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混聯式混合動力汽車電液復合控制系統研究

2021-12-27 06:49:00桂林李強軍
機械制造與自動化 2021年6期
關鍵詞:汽車系統研究

桂林,李強軍

(1.河南工業職業技術學院,河南 南陽 473009;2.河南大學,河南 開封 475001)

0 引言

隨著全世界對環境能源等方面的極度重視和關注,眾多國家都加入對能源、環境可持續發展的研究中,尤其是我國對能源、環境的關注,使研究工作得到巨大的支撐。混合動力汽車即燃料(汽油,柴油)與電能的混合,電動機作為燃油發動機的輔助動力驅動汽車。混合動力屬于一種優勢互補的技術,不僅為汽車在正常行駛中產生強大而平穩的動力,而且在起步、加速時降低油耗、節約能源、減小排放。

為了適應國家對能源、環境的大力支持,同時獲得綜合性能優良的混合動力汽車,國內外眾多學者對混合動力汽車控制方法進行了研究分析。孫寶文[1]以插電式混合動力汽車為研究對象,對混合動力汽車電驅動系統高壓總線過壓問題,采用最優Bang-Bang控制策略來抑制高壓總線上的峰值電壓,有效地抑制高壓總線過壓的問題,從而保證混合動力汽車的行駛安全;張怡然等[2]以混合動力汽車為研究對象,運用多目標參數解耦優化方法對混合動力汽車能量管理策略與動力總成參數高度耦合特性進行研究;張權讓[3]以四驅插電式混合動力汽車電液復合制動系統為研究對象,為保證制動過程中的電機制動力和液壓制動力的協調控制,設計了一套合理、有效的電液復合制動系統和制動系統配套的控制策略,實現了電機制動力和液壓制動力的壓力協調,確保車輛制動安全可靠和制動平順性;鄧濤等[4]基于灰色預測的方法對混合動力系統ECMS能量管理策略進行分析,研究了等效燃油消耗最小策略ECMS如何提高電池使用壽命;何小路等[5]對現有混合動力車輛控制策略進行總結和歸納,研究了再生制動優化、模糊邏輯優化、動力系統參數優化和動態協調等優化策略的現狀,為未來混合動力車輛控制策略研究指明了發展方向;鹿靜[6]基于ADVISOR的純電動汽車電-液復合制動協調控制策略研究;許笑月[7]基于ADVISOR建立電液混合動力汽車永磁同步電機的空間矢量模型以及液壓制動系統模型,對再生制動的電-液復合制動協調控制策略進行仿真分析;薛劉朋等[8]建立混合動力汽車電氣層拓撲結構模型,分析電氣系統干擾的來源和類別,確定控制目標,采用基于干擾觀測器控制(disturbance observer based control,DOBC)和有限時間干擾觀測器控制(finite time disturbance observer based control,FTDOBC)的方法對燃料電池與超級電容器混合動力汽車能量存儲系統的電氣層進行研究;劉永剛等[9]基于工況識別以燃油消耗最小為控制目標,采用模擬退火粒子群算法對各類工況下能量管理策略中的關鍵參數進行離線優化,對混合動力汽車能量管理策略進行優化控制;ZHANG H T等[10]對新型集成式電液制動系統液壓控制單元進行設計,同時研究和分析了液壓單元的控制特性;韓云武等[11]以混合動力汽車為研究對象,對混合動力汽車在下坡輔助控制過程中的電液制動控制方法進行了研究和分析。眾多學者對混合動力汽車動力系統、能量系統及單一系統等方面的控制方法及控制形式進行研究和分析,為混合動力汽車動力系統及其他系統的精確控制、動力性和經濟性提高等方面提供了有意義的借鑒,但是對混合動力汽車動力轉向系統、制動系統、懸掛系統等多系統的電液復合控制等方面的研究較少。基于此,本研究以某型混聯式混合動力汽車為研究對象,對混聯式混合動力汽車中的動力轉向、制動系統及懸掛系統中的電液控制系統進行研究,為混聯式混合動力汽車整車精確控制及電液系統穩定可靠運行提供重要的參考。

1 混聯式混合動力汽車動力系統組成

本文研究的混聯式混合動力汽車采用后輪驅動形式,整車動力系統主要由蓄電池、變壓器、發電機、發動機、電動機、動力傳動系統、差速器、車輪等組成。其主要動力傳動系統結構圖如圖1所示。

圖1 混聯式混合動力汽車動力系統組成

由圖1可知,混聯式混合動力主要靠電機、發動機為輔助,電動機和發動機都能單獨驅動汽車。由于系統中配置有獨立發電機,因而系統輸出的最大動力等于發動機、電動機以及充當電動機(部分情況)的發電機的輸出動力之和。混聯式系統結構復雜,但動力性能和燃油經濟型都相當出色。

混聯式與并聯式的區別與并聯式混合動力一樣,這種模式也有兩套驅動系統,但不同的是,混聯式有兩個電機。一個電動機僅用于直接驅動車輪,還有一個電機具有雙重角色:當需要極限性能的時候,充當電動機直接驅動車輪,整車功率就是發動機、兩個電機的功率之和;當電力不足的時候,就充當發電機,給電池充電。

