黃天樂,陳樹人,施愛平,李富強,盤朝奉
(江蘇大學 a.現代農業裝備與技術教育部重點實驗室;b.汽車與交通工程學院,江蘇 鎮江212013)
長期以來,我國農機裝備技術基礎研究不足,整機可靠性和作業效率不高,因此需加快發展智能農機裝備技術來縮小與國外主流產品的差距,支撐現代農業發展。目前,零排放、無污染、低噪音的綠色動力農機具的需求在不斷增加,因而研究電動拖拉機的能量管理策略就成為智能農機裝備開發的重點之一[1]。
動力電池成組及管理技術、驅動電機及控制技術、整車控制優化及能量管理技術、整車高壓安全技術是構成純電動車輛產業化的四大關鍵技術[2],而能量管理策略是電動拖拉機整機控制系統的核心及實現整機節能的關鍵。文獻[3]研究了串聯式混合動力拖拉機的3種能量管理策略,其中模糊控制式能量管理策略的控制效果最好。文獻[4]針對復合電源電動拖拉機,對解決電動拖拉機犁耕作業和旋耕作業下能量系統高頻放電問題提出了基于功率分配控制的能量管理策略。文獻[5]以東方紅1804拖拉機為研究對象,提出基于模糊控制的并聯式混合動力拖拉機能量管理策略,可將拖拉機整體需求轉矩合理地分配給發動機和電機。目前,國內外對于電動拖拉機能量管理策略的研究主要集中在混合動力電動拖拉機上,而對純電動拖拉機的研究較少。
本文針對一款新設計的雙電機功率分匯流純電動拖拉機,研究其能量管理策略,并在MatLab/Sim ulink軟件中進行仿真分析。
電動拖拉機動力單元主要包括主電機、調速電機、整機控制器、電池管理系統及動力傳動系統等,如圖1所示。電機采用永磁同步電機,帶有電機控制系統、逆變器及DC/DC 轉換器。主電機與行星齒輪的太陽輪相連,太陽輪也傳遞部分動力到拖拉機動力輸出軸(PTO);調速電機與齒圈相連,通過行星架傳遞動力到后橋,實現兩個電機的動力耦合。

圖1 系統結構簡圖
由于電動拖拉機動力部件多,工作模式復雜,為了充分發揮雙電機構型的優勢,提高整車經濟性及動力性能,需要對雙電機和蓄電池進行合理的控制和匹配,使其能根據拖拉機的工況狀態及駕駛員的需求來合理分配轉矩,使兩個電機工作在各自的高效區,從而提高整機的動力性和經濟性。
整機的控制策略結構框圖如圖2所示。控制策略分為3層,分別為駕駛員意圖識別策略、模式識別策略和動力分配策略。

圖2 整機控制策略結構框圖
在研究拖拉機機組動態特性的基礎上,根據油門、擋位、耕深(或車速)3個參數,求得整機需求轉矩。需求轉矩的計算包含兩部分內容[6],即基本轉矩計算模塊和補償轉矩計算模塊,下面分別對這兩模塊進行介紹[7-8]。
1)根據爬坡度標定的轉矩負荷系數與踏板開度的關系[9],采用查表方法,得到該轉速下電機可以輸出的最大轉矩,來決定基本轉矩。
2)將實際的拖拉機在不同工況下運行時采集的數據作為訓練數據,采用自適應模糊神經網絡系統(Adaptive Neural-based Fuzzy Inference System,ANFIS)對加速踏板信號進行辨識與補償轉矩控制。
補償轉矩滿足了拖拉機急加速工況下的轉矩需求,通常是根據加速踏板開度和踏板開度變化率兩個量進行補償。以實際的拖拉機在不同工況下運行時采集的數據作為訓練數據,利用 MatLab軟件編程,訓練純電動拖拉機加速踏板動力匹配 ANFIS模型。訓練前后結果比較如圖3所示。


圖3 電動拖拉機踏板開度及踏板開度變化率隸屬函數圖
拖拉機有轉場、犁耕、旋耕3種工況,需根據不同工況的車速和耕深要求進行電動拖拉機驅動模式識別。本文采用基于瞬時優化的模式識別策略,具體如圖4所示。選擇拖拉機作業工況,整機需求轉矩由油門踏板給出,通過對比主電機單獨工作時的電功率、調速電機單獨工作時的電功率、主電機和調速電機按照轉速耦合模式工作時的電功率,取電功率最小所對應的模式作為當前的工作模式。即在線計算當前狀態下本構型的3種工作模式下每種模式的需求電功率,最后選擇消耗電功率最小的那種模式作為當前狀態下的工作模式。

圖4 模式識別流程圖
根據上述分析建立了模式識別模型,將電機等效外特性下的所有電機工作點輸入到模式識別模塊,以電機最小電功率消耗為原則,計算出電機的最佳驅動模式。識別結果如圖5所示。

圖5 模式劃分簡圖
本模塊主要解決轉速耦合模式下電機兩個轉矩的分配問題。兩個電機通過行星齒輪耦合傳遞動力,轉矩關系是解耦的,在需求轉矩Trequire已知的情況下,可求得兩個電機的轉矩。通過式(1)可求得兩個電機的轉矩大小分別為

