重型煤炭運輸車分布式混合動力系統設計及控制策略

鮑久圣，鄒學耀，陳 超，葛世榮，趙 亮，馬 馳，陰 妍

(1.中國礦業大學 機電工程學院，江蘇 徐州 221116; 2.中國礦業大學(北京) 機電與信息工程學院,北京 100083)

我國“富煤、貧油、少氣”的能源結構特點決定了煤炭作為我國主要能源的地位長期難以動搖。煤炭資源在地域分布的不均勻性促進我國“西煤東運，北煤南運”的煤炭運輸格局的形成。我國煤炭運輸系統主要由鐵路運輸、水路運輸和公路運輸3種方式組成[1]，其中，公路運輸具有靈活性好、成本較低、可實現點對點運輸等優點，是煤炭中短途運輸的首選方式。雖然國家大力推行煤炭運輸“公轉鐵、公轉水”，降低公路運輸所占的比重，但我國中小煤礦數量多、分布廣，鐵路、水路很難完全覆蓋到，故公路運輸仍是煤炭運輸的重要一環[2]。

公路煤炭運輸為追求效益，通常采用重型牽引車輛以求達到最大允許承載質量。根據國家標準《GB 1589—2016 汽車、掛車及汽車列車外廓尺寸、軸荷及質量限值》的要求，重型煤炭運輸車常用的三軸半掛牽引車最大允許總質量為40 t[3]。重型牽引車作為公路煤炭運輸的主力軍，具有載重大、運輸效率髙、運輸成本低等優點，在中短途公路煤炭運輸中占有重要地位，正朝著大型化、高速化、低污染等方向發展[4-5]。重型煤炭運輸車的燃料目前仍以柴油為主，其污染大，油耗高，未來將會被其他能源取代;天然氣無污染，在市場占有一定比例，但受限于價格貴、加氣難、動力弱等不足，推廣仍有困難，但未來發展前景較好;純電驅動技術受制于續航里程和充電時間，在電池技術出現革命性突破之前，難以應用在重型煤炭運輸車中[6];燃料電池技術被德國、日本等發達國家視為未來應用的核心技術，是重型煤炭運輸車未來主要發展方向，但目前技術成熟度低，成本高昂，難以應用;混合動力技術兼具內燃機技術和電動技術的優點[7-8]，且已趨于成熟，目前在家用車領域應用廣泛，隨著國家對節能減排的愈發重視，混合動力技術在煤炭運輸車的應用前景頗為明朗。

混合動力技術可使發動機工作在高效區間，獲得更好的燃油經濟性。電動機低速扭矩大的優點為車輛提供了出色的加速性能，也有效減少急加速、爬坡等工況下對變速器的損耗。此外，基于不同類型汽車維修數據，研究發現相較于傳統燃油汽車，混合動力汽車可靠性水平較高[9]。1997年，自第1款混合動力汽車豐田prius問世以來，混合動力技術在家用車上的應用趨于成熟。在商用車領域，混合動力輕卡及公交車已有相關產品問世，但針對重型商用車輛的混合動力技術研究還處于初級階段，直到2019年日野才完成混合動力重卡的研發工作，而目前關于混合動力半掛牽引車的研究則寥寥無幾。針對當前研究不足，近年來中國礦業大學鮑久圣教授團隊陸續開展了混合動力技術在重型公路運輸車[10-12]及其他非道路車輛如井下無軌膠輪車[13-14]中的應用研究。

整車的動力改良、節能優化和排放降低與控制策略的優劣密切相關，故控制策略一直是當今混合動力技術研究的熱點之一。混合動力控制策略大體上可以分為4個類別:基于規則的邏輯門限值控制策略、瞬時優化控制策略、全局優化控制策略和智能控制策略[15]。其中，基于規則的邏輯門限值控制策略在實際應用范圍最為廣泛，具有簡單方便、魯棒性好、實用性好等特點。例如:王明等[16]針對雙離合ISG混合動力汽車采用動靜結合的邏輯門限控制策略，實現了對動力系統最佳工作點的動態控制;劉忠政等[17]針對并聯重型混合動力礦用車建立基于轉矩因子的邏輯門限控制策略，根據車輛運行工況實現了對發動機和電機轉矩的合理分配。同樣的問題是現有混合動力控制策略研究多集中在轎車、客車等普通路面車輛上，目前針對混合動力重型煤炭運輸車控制策略的研究較少。

