韩国现代并联混合动力节油驾驶策略的研究

【韩】 J.S.EO S.J.KIM J.OH Y.K.CHUNG Y.J.CHANG

0 前言

随着汽车排放和油耗法规的加严,环境友好型汽车技术越来越受到重视,驾驶员在日常行车时探索出了多种降低油耗的驾驶策略[1-5]。加速-滑行(Pn G)驾驶策略就是其中之一,已在世界范围内广泛使用。

传统汽车定速巡航时,发动机在固定负荷点工作,该工作点有可能不在发动机最佳工作曲线(OOL)附近。在保证目标平均车速与定速巡航车速相同的前提下循环加速、减速,以此来调节发动机工作点,让其尽可能工作在OOL附近,从而改善燃油效率,一定程度上改进了定速巡航在这方面的不足。目前,Pn G驾驶策略由驾驶员操作实施,会造成疲劳驾驶,同时在驾驶员使用不当时,会影响燃油效率的改善效果。

尽管大部分控制功能是为内燃机驱动的传统汽车而开发的,汽车制造商还是研制出了具有自动PnG控制功能[6-8]的自适应巡航控制系统(ACC)[9-10]和车队控制系统。本文研究的重点是验证并联混合动力汽车采用Pn G驾驶策略时的节油效果,并分析其未来应用的可行性。

混合动力汽车发动机通常工作在OOL附近,这得益于驱动电机的辅助调节。然而,电力电子元件充电、放电过程会不可避免地造成能量损失。为此,需要最小限度地降低电力电子元件的使用率并让发动机工作在OOL上以便提高燃油效率。相关文献对此已有记录,发动机转速的研究具有局限性,并且未在实车上进行验证。

研究了并联混合动力汽车PnG驾驶策略,即在目标平均车速下车辆可以循环加速、减速,同时对这种策略的燃油效率试验结果进行了记录和分析,试验在底盘测功机上进行。

1 双离合变速器集成电驱动模块混合动力汽车的节油驾驶策略

1.1 问题定义

对于双离合变速器集成电驱动模块(DCT-TMED)汽车燃油效率的提升,最重要的因素是降低能量消耗,即降低未能传递至车轮驱动车辆行驶的能量消耗。这种能量消耗主要包括发动机损失和电损失。

发动机损失指发动机本体、冷却系统和排气系统所产生的热量。即发动机损失等于消耗燃料的热量和输出的有效功率的差值,包括热损失、发动机开关瞬态损失、摩擦损失、泵气损失和发动机离合器滑磨损失。电损失包括动力系统电力电子元件(PE)产生的所有热损失。这些损失取决于驱动电机的发电效率、逆变器的效率、动力电池的充放电效率。

驾驶策略主要是通过优化调节2种动力源的参与方式来满足功率需求。因此,为了统一2种动力源的能量损失方式,认为附件功率损失和变速器损失与本文研究主题相关性不大。

影响DCT-TMED混合动力汽车燃油效率的因素有：发动机工作点、驱动电机助力、电机转矩、发动机开关次数和实际车速与目标车速的偏差。假设所有驾驶策略中变速器控制策略相同,从而忽略其带来的影响。

综上所述,不同驾驶策略对DCT-TMED混合动力汽车燃油效率的提升,主要表现为减少各因素带来的总能量损失。

1.2 DCT-TMED混合动力汽车改善燃油耗的驾驶策略

1.2.1 电动控制模式PnG驾驶策略

评价发动机燃油效率的等效方法是有效燃油消耗率(BSFC),其含义是指单位有效功的耗油量。因此,发动机运行在低BSFC工况时可以提高燃油效率。图1示出了发动机BSFC的MAP图。

图1 BSFC的MAP图

发动机的最高效率点定义为“最佳点(SS)”,在图1中用红点表示。图1中的红线代表OOL,其由每个转速下的最低BSFC连线而成。因此,在只考虑发动机工作的情况下,让其工作在OOL附近可以达到最高燃油效率。然而,受到道路坡度、车速及风速共同作用的空气阻力、滚动阻力和行驶阻力的变化影响,导致传统内燃机汽车的发动机负荷也随之变化,不能在OOL上持续工作。因此发动机不可避免地要运行在高BSFC的非高效区域。然而,随着动力系统的电气化,使用驱动电机助力或充电成为可能,这意味着在满足驾驶需求功率的同时也可让发动机工作在OOL上。这种策略通常为并联混合动力汽车所采用,尤其为巡航控制模式所采用。只要动力电池荷电状态(SOC)在正常范围,发动机就可以在OOL上工作,能量多余时为动力电池充电或者能量不足时由动力电池放电。在这种策略下,车辆可以恒定车速行驶。在车速一定的情况下,电池电量状态SOC的波动取决于功率需求的大小。下文中称这种驾驶策略为“电动控制模式Pn G驾驶策略”。

