電動汽車增程器燃油效率優化控制

進入本世紀后，能源危機、生態環境破壞，以及氣候變暖等問題在全球范圍有所加劇，為了有效解決此類問題，各國增強了對新能源的開發與利用。以汽車行業為例，經過工業化改革與產業化轉型，不僅實現了新能源在汽車行業的有效應用，也推動了增程式電動汽車的快速發展。從優勢看，增程式電動汽車通過應用純電動模式，可以在大多數工況下降低振動噪音并通過增程器(APU)達到即時充電目標等。雖然此類汽車優勢較多，可是在增程器使用時依然會發生燃油效率不高的現象，在解決此類問題時主要采用燃油效率優化控制辦法。下面先對電動汽車增程器做出說明。

1 電動汽車增程器概述

電動汽車增程器是一種輔助動力裝置，具有多種應用形式，既可以采用燃料電池方案，也可以借助發電機或發動機，以及配套的整流裝置(PWM)構成增程器。增程器與動力電池共同作為電動汽車的能量系統而發揮作用。從增程模式看，主要是通過純電動模式，借助動力電池供給能量(見圖1)。具體而言，當電動汽車中的動力電池低于某個設定好的荷電狀態(SOC)限值后，電動汽車便自動開啟增程模式對其它動力裝置供給能量，使電動汽車的續駛里程加以延長。簡單講，增程器能夠為電動汽車續航、為動力電池荷電狀態提供充電功率，保障電動汽車峰值電功率。

2 電動汽車增程器燃油效率優化控制方法

根據現階段的研究情況看，在燃油效率提升時的優化控制研究中重點圍繞油耗與排放展開，通常采用“數值模擬+仿真+試驗驗證”的研究方法，研究方向主要集中在基于模型的功率流優化策略、能量管理策略等方面。

具體而言，在增程器燃油效率相關的問題研究過程中，早期注重啟停式增程器控制策略、功率跟隨式增程器控制策略。在前一種策略下，主要是以動力電池荷電狀態與增程器的關系，通過對電池荷電狀態的調整對增程器進行啟停，進而在恒定轉速點使發動機進行工作，雖然該策略容易實現，可是在控制效率方面仍然差強人意。在后一種策略下，從電動汽車整車功率需求出嫁，通過對增程器輸出功率的動態化調整，可以有效使動力電池充放電頻次減少，進而達到對動力電池壽命的延長，可是這種策略并不能達到燃油效率優化控制目標。進入工業4.0時代后，對于增程器的燃油效率優化控制轉移到了能量管理角度，從整車的系統結構整車結構與增程模式出發，利用系統控制優化策略能夠較好的使燃油消耗與發電功率需求的運行工作趨于一致，可以達到對燃油效率的優化控制。本文主要從系統控制優化的角度出發，對其展開具體討論。

3 電動汽車增程器燃油效率優化控制策略分析

在現階段使用的電動汽車動力系統結構下，整車基本參數主要包括了整備質量、電池總能量、驅動電機額定功率、座位、最高車速、迎風面積、風阻系數、最大爬坡度、每小時0～50km加速時間等。在保障電量維持階段(CS)為了保障動力電池的荷電狀態處于適度水平，一般根據動力電池不同的荷電狀態確定增程器系統輸出不同發電功率。整車控制策略設定情況如下：(1)當荷電狀態不大于25%的條件下，要求對車輛驅動性能進行限制，此時的動力電池處于保護狀態，增程器系統持續運行位置在最大發電功率點20kW處。(2)當荷電狀態在25%以上且不大于30%的條件下，增程器系統在6 kW、10 kW、16 kW、20 kW位置運行，可以結合荷電狀態的變化與車速大小而進行有效切換。(3)當荷電狀態在30%以上且不大于40%的條件下，增程器于15kW處運行，屬于單點工作方式。(4)當荷電狀態大于40%的條件下，增程器則不運行。增程器系統發電功率需求與初始運行工況點的具體情況見表1：

時事新聞的特點是實效性強。在日新月異的信息大爆炸時代，無論是國際國內的政治新聞，還是百姓所關注的民生問題，各大新聞媒體都會在第一時間給予報道。當代大學生廣泛使用微信、QQ等新媒體，培養學生將理論分析融入實際生活之中的能力，就需要教師能夠提供實際訓練的機會。時事新聞評論活動就是培養這種分析能力的有效途徑。教師也應通過國內外時事分析，來體現理論分析的魅力，體現政治分析的深度。

首先，高等教育師資隊伍建設的三個主要方向和目標是提升教師的教學能力、科研能力和服務能力。在這個知識日新月異、信息瞬息萬變的時代，教師終身學習，經常“充電”顯得尤為重要[15]。學校方面應加強外部支持力度，鼓勵年輕教師在職攻讀學位、外出甚至到國外高校訪問、進修，經常參加學術會議及研討會，加強對新知識的吸收和對本學科領域研究前沿的掌握[16]。此外，教師應該不斷地探索和分析的課程教學特點，探索新的教學手段和教學方法，切實提高學生的學習積極性和學習興趣。