(1)
其中,Tm1為主電機工作轉矩(N·m);Tm2為調速電機工作轉矩(N·m);k為行星齒輪的傳動比;ig為主電機的減速比;λ為電機轉矩分配系數。
將拖拉機的總需求轉矩Trequire和電池SOC作為模糊控制器的輸入,電機轉矩分配系數λ作為模糊控制器的輸出,實現對兩個電機轉矩分配的實時調整。總需求轉矩Trequire的論域為[0,1],在其論域范圍內分5個模糊子集,即{TS,S,M,B,TB}。電池SOC的論域取為[0,1],根據電池充放電特性,在其論域范圍內分5個模糊子集,即{TL,L,M,H,TH}。轉矩分配系數λ的論域為[-0.5,1],在其論域范圍內分5個模糊子集,即{TS,S,M,B,TB}。其中,很低(TL)、低(L)、中(M)、高(H)、很高(TH)、很小(TS),小(S)、大(B)、很大(TB)。各輸入輸出的隸屬度函數如圖6~圖8所示。

圖6 需求轉矩Trequire隸屬函數

圖7 電池SOC剩余電量隸屬函數

圖8 轉矩分配系數λ隸屬函數
模糊控制策略的IF-THEN規則采用如下形式,建立了25 條規則,如表1所示。
“IF Trequire(t) is A and SOCbat(t) is B , THEN
λ(t)is C”

表1 模糊規則表Table 1 Fuzzy rule table
雙電機功率分匯流電動拖拉機MatLab /Simulink的整機頂層模型主要包含控制策略模型、主電機模型、調速電機模型、電池模型和拖拉機車身模型5部分。為了分析驅動電機和電池工作過程中的效率,電機模型基于實測得到的電機系統效率與轉速和轉矩之間的關系開發; 電池模型基于廠家提供的電池組放電效率和放電電流與SOC之間的關系建立; 拖拉機車身模型根據拖拉機作業時的滾動阻力、空氣阻力、坡度阻力、加速阻力和牽引阻力開發,作為驅動電機模型的負載。
根據文獻[10-11]電動拖拉機傳動系統計算方法,分析得到該拖拉機各檔驅動力隨速度變化的關系,如圖9所示。根據所開發的純電動拖拉機樣車的設計要求,進行動力系統的主要部件參數匹配計算,確定其主要參數如下:
整車質量/kg:2 100
傳動系統效率:0.9
滾動阻力系數:0.09
輪胎半徑/m:0.51
主 電 機 類型:永磁同步
電壓等級/V:300
額定功率/kW:25
額定轉速/r·min-1:3 000
調速電機 類型:永磁同步
電壓等級/V:300
額定功率/kW:10
額定轉速/r·min-1:3 400

圖9 速度與牽引力關系
目前拖拉機工況較少,所以按照本文最高車速20km/h的設計要求,并參考汽車EUDC行駛工況,重新設定拖拉機轉場工況,如圖10所示。

圖10 拖拉機轉場工況
在MatLab/simulink仿真環境下,得到目標速度與實際速度的對比圖,如圖11所示。圖12為對拖拉機在轉場、犁耕、旋耕工況下以各自設計的作業車速恒速工作1 000s得到的電池SOC變化曲線。設置電池SOC為100%, 放電結束時SOC為20%, 運行3個工況, 仿真得到該純電動拖拉機等速巡航時單電機驅動和雙電機耦合驅動的續航里程及節能率。續航里程和節能率如表3所示。
由圖11可以看出:轉場工況下仿真車速和需求車速基本一致,仿真模型的車速跟隨性較好。這表明,所建的整機模型是合理的。

圖11 轉場工況下車速跟蹤
SOC變化曲線如圖12所示。由圖12可以看出:該模糊控制策略能夠較好地根據蓄電池的荷電狀態SOC及整機需求轉矩對電機的轉矩分配進行控制, 使蓄電池SOC保持在較平穩的范圍內,有利于延長蓄電池壽命。

圖12 SOC變化曲線
不同工況下的節能率如表2所示。由表2可以看出:雙電機耦合驅動時較單電機驅動有明顯的節能優勢,且續航能力有所提高。其中,轉場工況下節能率達到了14.81%。

表2 不同作業工況下的節能率
1)闡述了整機控制系統的結構及相應的控制策略,根據拖拉機的工作模式制定了采用ANFIS的駕駛意圖識別策略、基于瞬時優化的模式識別策略和基于模糊控制的動力分配策略。
2)針對開發的能量管理策略,建立了包括電池、控制策略、電機、駕駛員等模塊的整機Simulink 仿真模型。仿真結果表明:該模型能準確跟蹤循環工況,電池SOC變化平穩,能量管理策略準確、合理。
3)在拖拉機3種作業工況下,分別對整機模型進行了整機經濟性能仿真,結果表明:所建模型實現了整機需求轉矩的有效分配,且節能率較單電機驅動時有明顯提高。