对于混合动力汽车的动力系统,在系统OOL附近工作时要同时考虑发动机效率和PE的效率,这比单独考虑发动机OOL更为合理。系统OOL和发动机OOL的差异是由于PE效率通常达不到100%。如果单独用发动机驱动车辆,可以将发动机OOL看作动力系统效率。然而,电动控制模式PnG驾驶策略不仅涉及发动机,还涉及电能的产生和消耗,从而导致系统效率与发动机OOL的效率不一致。

由于PE产生了能量损失,系统OOL相对于传统发动机OOL的位置随着需求功率的变化而变化。当某一车速的需求扭矩低于发动机OOL扭矩时,驱动电机为电池充电,此时系统OOL被下移,位于发动机OOL之下,这就意味着发动机需要工作在低负荷点。另一方面,当某一转速的需求扭矩高于发动机OOL扭矩时,驱动电机需要动力电池放电产生助力,此时系统OOL上移,位于发动机OOL之上,这就意味着发动机需要工作在高负荷点。图2示出了系统OOL和发动机OOL之间的关系。当需求扭矩与发动机扭矩相等时可认为发动机OOL即是系统OOL,这是因为此时PE不工作,混合动力汽车的动力系统传统汽车的动力系统角色相当。

图2 发动机OOL和系统OOL的差异

图3示出了某一车速下电动控制模式Pn G驾驶策略动力系统效率曲线与平均负荷的关系。从图3可以看出,电动控制模式PnG驾驶策略的效率在需求负荷与发动机OOL负荷相等时最大,此时PE使用率最小。随着平均负荷降低,发动机OOL负荷与需求负荷之间的差异增大,这导致PE使用率提高,因此并联模式PE总损失(LP)会成比例增加。这些损失在电动控制模式PnG驾驶策略下不可避免,但损失多少取决于PE的使用率。

图3 不同模式PnG驾驶策略的效率-功率曲线

1.2.2 传统非混动驾驶策略

某一车速下的发动机燃油效率,当数发动机工作在OOL上时最高。随着工作点偏离OOL,发动机燃油效率随之降低,以上凸曲线呈现递减而非线性递减。PE的能量转换效率相对一致,这就意味着随着平均工作点偏离发动机OOL,系统效率呈线性递减。当偏离发动机OOL的负荷足够小时,传统发动机单独工作时的效率要高于并联混合动力的系统效率,这时发动机效率曲线取代电动控制模式PnG驾驶策略时的系统效率曲线。在这种工况下,使用传统非混动驾驶策略要比电动控制模式PnG驾驶策略更有优势,相应的效率曲线为图3中CD和OOL之间的一段。

1.2.3 机械控制模式PnG驾驶策略

当发动机在OOL工作时,为了避免PE能量损失,驱动电机不参与发电/助力工作,这就导致了需求扭矩和实际扭矩不平衡。两者之间的差异会让车辆加速或者减速。当PE使用率最小时,车辆机械能或动能的波动取决于需求功率的大小。因此,这种驾驶策略下车辆加速或减速是为了保证发动机在OOL上工作并让PE能量损失最小,下文中称此策略为“机械控制模式Pn G驾驶策略”。

机械控制模式PnG驾驶策略中,发动机OOL功率超过车辆保持稳定车速所需功率时,车辆则会加速(加速阶段)。发动机OOL功率低于车辆保持稳定车速所需功率时,车辆则会减速(减速阶段)。在此策略下也可以关闭发动机(滑行阶段),这种情况常见于车速高于预设限值时。相反,当车速小于预设限值时发动机工作。当遇到爬陡坡这种大负荷工况时,即使发动机工作在OOL,车速仍然不在可接受范围内,此时就要提高功率。降档、PE电机助力、发动机不在OOL工作等措施可以提高功率,这取决于哪种方式的效率最高。

当PE使用率最小化时,机械控制模式PnG驾驶策略与传统非混动PnG驾驶策略相似。然而,与传统汽车不同的是混动车辆在滑行阶段发动机可以停止运行。在只考虑燃油效率的情况下,机械控制模式PnG驾驶策略最优。然而,其最大缺点在于驾驶性差,这是由于实际功率和需求功率的差异产生了车速波动。

