增程式电动车分布式控制系统的研究_胡明寅

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系统结构
本文中所设计的增程式电动车以 12m 城市客
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汽
车
工
程
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380V 的大容量电池， 车为原型， 采用 180A· h、 体现 。 了增程式的特点 根据中国城市公交标准工况， 城 考虑空调等附件 市公交平均功率仅为 30kW 左右， 功率， 选定 APU 单元的额定功率为 40kW。 如图 1 所示， 该车的动力系统由驱动电机、 动力电池、 柴油 而动 机和发电机组成。 驱动电机为整车提供动力， 力电池和车载辅助动力单元（ APU） 为驱动电机提供 通过电源总线进行能量交换。 电能，
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APU 层控制
APU 控制器为下层网络的控制核心， 根据 VCU
的目标功率命令， 协调发动机和发电机的工作。 3. 1 APU 系统状态切换及起动停机 APU 系统工作可分为等待、 起动、 运行、 停机和 故障 5 个状态， 各状态间切换关系如图 3 所示。 本 文利用 MATLAB 中 Stateflow 工具箱对 APU 的状态 间切换进行处理， 并在运行过程中进行故障诊断。
图4
APU 起动逻辑图
相比于传统汽车， 串联式混合动力车的发动机 如果 一直工作在较大负荷。 在发动机停机过程中， 不加任何控制策略， 直接从大负荷运行变为停机， 机 体的热负荷不易散去， 会影响发动机寿命， 甚至会导 “拉缸” 。因此， 致发动机 在 APU 控制器中设计了停 机控制功能模块。 APU 控制器接收到停机命令后， 首先降低发电机负载， 然后控制发动机转速缓慢下 降， 待水温下降至安全区域后， 再执行发动机停机操 作， 有效地保证了发动机在停机过程中的安全性 。 3. 2 发动机发电机协调控制
“滑行” 式中： T0 为 过程中的制动力矩； brk 为制动踏 板位置； K 为比例因子， 和电机转速相关， 由电机回 馈外特性图决定； I b_max 为电池最大充电电流； I APU 为 APU 当前充电电流； n m 为驱动电机转速； f （ ABS ） 为 开关函数， 当 ABS 系统启动时置 0 。 该算法保证了 制动能量回馈不会对电池过充电， 且不影响 ABS 系 统的工作。 在不同温度和工作状态下， 对驱动电机目标转 矩进行修正。驱动电机最大转矩为 T max = min
2. 北京易控凌博汽车电子技术有限公司， 北京 100084 ）
［ 摘要］ 研究了增程式电动车的分布式网络控制系统 。该系统由整车层和辅助动力单元（ APU ） 层组成， 整车 层以整车控制器为核心， 根据驾驶员的需求对整车能量需求进行分配； APU 层由 APU 控制器来协调发动机和发电 机的工作。在控制策略方面， 着重研究了起动、 停机和各运行工况中的能量管理策略 。 实车试验结果证明， 该系统 可有效延长纯电动续驶里程， 并在电池低 SOC 状况下维持整车动力性能， 同时发动机的运行工况将大多处于高效 区域。
采用 APU 模块的目的是为延长续驶里程， 因此 ： SOC ， 能量管理策略为 较高时关闭发动机 整车运行 当 SOC 低于一定阈值时起 动 发 动 在纯电动模式， 机， 按照混合动力模式运行。 此时如果驱动电机目 标功率较小， 则令 APU 工作在固定工况 （ 即基本输 当驱动电机目标功率较大时， 令 APU 跟随 出功率） ， 驱动电机目标功率。 通过试验测得的 APU 整体效 从图 2 中可看出， 在 25 ～ 40kW 范 率图如图 2 所示， 围内 APU 效率较高， 在 0. 32 ～ 0. 34 之间。 结合电 池充放电效率， 取 20 ～ 30kW 为 SOC 低时 APU 的基 本输出功率。该策略保证了发动机始终工作在效率 较高点， 动力电池 SOC 被控制在一个较为合理的范 同时在整车功率输出较大时采取跟随的策略 ， 围内， 由 APU 发电直接驱动电机而不经过电池， 可有效节 约燃油消耗。APU 的目标功率为 P APU_Target = min［ P APU_max ， max（ P basic ， P motor ） ］（ 1 ） 式中： P APU_max 为 APU 最大功率限值； P basic 为 APU 起 动后的基本功率； P motor 为驱动电机需求功率。 根据
图2
APU 总效率图
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整车层控制
电驱动的一个优势是可进行制动能量回收， 本 文中在整车控制层设计了制动能量回馈模块 。 根据 驾驶员驾驶习惯， 制动力矩和制动踏板位置正相关， “滑行” 并在 过程中增加了固定的回馈制动力矩， 加 强回馈电流。回馈制动力矩为
整车控制器是整车控制层面的核心部件， 承担 控制能量管理、 制动能量回馈和故障诊断的任务 。
[
（ I b_max + I APU ） U bus nm
， T m， tm ） max （ n m ，
]
（ 3）
