新能源汽车技术-电驱动&能量管理2022年
本文旨在依托实车试验数据，对混合动力分布式驱动重型车辆的时变构型能量管理策略进行研究。首先，依据实车试验数据采用动态规划算法求得能耗最优底盘构型，并通过训练长短时记忆（LSTM）神经网络完成3类典型场景下的构型优化；接着，基于规则判断提出RULE_LSTM算法，其匹配准确率在全局工况下比LSTM神经网络能耗最优构型提高11.76%，构型切换频繁程度降低了33.3%；然后，基于交通流完成长尺度工况信息预测，实现最优底盘构型匹配和参考SOC轨迹生成，基于径向基神经网络生成短尺度工况预测序列供给后续算法输入；最后，通过采用时变构型实现控制变量优化，同时引入强转速变化率约束和SOC参考轨迹引导，实现引导型多APU预测能量管理策略。结果表明，上述措施使燃油消耗分别降低了10.60%、3.95%、2.06%。
针对集成多离合器的功率分流式混合动力汽车，研究了包含两个离合器状态协同切换的纯电动模式到混合动力模式的瞬态切换行为及动态协调优化控制策略。基于杠杆法和矩阵法建立系统不同切换阶段的动力学模型，根据发动机起停控制及模式切换需求对双离合器工作序列进行可行性分析并制定模式切换逻辑，在此基础上，针对双离合器协同滑摩导致的切换品质下降，以整车纵向冲击度、离合器滑摩功及模式切换时间为加权优化目标，基于模拟退火算法优化不同离合器接合和分离过程的滑摩行为，为解决固定发动机转速调节策略难以适应不同加速工况需求的难题，构建了混合动力模式下的发动机转速自适应调节策略，实现基于不同工况需求转矩的电机MG1转矩自适应调节。仿真测试和硬件在环测试结果表明，所设计的动态协调优化控制不仅能够有效地减小双离合器协同时的功率分流式HEV瞬态模式切换冲击度，而且具有优异的工况适应性，能够保证不同加速工况下的瞬态模式切换品质。
为研究纯电动汽车电驱动系统运行时的动态特性，考虑电磁时空激励和系统结构柔性，提出了一种适用于变速工况的一体化电驱动系统机电耦合动力学模型，并进行了仿真验证。以动力学分析为手段，重点研究了稳态、加速工况下电机转矩波动、齿轮误差和箱体柔性对电驱动系统动态特性的影响。研究结果表明：在稳态工况下，电机转矩波动对轴承力的影响不明显，齿轮误差会显著增加齿轮动态啮合力矩和轴承支反力的幅值，箱体柔性对齿轮动态啮合力矩的影响较小；在加速工况下，齿轮误差容易激发系统高频成分的共振，耦合箱体后容易激发与转频相关的低阶共振。
电动汽车驱动电机控制器中使用过调制方法能提升电机驱动系统最大输出功率，增强高转速区域的转矩输出能力和转速调节能力，然而传统过调制方法在过调制Ⅱ区存在电压突变的问题，导致电机驱动系统输出转矩抖动较大，影响整车动力性能和NVH性能。针对这一问题，本文提出一种变权重叠加型过调制方法。该方法通过将参考电压的相位角引入叠加权重因子的计算中，消除了传统过调制方法中存在的电压突变，降低了谐波畸变率。仿真和试验结果表明，该方法能提升驱动电机控制的电流稳定性，减小电机驱动系统输出转矩的抖动，使电动汽车电机驱动系统高转速区域内能输出最大转矩和最大转速。
换挡规律是影响汽车动力性和经济性的关键因素。针对自主研发的纯电动汽车两挡干式双离合变速器（2DCT），以不同踏板开度下的换挡车速作为优化变量，通过NSGA-Ⅱ算法得出换挡速度的Pareto前沿，利用线性加权法求出兼顾经济性和动力性的踏板开度和车速两参数换挡规律。引入加速度构建一种三参数模糊控制器，对换挡速度进行动态调整，得到综合性换挡规律。结果表明，综合换挡规律能同时兼顾整车的经济性和动力性，并且相较于经济性换挡规律较大程度减少换挡频率。
本文基于我国大量实车数据，分析了能源结构变化、电池容量衰退、使用工况、温度、用途、电池充电效率、车辆传动效率等因素对电动汽车碳减排量的影响，建立了电动汽车行驶阶段碳排放模型。按照国家、省份维度，分析了电动汽车碳减排量的区域性差异原因，研究了不同类型的电动汽车的减排效益，对电力碳排放因子、气候和温度等因素对电动汽车碳减排的影响进行敏感性分析。最后，基于分析结果对道路交通领域低碳发展路径提出了建议。
