基于純電動車電機能耗的主減速比優化方法研究

龔定旺

摘要：針對常用的電動汽車主減速比設計方法沒有考慮電機效率特性，導致電動汽車能耗難以下降的問題，在分析了主減速比與電動汽車電機能耗的關系的基礎上，以純電動車（Pure Electric Car，以下簡稱PEC）為研究對象，提出基于電機能耗的PEC主減速比優化方法，通過遺傳算法對主減速比進行優化求解，得到使電機能耗最低的最優主減速比。為了驗證優化結果，在AVL cruise中建立整車仿真模型，進行能耗經濟性仿真。仿真結果顯示，優化后的PEC與原PEC相比，電機效率提高了2.71%，能耗降低了11.40%，續駛里程增加了11.11%。

關鍵詞：純電動車;主減速比;優化設計;遺傳算法

中圖分類號：U469.7

文獻標志碼：A

0 引言

純電動汽車具有零排放和不依賴化石燃料的優點，是汽車工業的發展方向。但是電能量消耗大、續駛里程短等問題制約了電動汽車的發展。因此減少電動汽車能量消耗是電動汽車研究的核心，其中電動汽車傳動系參數是影響其能量消耗的關鍵因素之一[1]，因此，對電動汽車傳動系的參數進行匹配優化，是當前電動汽車研究的重點之一。

汽車主減速器傳動比 （簡稱主減速比）是傳動系的重要參數，目前電動汽車主減速比的設計一般是參照同級內燃機車型進行匹配設計，沒有考慮到內燃機與電動機高效率區域的差異，難以充分發揮電動機的高效特性，使得電動汽車能耗難以下降。為此，以某款純電動車（簡稱PEC）為對象，研究基于電機能耗的PEC主減速比優化方法，目的是在變速器傳動比一定的條件下，通過優化方法，設計出合理的 ，使電動機工作在高效率區域，達到提高電機的效率和降低PEC能耗的目的。

1 基于純電動車電機能耗的主減速比優化方法

1.1 汽車主減速比與能耗經濟性關系分析

汽車傳動系主要由主減速器、變速器和差速器等組成，其功能是將動力源發出的動力傳遞給車輪，通過主減速器的減速增矩，以及變速器擴大轉速和轉矩變化范圍，保證汽車在不同使用條件下具有良好的動力性和燃油經濟性。描述汽車傳動系主要參數有總傳動比和變速器擋位，其中，總傳動比是主減速比 與變速器傳動比 的乘積。在行駛工況確定的情況下， 與 共同決定了動力源的工作點，從而影響其工作效率及能耗[2]。

然而，在 一定的情況下， 對不同動力源汽車的動力性和經濟性的作用規律不一樣。文獻可知，隨著 增大，內燃機汽車的加速時間減小，動力性提高，但燃油經濟性變差;而隨著 增大，電動汽車的加速時間減小，動力性提高，而且能耗經濟性同時提高。這說明在 一定的條件下，由于內燃機與電動機工作效率特性不同， 對內燃機與電動機汽車的動力性和經濟性的作用規律不一樣。

因此，有必要研究電動汽車 與電機能耗的關系，在此基礎上對電動汽車 進行優化設計。

1.2 電動汽車主減速比與電機能耗的關系

對于電動汽車，當循環工況給定時，其每一時刻的需求車速 就已確定，

在 不變的情況下，電機工作點 與 之間可通過 來建立一定的函數關系;同時 直接影響電機效率 和功率 ，即當循環工況給定和 一定時，由此可推出電動汽車的能耗 大小將由 來決定[3]。

1.3 優化方法

為了實現電動汽車降低能耗的目標，根據電動汽車 與 的關系，提出基于電機能耗的電動車主減速比優化方法，其基本思路是：在一定工況下，根據 與 的函數關系，由每一個 都可計算出其對應的 ，為了得到使 最低的 ，以最小的 作為目標函數，以電動汽車動力性要求 作為約束條件，對 進行優化設計，求出使 為最小的主減速比 。

由文獻可知，在 為8.0～8.2的范圍內，隨著 的增加， 呈多峰起伏變化，這主要是由于 與 之間存在高度非線性關系所致。若使用常用的優化算法對其求解，容易收斂于局部最優解，從而導致難以獲得全局最優解 。