式中： I APU 为当前 APU 发电电流； I b_max 为电池在当前 SOC 下最大充电电流； U bus 为当前总线电压； T m， max 为 当前转速和驱动电机温度下， 驱动电机的最大转矩 t m 分别为电机当前转速和温度。 限值； n m 、
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I b_max － I APU T reg = f（ ABS） ·min T0 + K ·brk， nm程逻辑如图 4 所示， ECU 过继电器控制发动机 上电， 待 ECU 预热一段 发送发电机驱动命令， 开始倒拖。APU 控制 时间后， 器对发 动 机 转 速 进 行 实 时 监 控， 在 转 速 500r / min 后， 停止倒拖。如果在一定时间内未达到目标转速 ， 则增 加 倒 拖 转 矩 直 至 拖 动 为 止。 发 动 机 达 到 880r / min（ 怠速点 ） 后， 认为起动成功， 进入 运 行 模 但发动机未达到怠速点， 则重启 式。如果倒拖成功， ECU 再次进行下一个循环， 如果连续 3 次起动失败 则进入故障模式。
1. Dept． of Automotive Engineering，Tsinghua University，Beijing 100084 ；
2. ECTEK Automotive Electronics，Co． ，Ltd． ，Beijing 100084
［ Abstract］ A distributed network control system for extendedrange electric vehicle is studied． The control system consists of vehicle layer and auxiliary power unit （ APU） layer． With a vehicle control unit as its core，the vehicle layer distributes the energy requirements of vehicle according to driver＇s demand，while in APU layer the APU controller coordinates the operations of engine and generator，with the energy management strategies for start， stop and all normal operation conditions emphatically studied． The results of real vehicle test show that the developed system can effectively extend the electric driving range and maintain the vehicle＇s power performance in low SOC condition． In addition，the most operation conditions of engine will be in highefficiency region． Keywords： extendedrange electric vehicle； distributed control； APU； energy management 联式混合动力侧重于利用动力电池来平衡发动机工 况点， 以取得较高的发动机效率。 目前， 基于这种思 想的研究较多 近年来， 电驱动作为未来动力的解决方案之一 已经得到了业界的广泛认同。 但是， 由于目前电池 技术存在容量和寿命方面的瓶颈， 纯电动车在短时 间内还难以替代传统内燃机汽车。 在这种情况下， 增程式电动车既可有效地减少燃油消耗， 又能弥补 纯电动车在续驶里程和电池寿命方面的不足 。 增程 式电动车和串联式混合动力车在构型上基本一致， 由驱动电机驱动车轮， 使用辅助动力单元 （ APU ） 发 电补充电池的电量， 其区别为 APU 功率和动力电池 的大小。但二者在设计思想上有本质上的不同： 串
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汽 车 工 程 Automotive Engineering
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增程式电动车分布式控制系统的研究
1 1 1 1 1 胡明寅 ， 杨福源 ， 欧阳明高 ， 徐梁飞 ， 杨学清 ， 方
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成
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（ 1. 清华大学汽车工程系， 北京 100084 ；
关键词： 增程式电动车； 分布式控制； 辅助动力单元； 能量管理
A Research on the Distributed Control System for Extendedrange Electric Vehicle
2 Hu Mingyin1 ，Yang Fuyuan1 ，Ouyang Minggao1 ，Xu Liangfei1 ，Yang Xueqing1 ＆ Fang Cheng1，