基于Simulink的E-Power自卸車發動機控制方法

收稿日期：2023-12-26

作者簡介

孫佳玥（1990—），女，工程師，碩士，主要從事柴油機、新能源汽車電控系統開發工作。

【摘 要】E-Power作為一種新興混動技術，能夠將發動機運行與車輛驅動解耦，實現能量的高效利用。文章介紹一種E-Power自卸車發動機控制方法，該方案充分考慮發電機的工作效率和電池充放電功率限值的條件，通過Simulink模型搭建發動機控制策略。實車CHTC-D循環試驗結果表明，按照該控制方法進行發動機驅動，可以平穩控制發動機起停，起到節油效果。

【關鍵詞】E-Power；發動機；控制策略

中圖分類號：U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（ 2024 ）07-0029-03

Engine Control Strategy of E-Power Dump Truck Based on Simulink Model

SUN Jiayue，ZHAO Hongsha，LIU Hao，YU Jiangtao，LI Yanhong

（Automotive Research Institute，China National Heavy Duty Truck Group Co.，Ltd.，Jinan 250101，China）

【Abstract】As a new technology，E-Power hybrid technology can decouple engine operation from vehicle drive so the energy consumption can be more efficient. This paper introduces an engine control method of E-Power dump truck，which fully considers the working efficiency of generator and the battery charging and discharging power limits. It builds the engine control strategy based on Simulink model. The results of CHTC-D cycle test show that the engine start-stop control logic is effective and the fuel consumption would be lower.

【Key words】E-Power；engine；control strategy

自卸車因其市場需求廣泛，被多數車企定位為新能源轉型的主要車型之一。隨著串聯混合動力技術的快速發展，E-Power因其良好的經濟性和適用性，為自卸車提供了新的動力方案。E-Power自卸車最大特點在于動力傳動系統和發電系統從機構上得以分離，車輛柴油發動機僅作為發電專用的動力裝置，系統最大限度地運用了純電動系統的優勢，行駛感受無限接近純電動車，續航里程卻能得以兼顧。本文根據車輛運行工況、發電機工作效率和電池充放電功率限值條件，基于Simulink模型搭建一種發動機的控制策略，使發動機運行在高效區，避免整車能量浪費和頻繁起停，提升駕駛體驗。

1 E-Power自卸車架構

E-Power混動系統由發動機、發電機、電機控制器、電動機和動力電池組成。發電機在發動機帶動下轉動產生電能，電能經過電機控制器的調節提供給驅動電機，驅動電機驅動車輛行駛，整個過程進行了機械能與電能的多次轉換。E-Power自卸車架構如圖1所示[1]。當蓄電池電量處于充足狀態時，增程器不需要工作，蓄電池直接為驅動電機提供電量，驅動電機輸出的轉矩經變速器、傳動軸及驅動橋驅動車輪；當蓄電池電量較低時，增程器由發電機帶動發動機起動，為驅動電機和蓄電池提供能量；當車輛能量需求較大時，增程器與蓄電池同時為驅動電機提供能量。發動機在蓄電池的協助作用下可始終工作在一個高效工作區間，其排放和油耗均能得到有效控制。

2 發動機控制策略

2.1 模式分配

根據E-Power混動系統的結構特點，該系統可以實現以下幾種工作模式。

1）純電機驅動模式：發動機關閉，由驅動電機驅動車輛行駛。

2）駐車充電模式：發動機工作，為電池充電。該模式主要用于車輛靜止且電池SOC較低的工況。

3）混動模式：驅動功率由發動機-發電機組和蓄電池共同提供。該模式主要用于車輛加速和爬坡工況。其中，根據輪端需求功率和SOC情況，混動模式可分為混動電池放電模式和混動電池充電模式。

4）制動能量回收模式：該模式下發動機不工作，電動機以發電形式工作，把來自車輪的動能轉化為電能，通過電機控制器給動力電池充電。該模式主要用于車輛制動、下坡、滑行工況。

2.2 發動機起停控制

為避免發動機頻繁起停造成NVH噪聲和油耗升高，在輪端需求功率較低且SOC電量充足時，采用純電機驅動模式，不起動發動機。

當輪端需求功率高或SOC電量較低時，控制器接收到起動請求指令，控制發電機拖動發動機起動，并維持在高效區運行，為整車供電。

2.3 發動機功率跟隨策略

根據上述模式分配中不同模式下的輪端需求功率、SOC值，劃分模式工作區。模式工作區及發動機工作狀態按照以下原則劃分。

1）駐車充電模式Sta=1。VCU接收到駐車充電指令后，將發動機起動請求標志位置1。VCU通過報文控制發電機為轉速模式，拖動發動機起動，發動機轉速穩定在怠速后，認為發動機起動成功，發動機起動請求標志位置0，進入駐車充電模式。此時模式標志位Sta為1，發動機按照[n1，trq1]定點運行。

