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纯电动汽车双模耦合驱动系统的参数优化匹配
摘要：分布式驱动系统作为纯电动汽车驱动系统的重要发展方向，具有结构紧凑，传动效率高，控制灵活等优点，但对驱动电机的性能要求高，有控制策略复杂、可靠性差等问题。为了解决这些问题，首先开发了两电机双模式耦合驱动系统，该系统不仅具有两速变速能力，而且还可以通过模式自动在分布式驱动器和集中式驱动器之间进行切换，变更控制。因此，可以降低对驱动电机的性能要求，也可以通过用集中驱动代替驱动方式来解决由单侧分布式驱动系统的故障引起的异常运行问题。然后，在效率优化原理下进行了系统参数的一次和最优匹配，使驱动系统达到预定的功能，满足不同工况的实际需求。最后，在模拟条件下，完成了具有双模式耦合驱动系统，单电动机集中驱动系统或双电动机分布式驱动系统的纯电动汽车装置的经济比较。与其他系统相比，所设计系统驱动的电动汽车的续驶里程大大增加，证明了该系统具有更好的效率和应用价值。
关键词: 纯电动汽车，双模耦合驱动系统，参数最优匹配，遗传算法
1.引言
根据车轮驱动扭矩的来源，纯电动汽车的驱动方式可分为集中驱动和分布式驱动。集中驱动的技术比较成熟，但是差速器将驱动力平均分配给左右半轴。大多数车辆中单个车轮的驱动扭矩无法独立调节。如果不安装其他传感器和控制机构，则很难进行车辆运动学和动力学控制[1]。近年来，分布式驱动器的技术正在兴起。由于车轮和电动机之间的大部分机械零件已被更换，因此分布式驱动系统具有结构紧凑和传动效率高的优点[2]。同样，电动机的精确扭矩响应可以增强现有的车辆控制系统，例如防抱死制动系统（ABS），牵引力控制系统（TCS），电子稳定性控制（ESC）和其他高级车辆运动/稳定性控制系统[3-6]。基于以上优点，分布式驱动成为电驱动技术的重要发展方向。
与集中式驱动系统相比，分布式驱动系统在结构和控制上具有许多优势，但是存在一些严重的缺陷。由于在现有的分布式驱动系统中很难匹配多速变速器，因此车辆动力学完全由驱动马达决定。一方面，很难平衡爬坡，加速和高速的多种需求。另一方面，在车辆突然加速或在陡坡上行驶时，可能会发生电机过热和自我保护的现象，这将威胁到交通安全。另外，由于在分布式驱动电动车辆的同轴驱动轮之间去除了扭矩自动平衡分配机构，例如差速器，因此，每个车轮的获得的驱动扭矩完全由相应的驱动系统确定。为了确保车辆按照预期的轨迹行驶，必须根据复杂的控制策略动态控制每个驱动系统的输出扭矩[7]。为了确保车辆直行，车辆两侧的电动机的转速和总驱动转矩必须近似相等。因此，在大多数车辆行驶条件下，电动机都在相同的低效率区域内工作，这将影响分布式驱动电动汽车的实际驱动效率。另外，作为具有多个组件的大规模系统，某些零件还不够成熟，并且可能会以各种形式发生故障。随着操作环境的变化，分布式驱动系统中可能会发生许多类型的故障现象。一旦分布式驱动电动汽车左侧或右侧的所有驱动系统在强力驱动过程中发生故障，车辆将具有单侧驱动产生的额外横摆力矩的功能，成为瞬态不稳定[8]。那时，必须迅速降低正常工作驱动系统的驱动扭矩，有时还需要进行制动力补偿控制，以保持车辆恢复稳定运行[9]。由于分布式驱动电动车辆在同轴驱动轮之间缺乏扭矩自平衡机制，因此任何非结构化的控制措施都将无法使车辆恢复高速稳定运行。因此，为了确保车辆的可靠性，广泛使用集中式驱动系统，而不是分布式驱动系统[10]。
从以上分析可以发现，分布式驱动系统仍然存在一些结构缺陷，无法自行解决。 尽管简化了机械结构，但是其实际驱动效率不一定比配备多速变速器的集中式驱动系统的驱动效率高很多。 另外，一组或两组驱动系统故障将导致分布式驱动电动汽车的异常驱动，这使得汽车的可靠性和安全性大大降低，严重阻碍了这类汽车的发展。 简而言之，对于分布式驱动电动汽车，迫切需要提出有效解决方案，以解决在所有单侧驱动系统故障期间提高驱动效率和保持高速稳定运行的问题。
为了从根本上解决上述所有问题，我们打算开发一种两电机双模式耦合驱动系统，该系统不仅具有两速变速能力，而且还可以通过以下方式自动在分布式驱动器和集中式驱动器之间进行切换：模式改变控制的手段。通过以上功能，可以通过将驱动方式替换为集中式驱动方式来解决由单侧分布式驱动系统故障引起的运行异常的问题。对驱动电动机的性能要求和控制强度也可以降低。尽管几年前已经提出了初始的原理结构和控制逻辑[11]，但也已经完成了扭矩传递特性分析和仿真验证[12]，进一步研究了模式切换机构的结构设计和选型。缺乏进行深入的理论研究和原型试验的前提的技术参数。
