新能源乘用車駕駛性評價及仿真方法研究

郭丁伊 張天強 劉元治 程健

（1.中國第一汽車股份有限公司新能源開發院，長春130013；2.汽車振動噪聲與安全控制綜合技術國家重點實驗室，長春130013）

主題詞：新能源汽車 駕駛性 離線仿真 客觀評價

1 前言

隨著全球環境保護工作的深入和人們環保意識的增強，新能源汽車越來越受到各國政府的重視和消費者的追求。整車控制器（Vehichle Control Unit，VCU）是新能源汽車的核心部件，承擔駕駛員轉矩解析、轉矩分配、能量管理、轉矩濾波的重要功能，因此與整車的性能關系密切。

駕駛性是指人-車-環境閉環控制系統中，縱向行駛中駕駛員對車輛響應感覺的舒適程度，主要包括駕駛員易操控性，駕駛過程中駕駛舒適性，駕駛員體感，駕駛員路感。駕駛性的評價方式主要包括主觀評價和客觀評價[1]。

本文通過對新能源乘用車的駕駛性評價指標的選擇、評價模型的建立、仿真方法的研究3方面進行梳理，得出國內外學者及工程師關于駕駛性評價及仿真方法的開展思路。

2 特征指標研究

2.1 VCU功能概述

VCU的主要功能包括行駛控制、能量管理、高壓上下電控制、充放電控制、熱管理和安全診斷，VCU的功能拓撲如圖1所示。其中行駛控制通過識別油門、制動、換擋等駕駛員行為控制發動機、電機等關鍵總成輸出轉矩，滿足駕駛員行駛意圖與加減速預期，與用戶感知的動力性、駕駛性、噪聲、振動與聲振粗糙度（Noise Vibration Harhness,NVH）有著密切關系，而其他功能與整車能耗、動力具備、車輛安全方面有重要聯系。

圖1 VCU的功能拓撲

因為換擋時機依賴變速箱控制單元進行控制，本文主要討論的駕駛性限定在與VCU相關功能范圍，車型為配備自動變速器的混動車輛以及純電動汽車。

2.2 特征指標的確定

過去，對車輛的主觀評價一方面根據評車師的經驗，另一方面是通過與某一款車型進行對標完成。現在，大型整車廠都建立有對標部門供開發工程師完成對標工作，在這一過程中，人們根據經驗逐漸形成客觀的評價指標，并不斷加以積累形成自己的數據庫，這是一個較為龐大和系統的工程。下面通過對具體工況和指標的描述確立評價標準，并且對數據采集處理過程進行了探討。

2.2.1 起動過程

起動過程包括發動機從靜止到怠速過程，操作過程是首先關閉電氣設備，車輛掛入P檔，起動發動機，怠速15 s，分別進行0.5 s內踩油門到30%、50%、70%、100%并立刻松開，等待發動機轉速平穩。過程中需要采集的信號有發動機轉速、發動機扭矩、加速踏板開度、檔位信號，起機工況對應特征指標見表1。

表1 起機對應特征指標

特征指標說明：需要評價發動機響應過程，以及轉速跟隨加速踏板的響應，怠速平穩所需要的時間，沖擊感。這里將轉速、轉矩平穩時間作為發動機響應評價指標，轉速最大、最小差值反應怠速穩定性，通過峰值的變化時間長短與乘員駕駛感覺建立聯系。

2.2.2 起步過程

起步過程包括爬行起步、加速起步、坡道起步工況。爬行起步工況操作過程，具備行駛條件的車輛

掛入D/R檔，快速松開制動，不踩油門起步；加速起步工況下，快速松開制動踏板，踩加速踏板到10%～100%，每隔10%的開度進行起步操作；坡道起步工況，將車輛置于（8±2）%的坡路上，快松制動，踩加速踏板到20%～80%開度進行起步，起步過程對應特征指標見表2。