2）行車模式工作區Sta=2/3/4。車輛行車過程中，根據計算的輪端需求功率和BMS實際電量分配行車模式工作區，見表1。

當純電驅動模式Sta=2，發動機停機請求標志位置1，發動機和發電機均停機。

當混動電池充電模式Sta=3，VCU進入混動電池充電模式，將發動機起動請求標志位置1。VCU通過報文控制發電機為轉速模式，拖動發動機起動，發動機轉速穩定在怠速后，認為發動機起動成功，發動機起動請求標志位置0，進入混動電池充電模式。此時模式標志位Sta為3，發動機按[n2，trq2]工作點運行。

當混動電池放電模式Sta=4，VCU進入混動電池放電模式，將發動機起動請求標志位置1。VCU通過報文控制發電機為轉速模式，拖動發動機起動，發動機轉速穩定在怠速后，認為發動機起動成功，發動機起動請求標志位置0，進入混動電池放電模式。此時模式標志位Sta為4，發動機按[n3，trq3]工作點運行。

上述輪端需求功率W計算方法為：

W=（F滑+F牽）×V（1）

F滑=0.11×V2+15.58×V+1154（2）

F牽=M×a（3）

VRlpeGHIuVFq24yYg6tstKHZQesqsAkvq+GGGR1pM4c= 式中：F滑——滑行阻力；F牽——牽引力；V——車速；M——車重；a——加速度。

3）制動能量回收Sta=5。VCU進入制動能量回收模式，發動機停機請求標志位置1，發動機和發電機均停機，由驅動電機進行能量回收。

4）發動機運行點選擇。發動機功率跟隨控制策略，指發動機根據電池SOC和輪端需求功率調整發動機工作點，使其輸出功率滿足整車需求功率[2]。當電池SOC值大于所設定閾值的上限，并且輪端需求功率小于所設定的功率最小值時，發動機停機；其余工作條件下，發動機開啟，車輛進入增程驅動模式，發動機根據整車功率需求輸出所對應的功率。這種控制策略可以優化蓄電池的工作區間，考慮到發動機頻繁換點會對車輛的NVH等性能產生不良影響，在設計中充分考慮車輛的舒適性和發動機、發電機最佳經濟曲線[3]。

根據車輛模式分配、輪端功率和電池充放電功率限值選取各模式下工況點。電池充電時：

W+WCh=■（4）

式中：W——輪端需求功率；WCh——電池充電功率；nx——發動機工作點轉速；trqx——發動機工作點扭矩。

電池放電時：

W-WDisCh=■（5）

式中：W——輪端需求功率；WDisCh——電池放電功率；nx—+mpJzcvCGbqXlLgFxUnBAmMATeV0eyLHIJFiKBA4P8M=—發動機工作點轉速；trqx——發動機工作點扭矩。

其中，nx、trqx（x=1、2、3）為發動機高效工作區工作點，是根據發動機萬有特性、發電機工作效率計算得出。根據上述模式，利用Simulink搭建模型，如圖2所示。

3 試驗結果

在試驗室重型轉轂臺架上，采用中國自卸汽車行駛工況（CHTC-D）測試循環[4]。該工況分低速和高速兩個速度區間，工況時長共計1300s。CHTC-D循環工況曲線如圖3所示。對E-Power架構混動自卸車的模式切換和發動機起動情況進行測試，如圖4所示，在低速工況下，發動機不起動，自卸車按照純電模式運行；高速情況下，發動機工作在高效區，為驅動電機供電。循環過程中，SOC由初始值55Ah到結束時的55.5Ah，能夠保持蓄電池電量平穩。

4 結論

1）E-Power架構發動機控制策略，采用發動機功率跟隨方法，能夠根據輪端需求功率和電池SOC變化起停發動機，保持SOC平穩，控制靈活，符合自卸車工況需求。

2）發動機始終運行在高效工作區，且避免了頻繁起停，大大減小了NVH影響，能夠起到節油效果。

參考文獻：

[1] 席利賀. 增程式電動汽車能量管理策略優化及增程器控制系統研究[D]. 北京：北京交通大學，2018.

[2] 馮仁華，孫旺兵，趙智超，等. 增程式混合動力汽車能量管理策略設計與優化研究[J]. 重慶理工大學學報（自然科學），2022（8）：11-20.

[3] 尹安東，董欣陽，張冰戰，等． 基于Isight的增程式電動汽車控制參數多目標優化[J]． 合肥工業大學學報（自然科學版），2015，38（3）：289-294.

[4] GB/T 38146.2—2019，中國汽車行駛工況第2部分：重型商用車輛[S]. 2019.

（編輯 楊凱麟）