文摘

配备两个电源,dual-driving纯电动汽车动力总成系统的驱动方式不同于传统的电动汽车。的前提下传动系统的结构形式不变,以下传输方案可采用双驱动电动汽车根据需求力量:主要和辅助电力传输方案(两个电机分别驱动的双耦合驱动器),传输方案的两个汽车始终保持耦合驱动,和调速类型电力传输方案(主电机总是负责开车,和辅助电动机负责调速)。因此,设计方法的显著差异存在于双驱动电动汽车的动力传动系统和现有的车辆。对于这种差异,本文采用智能算法设计的参数传输系统,介绍了遗传算法的优化设计参数来获得最优的重要参数基于计算机仿真的电力传输系统。本文中使用的原型车是一个自主品牌汽车;使用MATLAB / Simulink仿真平台构建车辆仿真模型,用于车辆动态性能的计算机模拟分析和经济。从分析结果可以看出,通过使用获得的系统参数全局优化方法在本研究中可以提高车辆动态性能和经济性能不同程度,这证明了效率和优化方法的可行性。

1。介绍

纯电动汽车的快速发展和推广不能意识到由于高昂的价格,不完美的充电设施,和较低的驾驶里程。虽然高成本的问题和不完整的充电设施得到改善在一定程度上由于政府的相关政策和电动汽车技术也取得了重大进展,关键的问题,阻碍了纯电动汽车的发展,即“如何进一步提高汽车驾驶里程,”仍然存在。驾驶里程取决于电池技术(改善电池的功率密度和能量密度);是密切相关的其他因素,如配置,参数匹配,动力传动系统的控制方法(1- - - - - -3]。因此,改善驾驶里程和整体性能的关键的纯电动汽车躺在有效传输系统及其设计方法和完美的能源控制方法4- - - - - -6]。

教授赵采用遗传算法进行优化设计的计算机仿真参数的纯电动汽车的动力传动系统。动态性能指标作为约束,加权系数是用于转换的多目标优化驾驶里程和车辆质量成为一个简略的优化问题。结果与传统的优化方法获得的结果。从比较结果可以看到,优化设计的优化方法可以实现一个有效的方法7- - - - - -11]。周教授收养了两个匹配优化方法(最小的整备质量和全局优化方法)来优化目标车辆的电力系统参数并进行了仿真比较和验证车辆的动力性能和经济性能的优化匹配效果。它可以从全局优化方法的结果是一个更有效的方法,可以充分反映潜在的电力系统的参数优化匹配提高车辆性能(12]。Sorniotti等人以及其他学者提出的单发动机的配置使用纯电动汽车作为基础进行最优传动系统参数的匹配计算。他们设计的参数two-gear传输和汽车无级变速传动系统的比较。结果证明了最优匹配方案是可行的和有效的13]。朱教授和其他学者采用正交优化设计的方法,根据循环条件进行优化计算的双速传动比的纯电动汽车。通过仿真结果,可以看到,动态性能可以显著提高了传动系统的参数优化和匹配的方法。尽管如此,其经济性能有所下降(14]。Kowal教授和其他学者和Spichartz教授和其他学者建立了优化模型的电动汽车动力传动系统的参数匹配和控制模型对电力系统的动态响应特性,取得了优秀的成果(15,16]。

在这个研究中,新配置的dual-driving纯电动汽车动力总成系统作为研究目标。根据其工作特点和工作模式的分析,建立了车辆性能计算机仿真平台,和电力传输系统的初步匹配参数由计算机模拟完成,证明最初的匹配是否合理;提高车辆的性能,多目标优化函数(包括动态指标和经济指标)决定在这篇文章中,并使用遗传算法优化基于计算机仿真的系统参数。

2。总体结构和工作原理的Dual-Driving为纯电动汽车动力系统

本文的设计目标是一种新的配置dual-driving纯电动汽车动力总成系统基于行星齿轮功率耦合函数的机制。参与元素,如离合器和制动器用于实现完美的工作模式和灵活的切换工作模式,如图1。