表2 起步過程對應特征指標

特征指標說明：起步過程反應車輛起步能力，也是最常見工況之一，這里通過對不同工況，不同加速踏板開度下加速度的大小與變化率以及穩態車速建立時間等觀測量的評價建立了特征指標與主觀感受之間的聯系；另一方面，對于裝有離合器的混動車輛，起步過程包含離合器接合，離合器滑磨對車輛縱向沖擊有重大影響，本文將加速度的最大、最小差值作為該項評價指標。

2.2.3 加速過程

加速過程反應車輛的動力性，在變道、超車等實際行駛過程中非常重要的性能。對加速過程的評價采取如下步驟：對于混動車輛，變速器掛入1檔，以爬行車速行駛，迅速踩下加速踏板到100%，但是不要進入Tip in工況，或者迅速踩加速踏板到20%～80%，每隔10%的開度分別進行測試評價；對于純電動車輛，采取上述加速踏板開度間隔，測量車輛在這一過程中的加速度和車速變化，加速工況對應特征指標見表3。

表3 加速對應特征指標

特征指標說明：加速度沖擊是縱向加速過程中，駕駛員的主觀感覺明顯的評價指標。這里選擇加速度最大、最小值的差值、加速度超調量、加速度峰值間隔時間作為評價指標。

對于自動變速器的混動車輛，換擋過程中由于齒輪轉速不同而存在沖擊，這里使用整車加速度和電機轉矩、轉速變化率作為評價指標。

駕駛員在加速過程中關注最終車速建立時間，時間過慢使得車輛整體表現遲緩，評分較低，所以車速建立時間同樣作為評價指標。

2.2.4 勻速過程

勻速行駛過程包括爬行過程不踩加速踏板，觀察感受車輛的車速是否穩定和加速度是否有沖擊；固定加速踏板開度下的勻速行駛工況，車速從10～100 km/h，每隔10 km/h行駛1 min，觀察行駛過程中車速和加速度變化，勻速工況對應特征指標見表4。

表4 勻速工況對應特征指標

特征指標說明：車身聳動反映了車輛的縱向振動，與駕駛員主觀評價關系密切。這里采用車速振蕩的差值表征。同時勻速行駛時，由于汽車受到的阻力是實時變化的，所以會存在前沖或非主動制動的情況，用整車加速度表征。加速踏板開度一定，車速最終也會維持在一定范圍內，這個車速的建立時間也是非常重要的指標。

2.2.5 Tip in/Tip out

對于混動車輛自動變速器模式和純電動車輛，從車速30 km/h到120 km/h，每隔10 km/h作為一個基礎車速，分別Tip in到加速踏板開度為20%、50%、70%、100%，并保持2 s，Tip out至加速踏板完全松開，Tip in/Tip out工況對應特征指標見表5。

表5 Tip in/Tip out工況對應特征指標

特征指標說明：Tip in/Tip out工況對于新能源車輛要著重考慮，因為電機與傳動系間的齒輪間隙會因為驅動和制動的轉換而發生沖擊，目前實車采取的策略是在靠近零轉矩區域，降低轉矩變化率的方法減小沖擊，同時又想讓轉矩快速跟隨駕駛員需求轉矩。所以，此處用加速度最大值30%所用時間作為轉矩跟隨指標，用加速度最大值、加速度最大、最小值的差值表征沖擊。

2.2.6 換檔

本文探討的換檔過程包括自動變速器的換檔操作、爬行換檔、動力升檔和滑行降檔工況。純電動汽車的換檔控制功能是VCU控制，VCU接收換檔器的信號依據換檔邏輯實現PRND的變換；混動車輛的換擋由變速器控制單元控制，換檔工況對應特征指標見表6。