基于電機能耗的PEC主減速比優化遺傳算法的具體求解過程如下：

1）首先在 的約束范圍內隨機生成一組個體構成初始群體;

2）根據公式，對群體中的每個個體（ ）進行適應度計算，并判斷算法收斂準則是否滿足，若滿足則輸出搜索結果，即使 最低的 值，否則進行下一步;

3）根據個體適應度計算每個個體被選擇的概率，采用適應度比例選擇法按優勝劣汰的原則進行選擇運算;

4）對當前群體中的個體采用算術交叉和均勻變異進行交叉和變異運算，產生新的個體，從而產生下一代群體;

5）返回第2步。

其中，第2步中的收斂準則為設定的遺傳代數，當遺傳算法運算到設定的遺傳代數時，將此時群體中具有最大適應度的個體作為最優解輸出，并終止計算[4]。

2 基于電機能耗的純電動車主減速比優化仿真分析

以某款PEC為對象，運用基于電機能耗的純電動車主減速比優化設計方法，對PEC的主減速比進行設計。整車滿載質量16500Kg，空氣阻力系數0.8，迎風面積5.8平方米，變速器速比6.9/4.13/2.47/1.49/1，

輪胎滾動半徑r為0.517m，動力電池總能量92.6kWh。

2.1 PEC主減速比優化

根據整車主要參數及上節的優化方法，在Matlab中建立整車數學模型及遺傳算法優化函數。其中，遺傳算法的編碼方式和遺傳算子根據上節設置;

由于Matlab中對遺傳算法進行了處理，可直接求解最小值優化問題，因此實際求解時，無需把適應度函數轉化為最大值問題，而是直接以目標函數作為適應度函數進行計算。

種群最優個體適應度和種群平均適應度都收斂于5.867，說明優化結果良好。

2.2 PEC優化主減速比仿真驗證

根據2節的整車主要參數，在AVL cruise軟件中建立PEC仿真模型，把原PEC主減速比與遺傳算法優化后的主減速比輸入到AVL cruise的PEC整車模型中進行整車工況仿真，得到優化前后PEC的動力性及能耗經濟性仿真結果。

在動力性方面，優化后的PEC與原PEC相比，最大車速 下降了2km/h，0～50km/h加速時間 減少了0.33s，10km/h爬坡度 增加了1.95%，不僅能夠滿足動力性能設計指標，而且加速性能和爬坡性能都有提升。而能耗經濟性方面，在中國典型城市公交工況下，優化后的PEC與原PEC相比，電機平均效率 提高了2.71%，電機能耗 降低了11.40%，續駛里程 增加了11.11%，節能效果明顯，達到了降低能耗、增加續駛里程的目標。

通過以上的優化結果及仿真分析，基于電機效率的純電動車主減速比優化方法利用優化計算，得到使 最低的 ，通過合理地改變電動機工作點，有效地達到了降低能耗和增加續駛里程的目的。

3 結束語

汽車主減速比 對不同動力源汽車的動力性和能耗經濟性影響規律不一樣，需要根據電動機的效率特性對電動汽車 進行設計。在推導分析了 與電動汽車電機能耗 的關系基礎上，提出基于電機能耗的純電動車（PEC）主減速比優化方法，該方法以在中國典型城市工況下的 最低為目標，采用遺傳算法對 進行優化設計。利用Matlab進行遺傳算法優化求解，得到優化后的 ;利用AVL cruise對 優化前后的PEC進行動力性與能耗經濟性仿真。仿真結果表明，通過該方法優化后的PEC在滿足動力性要求的基礎上，能耗經濟性顯著提高，達到了降低能耗和增加續駛里程的目標，驗證了該方法的有效性。

參考文獻：

[1] 郭孔輝，姜輝，張建偉.電動汽車傳動系統的匹配及優化[J].科學技術與工程，2010，10（16）：3892-3896.

[2] 余志生.汽車理論[M].北京：機械工業出版社，2006

[3] 秦大同，周保華等.兩擋電動汽車動力傳動系統的參數設計[J].重慶大學學報，2011，34（1）：1-6.

[4] 陳倫軍等.機械優化設計遺傳算法[M].北京：機械工業出版社，2005

[5] 吳光強，陳慧勇.基于遺傳算法的混合動力汽車參數多目標優化[J].汽車工程，2009，31（1）：60-64.