为优化串联式混合动力履带车辆（SHETV）的燃油经济性和动力电池性能，提出一种基于优先经验采样的双延迟深度确定性策略梯度（TD3-PER）能量管理策略。TD3算法能实现更精准的连续控制和防止训练陷入过优估计。优先经验采样（PER）算法可加速策略的训练和获得更高的优化性能。在建立包括纵横向动力学的车辆模型的基础上，完成基于TD3-PER的能量管理策略的框架构建和仿真验证。结果表明，与深度确定性策略梯度（DDPG）相比，所提出的策略使SHETV的燃油消耗降低了3.89%，燃油经济性达到了作为基准的动态规划算法的95.05%。同时该策略具有较好的电池SOC保持能力和工况适应性。
本文中对一款装备新型双电机多模式驱动系统的电动汽车进行转矩分配优化。根据双电机多模式驱动系统的特点，建立整车模型，划分不同模式的工作范围，在满足动力性的前提下，面向系统效率，制定基于粒子群优化算法的转矩分配与模式切换策略，并采用离线与在线相结合的方法提高系统的实时响应速度。在Matlab/Simulink建立仿真模型进行仿真并开展硬件在环试验验证，结果表明：系统的平均效率比传统的模式切换策略高3%；能耗比基于遗传算法的转矩分配策略减少11.28%。
为保证车用永磁同步电机转子铁芯具有承受较大剥离力的能力，又避免对转子铁芯进行破坏性的剥离实验，本文基于力能等效原则并引入双线性内聚力模型，对叠铆型和胶粘型铁芯进行建模，并通过仿真获得转子铁芯剥离力。首先，构建了电机转子铁芯剥离实验平台，比较了两种叠压工艺的最大剥离力，接着，利用ANASY Maxwell软件对两种工艺下永磁同步电机空载径向磁密进行了仿真分析。结果表明，采用胶粘工艺可大幅提高铁芯的剥离强度，同时提高了胶粘型铁芯电机的运行效率和气隙磁场的正弦度，降低了电机运行电流和损耗。
为了改善AMT换挡执行机构参数时变下的换挡性能，在考虑系统模型高度非线性、系统噪声特性未知的情况下，本文中提出了一种基于非线性H∞算法的分层状态估计和参数辨识方法。首先，通过实验发现了换挡执行机构参数时变的问题，并针对换挡执行机构建立了非线性模型。然后，设计了分层状态估计和参数辨识器，上、下两层估计器均基于非线性H∞算法设计。上层估计器对执行机构的状态进行估计，并将结果转移到下层估计器；下层估计器利用上层估计器处理完的状态量作为量测量，利用系统模型作为量测方程对系统参数进行辨识；上、下层估计器的协同运行对换挡执行机构的状态进行估计，对结构参数和电性能参数进行辨识。最后，设计了一种基于自动标定的状态估计和参数辨识流程，在对换挡位置值进行标定修正的同时实现对换挡执行机构的参数辨识。实验结果表明，本文提出的分层状态估计和参数辨识方法能准确的对换挡执行机构的状态、参数进行估计和辨识。修正参数后，系统的换挡性能得到改善。
超高速永磁电机具有体积小、效率和功率密度高等优点，广泛应用于燃料电池空压机和电动涡轮增压器等车用领域。小电感和高基频等特性，使其驱动控制比常速永磁电机难度更大。本文从电路拓扑、电压调制策略匹配和无位置传感器控制3个方面详细论述车用超高速永磁电机驱动控制技术的研究现状，总结各类技术的研究热点，通过优缺点对比，给出了评价。最后展望了未来发展趋势。
针对驱动电机正常和故障工况下分布式电动汽车的操纵稳定性问题，提出了一种结合前轮转向和驱动力重构的驱动力分配控制方法。首先基于横摆角速度与质心侧偏角设计滑模加权控制器，计算所需的附加横摆力矩；再分别建立电机正常和故障工况驱动力优化分配模型。其中，针对故障工况下驱动电机输出能力的限制，通过协同前轮转向来补偿横摆力矩。然后，基于二次规划理论求解最优驱动力分配值。最后利用Carsim和Simulink联合仿真，验证了提出的协调控制方法的有效性。结果表明，该方法可充分利用分布式驱动的冗余特性，确保分布式电动汽车在驱动电机正常与故障工况下均可满足操纵稳定性要求。
针对新型电力系统由于可再生能源的高比例渗透，而面临灵活性调节资源不足的问题，本文提出了以新能源汽车为核心的储能、氢能和智能耦合的交通能源电力一体化技术方案，并给出了相应的技术可行性、发展路线图和政策建议。测算结果显示，车载动力电池与电网互动是安全性高、成本低、规模大的分布式短周期储能方式，到2040年约3亿辆电动汽车装载200亿kW·h电池，其中灵活调节容量超过100亿kW·h，能满足短周期峰谷调节的需求。而由氢能交通带动的氢能多元利用，是长周期、集中式能量转换的理想方式，二者结合能满足我国2040年日内和季节性电力调峰需求，为双碳目标的达成提供有力支撑。
