電動汽車行駛環境識別的方法與應用研究

摘要：結合車輛重量、路面傾斜等因素，提出一種改進EV換擋規則的新思路，以改善EV動力性能及經濟性。采用理論推導、仿真分析與實驗等手段，開展基于車身重量與路面斜率識別的車輛動態斜率識別精度與實用化研究。試驗結果表明，所研制的自動變速器的控制策略是正確的，而且使用了機械式變速器，使電動車的換檔質量良好，為國內新能源汽車的研發提供先進、高效和高穩定性的動力傳動系統，促進新能源汽車的迅速發展。

關鍵詞：電動汽車；行駛環境；整車質量；道路坡度

中圖分類號：U471 ?收稿日期：2023-05-10

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.07.028

1 電動汽車動力傳動系統

本文所涉及的電動汽車驅動系統由電池組、驅動電機和控制器、AMT變速箱、驅動軸和驅動橋組成。從動力電池開始，電池中的動力通過驅動電機轉化為機械能，然后通過AMT變速器、驅動軸傳遞到驅動橋，最后通過驅動橋傳遞到驅動輪，從而推動汽車前進。控制部件主要有整車控制器、電機控制器、AMT控制器、電池管理系統等。各控制器之間并非相互隔離，而是采用 CAN總線來實現信息的交互，這種雙向傳遞的架構確保了車輛的安全運行［1-2］。

2 電動汽車整車質量及坡度識別方法

2.1 基于動力學的坡度識別

利用縱向動力學方程（1）進行道路坡度的辨識。式中道路坡度為未知的估計量，其他參數值均為已知量。

[Fx=mvx+12ρCDAv2x+mgsinθ+fcosθ] ????????（1）

式中，[Fx]為縱向驅動力；[m]為車輛的質量；[ρ]為空氣密度；[CD]為風阻系數，A為迎風面積；[vx]為車輛的縱向速度；g為重力加速度；[θ]為路面坡度；[f]為路面滾阻系數。

令[y=Fx，u=mvx+12ρCDAv2x，b=mgsinθ+fcosθ]，則式（1）可以轉化為：

[y=u+b] ???????????????????????????????（2）

式中，y是汽車驅動的驅動功率，由VCU輸出數據得到。u是汽車重量與速度之間的關系，是一個已經知道的數量。其中，b是車輛重量與斜率之間的關系，通過計算得到斜率與斜率之間的關系式。

用最小二乘法可以得到b的數值。在現實生活中，由于道路的斜率是在持續地改變的，因此這個數值也在改變，這一次的研究是在這個方法的基礎上，加入了一個忽略系數，以便得到b的數值。也就是當[Vbk，k]為最小值且呈線性關系時，[bk]值被選中。

函數[Vbk，k]為：

[Vbk，k=12i=1kλk?iyi?ui?bk] ????????（3）

式中，[λ]為遺忘因子。

[λ]越大，精度越高，收斂速度越慢。綜合考慮精度和收斂速度，選擇合理的[λ]。

為取得極小值，[bk]滿足：

[bk=i=1kλk?i?1i=1kλk?iyi?ui] ????????（4）

為保證估計結果的實時性和準確性，采用帶[λ]的 RLS估計方法。

參數[bk]為：

[bk=bk?1+Lkyk?uk] ???????????（5）

最小二乘增益為：

[Lk=Pk?1/λ+Pk?1] ???????????????（6）

誤差協方差為：

[Pk=1?Lk?kPk?1] ???????????????（7）

基于動力學方法的路面坡度估計值[θd]為：

[θd=sin?1b?fm2g21+f2?b21+f2mg] ????????????????（8）

2.2 基于運動學的道路坡度辨識

汽車運行狀態的測試采用了一種新型的汽車加速傳感器，其測量值[ax]受汽車加速方向、路面斜率等因素的影響。它們的關系符合：

[ax=vx+gsinθ] ????????????????????????????（9）

基于運動學方法的坡度估計值滿足：

[θk=sin?1ax?vxg] ??????????????????????（10）

2.3 基于動力學和運動學方法融合的坡度辨識

為了克服汽車模型中的高頻噪音干擾，并改善路面動態評估的準確性，利用低頻濾波器將[θd]中的高頻成分剔除掉。針對靜止誤差對ax影響很大的問題，提出了一種新的高通濾波器來去除k中的低頻分量，以達到改善測量結果的目的［3-6］。