系统由以下部分组成:一个组一个单排行星齿轮机构,两个马达(电机;电动机B),两个湿式制动器(B1;B2)和湿式离合器C;它通过行星齿轮耦合装置输出功率。太阳齿轮年代单排行星齿轮机构的直接连接到电动机的输出轴B;齿轮环r连接到电动机的输出轴通过传动装置吗d;行星架的c连接到驱动轴通过齿轮吗e输出功率;齿轮环r可以连接到太阳齿轮年代通过离合器C;制动B1的可动部分是连接到盒子,和制动B1的固定部分是固定电机的输出轴;齿轮环c可以通过制动器制动B1。制动B2的可动部分是连接到盒子,制动B2的固定部分是固定电机的输出轴B,,太阳齿轮年代可以通过制动器制动B2 (17]。

dual-driving的纯电动汽车动力总成系统属于的类别multipower来源。除了用作机械电源来驱动车辆,汽车和汽车B也可以作为电力来源,它可以作为一个发电机制动期间。当需要停车制动时,所有的汽车都关闭,所有刹车操作,离合器分离,因此符合车辆的停车需求;当车辆需要保持中立,双发动机关闭,然后刹车和离合器都是空闲的;在开始阶段的车辆和车辆运行时低,中速和小载荷要求,电动机单独驱动,制动B2,太阳齿轮被锁定后,和电机功率通过传动装置和输出输入行星架,从而实现速度比减速输出和遵守的中低扭矩要求车辆;当车辆运行在低速、大载荷要求,电动机单独驱动,制动B1,传动装置是锁着的,因此,齿圈被锁定后,电机功率B是通过太阳齿轮输入,然后通过行星架输出,从而实现速度比减速输出和遵守汽车的大转矩的要求;当车辆运行在高中速和中期和小载荷要求,刹车和离合器都是空闲的,行星齿轮机构解锁,和行星机制用于实现速度之间的耦合运动和运动B,因此共同驱动车辆,不断实现变速;当车辆运行在中速和大载荷要求,所有刹车都是空闲的,离合器订婚,行星齿轮机构是形成一个整体,和力矩电机和电机之间的耦合实现B共同驱动车辆;在车辆减速,刹车的状态来确定再生制动控制是由电机或电机整个模式切换期间,汽车可以确保太阳齿轮或齿圈受小主矩通过零速度转矩调节和控制。马达监管是充分利用实现灵活的模式切换,方便刹车和离合器分离或参与和减少转移的影响。

3所示。参数匹配的目标和方案Dual-Driving为纯电动汽车动力系统

dual-driving的参数设计原则为纯电动汽车动力总成系统如下:根据给定的设计参数和性能指标的车辆模型和遵守的前提下的动态性能和驾驶里程,选中配置的关键参数和性能指标的车辆模型研究了决心。见表1车辆性能指标和车辆参数的原型车。

后确保基本的动力性能和经济性能(行驶里程)得到满足,本文以动态性能和经济效益的双重目标进行参数优化设计,以选择动力传动系统的关键部件,确定关键特征参数,包括传动系统、动力电池系统,动力耦合系统。

在本文中,采用全局优化方案,车辆动态性能和能耗作为双重优化目标。基本的动态性能和经济性能和动态耦合器特性作为约束。优化集成仿真平台建立了车辆数值模型和智能优化算法。电力传输系统的关键特征参数作为优化变量的综合优化。电力传输系统的关键特征参数优化在全球范围内,如图和优化方案2。优化方案给予充分发挥潜在的动力传动系统参数匹配的车辆性能,最大程度的改善,以及潜在的新配置dual-driving纯电动汽车动力总成系统在节能18,19]。

不同驾驶环境优化的影响效应是整个优化过程中充分考虑。如果优化是基于一个驾驶条件,一般来说,优化的结果代表了该条件下的最优解。然而,如果车辆用于其他工作条件,其适应性可能变得更糟,nonoptimal解决方案可能会出现。multicondition参数优化方法中使用这个方案,具有较强的适应能力和充分考虑每个组件的效率特性的影响对车辆性能。在这个研究中,智能优化算法和连续的迭代计算。车辆数值模型作为绩效评估的基础。优化的方向引导,最优参数解决方案满足需求在逐步迭代,从而实现动力传动系统参数的全局优化设计(20.,21]。

4所示。全局参数优化的Dual-Driving纯电动汽车动力总成系统基于多个条件

的参数dual-driving纯电动汽车动力总成系统相关和互相影响。摘要智能优化算法是用来协调不同的影响,最后得到全局最合适的解集。dual-driving参数优化设计的纯电动汽车动力系统主要包括以下过程:确定优化目标函数、优化变量的选择,约束条件方程,优化算法的设计。