针对模糊能量管理策略设计仅依赖专家经验很难适应复杂工况的问题，本研究提出了一种基于神经网络工况识别的增程式电动汽车模糊能量管理策略。首先，基于中国货车行驶工况（CHTC-HT）数据，利用改进遗传算法优化的BP神经网络构建工况识别模型；其次，根据所识别的工况类型，融合电池SOC及整车需求功率参数，设计了自适应模糊能量管理策略，通过实时获取发动机功率输出实现能量优化分配；最后，通过硬件在环测试验证了所提出的方法。结果表明自适应模糊策略油耗相比规则策略降低9.67%，比模糊策略降低7.84%，有效提高了整车经济性。
针对可再生能源发电和电动汽车并网的不确定性给微电网运行的经济性和稳定性带来挑战，本文在设定不同充电场景的基础上，构建了考虑光伏发电和出租车充电不确定性的微电网经济运行模型，以最小化微电网总发电成本为目标，各分布式电源的功率限值与功率平衡为约束，采用混合粒子群优化算法进行求解，得到不同充电场景下各分布式电源的最优功率输出和系统在调度周期内的最低运行成本。优化结果表明，综合优化充电行为能提高孤立微电网的可调度性，使微电网的运行成本降低21.2%。
为提高电动汽车高压系统直流母线品质，基于稳定性分析原理提出了对驱动系统负载的限制要求。根据阻抗分析法建立了源/载侧阻抗模型，依据Middlebrook稳定判据推导了系统在全频域范围内的稳定条件，对接入直流母线的负载功率做出了明确限制。在此基础上，研究了通过源/载侧阻抗匹配提高系统稳定性的方法，为系统参数设计提供了理论依据。最后结合具体电动汽车实例，通过实验验证了分析结论。
随着新能源汽车的发展和普及，针对其电池系统碰撞安全研究的重要性日益凸显。高压线束作为新能源汽车高压电气系统的关键零件，研究其在碰撞工况下的电安全性能尤为重要。本文基于电池系统在碰撞工况下其高压线束可能遭受的典型挤压外载，选取直径15.8 mm的线束设计了D5柱面和V60楔面两种工况动静态挤压试验，试验过程中实时监测冲头与线束内部导体之间短路的发生，并对护套、绝缘层、导体3种组份材料进行拉伸、压缩等试验标定相应材料模型。通过线束结构试验和组份材料试验分别标定线束的单组份均质化模型和导体-等效绝缘层双组份模型。研究结果表明：线束在机械载荷下有很强的动态效应，动态下的力学响应升高。线束的短路行为与外载工况、加载速度高度相关。两种高压线束仿真模型利用单元删除来预测线束短路的仿真结果与试验结果基本一致，两种模型均可准确地预测线束在挤压工况下的短路风险。
为降低纯电动汽车的能耗和延长其续航里程，系统地研究了纯电动汽车低压电气系统效率低下的原因和能量管理策略的改进措施。首先，采用前向仿真方法构建适应长时间快速运行的低压电气系统效率模型，其中，DC/DC变换器效率模型由1阶惯性环节和效率插值函数组成，系统控制模型包括了浮充控制和规则控制两种策略。然后，搭建了系统试验台架，进行部件和系统的性能测试，以提取模型参数。最后，通过仿真和试验研究了负载功率、变换器效率、环境温度、蓄电池类型和控制策略对系统效率的影响。结果表明：系统效率会随着平均功率的减小、变换器效率的降低和蓄电池内阻的增高而下降，怠速时间的缩短、控制策略的改进和蓄电池类型更换都能提升系统效率，且规则控制的锂离子电池低压电气系统在轻载条件下能使系统效率提升10%。
SiC MOSFET器件的集成化、高频化和高效化需求，对功率模块封装形式和工艺提出了更高的要求。本文中总结了近年来封装形式的结构优化和技术创新，包括键合式功率模块的金属键合线长度、宽度和并联数量对寄生电感的影响，直接覆铜（DBC）的陶瓷基板中陶瓷层的面积和高度对寄生电容的影响，以及采用叠层换流技术优化寄生参数等成果；综述了双面散热结构的缓冲层厚度和形状对散热指标和应力与形变的影响；汇总了功率模块常见失效机理和解决措施，为模块的安全使用提供参考。最后探讨了先进烧结银技术的要求和关键问题，并展望了烧结封装技术和材料的发展方向。
为保证道路负载的模拟精度并实现电驱动系统的硬件在环试验，本文中提出一种台架试验的动态补偿算法。首先，基于对负载模拟问题的分析，采用了台架逆模型算法。接着，为改善转矩的动态响应，采用卡尔曼滤波来实现模型误差的精确补偿。最后，基于对台架精度的分析，提出了精度耦合补偿算法，并经台架试验验证。结果表明：循环工况下，补偿算法能很好地实现转速跟随，而在起步工况可提高台架试验精度。
新能源汽车技术-电驱动&能量管理2022年
