贾腾飞　张洪信

摘要： 针对纯电动汽车存在的不足，本文主要对增程式电动汽车动力参数匹配与控制策略进行研究。给出了整车参数及车辆动力参数，并借助AVLCruise和Simulink联合仿真平台，对增程式电动汽车动力参数进行匹配，对各部件进行选型，利用Stateflow搭建控制策略，将整车仿真模型和控制系统很好的联系起来并进行仿真验证。仿真结果表明，整车动力参数匹配比较合理，满足基本动力性和经济性要求，控制策略能使动力电池在合理区间工作，实现增程器高效工作，延长电动汽车续驶里程，降低有害气体的排放，与目前存在的公交汽车相比，百公里油耗明显降低。该研究为进一步研究增程式电动汽车提供了理论依据。

关键词： 增程式电动汽车； 参数匹配； 控制策略； 仿真验证

中图分类号： U469.72； TP391.9文献标识码： A

续航里程短、充电时间长制约了纯电动汽车的发展[1]，在电动汽车上加装由发电机、蓄电池或燃料电池组成[2]的增程器，可以较好地解决该问题[3]。增程器通常。在纯电动汽车根本问题没有解决之前，合理的动力参数匹配至关重要[4]。负海涛等人[5]采用三步骤设计方法进行结构配置和参数匹配；彭涛等人[6]提出工程分析与仿真结果相结合的参数匹配方法；M.Canova等人[78]研究认为控制策略是驾驶员意图和汽车性能沟通的桥梁，好的控制策略能弥补参数匹配的不足，使汽车各部件在合理区间工作，提高工作寿命[910]。常见的增程式电动汽车多用于公交车，公交车可以根据特定的城市循环工况，提出满足其特色的能量分配方案，增程器更多利用电网电能实现纯电动行驶[11]，在发动机最合理的区间运行，减少燃油消耗和大气污染。增程式电动汽车的产生使新能源汽车的整体多样性得到提升，是新型电动汽车的发展方向[12]。目前，能量管理控制方法主要有逻辑门限值控制、模糊控制、瞬时优化控制和全局优化控制等[1316]。逻辑门限值控制策略清晰简单、工程开发周期短，可以将其与相应的离线优化结果与工程经验相结合，可作为实车的控制策略；模糊控制、瞬时优化控制、全局优化控制也被应用于多能源动力系统控制，但由于过于复杂，难以在实车中应用。因此，本文基于AVLCruise和Simulink联合仿真平台，对整车进行建模，在Stateflow中制定基于逻辑门限值的控制策略，并进行仿真验证，仿真结果验证了整车动力参数匹配比较合理，满足基本动力性和经济性要求。该研究具有一定的实际意义。

1整车参数

整车参数主要包括整车整备质量、最大总质量、外形尺寸、轴距、前后轮距、主减速比等基本车辆参数，还包括汽车动力性要求和经济性要求，动力性要求包括最大爬坡度、050 km/h加速性能和最高车速，经济性要求包括纯电动续驶里程等。整车主要参数如表1所示。

2动力参数匹配

车辆动力参数匹配主要是功率匹配，最大功率需要满足目标工况的最大功率和各项动力指标的要求，我国城市公交循环工况历时1 314 s，总距离为584 km，最高稳定车速为60 km/h，城市公交循环行驶工况图如图1所示。由图1可以看出，城市公交循环系统基本满足各大城市公交车1 d的行驶情况（其中包括怠速、加速、制动和停车），而且多数情况下，车速均在30 km/h左右；动力指标包括最高稳定车速、最大爬坡度和百公里加速时间[17]，由于公交车车速达不到100 km/h，故考虑0～50 km/h的加速。

2.1驱动电机匹配

2.1.1目标工况功率。目标工况功率为

Pcyc_t=13 600ηtCDAv2t21.15+mgf+mδvt-vt-13.6dtvt（1）

式中，Pcyc_t为车辆在城市循环工况中t时刻对应的功率；CD为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；vt为当前车速；vt-1为前一时刻车速；m为最大总质量；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；δ为旋转质量换算系数；dt为采样周期；ηt为传动系效率。