3.1 增程器發電功率與燃油消耗預測模型

在增程器中配置的發電機功能局限在發電上，以某型電動汽車增程器的發動機為例，配置了進氣道噴射方式三缸汽油機(1.0L)，其中的幾何壓縮比是11，經實驗測試后對其輸出功率與輸出轉矩數據進行曲線繪制，得到發動機外特性曲線(見圖2)。其中，配置的發電機為交流永磁同步電機，基本參數如下：(1)直流電壓范圍：370～260V；(2)額定轉速：3500r/min；(3)峰值轉矩：90N·m；(4)額定轉矩：58.7N·m；(5)峰值功率：33kW；(6)額定功率：21.5kW。為了對增程器系統工作運行點做出快速確定，達到滿足發電功率條件下的最低燃油消耗目標，本次研究中選擇了Kriging無偏估計方法，用于對增程器系統發電功率和燃油消耗預測模型的構建，進而在不同的發電功率需求條件下確定與之匹配的發電功率曲線與運行工況點的燃油消耗情況等。

本次研究中確定的發電功率需求共計5個，分別為20kW、16 kW、15 kW、10 kW、6 kW，轉速范圍在3500r/min到1000r/min之內，此時可以根據具體的數據構建輸入向量，并將其輸入到預測模型中的參數欄，得到與不同轉速匹配的發電功率需求、確定輸出轉矩。見圖3：

該方法屬于最優內插方法，對線性回歸分析方法進行了優化與改進，可以在線性回歸分析的同時實施隨機過程的體制。目前，應用該方法時，主要是以變量相關性、變異性為基礎，對確定區域范圍的區域變化量進行無偏、最優變量取值，同時可以完成對空間分布的無偏、最優數據求線性的估計。因此，在實驗后得到的真實值中包括了多項式、隨機分布兩大部分。假定x為輸入向量、y(x)為真實值、p(x)為多項式部分、z(x)為隨機分布部分，可以得到

y(x)=p(x)+z(x)

(1)

從該公式中的含義看，多項式部分作為在設計空間內零點實值的一種全局近似，隨機分布部分則是一個均值等于0、方差等于σ

的非隨著過程(σ

不為零)，所以z(x)屬于設計空間內y(x)的偏差項。此時，假定相關系數、相關系數矩陣、采樣點數目分別為θ、R、M，兩個不同的采樣點為

、

，可以得到如下z(x)的協方差矩陣

(2)

估計

(

)值為

(),假定采樣點構成的

維向量等于

，

(

)構成的

維向量等

，那么，可以得到

4）河北理工大學原圖書館樓，學校遂對其內部鋼結構進行了加固和修繕，多年樹齡的大樹環繞，營造了一個較好地震紀念和休閑生活的場所。目前處于半封閉半開放式狀態。

(3)

首先，在最低油耗條件下對滿足發電機發電功率需求的5個運行工況點進行確定，然后通過增程器系統測試臺架一一進行測試并記錄結果，再通過對比優化前、優化后的油耗量情況，獲得不同發電功率點下降低了的燃油油耗量幅度。結果見表2。

2.發揮陣地作用，提升工作水平。切實發揮黨校的培訓作用，邀請外部專家和內部模范講授課程，對黨員、黨員干部進行集中輪訓和專題培訓；成立黨建思想政治工作研究會，不斷提高公司黨建、政研工作水平，推進公司黨建與思想政治工作的理論和實踐創新，提高公司黨建思想政治工作整體水平。

3.1.3 模型預測與驗證

(4)

在一個企業的經營當中，財務內控管理對企業的發展與運營都有重要的影響，財務內控精細化管理與企業經營管理的各項都有相應的聯系，通過財務內控精細化的管理，企業領導管理人員可以更加清晰、全面的了解和掌控企業的經濟發展狀態，從而對企業的經濟發展活動、方案策略進行決策，因而財務管理工作的質量對企業發展有直接的影響，有必要強化企業財務內控精細化管理，促進企業財務管理相關業務計算、整理、分析的準確性。提高企業財務管理水平也是提升企業經營管理水平，對企業市場核心競爭力提升有巨大的助益。可見強化企業財務內控精細化管理的重要性。

