混合動力公交車傳動系統參數優化及能量控制策略

鄒旭東，馬玉坤，張西龍

(青島理工大學 機械與汽車工程學院，山東 青島 266520)

隨著我國環保力度的加大，混合動力公交車的應用逐漸增多。合理匹配車輛的發動機與電機，制定合適的能量控制策略，使動力部件協調工作，不僅能保證車輛一定的動力性，而且具有良好的經濟性。傳動系統參數對車輛性能的影響很大，對傳動系統參數進行合理優化能夠改善車輛的動力性能與經濟性能。

目前對混合動力公交車能量管理策略與傳動系統的研究大多選定一款傳動系統結構對能量控制策略進行優化，并沒有對傳動系統進行優化，或者只針對傳動系統進行優化。例如：耿文冉等[1]利用粒子群算法優化等效燃油消耗最小策略(ECMS)中的等效因子；王偉等[2]結合模糊控制理論研究發動機最優曲線控制策略；賀慶運等[3]提出基于車速、電池荷電狀態(SOC)規劃的能量控制策略。上述研究均在能量控制策略方面進行探索，以改善車輛的經濟性能。楊磊等[4]采用單行星排加同步器的傳動系統進行模式切換研究；聶曉威等[5]利用區間優化法對傳動比進行優化；盛繼新等[6]采用遺傳算法對電機的參數與傳動比進行優化。上述研究均在傳動系統結構方面對車輛進行改進，結合能量控制策略對傳動系統參數優化的研究較少。

為了改善混合動力公交車的經濟性與動力性，本文中采用能量控制策略與傳動系統相結合的方法進行研究；傳動系統中的耦合機構采用單行星排結構，驅動電機通過減速裝置與耦合機構齒圈進行嚙合；制定發動機最優曲線控制策略，結合能量控制策略，對傳動系統參數進行多目標優化，并對優化目標選取不同權重。

1 傳動系統結構與參數匹配

1.1 傳動系統結構

混合動力公交車傳動系統結構如圖1所示。發動機與耦合機構的行星架相接，通過離合器控制發動機的接入與斷開；一體式起動發電機(integrated starter generator，ISG)與耦合機構的太陽輪相接[7]；驅動電機通過減速裝置與耦合機構的齒圈相接，動力經齒圈向后傳到主減速器。該傳動系統的優點是部件少并且結構簡單，沒有變速箱等部件，能避免換擋沖擊并且體積、質量小。由于驅動電機與齒圈之間有減速裝置，因此對電機轉矩的要求低，可以降低電機的成本。

ISG—一體式起動發電機。圖1 混合動力公交車傳動系統結構

行星排的力學分析關系式為

Ts∶Tr∶Tc=1∶k∶(-1-k)，

(1)

ns+knr-(1+k)nc=0，

(2)

式中：Ts、Tr、Tc為太陽輪、齒圈、行星架轉矩；ns、nr、nc為太陽輪、齒圈、行星架轉速；k為齒圈半徑與太陽輪半徑之比。

對傳動系統進行動力學分析，如圖2所示。

Ts、Tr、Tc、Te—太陽輪、齒圈、行星架、發動機轉矩；Tf—車輛行駛阻力矩；Ie—發動機轉動慣量；Img1—一體式起動發電機(ISG)轉動慣量；Tmg1—ISG轉矩；Img2—驅動電機轉動慣量；F—行星輪內力；R—齒圈半徑；S—太陽輪半徑。圖2 混合動力公交車傳動系統動力學分析

傳動系統的動力學方程[8]如下。

行星架處的動力學方程為

Ieωe=Te-FR-FS，

(3)

式中：Ie、ωe、Te為發動機轉動慣量、角速度、轉矩；F為行星輪內力；R為齒圈半徑；S為太陽輪半徑。

太陽輪處的動力學方程為

Img1ωmg1=FS-Tmg1，

(4)

式中Img1、ωmg1、Tmg1分別為ISG轉動慣量、角速度、轉矩。

齒圈處的轉矩可分為2個部分，即行星排上轉矩、驅動電機經減速齒輪傳來的轉矩，動力學方程為

Img2ωmg2=FR-Tr+imTmg2，

(5)

式中：Img2、ωmg2、Tmg2為驅動電機轉動慣量、角速度、轉矩；im為驅動電機減速比。

對于齒圈輸出部分，驅動電機轉矩與發動機轉矩耦合后傳到主減速器再傳至車輪，此部分的動力學方程為

(6)