它的坡度估算值滿足：

[θ=1τs+1θd+τsτs+1θk] ???????????????????????（11）

式中，[τ]為時間常數。

此方法有效兼顧路面坡度穩態和瞬態兩種條件，保證了坡度估計結果的準確性。

3 電動汽車換擋規律

3.1 電動汽車動力性與經濟性換擋規律

3.1.1 電動汽車動力性換擋規律

最佳動力性換擋法則是指以車輛運行時的動態特性為優化指標，以最大限度地挖掘發動機的功率潛能和增加車輛的平均車速為基本準則而確定的一種換擋法則。在這種情況下，一般以傳動裝置處于鄰近擋位時的車輛驅動力曲線的交叉點或加速曲線的交叉點為換擋點。本文研究的電動汽車使用加速度曲線的交點作為AMT的換擋點。為了確定電動汽車的最佳動態換擋規律，需要找出變速箱各檔位在不同車速下、不同油門踏板開度下的加速度，兩擋位與車輛加速度曲線的交點是最佳動態換檔點。通過試驗得知當加速器踏板打開50%時，變速器第一擋和第二擋之間的車輛加速度曲線的交點，這是第一擋到第二擋的最佳動力換擋點。在此基礎上，根據油門開啟程度、車輛摩擦系數等參數，得出了一組不同的擋位選擇值，也就是最優的擋位選擇值。

3.1.2 電動汽車經濟性換擋規律

在電動汽車中，動力電池是一種能量儲存設備，在驅動電機的作用下，由動力電池所提供的電能變成了機械能，從而推動汽車進行正常運轉。因此，驅動電機的運轉效率，在提高汽車的續航里程和動力傳動系統效率方面，都有著非常重要的意義。在此基礎上，提出了以傳動馬達的效能為最優的換擋法則，并以其為最優的目的。利用圖解方法，找出了車輛在不同工況下，最優的節能率。要想決定一輛電動汽車的最優經濟換擋規則，就必須找出每一個擋位在每一輛車的速度下，在每一個擋位上，都有相應的傳動馬達的效能，而兩個檔位上的傳動馬達效能曲線的交叉點，就是汽車的最佳經濟換擋點。通過試驗可以看出，第一擋至第二擋的最優切換點（以最大的經濟性）是在油門踏板的打開程度是50%時的這兩個擋位電動機的效率的交叉點。在此基礎上，對汽車節油擋位進行了優化，得出了汽車節油擋位的最佳節油擋位曲線。在圖1中給出了電動車的最優能效換擋規律。

3.2 整車質量對換擋規律的修正

在保證汽車在正常運行時，在保證整車質量不發生變化的情況下，提出了基于動力、經濟性的換擋法則。在低負荷情況下，若將高擋位設定在高擋位，將會使車輛的動力損失增大，從而使車輛的續航能力下降。在重載條件下，若將擋位設定得過低，就會出現擋位周期，從而嚴重影響整車的動力性能和乘坐舒適性。為此，在對汽車重量進行了評價之后，由于汽車重量、路面傾斜等因素的影響，必須對原來的換擋規則進行修改，因此該汽車的動力性能及經濟性能得到了有效改善。

3.3 道路坡度對換擋規律的修正

3.3.1 上坡時的換擋規律

當車輛在上坡時，由于有坡道的阻尼作用下，車輛的加速系數會比平緩道路的加速系數小。在此情況下，若仍采用平路上車輛的換擋規則，則將出現車輛功率比公路斜坡小，車輛速度下降的現象。當車輛速度下降到下降的變化曲線下面時，車輛開始打滑。這個時候必須換擋，這個時候速度就會隨著牽引力的增大而增大。當車輛速度大于車輛上升線時，車輛就會重新上升，這就是周期移動的現象。這不僅會給乘客帶來不便，而且還會消耗車輛的能量，降低車輛的使用壽命。

為此，本文將車輛在上坡時的阻力改變做為一項設計要素，以此為基礎做此項設計，可有效地改善車輛在上坡時所產生的周而復始的移動，讓車輛在坡道上仍能保持較好的駕駛狀態及優良的駕駛感受。圖2所示為車輛從第一擋切換到第二擋時，沿任何斜率的變速曲線。由圖2可以看出，與平路上的變速曲線相比較，在某一斜坡時，變速曲線上的變速滯后相對較大。此外，當車輛行駛在較高的斜坡時，換擋滯后也會增大。

3.3.2 下坡時的換擋規律

當車輛在山坡路上運行時，由于車輛在山坡路上受到的摩擦力比車輛在山坡路上所受的摩擦力要小，所以車輛的車速就會增大。這時也要借助平緩路面上車輛的變速曲線，使車輛的擋位逐步上升。在車輛行駛過程中，由于行車安全的需要，司機往往通過剎車來操縱車輛的速度。如果車輛在較長的下坡路上持續地踩下剎車，則有可能導致剎車受熱，導致剎車失效。因此，在下坡的時候，內燃機汽車需要降低擋位，這樣就可以在下坡的時候，通過發動機制動來達到對速度的控制，但是對于純電動車來說，不可以這樣做。

