分布式驱动电动汽车的开发和行驶能耗优化分析＊

陈辛波刘浩钟再敏王心坚谷成

（同济大学新能源汽车工程中心）

分布式驱动电动汽车的开发和行驶能耗优化分析＊

陈辛波刘浩钟再敏王心坚谷成

（同济大学新能源汽车工程中心）

论述了分布式驱动电动汽车性能，并以试制的样车为研究对象，在四轮转鼓试验台上进行了行驶特性试验，表明了其百公里加速时间为12 s以内、最高车速在150 km/h以上的优越性。为提高整车能量利用率及延长续驶里程，提出了行驶能耗优化方法，并通过仿真对比分析了多种转矩分配策略下的行驶能耗。结果表明，所提出的优化方法可减少3.41%的能耗，从而提高了整车行驶效率，延长了行驶里程。

1 前言

在诸多电动汽车拓扑结构中，分布式驱动电动汽车在实现零排放、低污染的同时，又具有传动链短、驱动效率高的特点。其电机既是信息单元（提供转速、转矩信息），同时又是控制执行单元（实现驱动力和制动力的快速调节），可实现在传统汽车上难以实现的一些高性能控制功能，大大改善电动汽车的能源利用率和行驶性能[1，2]。

常见的分布式驱动电动汽车有两种拓扑结构，一种采用轮毂电机进行驱动，如“UOT Electric March II”和“春晖”系列电动汽车等[2，3]，目前对操纵稳定性、行驶安全性以及行驶效率优化方法等方面的研究主要针对此类电动汽车[4～8]；另一种为前轮毂电机驱动、后轮边电机驱动的电动汽车[9]，可综合利用轮毂电机和轮边电机的优点，拓扑结构更合理，但目前对此类电动汽车的研究尚少。为此，针对某分布式驱动电动汽车的开发、试制和性能试验进行了研究，并对其行驶特性进行了分析。

2 一种分布式驱动电动汽车开发

在开发了系列轮毂驱动电动汽车的基础上，与某公司合作开发了一种分布式驱动电动汽车，其结构如图1所示。该车前轮采用轮毂电机直接驱动，后轮采用带减速器的轮边电机驱动，整车为燃料电池发动机和动力蓄电池的电电混合驱动模式。整车控制系统（Vehicle Management System，VMS）通过CAN总线向电池管理系统（Battery Management System，BMS）、燃料电池控制系统（Fuel Cell Control System，FCCS）和各电机控制器发送控制信号，并接收电池SOC、电池温升、电池电压电流、燃料电池电压电流、氢气压强、电机转速和转矩等反馈信号。采用这种拓扑结构的优势之一在于能够通过合理的能量管理及转矩分配策略，充分发挥轮毂电机和轮边电机各自的优势，使其运行在工作高效区，从而提高整车行驶效率。

3 试验样车试制及性能试验

根据设计要求，在确定系统各参数后，选配零部件试制了分布式驱动电动汽车的试验样车HWA4，样车HWA4主要参数见表1，图2为样车HWA4及其采用的单摆臂悬架-减速器-轮边电机驱动系统和电机控制器等。整车采用独立可控的轮毂电机和轮边电机，峰值功率分别为15 kW和25 kW，总功率为80 kW。其中，轮边高速电机通过一减速器输出转矩并驱动车轮。采用21 Ah的电池组和额定功率15 kW的燃料电池堆为能量源，通过DC/DC或DC/AC为驱动电机和其它电子器件提供能源。在目前的能量管理策略中，燃料电池起增程器作用，当蓄电池SOC降至一定值时开启并进行充电；当SOC上升到设定值后关闭燃料电池；当系统需求功率较大时增加燃料电池输出功率以保证性能。

表1 样车HWA4基本参数

样车试制完成后，在四轮转鼓试验台上进行了百公里加速和最高车速等性能试验，其中的1组试验数据如图3所示。由图3可看出，该样车的百公里加速时间在12 s以内，而最高车速在150 km/h以上，性能较优越。

4 整车行驶能耗优化方法

在车载能源有限的情况下，汽车行驶效率的高低是决定其续驶里程的关键因素。为提高整车能量利用率及延长续驶里程，对其行驶能耗优化方法进行了研究。

驱动电机的总消耗功率P可表示为：式中，Pf为轮毂电机驱动系统消耗的总功率；Pr为轮边电机驱动系统消耗的总功率；U为电机工作电压；Ii为轮毂电机驱动系统工作电流；Ij为轮边电机驱动系统工作电流，i∈{fl，fr}，j∈{rl，rr}。