表6 換檔工況對應特征指標

特征指標說明：車輛在靜態時，需要評價P→R，→N，N→D，D→N，N→R，R→P，P→D，D→P，R→D，D→R等一系列換檔工況，用換檔時間評價換檔的操控性。在爬行工況下，車速一般維持在5 km/h，這時候需要進行D、R檔的反復切換。從車速5 km/h開始，分別踩加速踏板10%～100%，保持加速踏板開度到車速穩定。保持最高檔120 km/h車速以滑行方式減速，通過縱向換擋沖擊評價動力升檔品質。

2.3 采集數據的處理

試驗過程中，由于振動、路面不平、環境噪聲等因素使得數據并不可靠，影響對指標的判定。

清華大學的陳浩[2]判斷汽車本身的加速度是低頻信號，而汽車的振動噪聲屬于高頻信號，通過一階低通濾波器除掉高頻成分，完成對加速度信號的處理（加速度信號濾波對比如圖2）。

圖2 加速度信號濾波對比

同濟大學的劉海江[3]通過選取合適的小波基函數和閾值規則，由多個指標構造的復合值確定小波去噪的分解層數，實現了對加速度信號的去噪（不同分解層數下小波去噪后加速度曲線如圖3）。

圖3 不同分解層數下小波去噪后加速度曲線

綜上，對信號的處理可以兼顧處理靈活性和有效性，采用合適的濾波算法。

3 評估體系模型建立

通過統計學原理建立的主觀評價與客觀特征指標的模型，構建類似于實際駕駛員的評價體系，將試驗得到的樣本數據進行處理，對車輛的駕駛性進行預測和評價。

劉普輝[4]基于層次分析法，建立了駕駛性評價體系，分為全負荷響應、部分負荷響應、加速踏板感覺、換擋平順性、瞬態響應等準則層，各個準則層又按照指標層分為全負荷加速度響應等具體指標，在此基礎上按照人對事物的認知強弱程度制定了相應的模糊規則，將模糊層次分析法和模糊綜合評判方法結合，通過模糊一致判斷矩陣計算各指標權重（駕駛性主觀評價雷達圖如圖4）。

圖4 駕駛性主觀評價雷達圖

黃偉[5]等首先建立宏觀指標層和微觀指標層，宏觀指標層包括縱向響應特性，縱向平順特性，縱向穩態特性，縱向響應特性微觀指標包括響應時間、響應延遲等，縱向平順特性微觀指標包括松制動沖擊，喘振等，縱向穩態車速微觀指標包括穩車速時間。依據Smart原則建立評價體系，運用網絡層次分析法和組合熵的優化權重模型對指標權重進行估算。

胡月[6]通過相關性原理分析主觀評價得分和客觀評價指標的相關性；通過多元線性回歸原理，建立多元線性回歸方程，搭建了多元線性回歸預測模型；針對換檔、起步工況建立BP神經網絡預測模型，包括輸入輸出神經元個數、傳遞函數與訓練算法、訓練樣本等要素，對測試樣本進行駕駛性預測。結果表明BP神經網絡預測模型的準確性優于多元線性回歸模型（BP神經網絡預測模型如圖5）。

圖5 BP神經網絡預測模型

Pickering[7]將主觀評價指標與車輛的試驗數據進行線性回歸計算，得到了客觀參數與評價指標的回歸模型，提出了駕駛性的評估模型。

AVL公司推出的駕駛性客觀評價工具AVLDRIVE，在主機廠得到廣泛應用，該系統包括了硬件設備與專家數據庫[8]。測試設備包括布置在車上的各種傳感器及組件[9]。軟件系統包括各種車型的數據，利用神經網絡等評價方法，經過計算指標與權重給出評分[10-11]（AVL-DRIVE駕駛性評價系統如圖6）。

圖6 AVL-DRIVE駕駛性評價系統[8]

4 整車駕駛性仿真方法研究

現有的車輛動力學商業軟件包括AVL Cruise可以對汽車進行穩態性能分析和驗證，如動力性、經濟性、排放性；Carsim軟件包含基于穩態特性的發動機模型，可以進行加速、制動、操縱性等方面驗證；Tes?isVedynare動力傳動模型，基于集中質量建模，主要包含離合器組件模型，傳動軸模型，車輪模型。