4.1。效率分析Dual-Driving动力系统优化目标函数和处理

在本文中,纯电动汽车的工作特点和评价指标的特殊性作为研究目标;车辆动态性能和经济性能。加速时间和车辆的行驶里程作为目标函数;双目标优化函数建立了动态性能和经济性能。纯电动汽车的行驶里程是最大程度上提高会议的动态性能要求的前提下。本文在100公里加速时间选为动态性能优化的目标,和选择驾驶里程车辆经济优化的目标22]。

以下4.4.1。动态性能目标函数

100公里加速时间的车辆显示如下:fd1 在哪里F_d车辆的最大驱动力。

当车速低于相应的额定转速,电机将实现恒定的输出最大扭矩;当车辆速度高于相应的额定转速,电机可以实现持续运行在最大功率;输出转矩是速度的函数。因此,车辆的最大动力是一个分段函数的车辆速度对应额定转速,见以下方程: 在哪里车辆速度对应驱动系统电机的额定转速,km / h。

因此,动态性能目标函数如下: 在哪里x是向量组成的优化参数。

4.1.2。经济表现目标函数

完全充电车辆的平均行驶里程在多个周期的条件下被认为是经济性能评价指标,每个工况下行驶里程是加权平均处理。通过分析在17)可以发现,车辆的驾驶里程单循环条件下可以表达的 在哪里动力电池容量,是额定电压,是车辆的能源消耗一定周期条件下运行时,年代_我是驾驶里程车辆在一定周期条件下的公里,然后呢N是周期的数量条件。

因为动态性能目标函数代表了最小加速度时间,有必要采取的倒数加权平均行驶里程,从而确保它与优化的方向是一致的 。同时,加权系数介绍,可以控制每个条件的重量优化计算过程中, 。因此,multicondition经济性能的目标函数如下: 在哪里在多个工作条件和平均行驶里程吗工作条件加权系数。

4.1.3。转换的目标函数

多目标优化问题如下:

在解决多目标优化问题的过程中,subobjective功能可能相互冲突,一个目标的性能改进可能降低其他的性能。一般来说,没有绝对的最优解可以实现所有subobjective功能的优化。双目标优化(动态性能和经济性能)纯电动汽车的问题转化为一个简略的优化问题,这有助于获得每个目标的解决方案和调整重量(23]。

将车辆的双目标优化问题转换成一个简略的优化问题,本文上述动态性能目标函数和经济性能目标函数是加权和总结24),新的优化目标函数如下: 在哪里 权重因子,大于0。

权衡因子可以表达的 在哪里是subobjective权衡因素,用于描述的重要性subobjectives优化设计过程中,大于零,是哪一个 ; 是修正权衡因素,用于调整的影响大小的差异subobjectives之间优化计算,这可能是逐渐修正迭代计算。一般来说,设计目标的倒数作为初始值。请注意,是一个真正的数量大于零。

4.2。优化变量的选择

电力系统密切相关的关键参数选择车辆性能为优化变量,即电动机额定功率,电动机额定转速,电机额定功率,电动机额定转速,电池容量,行星齿轮的特征参数,最终比,和电机减速齿轮的传动比。优化变量向量如下:

4.3。约束条件

当设置优化变量的初始值和每个变量的边界条件,综合多种因素需要考虑,比如飞机的基本性能的要求,汽车的成本,设计经验。传动系统的参数,相同的组件系统的原则在机械设计有类似的使用寿命应考虑。在本文中,每个变量的边界条件得到考虑所有影响后,如表所示2。

4.4。优化算法

为核心的优化计算,优化算法直接影响优化收敛性和优化结果的可靠性。传统的优化算法主要包括梯度法和最速下降法。这些算法需要准确的数学函数,以及巨大的计算资源。作为计算模型,遗传算法是基于达尔文的生物进化的自然选择理论理论和孟德尔的生物进化过程的遗传机制。它是由三个部分(编码和解码,个人健康评估,和遗传操作)。计算模型的搜索最优解遵守一定的条件下通过模拟自然界中生物进化过程,这是更适合的优化迭代计算(25,26]。因此,遗传算法用于优化设计,优化过程如图3。

经过反复调试,遗传算法最终的参数设置如下:最大进化代数是80,人口规模是100,精英数量是10,十字架的后代的比例是0.6,而突变的概率是0.01。此外,采用秩排序和分散的交叉功能。约束的自适应变异是用来实现良好的收敛性。