式中：m為整車質量；a為車輛加速度；r為車輪半徑；n為車輪個數；It為車輪轉動慣量；i0為主減速比；Tf為車輛行駛阻力矩。

1.2 傳動系統參數匹配

傳動系統各部件參數的匹配應考慮多方面因素，包括系統構型、循環工況、控制策略等[9]，整車設計指標及參數如表1所示。

表1 整車設計指標及參數

傳動系統各部件匹配如下。

1)發動機匹配。發動機驅動時應滿足車輛的中高速勻速行駛需求，此外考慮發動機運行時的車輛加速能力以及附件設備的功率需求，發動機功率還應增加10%～20%。

(7)

式中：Peng為發動機功率；v為車速；η為傳動效率；g為重力加速度；f為滾動阻力系數；Cd為空氣阻力系數；A為迎風面積。

2)驅動電機匹配。驅動電機應滿足車輛在起步與低速行駛時的功率需求以及電機驅動時所能達到的最高車速要求，此外還應考慮車輛的爬坡性能。

(8)

式中：Pmg2為驅動電機功率；α為爬坡度。

3)ISG匹配。ISG需要調節發動機工況并在電池電量較低時進行發電，以維持電池的電量，避免電量過低影響車輛的正常運行。

(9)

(10)

4)電池匹配。電池的選型應從功率與電池容量2個方面進行考慮，電池容量由發動機提供并維持在一個恒定區間內。

(11)

式中：Q電池容量；ηd為電池放電效率；ηm為電機效率；ΔSOC為SOC上下限之差；s為行駛里程；U為電池電壓。

混合動力公交車傳動系統部件參數如表2所示。結合市場信息，選用6J200型發動機，均為永磁電機。

表2 混合動力公交車傳動系統部件參數

2 整車建模與優化

2.1 能量控制策略

建立能量控制策略，將策略分為5種工作模式。策略的核心是根據功率、SOC、車速將發動機的運行控制在經濟工作區間。策略的5種工作模式如下。

1)當車輛處于起步、低速狀態時，進入純電驅動模式。動力由驅動電機提供，通過減速齒輪經過齒圈傳給車輪，ISG空轉，發動機不工作。當SOC大于下限時，車輛需求功率較小，驅動電機工作即可滿足車輛的正常行駛。

2)隨著車速的增大，需求功率逐漸增大，當需求功率大于驅動電機所能提供的最大功率并且發動機工作在經濟區間，或者SOC小于下限時，進入發動機驅動模式。ISG的作用是對發動機工況進行調整并發電。

3)當需求功率較大，SOC大于下限，或者車輛進行急加速、爬陡坡時，進入混動模式。這時使發動機的運行保持在高效率區間，剩余的動力由驅動電機供應，發動機與驅動電機轉矩在齒圈處耦合，共同向后輸出至車輪。

4)當車輛處于靜止狀態即車速為0時，檢測到電池所剩電量較低，即SOC小于下限，此時進入停車充電模式，在此模式下，發動機開始工作，帶動ISG轉動發電，齒圈輸出端轉速為0。

5)當制動壓力大于0，車速大于10 km/h，且SOC小于0.95時，進入再生制動模式[10]。這時對制動力矩進行判斷，如果需求制動力矩小于電機產生的最大制動力矩，則進行制動能量回收；否則使電機輸出最大制動力矩，其余力矩由機械制動補充。當車速小于10 km/h時，由于車輛的速度較小，因此電機的轉速較小，進而導致能量的回收程度較低，此時采用機械制動。如果SOC大于0.95，則電量很足，采用機械制動。

根據上述5種工作模式的分析，在MATLAB/Simulink軟件中建立能量控制策略。

2.2 整車模型

AVL/Cruise軟件適用于車輛的經濟性、動力性仿真，根據所設計匹配的車輛結構[11]，選擇相應的模塊建立混合動力公交車整車模型如圖3所示。

1—整車模塊；2—發動機模塊；3—離合器模塊；4—減速裝置模塊；5—主減速器模塊；6—車輛右后輪模塊；7—車輛右前輪模塊；8—車輛左后輪模塊；9—車輛左前輪模塊；10—13—制動器模塊；14—一體式起動發電機模塊；15—驅動電機模塊；16—差速器模塊；17—行星排模塊；18—駕駛員模塊；19—電池模塊；20—能量控制策略模塊；21—顯示器模塊。圖3 基于AVL/Cruise軟件的混合動力公交車整車模型