首先，通過發動機臺架實驗、發電機臺架實驗測試，分別得到萬有特性數據、發電效率

數據。其次，以

數據為基礎對發電機輸出電功率進行計算。假定發電機發電效率、工作轉速、輸入轉矩、輸出電功率分別為

、

、

、

，可能得到公式

3.1.1 基于Kriging方法的預測模型

通過對圖3的趨勢進行分析發現：(1)當發電機功率需求為10kW時，匹配的燃油油耗處于由低到高的上升狀態；(2)當發電機功率需求為6kW時，匹配的燃油油耗處于先由高到低的下降狀態、再由低到高的上升狀態。統計最低燃油消耗的增程器系統發電運行范圍發現：發電功率需求分別為20kW、16 kW、15 kW、10 kW、6 kW時，與對應的可能轉速范圍分別在3100～2900r/min、3000～2500 r/min、2800～2300 r/min、2800～1480 r/min、1700～1350 r/min。為了進一步對本次研究中建立的預測模型做精準性進行驗證分析，隨機選擇了發電機發電功率需求為10kW條件對增程器系統開展臺架測試，結果顯示實驗值、仿真值之間存在一定的偏差，對該念頭的范圍進行確認后，發現并沒有超出1.5%。由此可見預測模型的仿真精度相對可靠，見圖4：

3.2 實驗結果分析

3

1

2 建立預測模型

第三，根據上述公式得到發電功率—轉速—轉矩的關聯關系，于MATLAB軟件中輸入相關參數得到Kriging預測模型，然后通過訓練方式獲得發電功率預測模型。同理，以萬有特性數據為準，結合轉速—轉矩—油耗的關聯關系，獲得油耗預測模型，最終完成對發電功率與燃油油耗預測模型的構建。

其次，通過比較5個工況點下的節油率發現，當發電功率需求位于10kW發電功率點時，節油率最高，此時的初始轉速由原來的1900 r/ min減少到了1480 r/ min。與之相比，20kW、16 kW、15 kW、6 kW時的發電功率點節油率范圍僅在5%到2.5%范圍以內。其中，20 kW時的節油率最低，可是此時油耗量減少的絕對值卻達到了0.14 kg/h。由此可見，所以，在提高燃油效率方面可以根據最高節油率與油耗量減少絕對值選擇合適的優化控制方案。

第三，在電動汽車整車實驗方面選擇NEDC駕駛循環方法，其理論行駛里程值為11.01km，對整車控制策略設定中的不同工作模式進行驗證分析。本次研究中對其初始動力電池電荷狀態為40%、30%時的工作模式進行了實驗驗證。結果顯示：

(1)在40%的初始電荷狀態下，增程器系統的發電功率處于單點工作模式，發電功率點位于15k時，對比優化前、優化后的耗油量、100km耗油量數據發現：耗油量分別為0.66L、0.63L，100km耗油量分別為6.06L、5.78L，此時的節油率達到了4.62%。

在新授課中，學生是在教師創設的特定情境中探究獲取相應的生物學知識，但是所學知識的結構性較差，通常是碎片化的知識，難以在復雜情境中實現有效的遷移。這就需要教師在復習課中引導學生將已學過的碎片化知識進行歸納整理，提煉同化、構建與完善學生的生命觀念，加深學生對生命本質的認識。

(2)在30%的初始電荷狀態下，增程器可以根據不同的車速與電荷狀態變化情況，于切換20kW、16 kW、10 kW、6 kW工況點，使之滿足動力電池的發電功率需求。整車控制驗證結果表明，在切換工作模式時，優化前后的耗油量分別為0.87L、0.84L，100km耗油量分別為7.98L、7.70L，此時的節油率達到了3.50%。

4 結束語

總之，增程式電動汽車增程器系統結構復雜、功能多元，通過增程運行模式可以較好的為車輛續駛里程。在我國汽車行業高質量發展階段，增程器燃油效率進行優化控制具有較大的現實意義。通過以上初步分析可以看出，應用數據分析與實驗論證不僅可以提高研究效率，也能夠更為精準的達到研究目標。因此，建議在當前盡可能利用數值模擬與仿真研究加實驗論證的辦法，對影響增程器系統發電功率與燃油油耗開展定量研究與實驗分析，進而達到提高燃油效率的目標。

[1]潘榮星.基于增程式電動汽車發展現狀及趨勢研究[J].內燃機與配件,2021,16(22):178-179.

[2]劉漢武,雷雨龍,付堯,等.基于多目標優化的增程式電動汽車自適應制動回饋控制策略[J].華南理工大學學報(自然科學版),2021,49(7):42-50,65.

[3]吳汪箭,趙婷婷,牛禮民.增程式電動汽車續駛里程的延長優化[J].汽車工程師,2021,5(11):14-18.

[4]侯玨,姚棟偉,吳鋒,等.混合勵磁電機的電動汽車增程器控制策略[J].上海交通大學學報,2021,55(2):206-212.

[5]宋金龍.增程式電動汽車動力系統參數匹配與仿真分析[J].裝備機械,2021,8(2):40-43,67.