2.1.2动力性能功率

1）最高车速功率为

Pv=13 600ηtmgfvmax+CDAv3max21.15（2）

式中，Pv表示最高车速时的功率；vmax表示最高车速。

2）加速功率为

Pa=13 600ηtmgfv+CDAv321.15+mδvdvdt（3）

式中，Pa表示车辆加速时的功率；v表示车速；dv/dt表示车辆加速度。

3）爬坡功率为

2.2增程器匹配

增程器的作用是在适当的时候给动力电池充电。增程器输出功率要满足车辆行驶的平均需求功率和其他耗电设备需求功率之和，因为增程器是由发动机和发电机组成，发动机将柴油的化学能转化为机械能，发电机再将机械能转化为电能，期间的能量转换会有相应的功率损失。公交车在城市循环工况中的平均需求功率为38 kW。另外，增程器还需要维持其他耗电设备的功率需求，大约12 kW[18]，因此，发动机的功率为

Pe=50η（5）

式中，Pe表示发动机功率；η表示增程器传递效率，取86%。

由式（5）可得，发动机功率为58 kW。本文选用某牌发动机的排量为185 L，当发动机转速为4 000 r/min时，峰值功率为100 kW；当发动机转速为1 800～3 000 r/min时，最大转矩为300 N·m。

增程器通常采用交流同步发电机、交流感应发电机和交流永磁同步发电机。其中，交流永磁同步发电机的体积和质量小，功率密度大且效率高，符合增程器发电机要求。某型交流永磁同步发电机的最高轉速为4 000 r/min，最大功率为80 kW，电压为360～650 V；当发动机转速为2 300 r/min时，其额定功率为40 kW。

2.3动力电池匹配

为了满足工况的功率需求和能量需求，动力电池的最大功率为95 kW；考虑能量需满足续航里程要求，城市循环工况平均需求功率为50 kW，即平均速度下的功率需求。

3仿真与分析

能量控制策略是整车控制的重要环节[19]。近年来，模糊控制、神经网络等智能算法用于新能源控制策略[20]，但其复杂程度高，难以在实践中实现，而基于规则的能量控制策略相对简单[21]，且开发周期短，在实车中应用较多。增程式电动汽车通常分为纯电动模式和增程模式，纯电动模式下，由动力电池提供所有的动力需求，增程器不工作；当降到荷电状态（state of charge，SOC）下限值时，增程器开启，增程器可提供车辆行驶的平均需求功率，维持动力电池SOC平衡，保护电池寿命。始终工作在高效率区的发动机，油耗最低，这是增程器控制策略的基本思路，问题的关键在于动力电池放电的SOC上下限，以及增程模式下如何维持动力电池SOC不变，即使发动机维持在一个固定转速下，实时维持动态平衡。

本研究采用不同的放电倍率对动力电池进行放电实验[22]，不同的放电倍是为模拟电动汽车在城市循环工况中不同速度时的放电电流，小的放电电流表示车速较慢，大的放电电流表示车速较高或加速。在不同放电倍率下，磷酸铁锂电池的极化电压曲线如图2所示。

由图2可以看出，当SOC在＼[02 09＼]时，磷酸铁锂电池的极化现象比较严重，区间极化电压小，且稳定，可以充分利用电池的储能作用。当充放电趋于完成时，变化明显，而末端极化电压的变化太大，极化电压不稳定，不适合电池储能。因此，动力电池放电的SOC上下限为[02，09]。

AVLCruise软件可以用于车辆动力性和燃油经济性仿真，其模块化的建模可使设计者根据不同要求，搭建不同结构的车辆模型，而驾驶员模块的加入，可以较好地模拟真实行驶路况，比其他仿真软件更贴近实际，并且复杂精确的求解器，可以保证计算速度和结果的准确性。根据设计者的意图，Simulink可以搭建控制策略，并将控制策略进行编译，同时根据AVLCruise自带的接口与编译后的控制策略进行联合仿真，既可以验证参数匹配的