在初步研究的基础上，本文首先研究了双模耦合驱动系统的具体配置及其模式切换机制。 然后，为验证驱动系统的实际性能，通过选择特定的目标车辆和驾驶条件，并基于效率优化的原则，对驱动系统进行了参数优化匹配，驱动电机的扭矩分配策略和 讨论了集中式驱动器与分布式驱动器之间驱动方式的优化选择方法。 最后，完成了纯电动汽车与双模耦合驱动系统，单电机集中驱动系统或双电机分布式驱动系统的经济仿真比较，证明了双电机驱动的优越性。 模式耦合驱动系统。 它为新型驱动系统的应用奠定了基础。
2.系统配置设计
设计的双模耦合驱动系统如图1所示。两个电动机彼此相对布置。 驱动扭矩传递到车轮，车轮通过变速箱和两个车轴。 由两个微型电动机驱动的模式切换机构安装在变速器上。 这种独特的驱动系统可以有效解决空间布局问题，并减少版本更改的难度。 电动机和变速箱固定在车身上，以避免轮毂电动机驱动的不足[13]。
变速箱的内部结构如图2所示。一流的驱动齿轮通过多个轴承固定在变速箱的壳体中，并通过两个变速套与电动机轴相连。对称行星齿轮差速器被用作改变模式装置的核心机构。 第二级驱动齿轮通过花键分别连接至差速器半轴。中央减速器的传动比大于两侧的减速器。 两个换档拨叉用于驱动换档套筒以实现模式切换。
模式切换机构的内部和内部结构如图3所示。齿轮选择装置的蜗杆减速系统由选择电机驱动，选择电机驱动换档轴上下移动以选择目标驱动模式。变速装置的蜗轮减速系统由变速马达驱动。换档拨叉通过固定在减速齿轮轴上的手指拨动，向左或向右滑动以执行模式切换。模式切换后的动力传递路径如图4所示。当车辆需要在高速或湿滑路面上行驶时，两个电动机都需要连接到相邻的侧减速器上，如图4（a）所示。那时，由于取消了中间减速器的约束，所以变速器两侧的传递扭矩不受差速器运动的影响；两个车轮上的驱动扭矩完全取决于驱动电机的输出扭矩。因此，车辆的驾驶模式将成为分布式驱动，并有利于动态稳定性控制的应用。当其中一台电动机发生故障时，驱动系统另一侧的同轴电缆的驱动模式可能会自动更改为集中式驱动器，如图4（b）所示，这将避免分布式驱动系统的缺点可能会由于其中一种电动机意外故障而导致驱动异常。另外，当车辆在低速和小负载的情况下行驶时，使其中一台电动机连接到中间减速器，驱动模式将变为单电动机集中驱动。当负载增加并且车辆需要较高的加速或爬坡能力时，使两个电动机都连接到中间减速器，驱动模式将成为两电动机联合集中驱动，如图4（c）所示。与混合动力汽车类似，主电动机提供大部分驱动力，副电动机可根据驾驶员的意愿和驾驶条件进行自适应调整，以响应其余的需求扭矩[14]。
因为可以根据不同的条件选择不同的驱动模式，并且可以动态地控制电动机的转矩输出，所以可以提高车辆的经济性和稳定性。 使用同等配置的两速变速器，可以有效降低对电动机动态特性的要求，并可以显着提高车辆的动态性能。 因此，双模式耦合驱动系统比其他任何驱动系统都更加灵活和可靠。
3.主要系统参数
3.1驱动电机参数
电动机的额定功率要确保在分布式驱动模式下行驶的车辆可以达到预期的最大速度，因此单驱动电动机的额定功率为
是分布式驱动模式下的传动效率；是半边车轮的载荷；g=9.8m/是重力加速度；f是滚动阻力系数；是空气阻力系数；A是迎风面积。
驱动电机提供的峰值功率应满足起动，加速，最大速度和坡道能力的综合要求。首先，可以通过0-80km/h的加速时间t反向计算单个驱动电机在加速期间提供的峰值功率，如下所示：
是最高车速，这可以通过选择两种驱动模式的最大转矩曲线的交点来实现；和是两种驱动模式下的质量换算系数；分别为两个电动机联合集中驱动模式和分布式驱动模式下的车辆瞬时速度，单位为m/s。=0.92是集中驱动模式下的传递效率。
在两电机联合集中驱动的驱动模式下，单驱动电机在爬升时提供的峰值功率为[15]
是爬坡时的速度，最大坡度，时车轮全部载荷。
根据以上推导，单驱动电机提供的峰值功率应满足确定条件为
由单驱动电动机提供的峰值驱动扭矩可以由爬坡并达到最大加速度所需的扭矩确定。由于驱动电动机在低速运行时可以输出大扭矩，因此在车辆爬坡和加速时选择的驱动模式是两电动机联合集中驱动。可以根据集中驱动模式来计算满足爬坡性能的驱动扭矩和满足加速性能的驱动扭矩,则
其中和分别为集中驱动模式下的第一级减速比和第二级减速比。