轮毂电机驱动系统的工作效率ηi为：

式中，ωi为轮毂电机转速；Ti为轮毂电机转矩；Pi为轮毂电机消耗功率。

则轮毂电机驱动系统消耗的总功率Pf可表示为：式中，Ifl和Ifr分别为左、右轮毂电机电流；ωfl和ωfr分别为左、右轮毂电机转速；Tfl和Tfr分别为左、右轮毂电机转矩；ηfl和ηfr分别为左、右轮毂电机效率。

同理，轮边电机驱动系统的工作效率ηj可描述为：

式中，ωj为轮边电机驱动系统输出转速（减速器输出轴转速）；Tj为轮边电机驱动系统输出转矩（减速器输出轴转矩）；Pj为轮边电机消耗功率。

与一般的轮毂电机驱动式电动汽车不同，样车HWA4采用轮边电机加减速器的系统驱动后轮，所以需考虑减速器的效率特性。因此，轮边电机驱动系统的效率为电机效率与减速器效率的乘积：

式中，ηjm为轮边电机效率；ωjm为轮边电机转速；Tjm为轮边电机转矩；ηjG为减速器效率；ωjG为减速器输入转速；TjG为减速器输入转矩。

根据式（1）、式（4）和式（5），则轮边电机驱动系统消耗的总功率为：

式中，Irl和Irr分别为左、右轮边电机电流；ωrl和ωrr分别为左、右轮边电机驱动系统转速；Trl和Trr分别为左、右轮边电机驱动系统转矩；ωrlm和ωrrm为左、右轮边电机转速；Trlm和Trrm分别为左、右轮边电机转矩；ηrlm和ηrrm分别为左、右轮边电机效率；ηrlG和ηrrG分别为左、右轮边减速器效率；ωrlG和ωrrG分别为左、右轮边减速器转速；TrlG和TrrG分别为左、右轮边减速器转矩。

电机的工作效率与其当前的工作转矩和转速有关，样车HWA4采用的轮毂电机效率map图和轮边电机效率map图的试验数据如图4所示。

根据相关文献[10]可知，减速器的工作效率也与当前工作转矩和转速有关，根据试验数据，样车HWA4采用的减速器效率特性如图5所示。

根据式（1）、式（3）和式（6）可得到整车行驶消耗的功率为：

式中，ωf为轮毂电机驱动系统输出转速；Tf为轮毂电机驱动系统输出转矩；ωr为轮边电机驱动系统输出转速；Tr为轮边电机驱动系统输出转矩；ηf为轮毂电机效率；ηm为轮边电机效率；ηG为减速器效率。

设T为整车行驶总需求转矩，λ为分配给轮毂电机的转矩系数，0≤λ≤1，可得：

因前、后车轮转速相同，所以可得：

根据式（9）～式（12），则式（8）可转化为：

因此，在已知电机和减速器效率特性（ηf、ηm和ηG）的基础上，在闭区间[0，1]中选择转矩分配系数λ使g（λ）的值最小，便可以使总行驶能耗P′最小。同时，轮毂电机和轮边电机在工作过程中不能超过其峰值功率，约束条件为:

驱动工况下轮毂电机和轮边电机的转矩-转速特性曲线（峰值）如图6所示。根据此转矩分配方法求出λ后，便可根据汽车行驶需求转矩和电机实际转速对轮毂电机和轮边电机的转矩进行合理分配。

5 能耗优化方法的验证

为验证能耗优化方法对整车行驶经济性的优化效果，基于样车HWA4建立了分布式驱动电动汽车行驶能耗仿真模型，考察车辆模型在电机转矩平均分配方法、基于载荷分布的转矩分配方法和基于能耗最佳的转矩分配方法等3种策略下的经济性，包括电机效率、电机工作点、减速器效率、工况行驶能耗等指标。