由此可見，開展重型煤炭運輸車混合動力技術研究，既是解決煤炭運輸問題的現實技術需求，也有助于彌補當前混合動力技術研究不足。筆者針對傳統內燃機驅動的重型煤炭運輸車動力不足、污染嚴重、油耗極高等現實問題，提出了一種新型分布式混合動力驅動系統，并對其控制策略進行了理論建模與仿真分析。

1 分布式混合動力系統設計

分布式混合動力系統不同于傳統類型的混合動力系統和電動系統[18-19]，其核心思想是在車輛上布置多個動力源，每個動力源既可單獨驅動，又能實現聯合協同驅動，同時彼此之間能夠進行能量交互。

1.1 基本結構

在分布式混動系統中，動力不是先經過耦合后集中在某一個驅動軸上，而是在不同的車軸上靈活布置。普通汽車受到車軸數量的限制，可布置的動力源分布較少，對總功率的提升不大。重型煤炭運輸車動力系統的傳統結構如圖1所示，其車軸數量較多，因此可以很好發揮分布式混合動力驅動系統的優點，極大提高車輛的總功率。

針對重型煤炭運輸車結構特點，筆者提出了一種新型分布式混合動力驅動系統，如圖2所示。該系統屬于連接型分布式混動系統，有2套驅動系統:發動機驅動系統和電機驅動系統，與非連接型分布式混動系統最大的區別是發動機可以為電機提供動力，從而對電機驅動系統的動力電池組充電。整個動力傳動系統由發動機、驅動電機、變速箱、輪邊電機、動力電池組等構成。為適應比較復雜的工況并減小動力系統結構復雜度，牽引車部分采用的是單軸并聯型混動系統，掛車部分采用的是電驅動系統。電機(驅動電機和輪邊電機)和發動機作為動力源，可以單獨或聯合驅動車輛。驅動電機還可以充當發電機，在車輛制動或行駛過程中對動力電池充電。

1.2 工作模式

分布式混合動力驅動系統具有多種工作模式，預先設定的不同工作模式，根據實際行駛的需要，在不同的工作模式之間進行切換，從而優化車輛行駛中的動力性能、經濟性能。針對本方案結構和能量流向的特點，可以得到5種工作模式，并可確定不同模式下的能量流向。

1.2.1純電動模式

當動力電池SOC(電池剩余電量)值較高且車輛處于低速輕載或啟動工況時，執行此模式。此時電機作為唯一的動力源提供整車的動力，發動機關閉，避免發動機工作在低效率工作區間。能量流向如圖3中純電動模式能量流向所示。

1.2.2純燃油驅動模式

當動力電池SOC值較高且車輛車速穩定較快時，執行此模式。此時電機關閉，發動機單獨工作直接驅動車輛，傳動效率高。發動機工作在高效率區域，燃油經濟性好。能量流向如圖3中純燃油驅動模式能量流向所示。

1.2.3聯合驅動模式

當動力電池SOC值較高且車輛處于加速、爬坡等需求功率較大的工況時，執行此模式。此時車輛總需求轉矩大于發動機高效工作的最大轉矩，需要發動機與電機聯合驅動，其中發動機提供主要動力，電機提供輔助動力。能量流向如圖3中聯合驅動模式能量流向所示。

1.2.4行車充電模式

當動力電池SOC值小于允許充電最大值時，發動機應盡量在效率最優曲線附近工作，在滿足整車驅動要求的同時，富余的能量用于動力電池充電。能量流向如圖3中行車充電模式能量流向所示。

1.2.5再生制動模式

當動力電池SOC值小于允許充電最大值且車輛處于制動工況時，執行此模式。當車輛剎車制動時，能將車輛在制動階段產生的能量，轉換為電能給電池充電。能量流向如圖3中再生制動模式能量流向所示。

2 混合動力系統控制策略制定

控制策略是整車控制的中心環節，采用邏輯門限值控制策略，其簡單實用，穩定可靠，且目前混合動力汽車廣泛采用這種控制策略。相比于車速、SOC值等因子，轉矩更能反應車輛所需動力的實時需求，因此本文設計的邏輯門限值控制策略基于最優轉矩。

控制策略的原理是根據循環工況和車速、檔位以及踏板(加速踏板和制動踏板)等信號算出車輛的總需求轉矩，并根據車輛的總轉矩需求、車輛動力電池SOC值、發動機與電機提供的轉矩確定車輛工作的模式。轉矩控制策略主要包括:確定整車需求轉矩、確定運行狀態和條件、確定目標轉矩。