车轮的最大驱动力满足路面附着条件的要求，因此
电动机额定转速和与峰值驱动扭矩相对应的转速可以通过以下公式计算得出：
在双模耦合驱动系统中，选择了两个小型永磁同步电动机作为驱动电动机。电机额定转速的大概范围是2000–3000r/min； 最大转速可能达到7000–8000r/min。 但是，最终参数可能在计算出所需功率之后由选定的电动机确定。
3.2减速器传动比
根据车辆的预期性能和驱动电动机的技术参数，可以初步确定不同驱动模式下的总传动比和为
是分布驱动模式下的一级传动比；是集中驱动模式下的最大车速。可以从电动机恒定功率区域的扩展要求中选择传动比以改善车辆加速性能。
3.3电池组总容量
电池的容量可以从充满和放电完全的车辆恒速行驶范围中计算得出，其计算公式如下：
3.4匹配效果分析
前轮驱动电动汽车与设计的双模耦合驱动系统组装在一起。表1列出了应达到的主要参数和动态指标。根据计算结果，驱动电动机的技术参数如下。额定功率为8 kW，峰值功率为16 kW，额定速度为2940r/min，最大转速为7500r/min，峰值扭矩为78 Nm，额定电压为144V，工作电压范围为120-180V。每个电机的驱动转矩和转速与构成驱动控制器的总效率之间的对应关系可以通过专用测功机，如图5所示。
根据该图，只要已经计算了时间处的电动机转速和驱动转矩，就可以从测试数据表中获得相应的效率值。可以使用二进制拉格朗日插值方法计算表中未包含的数据，如图6所示。
可以使用以下公式计算任何一点的充电和放电效率：
其中，和分别是电动机转速和驱动转矩，和是采样点处驱动电动机的转速和驱动转矩。
根据获得最佳动态的原理，分布式驱动模式下总传动比的初值为=7.023，相应的旋转质量转换因子为1.05。考虑到道路附着条件的约束后，在集中行驶模式下总传动比的初值为= 9.021，相应的旋转质量转换系数为1.08。因此，所获得的车辆动力学性能曲线如图7所示。双模耦合驱动系统能够同时具有双电机联合集中驱动系统的启动和爬坡能力，并具有高速稳定的行驶功能两电机分布式驱动系统。最高等级能力可以达到41％。最高速度为109km/h。不考虑换档延迟，从0到50km/h的加速时间仅为4.7s，从80km/h的加速时间为6.9s。即使采用单电机集中驱动模式，车辆仍然具有良好的动态特性。在标准道路上，车辆的最高速度可达78.5公里/小时；最大等级能力可以达到19％。在30至80 km / h的车速下，双模式驱动系统的整体效率在高效率范围内占多数，超过85％。即使倾斜角度大，驱动系统也具有良好的经济性。
通过测试获得的和SOC之间的关系如图8所示。
通过使用9多项式拟合实验数据，获得了描述上述关系的函数公式，其表示如下：
用测力计和充放电测试仪测得的电池放电效率如图9所示。表中无法获得的值可以通过二进制拉格朗日插值法计算，该方法类似于等式。
电池放电功率可以写成
可以基于电流积分方法计算出电池SOC[16]。
其中SOC0是SOC的初始值；是瞬时电流，在放电过程中为正值，在充电过程中为负值;是一个常数，即采样频率的倒数。
根据基尔霍夫电压定律，任何时候的放电电流都是电池的内部电流，应写为
通过使用9多项式拟合实验数据，获得了描述上述关系的函数方程，如下所示：
根据计算结果，可以得出SOC和60km/h速度下的行驶距离。它们之间的关系如图11所示。
4.车辆能耗分析
在假定车辆以恒定速度行驶的情况下计算的上述行驶范围。实际上，车辆根据某些条件以不同的速度行驶。因此，能量消耗不仅在行驶状态下，而且在制动状态下，还需要考虑电动机的再生制动。
在一个采样点，车辆瞬时能耗Delta;E为
4.1行驶能耗
根据行驶状态下驱动系统功率的表达式，耗电量方程可描述为
其中是电池能耗，是采样序数。
4.2制动情况下的功耗
再生制动是高性能电动车辆的基本功能。由于所选的LiFePO4电池在短时间内的允许充电电流大于2 C，因此可以根据最大功率的再生制动来驱动电动机。当电动机可以提供所有所需的制动扭矩时，将执行简单的电动机制动。单位时间内的能量回收率为Delta;Echg1。 当电动机无法提供部分所需的制动扭矩时，将执行电气和机械耦合制动。单位时间内的能量回收为Delta;Echg2。因此，在特定的制动情况下，电动机可以回收的电能为
将根据等式计算特
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