3种转矩分配方法为：

a.转矩平均分配方法是指4个电机的驱动转矩大小相同，是较常用的转矩分配方法；

b.基于载荷分布的转矩分配方法是根据整车的前、后载荷分布情况来确定前、后电机分配的转矩大小，该样车的前、后载荷分配为3/8和5/8，因此行驶中分配给轮毂电机的转矩为总转矩的3/8，而分配给轮边电机的转矩为总转矩的5/8（样车HWA4在转鼓试验中采用此方法）；

c.基于能耗最佳的转矩分配方法则为整车行驶能耗优化方法。

根据式（14）和式（15）及电机效率、减速器效率等数据编程计算得到的转矩分配系数λ如图8所示。

试验时采用的行驶工况为EUDC工况，如图8所示。在不同的转矩分配方法下，行驶一个循环工况后得到的整车能耗如图9所示。相比转矩平均分配方法，基于载荷分布的转矩分配方法能够减少0.91%的能耗，而基于能耗最佳的转矩分配方法则可减少3.41%的能耗，可见其能够提高整车行驶效率，延长行驶里程。

6 结束语

分布式驱动电动汽车传动链短、高效，在提高整车操纵性、安全性及改善能量利用率等方面更具潜力。试制了某分布式驱动电动汽车样车，经四轮转鼓试验表明，其百公里加速时间和最高车速等性能指标符合设计要求。结合轮毂电机、轮边电机和减速器的动态效率特性，利用所提出的能耗优化方法可减少电动汽车的能耗，延长续驶里程。

1Hao Liu，Xinbo Chen，Xinjian Wang.Overview and prospects on distributed drive electric vehicles and its energy saving strategy.Przeglad Elektrotechniczny，07a：122-125，2012.

2Xinbo Chen，Hao Liu，Feng Tang，et al.Research on the drive module of the distributed drive electric vehicle//The 2nd IFToMM Asian Conference on Mechanism and Machine Science，Tokyo，Japan，2012.

3Yoichi Hori.Future vehicle driven by electricity and control researchonfour-wheel-motored“UOTElectricMarchII”，IEEE TransactionsonIndustrialElectronics，Vol.8（5）：954-967，2004.

4He P，Hori Y，Kamachi，et al.Future motion control to be realized by in-wheel motored electric vehicle//The 31st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society，IECON 2005，Raliegh，South Carolina，USA.

5Yee-pien Yang，Chun-pin Lo.Current distribution control of dual directly driven wheel motors for electric vehicles. Control Engineering Practice，2008，16（11）：1285～1292.

6Fujimoto H，Fujii K，Takahashi N.Traction and yaw-rate control of electric vehicle with slip-ratio and cornering stiffnessestimation.IEEEProceedingsofthe2007 American Control Conference，2007：5742-5747.

7王博，罗禹贡，范晶晶，等.基于控制分配的四轮独立电驱动车辆驱动力分配算法.汽车工程，2010，32（2）：128～132.

8余卓平，张立军，熊璐.四驱电动车经济性改善的最优转矩分配控制.同济大学学报，2005，33（10）：1355～1356.

9钟再敏，陈辛波，王心坚，等.一种分布式驱动电动汽车动力系统布置的拓扑结构.中国，201120084385.6，2011.

10卢志坚.电动汽车传动系统能耗特性的理论分析与仿真研究:[学位论文].上海：同济大学，2013.

（责任编辑文楫）

修改稿收到日期为2014年4月27日。

Development and Driving Energy Consumption Optimization of A Distributed Drive Electric Vehicle

Chen Xinbo，Liu Hao，Zhong Zaimin，Wang Xinjian，Gu Cheng
（Clean Energy Vehicle Engineering Centre，Tongji University）

Performance of distributed driving electric vehicle is discussed in the paper，and driving characteristic test is performed to a prototype as research object on four-wheel drum dynamometer，which demonstrates less than 12 seconds of 0～100 km acceleration，maximum vehicle speed of over 150 km/h of the electric vehicle.To improve vehicle energy utilization rate and extend driving range，driving energy optimization method is put forward，which is analyzed under multiple torque distribution strategies by simulation and comparison.The results show that the proposed optimization can reduce energy consumption of 3.41%，thus improve vehicle driving efficiency and extend driving range.

Distributed drive electric vehicle,Driving energy,Optimization

分布式驱动电动汽车行驶能耗优化

U469.72

A

1000-3703（2014）07-0039-05

863计划项目-轮边电驱动系统关键零部件及其底盘应用技术研究（SS2012AA110701）；973计划子课题-轮边驱动电动汽车电源与电驱动系统能耗规律与能量管理（2011CB711202），面向中美清洁能源合作的电动汽车前沿技术研究项目（2010DFA72760-306）。