該系統采用了一種新型的全電動汽車，在遇到大角度的陡坡時，需要在剎車時對車輛進行能量補償。電動汽車的負荷是一個電池，用于給電池充電，在電池的充電效率與傳動擋位有直接的聯系。較高擋位的換擋，會使電池更有效地充滿電，從而可以獲得更多的能源。但是，如果擋位太高，則對車輛的安全運行不利。因此，在進行下一步的電動自行車的換擋規則的研究時，不僅要將能源回收的效率考慮進去，還要將車輛的運行安全也納入其中，它的變速規則與平路的變速規則相同［7-8］。

4 仿真實驗驗證

4.1 仿真結果分析

a.動力性能仿真分析。在對電動汽車動態性能的仿真分析中，假設電動汽車的運行狀態為全程加速，節氣門全開，比較了考慮動態性能的換擋規律和綜合換擋規律。0～80 km/h的加速時間為7.5 s，在相同條件下動態換擋的加速時間是7.2 s，加速時間減少了0.3 s。

b.經濟性能仿真分析。以汽車在城市道路循環工況（UDDC）下的運行能耗為比較，將其進行了經濟性能模擬。從仿真結果可以看到，節流式變速規則下，能耗略有下降，而在節流式變速中，要同時考慮節流與動力性，能耗提高7%。圖3所示為經濟性能仿真曲線。

4.2 試驗結果驗證

4.2.1 基于道路坡度修正的換擋規律試驗

在測試過程中，車輛保持靜止，然后逐漸加速。測試車輛的總質量初步設定為3 200 kg。當加速1 s時，速度達到16.8 km/h。盡管在空載條件下已經達到了從1擋換到2擋的點，但變速器沒有換擋。同樣，在二擋和三擋之間，由于汽車的負載變化，在相對無負載的情況下，會有換擋滯后。隨著車輛總重的增加，換擋時間也隨之延長，根據車輛總重的變化來調整換擋時間，這將確保車輛的動力輸出，從而達到最佳擋位。

4.2.2 基于道路坡度修正的換擋規律試驗

為了避免車輛上坡時頻繁更換1擋和2擋的問題，在測試中根據識別的坡度來校正換擋點。在平坦的道路上，1擋和2擋的換擋點為C0。然而，當車輛上坡時，如果此時處于二擋，則可能由于輸出扭矩不足而再次降到一擋，從而影響車輛的乘坐舒適性和動力。將其延遲到根據斜率值調整的換擋點C1，可以有效防止重復換擋的發生，不僅可以提高車輛運行的動力性能，還可以提高變速器的使用壽命［9-10］。基于道路坡度修正的換擋策略實車試驗結果，如圖4所示。

5 結語

將電機和機械傳動組合應用于電動車，可以減少對電機和電池的消耗。最后，綜合考慮整車自重和路面坡度等影響，給出電動汽車變速規律的優化方案，從而提高電動汽車的動態特性和經濟性。本文在電動車動力傳動系統的基礎上，研究換擋特性，利用模擬試驗，研究基于整車質量和坡度調整的換擋方法，實現動力經濟性和經濟性的換擋。

參考文獻：

[1]白雪松，鄧偉文，任秉韜，等.一種自動駕駛仿真場景要素的提取方法[J].汽車工程，2021，43（7）：1030-1036+1065.

[2]魏恒，何超，李加強，等.基于實際行駛工況的純電動汽車續駛里程在線估算方法研究[J].公路交通科技，2020，37（12）：149-158.

[3]朱華，牛禮民，張泉泉.混合動力汽車行駛工況數據庫的建立與分析[J].安徽工業大學學報（自然科學版），2019，36（2）：136-143.

[4]徐超.車輛行駛環境模糊識別方法的研究與實現[J].電腦知識與技術，2018，14（21）：219-221.

[5]梁志禮，劉振宇，劉清堂.汽車行駛過程中的噪音研究[J].內燃機與配件，2018（12）：152-153.

[6]王會峰，張佳佳，趙祥模，等.成像偏振在車道線檢測與識別中的應用[J].西南交通大學學報，2019，54（2）：415-420.

[7]張彥會，廖抒華，劉婷婷，等.AMT自動換擋車輛行駛環境的模糊融合[J].拖拉機與農用運輸車，2009，36（6）：67-69.

[8]于濤，徐家明.車輛前方行駛環境識別技術探討[J].汽車科技，2009（6）：22-26.

[9]花彩霞.基于汽車導航系統的機械式自動變速器換擋控制規律研究[J].農業裝備與車輛工程，2008（1）：16-19.

[10]王玉海，宋健，李興坤.駕駛員意圖與行駛環境的統一識別及實時算法[J].機械工程學報，2006（4）：206-212.

作者簡介：

史婧，女，1987年生，工程師，研究方向為汽車檢測與維修、汽車服務工程。