合理程度，也可以验证控制策略的合理性。

首先搭建增程式电动汽车整车模型，增程式电动汽车整车模型如图3所示。其次利用Simulink软件的stateflow搭建控制策略，此策略包括发动机关闭状态，发动机工作状态和驻车状态3个状态。当动力电池SOC高于02时，则发动机处于关闭状态，由动力电池提供动力驱动汽车行驶；当动力电池SOC高于02时，触发发动机工作状态。首先怠速启动发动机，转速达到1 500 r/min，然后通过PI控制，使转速迅速达到1 800 r/min，且稳定在1 800 r/min。PI控制具有很好的实时跟踪性能和鲁棒性[17]，特别适合增程器这种机电耦合的复杂系统；当SOC低于01时，则PI控制会将发动机转速迅速稳定调到3 000 r/min，输出功率迅速提高；当电池SOC大于015时，重新回到上一状态，根据公交城市循环工况，发动机转速维持在1 800 r/min，基本能维持动力输出和动力电池SOC平衡，且发动机工作在高效率区，油耗低，当制动时，会进入驻车状态，当接收到加速信号，回到发动机工作状态。增程器控制策略如图4所示。

公交车每日行驶距离约232 km，相当于40个城市循环工况，将控制策略编译后导入Cruise整车模型，并在40个城市循环工况中进行仿真，动力电池SOC变化曲线如图5所示，电耗和油耗变化图如图6所示，纯电动和增程式电流对比如图7所示。

由图5可以看出，动力电池SOC变化范围为[02，09]。当仿真时间为22 000 s时，SOC为02，说明在此之前，动力电池单独维持车辆行驶的需求功率，在之后的仿真过程中，动力电池SOC维持在02左右，说明此时增程器开启，由增程器提供的平均功率来维持动力平衡，达到控制SOC动态平衡的目的；由图6可以看出，当仿真时间为22 000 s时，油耗曲线出现，电耗曲线下降，说明此刻发动机启动，增程模式开启；由图6还可以看出，仿真时间低于22 000 s时为纯电动工作模式。以一个循环持续1 314 s，大约续航里程97 km，耗电55 kWh，则电耗为26 kWh/百公里，按照05元/kWh成本计算，我国典型公交工况下电耗为28元/百公里；40个城市公交循环前97 km由动力电池提供动力，剩下大约有135 km由增程器提供动力，油耗大约为2965 L，折合油耗为218 L/百公里。其原因是发动机一直处于高效率工作区，油耗低，所以比实际运行的公交车油耗低。由图7可以看出，在纯电动模式和增程模式下动力电池电流的变化情况，在仿真时间为22 000 s之前，其电流变化范围大于22 000 s之后的电流变化范围，说明增程式模式下，放电电流减小，电池的功率输出减少，起到保护电池的作用。

4结束语

本文主要对增程式电动汽车动力参数匹配与控制策略进行研究。研究结果表明，在纯电动模式下，动力电池可以单独驱动车辆行驶，满足动力性和经济性要求，且续航里程达到设计要求，动力电池动力参数匹配合理；在增程模式下，增程器可以满足车辆行驶的动力需求，且经济性良好，发动机和发电机动力参数匹配合理；增程式控制策略在整车模型中得到了体现，PI控制可以使发动机转速稳定地达到1 800 r/min，在此转速下，增程器输出功率满足城市循环工况的平均功率，可以使动力电池在增程模式下SOC维持在02左右。仿真结果表明，此转速下发动机效率高、油耗低，满足设计要求，并利用AVLCruise/Simulink聯合仿真平台，验证了动力参数匹配和增程式控制策略的合理性。该研究为后期公交车动力参数匹配和控制策略开发提供了理论参考。

参考文献：

[1]张文亮， 武斌， 李武峰， 等. 我国纯电动汽车的发展方向及能源供给模式的探讨[J]. 电网技术， 2009， 33（4）： 15.

