度驾驶循环(IDC)的软件ADVISOR中完成的。最后基于仿真结果,建立了动力总成部件的最佳范围。
关键词:串联式混合动力;车辆性能;部件尺寸设计;ADVISOR;印度驾驶循环
术语:
Af正面横截面积(m2)
Cd 阻力的系数
C 电池容量(Ah)
F 车辆加速所需的力(N)
Ft 牵引力(N)
M 车辆质量(kg)
P 功率(kW)
R 车辆总阻力(N)
Ra空气动力(N)
Rf滚动阻力(N)
Rg 坡道阻力(N)
Nmax 最大电机转速(rpm)
S 纯电动模式下的车辆行驶里程(m)
T 输出转矩(Nm)
Vb 电池电压(V)
W 总车重(N)
Wf 前轴重量(N)
Wr 后轴重量(N)
a 纵向加速度(m / s2)
fr 轮胎滚动阻力系数
g 重力加速度(m / s2)
ig 传动比
n 电机转速(rpm)
r 有效车轮半径(m)
vrm 车速对应于电机基本速度(kmph)
vrv 额定车度(kmph)
gamma; 旋转惯性因子
eta;m 电机效率
eta;t 传动效率
eta;bd 电池放电效率
theta;s 坡度角
mu; 最大轮胎——路面摩擦/附着系数
注意:任何具有下标ele的变量表示纯电模式。
正文:
1 绪论
现代社会在经济和社会发展中严重依赖化石燃料交通工具。汽车数量的增加导致了对全球能源系统的开采,不可再生资源的大量消耗以及尾气排放,造成全球气温升高,极端天气和生态系统不稳定等严重的环境问题[1,2]。在这种情况下,汽车行开始投资电汽车和混合动力汽车等技术,以提高燃油经济性和减少排放,同时保持适用于当今车辆的性能,安全性和可靠性。
文献中可用的混合动力电动汽车(HEV)的常见形式是串联式混合动力汽车(SHEV),并联式混合动力汽车(PHEV)和混联式混合动力汽车,各有其优缺点[3]。串联式混合动力汽车配置以其简单的操作和控制,被认为是城市/城市驾驶频繁启停的最佳选择,车辆几乎可以在全电动模式下运行,大部分时间发动机是关闭的,从而可以减少燃料的消耗和污染物的排放。图1给出了串联式混合动力汽车动力总成的简单布局。本文着重介绍了城市驾驶条件下特别适用于重型道路车辆的优化串联式混合动力汽车动力总成的发展情况及其在印度城市条件驱动下的性能评估如城市公交车辆,自卸车,拖车,皮卡等,它们几乎可以在纯电动模式下运行。
设计混合动力汽车的第一步也是最重要的一步就是选择适当的动力总成部件尺寸和参数匹配。正如Ehsani等人所证实的那样 [3]。为所有EV和HEV动力系统提供基本设计约束的三大操作:1)初始加速;2)爬坡能力;3)最大巡航速度。
图1 SHEV的布局
车辆的性能取决于传动系配置和动力总成部件特性。车辆总重量(GVW)是影响车辆连续功率和峰值功率要求的主要因素。Carlson等人通过调查车辆质量对混合动力动力系统在不同驾驶循环下能耗的影响发现 车辆总重量(GVW)和燃油经济性之间的密切关系[4]。研究表明,在城市测功仪驾驶规划表(UDDS:城市驾驶)和US06补充联邦测试程序(SFTP:侵略性驾驶)行驶周期中,减少10%的质量会导致混合动力汽车和纯电动汽车的能耗降低3%至4%。因此,选择合适尺寸的部件同时保持车辆性能与传统车型相匹配,成为设计师的一大挑战。
由于拥有大型牵引电机,重型电池组和额外的发电机,串联式混合动力汽车比传统车辆和并联式更重。Ehsani等人研究了加速,恒功率区域的电动机特性,发现如果动力传动系主要在恒功率区域运行,则可以用最小额定功率来满足初始的加速和坡度条件[2]。但这会导致高转矩输出,增加电机重量,从而增加车辆总重量。所以,在设计阶段车辆的总重量不能被视为一个常数值,因为它受每个动力总成部件的特性的影响。
车辆动力总成的优化是实现车辆性能和实现最佳燃油经济性的下一个重要的步骤。文献[5,6]中可以找到各种用于设计电动和混合动力电动汽车动力总成系统的优化算法。基于梯度的算法,如序列二次规划(SQP)使用派生信息来寻找局部最小值[5]。诸如分割矩形(DIRECT)和遗传算法(GA)等无衍生算法对于不依赖于衍生的目标函数很有效。此外,DIRECT算法是确定性全局优化算法,确保目标函数在有限时间内收敛到全局最优,使用PSAT软件对并联式混合动力汽车进行了优化,使用四种全局优化算法(DIRECT,GA,Simulated Annealing和Particle Swarm Optimization)在复合驱动循环上获得了最佳燃油经济性,并发现无导数算法(DIRECT,Simulated Annealing和GA)对于复杂的混合动力汽车设计问题是有效的[5]。