2.3 多目標聯合優化

2.3.1 優化目標

根據混合動力公交車的工作特點，既要保持經濟性，又要有足夠的動力性，二者是相矛盾的，因此優化時需要設置權重。對于城市公交車，動力性需求比經濟性需求小，因此按照需求的大小分配權重。通過對山東省青島市黃島區公交車的行駛工況與路況的調研，并結合公交公司提供的數據進行綜合分析，取經濟性權重為0.7，動力性權重為0.3。從行駛工況可以看出，大部分車速小于40 km/h，取動力性的優化目標為車速從0到30 km/h的加速時間，經濟性優化目標為燃油消耗量，優化函數為

F(x)=min{F1(x),F2(x)}，

(12)

式中：F為目標函數；F1為燃油消耗量；F2為車速從0到30 km/h的加速時間；x為優化變量，x={k,im,i0}。

通過加權法并進行歸一化，可以將優化函數表示為

(13)

(14)

2.3.2 優化變量

傳動系統參數是僅次于傳動系統各部件及能量控制策略的影響車輛性能的關鍵，因此對傳動系統參數進行優化。優化變量選取為行星排特征參數、電機減速比和主減速比3個傳動系統參數，優化變量的取值范圍如表3所示。

表3 優化變量的取值范圍

2.3.3 約束條件

約束條件是對優化變量與優化目標進行的一些限制，使整個優化過程更合理，約束條件的選取需要考慮多方面因素。選取約束條件為最大車速與最大爬坡度，即

(15)

(16)

2.3.4 多島遺傳算法

多島遺傳算法可以在全局大范圍內尋優，能夠很好地避免優化時陷入局部中搜尋最優解。多島遺傳算法在遺傳算法的基礎上設置島嶼，種群個體可以在每個島嶼上遷徙，有利于跳出在局部中尋到的最優解，相對于遺傳算法，可以較好地解決早熟問題。設置算法的初始種群個數為8，島嶼個數為8，進化代數為8，交叉概率為1，變異概率為0.01，島間遷移率為0.5，算法流程如圖4所示。利用Isight軟件，對整車模型進行優化[12]。

m—島嶼個數。圖4 多島遺傳算法流程

3 結果與分析

3.1 優化目標及優化變量的優化結果

優化目標及優化變量的優化迭代過程如圖5所示。從圖中可以看出，在整個迭代過程前期，迭代起伏很大，波動劇烈，后期逐漸平穩，并圍繞在某個數值上下波動，因此迭代效果理想。多目標優化前、后參數結果如表4所示。從表中可以看出：相比優化前的參數，行星排特征參數增大了6.5%，主減速比減小了2.3%，電機減速比減小了8.4%，燃油消耗量減小了11.6%，車速從0到30 km/h的加速時間減少了5.7%。

表4 多目標優化前、后參數結果

3.2 經濟性仿真結果

選取發動機工作點分布、中國城市公交工況車速跟隨狀況、SOC變化、驅動電機轉矩，分析經濟性仿真結果，如圖6所示。由圖6(a)可知，發動機的工作點基本分布在最優曲線上，偏離點較少，因此所設計的能量控制策略符合要求。由圖6(b)可知，實際車速與目標車速軌跡幾乎一致，車速跟隨狀態良好。由圖6(c)可知，所設定的初始SOC為35%，運行結束后為32%，在SOC小于30%時，ISG開始運轉發電，SOC明顯增大，由此可以看出，SOC維持效果良好。由圖6(d)可知，當電機的轉矩為負時，電機回收能量使得電池電量增加，SOC增大；電機轉矩為正時，電池為電機供電，SOC減小，符合設計要求。

3.3 動力性仿真結果

選取加速曲線與爬坡度曲線，分析動力性仿真結果，如圖7所示。由圖可知：最大爬坡度為20.73%，符合設計要求；車速從0到30 km/h的加速時間為6.72 s，符合優化結果。

通過優化與仿真結果可以看出，所設計的能量控制策略中車速跟隨狀況良好，發動機工作點符合要求，SOC維持狀態良好，動力性結果符合要求。相比優化前的結果，優化后車輛經濟性與動力性均顯著改善。

4 結論

結合能量控制策略對傳動系統參數進行多目標優化，使得混合動力公交車的經濟性與動力性均顯著改善。根據SOC、功率、車速制定的能量控制策略很好地符合實際運行工況，有良好的經濟性與動力性。選用的多島遺傳算法具有很好的全局尋優效果，使優化結果更精確。結合實際工況選擇的動力性、經濟性權重使得傳動系統參數優化更合理。