[2]贺俊杰， 王耀南， 申永鹏， 等. 增程式电动汽车控制策路的优化研究[J]. 计算机工程与应用， 2015， 51（24）： 205209.

[3]Imai K， Ashida T， Zhang Y， et al. Theoretical Performanceof EV Range Extender Compared with Plugin Hybrid[J]. Journal of Asian Electric Vehicles， 2008， 6（2）： 11811184.

[4]周苏， 李飞鸿， 马天才， 等. 车用可插拔式燃料电池增程器匹配设计研究[J]. 汽车工程， 2011， 33（9）： 818822.

[5]贠海涛， 万钢， 孙泽昌. 燃料电池汽车动力总成结构配置及参数优化匹配[J]. 汽车工程， 2006， 8（8）： 729733.

[6]彭涛， 陈全世， 田光宇， 等. 并联混合动力电动汽车动力系统的参数匹配[J]. 机械工程学报， 2003， 39（2）；69.

[7]Canova M， Guezennec Y， Yurkovich S. On the Control of Engine Start/Stop Dynamics in a Hybrid Electric Vehicle[J]. Journal of Dynamic Systems Measurement&Control， 2009， 131（6）： 636650.

[8]Li J Q， Zhou L， Zhou W. A Control Strategy to Reduce Fuel Consumption of APU for RangeExtended Electric Vehicle[J]. EMEIT， 2012， 12（2）： 21322136.

[9]Aharon I， Kuperman A. Topological Overview of Powertrains for BatteryPowered Vehicles with RangeExtenders[J]. IEEE Transactions on Power Electronics， 2011， 26（3）： 868876.

[10]Tate E D. The Electrification of the Automobile： from Conventional Hybrid， to Plugin Hybrids， to ExtendedRange Electric Vehicles[J]. SAE International Journal of Passenger CarsElectronic and Electrical Systems， 2008， 1（1）： 156166.

[11]周苏， 牛继高， 陈凤祥， 等. 增程式电动汽车动力系统设计与仿真研究[J]. 汽车工程， 2011， 33（11）： 924929.

[12]何彬， 程夕明， 曹桂军， 等. 串联式混合动力辅助动力单元动态控制研究[J]. 汽车工程， 2006， 28（1）： 1216.

[13]Li C C， Peng H， Jeon S， et al. Control of a Hybrid Electric Truck Based OndrivingPattemRecognition[C]∥Proceeding of the AVEC， Hiroshima， Japan： AVEC， 2002.

[14]Schoutcn N J， Salman M A， Kheir N A. Energy Management Strategies for Parallel Hybrid Vehicles Using Fuzzy Logic[J]. Control Engineering Practice， 2003， 11（2）： 171177.

[15]朱诗顺， 任永乐， 张月滨， 等. 基于电量平衡的串联混合动力汽车瞬时优化控制[J]. 中国机械工程， 2008， 6（1）： 1318.

[16]Delprat S， Cuerra T M， Paganelli G， et al. Control Strategy Optimization for a Hybrid Parallel Powertrain[C]∥Proceeding of the American control conference， Arlington， VA， USA： IEEE， 2001： 2527.

[17]張文春. 汽车理论[M]. 2版. 北京： 机械工业出版社， 2010.

[18]陈全世， 朱家琏， 田光宇. 先进电动汽车技术[M]. 北京： 化学工业出版社， 2007.

[19]FeroldiD， Serra M， Riera J. Energy Management Strategies Based on Efficiency Map for Fuel Cell Hybridvehicles[J]. Journal of Power Sources， 2009， 190（2）： 387401.

[20]尹安东， 赵韩， 张辉. 基于模糊控制与微粒群优化的混合动力客车控制策略研究 [J]. 汽车工程， 2011， 33（7）： 553557.

[21]熊伟威， 舒杰， 张勇， 等. 一种混联式混合动力客车动力系统参数匹配[J]. 上海交通大学学报， 2008， 42（8）： 13241328.

[22]陈锐， 罗禹贡， 马士奔. 混合动力特种车APU控制系统开发[J]. 车辆与动力技术， 2007， 3（1）： 3236.