本文首先对车辆性能要求进行了简要的数学概述,之后再研究了动力系统部件的基本特性,再进行初始参数匹配。由于受到电动机和电池特性的影响,使用迭代法来选择串联式混合动力汽车的车辆总重量。最后的车辆动力总成的优化是为了最大限度地减少在特定的一组限制条件下的燃油消耗,并针对印度驾驶循环进行评估。用于车辆操作的控制策略是恒温控制策略[3]。本文使用的混合动力技术是电池混合动力。DIRECT算法用于车辆优化[7]。
2 关于车辆行驶性能的公式
为了计算动力传动系的初始部件特性,需要确定控制车辆性能的基本方程。显示了沿着纵向平面作用在车辆上的重要力在图2中[8]。控制加速期间纵向运动的基本方程式为:
-(1)
对于前轮驱动(FWD)系统,最大牵引力为:
(2)
该最大牵引力将限制原动机在SHEV的情况下电机的扭矩输出以避免轮胎打滑。最大牵引力下最大电机转矩输出可以计算:
(3)
图2 在汽车爬坡时的纵向受力
通常以其最高速度,加速度和爬坡能力来描述汽车性能[9]。对于SHEV,最大车速受最大电机输出转速限制,公式如下:
(4)
电机为达到这一最大转速的输出功率和转矩为:
(5)
(6)
达到坡度theta;s所需的功率和电机转矩输出如下:
(7)
(8)
加速性能由车辆从静止加速到某一纵向速度(vrv)所需的时间来评估。表示加速度的公为:
(9)
电动机的典型转矩速度特性可分为两个不同的区域:延伸到电动机基本速度omega;b(或vrm)的恒定转矩区域,它提供的额定转矩T最大,和达到额定功率Pm的基本速度下的恒功率区域。图3显示了一个近似的感应电动机转矩特性曲线,其中没有考虑自然模式区域。
首先忽略基本电阻,由整合公式(9)可以发现电机功率Pm和具有初始加速度(在tf秒速度从0到vrv)的一个解析表达式。假设vrv大于vrm,(9)可以整合为[3]:
,因此
(10)
从公式(10)很明显看到,在给定的vrv下,Pm取决于vrm的值。如果电机在恒功率区单独(trm= 0)在tf秒内达到0-vrv(这在实践中是不可行的),需要的功率是最低的。然而,上述讨论建立在增加恒定功率电机的范围会降低电机功率的基础上[2]。
当考虑所有的阻力时,方程 (10)可以重写为[3]:
(11)
图3 电机转矩和功率特性
3 串联式混合动力汽车的部件尺寸
串联式混合动力汽车的部件尺寸和参数分析是根据前面章节中描述的车辆性能要求完成的。本文选择了一辆重型卡车用于串联式混合动力汽车的设计和模拟[10]。车辆参数在表1,性能规格在表2。由于个别部件规格数据不足,在软件ADVISOR [13]中的仿真采用了近似值。这导致了一些在仿真中使用的车辆参数的值与参考车辆不同,例如表1中给出的车辆总重量(GVW)和发动机额定转矩[10]。
表1 车辆参数
滑翔机质量 |
3940千克 |
ICE功率/质量 |
200千瓦/ 545千克 |
GVW |
14351公斤 |
Cd |
0.440 |
Af |
6.50 m2 |
Fr |
0.009 |
r |
0.50 m |
L |
4.75 m |
表2 车辆性能规格
最高速度(Vmax) |
每小时95公里 |
爬坡能力 |
15公里时15% |
加速度 |
0-50公里/小时 |
加速时间(tf) |
13 s |
纯电范围 |
100公里 |
相同的车辆被用作基础车辆以把牵引系统从传统系统改变为串联混合动力汽车传动系。与常规车辆相比,缩小的ICE用作SHEV中的辅助动力源,而牵引电动机和电池被结合在车辆总质量的主要部分中。因此,GVW可以写成:
(12)
其中mtot和mglider分别是GVW和没有变速箱和货物的质量(滑翔质量)。
主要目标是在满足车辆性能要求的同时最小化SHEV车辆的总质量。文献[11]表明车重增加10%导致燃油消耗增加6%。由于所研究的基准车辆保持不变,所以滑翔机质量和货物质量在公式(12)中取恒定值。
3.1 发动机-发电机
发动机-发电机的功率输出直接用于在纯引擎牵引模式期间运行牵引电机,继而推动车辆。考虑两种驾驶条件来计算发动机的额定功率-高速公路行驶和停-驶模式城市驾驶。对于城市驾驶而言,发动机发电机应提供足够的电力来维持电池的SOC,而在高速公路行驶中,发动机-发电机和传动系应能够以稳定定的高速保持车辆的运行[2]。
3.2 电动机
牵引电机通过单级齿轮箱和主减速器直接连接到车
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