2 混聯式混合動力汽車電液復合控制建模

電液復合控制是綜合性的技術,既有液壓系統出力大、體積小、質量輕、響應快的特點,又具有電子技術的信號檢測、放大、傳輸及處理和控制靈活性方面的優勢,使得電液復合控制具有控制精度高、響應迅速、動態性能好、跟蹤誤差較小等優良特點,在新能源汽車等新興領域中得到了廣泛的應用。在本研究的混聯式混合動力汽車中主要有動力轉向系統、制動系統、懸掛系統3個主要系統需要電液復合控制。基于專業電液復合控制仿真軟件AMESim聯合MATLAB對動力轉向系統、制動系統、懸掛系統電液復合控制進行仿真分析。

2.1 動力轉向系統電液復合控制建模

參照混聯式混合動力動力轉向系統結構特性,建立動力轉向系統電液復合控制仿真模型如圖2所示。

圖2 動力轉向系統電液復合控制仿真模型

2.2 制動系統電液復合控制建模

參照混聯式混合動力動力轉向系統結構特性,建立制動系統電液復合控制仿真模型如圖3所示。

圖3 制動系統電液復合控制仿真模型

2.3 懸掛系統電液復合控制建模

參照混聯式混合動力動力轉向系統結構特性,建立懸掛系統電液復合控制仿真模型如圖4所示。

圖4 懸掛系統電液復合控制仿真模型

3 仿真結果與分析

根據上文建立的仿真模型,混聯式混合動力汽車主要關鍵參數如表1所示。

表1 混聯式混合動力汽車主要關鍵參數

續表1

結合表1中混聯式混合動力汽車主要關鍵參數,設定速度為0~144 km/h,設定工況為加速-減速-加速行駛。對上文中仿真模型進行數值計算,得到動力轉向系統、制動系統、懸掛系統電液復合控制仿真結果如下文所述。

3.1 動力轉向系統電液復合控制仿真

仿真計算得到動力轉向系統中液壓油壓力及動力轉向力矩分布分別如圖5、圖6所示。

圖5 動力轉向系統中液壓系統壓力

圖6 動力轉向系統中動力轉向力矩分布

由圖5可知,混聯式混合動力汽車在設定速度和設定工況下,動力轉向系統中液壓系統壓力呈現先增加后在3.0 MPa上下波動的情況,且在振動頻率為20 Hz時,液壓系統壓力達到最大峰值。為了避免液壓系統壓力波動較大,設計過程中盡量避免上述共振頻率。

由圖6可知,混聯式混合動力汽車在設定速度和設定工況下,動力轉向系統中動力轉向器輸出力矩也呈現先增加后在4 000 Nm上下波動的情況。

3.2 制動系統電液復合控制仿真

仿真計算得到混聯式混合動力汽車在加速-減速-加速過程中制動系統車速及制動力分布如圖7、圖8所示。

圖7 制動系統車速分布

圖8 制動力分布

由圖7可知,混聯式混合動力汽車在設定速度和設定工況下,在減速制動過程中實際控制下車速與理論車速存在一定的差異,且在制動初始階段差異較大,然后逐漸減小直至無差異。

由圖8可知,混聯式混合動力汽車在設定速度和設定工況下,在減速制動過程中實際控制下制動力小于理論制動力,也存在一定的差異,且在制動初始階段差異較大,然后逐漸減小直至無差異。

3.3 懸掛系統電液復合控制仿真

仿真計算得到懸掛系統中無、有半主動控制懸掛力-速度曲線分別如圖9、圖10所示。

圖9 無半主動控制懸掛力-速度曲線

圖10 有半主動控制懸掛力-速度曲線

由圖9、圖10可知,混聯式混合動力汽車在設定速度和設定工況下,在不同控制方式、不同速度下懸掛力不同,但懸掛力隨速度變化的趨勢基本一致。對比圖9和圖10可知,有半主動控制下在同一速度下懸掛力前后差值小于無半主動控制,說明在混聯式混合動力汽車懸掛系統中電液復合控制系統中增加半主動控制時控制效果更優。

4 試驗驗證

基于上文仿真分析,選擇混聯式混合動力汽車中最易獲得試驗數據的制動系統進行試驗。依托某專業第三方檢測機構,對混聯式混合動力汽車進行道路試驗,混聯式混合動力汽車制動試驗場景如圖11所示。

圖11 混聯式混合動力汽車制動試驗場景

根據圖11所示的混聯式混合動力汽車制動試驗場景,進行加速-減速-加速速度為0~144 km/h行駛工況,制動試驗與對應仿真計算對比結果如表2所示。

表2 混聯式混合動力汽車制動試驗與對應

由表2可知,混聯式混合動力汽車制動力理論計算值為3.015 kN,實際控制條件下制動力均值為2.568 kN,試驗測量制動力為2.459 kN,實際控制條件下制動力相對于試驗測量制動力相對誤差4.23%,相對誤差較小,驗證了仿真分析的正確性。由于理論計算模型中未考慮車輛在實際運行中環境、天氣溫度和濕度、車輪氣壓、路面情況等因素,從而導致理論計算值偏大。

5 結語

1)仿真結果表明:混聯式混合動力汽車動力轉向系統中電液復合控制條件下液壓油及轉向力矩存在一定的波動;制動系統中電液復合控制下車速及制動力也存在一定的波動;懸掛系統中引入半主動控制電液復合控制效果更優。

2)軟件仿真可以較準確地對混聯式混合動力汽車動力轉向系統、制動系統、懸掛系統電液復合控制趨勢進行預測,但是與實際測量值還是存在差異,需要根據后續試驗參數不斷調整、修正,以得到最優控制方式。

3)以混聯式混合動力汽車為主要目標的新能源汽車及以電液復合控制條件下的智能化控制在未來是眾多研究者著重關注和深入研究的方向。

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