以上使用較為廣泛的商業軟件多基于穩態負載特性進行建模，無法模擬車輛受到的激勵，對傳動系包括發動機懸置沒有建立仿真過程，無法模擬瞬態的駕駛性變化，也就無法對相應工況進行模擬。

針對商業模型存在的不足之處，有學者在該工作上付出了努力。吉林大學的徐亮博士[12]，基于示功圖對發動機準瞬態實時模型進行研究，建立發動機燃燒壓力模型，發動機懸置功能部件動態模型，同時建立發動機虛擬電控系統以及動力傳動系統模型，最后通過滑行工況、換檔工況的仿真與實車進行對比，得出該模型可以明顯提升對汽車瞬態的仿真能力。

長安汽車股份有限公司的曾浩[13]等利用GTSUITE對乘用車駕駛性進行仿真和評價。首先建立主觀評價和客觀仿真之間的對應關系，接下來建立包含轉矩控制模型、發動機瞬態模型、駕駛員模塊、變速器控制模塊以及整車模塊在內的仿真模型。通過定油門原地起步加速工況和定車速Tip in加速工況進行驗證。通過仿真與試驗結果對比可知，2者綜合誤差控制在8%以內，滿足整車性能開發要求，不同模式下仿真與實車試驗的對比如圖7。

圖7 3種模式下仿真與實車試驗的對比

一汽研發總院[14]利用AVL的工具鏈進行了駕駛性自動化標定，AVL自動化標定工具鏈如圖8。車輛集成到AVL-PUMA臺架控制軟件，利用AVL-VSM模擬車輪轉速、懸架、空氣阻力和駕駛員操作等，利用AVL DRIVE采集信號進行駕駛性評分。該臺架的控制軟件AVL-CAMEO擁有最高優先級，可以調用CANape配置標定參數，使能VSM進行輪速計算、空氣阻力計算、工況配置，同時采集DRIVE的評分。最后通過自動化的標定，大幅提升了效率。

圖8 AVL自動化標定工具鏈

Walters等[15]首先在實車上運用AVL-DRIVE進行實車信號采集和評分，然后通過AVL Cruise建立HEV車型，利用Simulink建立簡化的發動機瞬態模型代替Cruise中原來的模型并進行聯合仿真，關鍵的一步在于將實車采集信號和仿真模型的對應信號進行了對比分析，使得發動機和扭矩傳遞路徑的仿真數據與真實數據的匹配度達到90%。

5 結論

綜上所述，VCU作為新能源汽車的核心部件，對整車的駕駛性起到至關重要的作用。為了更好的開發VCU行駛功能，節省成本縮短開發時間，需要關注相關的評價和仿真方法。

（1）車輛的主觀評價與客觀指標研究。該工作的重點是建立主觀評價與客觀指標的聯系，需要通過對標建立相應數據庫，并且要對數據進行處理去噪，是一個較為龐大的工程。

（2）評估體系模型建立。目前多數研究者采用的是層次分析法，融入神經網絡預測算法和模糊算法，建立工況和指標的對應關系，尋找指標的權重，可以看出好的算法可以較為真實的模擬評車師的經驗，客觀的評定車輛的品質。

（3）駕駛性仿真方法研究。目前應用較為廣泛的商業動力學軟件大多是基于穩態模型，可以仿真動力學、操縱性、經濟性等特性，但是對于駕駛性的瞬態仿真難以實現。從公開發表的論文來看，僅有AVL、GTSUITE 2項商業軟件含有這一功能。還有研究者自行建立動力總成的瞬態模型，和其他商業軟件聯合仿真。

隨著新能源汽車的不斷發展，對車輛駕駛性進行自動化的預標定將大大降低成本，提高車輛的動態性能，相信有更多的研究投入到這一領域。