2.1 整車需求轉矩確定

2.1.1驅動需求總轉矩

驅動需求總轉矩Treq由發動機需求轉矩Te_req和電機需求轉矩Tm_req兩部分組成，其中電機作電動機使用時，Tm_req>0;電機作發電機使用時，Tm_req<0。表達式為

Treq=Te_req+Tm_req

(1)

2.1.2制動需求總轉矩

制動需求總轉矩Tbreq由電機需求轉矩和機械制動需求轉矩Tme_req組成，其中Tme_req<0。表達式為

Tbreq=Tm_req+Tme_req

(2)

2.2 工作模式切換條件確定

混合動力系統運行狀態是根據發動機的萬有特性曲線圖、動力電池工作區域劃分圖和所設計的不同工作模式共同確定，結合整車需求轉矩確定運行條件。將發動機最大轉矩曲線作為發動機高效區間上限，采用最大轉矩比例法將最大轉矩曲線乘以比例系數18%確定發動機高效區間下限[20]。取發動機任意轉速下的上限轉矩為最高轉矩Te_max，下限轉矩為最低轉矩Te_min，應使發動機工作在Te_min和Te_max之間;為保證充放電效率，應使動力電池盡量工作在高效區下限值SOClow和高效區上限值SOChigh之間。圖4為工作模式切換流程圖，其中，Tg_opt為發動機效率最優的情況下電機發電轉矩，電機發電轉矩與SOC值相關。

2.3 目標轉矩確定

根據不同工作模式切換條件，可以確定不同模式下發動機目標轉矩Te_tar、電機目標轉矩Tm_tar與機械制動系統目標轉矩Tme_tar，見表1。

圖4 工作模式切換流程Fig.4 Working mode switching flow chart

表1 混合動力系統不同工作模式下的目標轉矩Table 1 Target torque of hybrid system under different operating modes

3 整車建模及仿真分析

3.1 整車模型建立

基于CRUISE軟件，建立了動力系統仿真模型，如圖5所示。CRUISE軟件具有模塊化簡化建模的特點，可快速連接模塊并導入數據。所建模型包括整車模塊、發動機模塊、電機模塊、動力電池模塊等。將基于Simulink模塊建立的控制策略導入CRUISE軟件所建的模型中，采用DDL的方式連接。

圖5 整車CRUISE仿真模型Fig.5 CRUISE simulation model of the vehicle

3.2 基本參數設置

本文研究對象是根據某款傳統內燃機重型煤炭運輸車改造而來，根據混合動力系統的特點，對動力系統進行重新設計，保證整車的動力要求，改造前后整車主要技術參數見表2。因進行混動改造，會使車輛凈重略有增加，但對整車動力性能的影響較小。

表2 改造前后整車主要技術參數Table 2 Main technical parameters of vehicle before and after modification

3.3 循環工況設計

目前在重型商用車領域的主流工況是C-WTVC循環工況，C-WTVC循環工況主要模擬的是城市運輸為主，城郊運輸為輔的車輛運行特征。根據《重型柴油車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段)》關于重型運輸車測試運行道路組成建議為20%的市區路、25%的市郊路和55%的高速路，并允許實際構成比例有+5%的偏差。重型煤炭運輸車重量可達40 t，其主要進行省內及省際運輸，車輛啟停次數較少，最高車速長期維持在50～70 km/h。因此需對C-WTVC循環工況進行改進，新設計的工況命名為K-WTVC循環工況。K-WTVC循環工況低速啟停所占比例定為1/3，中高速行駛所占比例定為2/3，并結合了C-WTVC循環工況啟停階段和高速行駛階段的特征。K-WTVC循環工況如圖6所示。

圖6 重型煤炭運輸車K-WTVC循環工況Fig.6 K-WTVC cycle condition for heavy coal trucks

3.4 仿真結果及分析

在基于最優轉矩的邏輯門限值控制策略的分布式混合動力驅動系統仿真模型中，導入改造完成的混合動力重型煤炭運輸車基本參數，并選擇在自行設計的K-WTVC循環工況下進行仿真分析，部分仿真結果如圖7～12所示。