整个优化模型包括车辆仿真模型基于遗传算法工具箱在MATLAB / Simulink仿真平台。由于优化计算的主要动态性能和经济性能,不需要考虑瞬态过程的平滑模式切换。因此,基于逻辑门限控制策略作为车辆控制策略。

5。全局参数优化的双驱动纯电动汽车动力总成系统基于多个条件

在这篇文章中,四种典型的条件(NEDC, HWFET WLTC, CHCQ)选择的优化计算。NEDC和WLTC通常用于监管测试,包括低速、低负荷条件和高速和高负载条件;HWFWT代表高速和高负载条件和均布荷载条件;CHCQ状况可以反映当地的驾驶特点。本文上面的仿真优化设计过程中用于全局优化计算的双驱动纯电动汽车动力系统。近50轮迭代后,目标函数往往是恒定和变化趋势如图4。最优的健身优化变量向量如下:

针对实际情况的动力传动系统的参数设计,在本文中,一些参数的双驱动纯电动汽车动力总成系统围捕,和之前和之后的参数优化比较表3。

发现在比较之前和之后的数据优化,与最初的参数匹配,通过遗传算法全局优化后的参数有很大的变化在以下方面:配电,额定转速,齿轮传动比的传动系统两个马达。电机功率分布调整主要是基于驾驶条件和综合传动系统的效率。如果经济目标是改变的重量,会有一些改变的变化幅度;的最大速度和齿轮传动比传动系统主要是基于动态性能指标(最大车辆速度等)。如果改变动态性能目标的重量,也会有相应变化的振幅的变化。没有显著变化在额定转速和动力电池的容量,只有一个小范围的更改,但是车辆控制质量降低,导致某些对动态性能和经济性能的影响。

验证的参数优化匹配方法是否双驱动纯电动汽车动力总成系统是有效的,最初的参数匹配和参数优化后,分别应用于车辆性能仿真平台仿真及其动态性能和经济性能仿真比较集中。最初的变化参数匹配和参数优化后SOC如图四种典型的条件5。可以看出,优化后的动力电池SOC的驾驶条件比以前更高,相对缓慢的变化,表明优化后参数的经济表现明显改善,它可以实现在高速条件下更明显的节能效果,表明双驱动动力系统可以提高传动系统的效率在高速巡航。

本文最初参数匹配和参数优化计算后的动态性能,和表4显示了仿真结果的比较。从表中可以看出,最大车速已经增加了9.06%,在100公里加速时间缩短了3.25%,和最大梯度已经增加了6.33%。

本文最初的参数匹配和参数优化后应用于四种典型的条件(NEDC, HWFET、WLTC CHCQ)来计算单周期的能源消耗和驾驶里程。的统计和对比仿真结果如表所示5。从表中可以看出,HWFET条件显示最明显的效应在经济性能改进,增加范围的9.2%,这再次表明,效率改进是最明显的在高速条件下。在这一刻,双驱动动力系统是speed-coupling操作模式。经济性能仿真结果证明正确性、可行性,和明显的节能潜力的上面的双驱动动力系统的节能机制。

6。结论

参数匹配的纯电动汽车动力传动系统的前提和基础是后续研究控制方法。本文重点进行参数匹配的双驱动纯电动汽车动力总成系统,双驱动动力系统的数学模型进行了分析,建立了车辆性能仿真平台。可以发现通过仿真结果,仿真平台能够模拟车辆的工作过程和性能在一个精确的方式,这对双驱动的性能仿真奠定了基础为纯电动汽车动力传动系统和后续研究控制方法,改善车辆性能、多目标优化函数(包括动态性能和经济性能指标),建立了本文和遗传算法用于系统参数的优化设计;然后计算参数优化前后的仿真平台。计算结果表明,车辆动力性能和经济性能都不同程度地改善,证明优化方法是有效的和可行的。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者承认的重庆市教委科学技术研究项目(批准号KJQN201803106),四川省重点实验室的工艺设备和控制(批准号GK201817),北京理工创新助理基金会(批准号2018 a05020),重大项目、创新驱动的“BAGUI学者”计划中国的广西壮族自治区(批准号201979),广西教育部门的科研项目(批准号2020 ky80007 AA18118047-6)。