基于isight軟件的增程器系統(tǒng)控制優(yōu)化

1、1基于iSIGHT軟件的增程器系統(tǒng)控制優(yōu)化王惠來，王斌(上海交通大學(xué)，上海200240)[摘要]為了改善增程型電動汽車的油耗與排放，其搭載的增程器需要工作在有限個固定點。本文通過Kriging無偏估計方法建立了增程器系統(tǒng)的發(fā)電功率與燃油消耗預(yù)測仿真模型，并對模型進行了實驗驗證。經(jīng)過仿真分析，確定了滿足5個發(fā)電功率需求的最佳油耗工況點。通過增程器系統(tǒng)的臺架實驗和整車實驗，分別對單個發(fā)電功率運行點和整車的燃油消耗進行了測試。結(jié)果表明，單個發(fā)

2、電功率運行點油耗最大降幅達到了15.96%，而在兩種不同的車輛控制模式下整車能耗分別降低了4.62%和3.50%。關(guān)鍵詞：增程型電動汽車；增程器；優(yōu)化設(shè)計；Kriging模型ControloptimizationofrangeextenderfextendedrangeelectricvehiclesusingiSIGHTsoftwareWangHuilaiWangBinShanghaiJiaoTongUniversityShangha

3、i200240China[Abstract]Toimprovethefueleconomyemissionsofextendedrangeelectricvehicles(EREVs)therangeextendermustbeoperatedatthelimitedfixedpoints.Inthispaperthefuelconsumptiongeneratingpowersimulationmodelwasestablishedb

4、ytheKrigingpredictmethod.Thesimulationmodelwasvalidatedbytheexperimentdata.Throughthesimulationanalysisthe5operatingpointsofthedesiredgeneratingpowersweredeterminedfminimizingthefuelconsumption.Finallythefuelconsumptions

5、ofeveryoperatingpointvehicleweretestedmeasuredbytherangeextendertestbenchvehiclechassisdynamometer.Theresultsshowthatthelargestreductionofthefuelconsumptionisupto15.96%amongthe5operatingpointsthevehicle’sfuelconsumptions

6、arerespectivelydecreasedby4.62%3.50%underthetwodifferentmodes.Keywds:ExtendedrangeElectricVehicle；RangeExtender；DesignOptimization；KrigingModel前言電動汽車是應(yīng)對全球環(huán)境污染與能源危機的重要解決方案之一。利用電網(wǎng)能量來源的多樣性，將其應(yīng)用到交通運輸領(lǐng)域，已成為電動汽車發(fā)展的重要方向[14]。鑒于純

7、電動汽車行駛里程受到動力電池能量密度的限制，增程型電動汽車（ExtendedRangeElectricVehicle，EREV）已經(jīng)成為當(dāng)下電動汽車研發(fā)的重要方向[5]。行駛初期，增程型電動汽車EREV所搭載的大容量電池包儲存的來自電網(wǎng)的電能可以支持車輛行駛較長的距離。發(fā)動機僅用于發(fā)電目的，而不直接輸出動力驅(qū)動車輛行駛。因此，發(fā)動機就可以被限制在若干點上穩(wěn)定運行，從而使得發(fā)動機在結(jié)構(gòu)與控制上有進一步深入優(yōu)化的空間，而不像傳統(tǒng)發(fā)動機在設(shè)計

8、時需要統(tǒng)籌考慮全局運行工況。所以，增程型電動汽車EREV在排放特性和燃油經(jīng)濟性等方面具有潛力[67]。文獻[8]詳細介紹了EREV的主要工作模式和能量管理策略，并進行了相關(guān)的參數(shù)匹配與試驗研究。文獻[9]利用MATLABSimulink軟件搭3式，幾何壓縮比為11，實驗測得的發(fā)動機外特性如圖2所示。同時，選用交流永磁同步電機作為發(fā)電機[14]，其基本參數(shù)如表3所示。010203040504050607080901000200030004

9、0005000輸出功率kW輸出扭矩Nm轉(zhuǎn)速RPM扭矩曲線功率曲線圖2發(fā)動機外特性曲線表3發(fā)電機基本參數(shù)匯總發(fā)電機基本參數(shù)匯總項目參數(shù)值額定功率21.5kW峰值功率33kW額定扭矩58.7Nm峰值扭矩90Nm額定轉(zhuǎn)速3500RPM直流電壓范圍260V～370V為了能夠快速確定增程器系統(tǒng)的工作運行點，使其在滿足發(fā)電功率需求的同時，實現(xiàn)燃油消耗最低，本文使用Kriging無偏估計方法建立增程器系統(tǒng)的發(fā)電功率與燃油消耗預(yù)測模型，找出各個發(fā)電功率

10、需求所對應(yīng)的等發(fā)電功率曲線，同時確定各個工作運行點的燃油消耗情況[15]。2.1基于Kriging方法的預(yù)測模型2.1.1Kriging方法概述Kriging方法始于地理統(tǒng)計學(xué)，是一種性能優(yōu)越的最優(yōu)內(nèi)插方法。從統(tǒng)計意義上來說，Kriging方法從變量的相關(guān)性與變異性出發(fā)，在有限區(qū)域內(nèi)對區(qū)域化變量的取值進行無偏、最優(yōu)估計；從插值的角度來評價，其是對空間分布的數(shù)據(jù)求線性最優(yōu)、無偏內(nèi)插估計。Kriging方法作為線性回歸分析的一種改進，包含了

11、線性回歸部分和隨機過程部分[16]。即，由實驗獲得的真實值y(x)由多項式部分p(x)和隨機分布部分z(x)組成，如公式（1）所示：(1)??????ypz??xxx式中x—輸入向量p(x)作為在設(shè)計空間內(nèi)y(x)的一種全局近似，而z(x)是一個具有均值為零、方差為σ2的非零隨機過程，被認(rèn)為是y(x)的偏差項。z(x)的協(xié)方差矩陣可以表述為：(2)??????????2N2ijnnn=1covijexpZZMRRxx??????????

12、??????????????????????ijijijxxRRxxxx式中M—采樣點的數(shù)目xi和xj—兩個不相同的采樣點R—相關(guān)系數(shù)矩陣θ—相關(guān)系數(shù)于是，y(x)的估計值由公式計算得???Yx到：(3)????????????????T11T1T1T12M?...YRRR?????????????????????????????xrxRyppRppRyrxxxxxxx式中y—由所有采樣點構(gòu)成的M維向量p—由p(x)構(gòu)成的M維向量2.1

13、.2建立發(fā)電功率與燃油消耗的預(yù)測模型分別由發(fā)動機和發(fā)電機臺架實驗，測得發(fā)動機的萬有特性數(shù)據(jù)和發(fā)電機發(fā)電效率MAP數(shù)據(jù)。通過發(fā)電機的發(fā)電效率MAP數(shù)據(jù)，根據(jù)公式（4）即可計算出所對應(yīng)的發(fā)電機輸出的電功率：(4)2100060GGTnP?????式中PG—發(fā)電機輸出的電功率，kWT—發(fā)電機輸入扭矩，Nmn—發(fā)電機工作轉(zhuǎn)速，RPMηG—發(fā)電機的發(fā)電效率由此，得到發(fā)電機的轉(zhuǎn)速、扭矩與發(fā)電功率之間的對應(yīng)關(guān)系。將其輸入到使用MATLAB軟件建立的K