圖7 各檔位爬坡度仿真結果Fig.7 Simulation diagram of climbing gradient of each gear

圖8 加速工況仿真結果Fig.8 Simulation diagram of acceleration condition

圖9 車速跟隨仿真結果Fig.9 Simulation diagram of vehicle speed following

由圖7可以看出改造后車輛的最大爬坡度為23.98%，而原車型為14%，由此可見混合動力改造后整車動力性能得到大幅增強。

由圖8可以看出改造后0～30 km/h加速時間為9.21 s，半載最大車速為118.6 km/h;而原車型0～30 km/h加速時間為14.1 s，半載最大車速為83 km/h。混合動力改造使加速時間減少了34.2%，半載最大車速提高了42.8%，驗證了改造后混合動力系統驅動力強、低速扭矩大的獨特優勢。

圖9為K-WTVC循環工況下的車速跟隨仿真圖，為了更好評估仿真曲線與理想曲線之間的誤差，進行參數化計算，具體誤差如圖10所示。其平均絕對誤差為0.224 km/h，基本未出現車速跟隨差距較大的情況，仿真模型車速跟隨性能良好。說明控制策略能較好滿足仿真模型在所選循環工況下對動力的需求。

由圖11可以看出發動機的工作點比較集中，基本分布在發動機燃油消耗率較低的區域，較好滿足了控制策略對燃油經濟性的要求。圖11中，圓圈數字為發動機工作點的分布概率，%；折線為燃油消耗，g/(kW·h)。在n為1 100～1 800 r/min，T為600～1 500 N·m區域的工作點占比60%以上，說明控制策略有效控制發動機工作在高效區間。

由圖12(a)可以看出驅動電機功率基本在-100～100 kW，轉速大部分在1 000～1 500 r/min，且均處于額定功率或額定轉速范圍內，電機工作效率較高。其中功率為負數時驅動電機作發電機使用，為動力電池充電;功率為正數時驅動電機作電動機使用，為行駛提供動力。

由圖12(b)可以看出輪邊電機功率與轉速均在額定值之內，功率≤0時輪邊電機不工作，功率>0時輪邊電機工作，為行駛提供輔助動力。

整個循環工況中，控制策略較好的使驅動電機與輪邊電機工作在高效區間內，且基本保證2者速度、功率等特性曲線變化的同步進行。

由圖13可以看出在K-WTVC循環工況下:低速時，動力電池SOC值有明顯下降，說明整車動力是由電機驅動的;車速超過60 km/s時，動力電池SOC值處于較穩定狀態，說明車速較高時，整車動力是由發動機提供;車輛急加速時，動力電池SOC下降較快，說明需求轉矩增大時，電機提供了輔助動力;減速時SOC值有較明顯的上升，說明制動能量得到了回收。該控制策略對動力電池SOC值的控制比較可靠，使其工作在高效區間。

此外，仿真車輛的百公里綜合燃油消耗量為84.3 L，而原車型為102.5 L。相比較而言，仿真模型的燃油消耗量減少了17.8%，這表明控制策略使整車的燃油經濟性得到改善。

改造前后車輛動力性和經濟性指標結果見表3。在整車牽引質量基本不變的前提下，實現了最大爬坡度70%的提升，極大提高了車輛對山區等起伏路段的適應能力;最高車速提高42.8%，大幅節約的運輸時間成本;0～30 km/h加速時間縮減了34.2%，顯著提升司機的駕駛體驗;百公里綜合燃油消耗量降低17.8%，有效降低了燃油成本。混合動力改造和所制定的控制策略效果顯著，車輛各項指標較原車均有明顯提升。

表3 改造前后主要性能參數對比Table 3 Comparison table of main performance parameters before and after transformation

4 結 論

(1)通過對不同工作模式下的能量流向進行分析，提出基于轉矩的邏輯門限值控制策略。通過計算需求轉矩和電池SOC值確定整車應運行的工作模式，實現對混合動力系統能量的有效分配。

(2)在MATLAB/Simulink軟件中搭建所設計的控制策略模型，與CRUISE軟件進行聯合仿真。仿真結果表明，在K-WTVC循環工況下，所建立的控制策略可以使仿真車輛具有良好的車速跟隨性能;發動機的工作點較集中分布在發動機燃油消耗率較低的區域，電機工作效率較高;動力電池工作在高效區間，SOC值波動較小，保持在相對穩定的范圍內。

(3)同傳統內燃機驅動的重型煤炭運輸車相比，混合動力改造后其爬坡性能、加速性能、最高車速均有明顯改善。在滿足整車動力性要求的前提下，采用基于轉矩的邏輯門限的控制策略能夠降低油耗17.8%，提高了燃油經濟性。