机械控制模式PnG驾驶策略下需要考虑发动机重复开关带来的瞬态损失。这种损失可以理解为起动发动机时额外使用了燃油和PE带来了能量损失。需求功率越小,发动机开关越频繁,理想与实际机械控制模式PnG驾驶策略的效率差异越大。图3中的LT代表这种损失,其随着需求功率的降低呈线性增加趋势。

1.2.4 串联模式策略

在串联模式下,发动机不与传动系统机械连接,发动机可以一直工作在最佳点,其不直接参与驱动车辆,而是给动力电池充电,只有PE提供功率驱动车辆。

尽管能量流路径一定,但是系统的能量损失主要取决于能量使用情况。因此,整个功率需求范围内的系统效率和损失(图3中LS)基本相同。

图3中的EC点是串联模式效率曲线和电动控制模式Pn G驾驶策略效率曲线的交点。由于最佳点效率高于某一车速下的OOL的效率,在发动机离合器接合EC点前,串联模式效率高于电动控制模式PnG驾驶策略。在此工况下,保持发动机与传动系统分离,以串联模式工作,对提高综合燃油效率更有利。虽然未对此工况进行试验研究,但其可被大功率PE系统所采用。

1.2.5 混合控制模式PnG驾驶策略

研究了平均负荷恒定的驾驶策略,其综合了前文所述的电动控制模式Pn G驾驶策略、机械控制模式PnG驾驶策略、传统非混动驾驶策略和串联模式策略(表1)。每种策略都有其特定的优点和缺点,可以很自然地将电动控制模式PnG驾驶策略、传统非混动驾驶策略和串联模式策略归为一类,因为这些策略是基于保持恒定车速而进行的优化,而机械控制模式PnG驾驶策略是基于整体燃油效率而进行的优化。在3种优化速度跟踪的驾驶策略中,不同功率需求区域的效率在图3中进行了展示,这便于根据功率需求切换驾驶策略以达到较高的效率。图4中的黑色粗线表示维持恒定车速所能达到的最高效率,即优化速度跟踪的驾驶策略下的综合效率,而优化效率的驾驶策略(考虑瞬态损失的机械控制模式Pn G驾驶策略)的效率用绿线表示。

从图4可以推断出,驾驶性(保持目标车速的能力)和效率存在竞争关系。通过对优化速度跟踪和优化效率的驾驶策略的混合控制,在驾驶性和效率之间寻找平衡点。图4中绿线和黑线之间的区域可以采用这种混合控制模式驾驶策略。

当使用的驾驶策略接近绿线时,随着车速波动效率有所提升。相反地,当接近黑色实线时效率降低。

图4 优化速度跟踪的驾驶策略和优化效率的驾驶策略的对比

混合控制模式PnG驾驶策略的基本原理是让PE的使用率介于电动控制模式PnG驾驶策略和机械控制模式PnG驾驶策略之间。加速阶段发动机运行在OOL附近。在电动控制模式PnG驾驶策略下,PE将所有的剩余能量存入动力电池,而机械控制模式PnG驾驶策略则不会储存电能。混合控制模式Pn G驾驶策略则只是将一部分剩余能量存入动力电池,从而允许车辆进行一定的加速,但是幅度小于机械控制模式PnG驾驶策略。同理,在滑行阶段,发动机停止运作。在电动控制模式PnG驾驶策略中,PE满负荷工作以提供能量来保持稳定车速。混合控制模式PnG驾驶策略只让PE以部分负荷状态运行,从而允许车辆减速,但幅度小于机械控制模式PnG驾驶策略。图5示出了各种策略下的速度变化示例。

2 试验验证

2.1 试验设备

为了验证电动控制模式PnG驾驶策略和机械控制模式PnG驾驶策略下的综合燃油效率,确认效率差异,在底盘测功机上进行实车验证。为提高评价的准确性,使用相同的车辆、底盘测功机、记录设备和测试方案,包括燃油消耗在内的车辆试验数据记录在车辆总线(CAN)数据中。

表1 驾驶策略对比

图5 优化速度跟踪、优化效率和混合控制驾驶策略的车速波动示意图

试验车的动力系统由汽油发动机与通过发动机离合器相连的同轴驱动电机和干式双离合变速器组成。图6示出了该动力系统的基础结构,表2列出了试验车辆的参数。

图6 双离合变速器(DCT)并联混合动力汽车的基本结构

表2 试验车辆参数

为了减小外界的干扰,试验在底盘测功机上进行。目标平均车速设为50 km/h、80 km/h和110 km/h。在每种车速下分别进行优化速度跟踪和优化效率的驾驶策略。在优化效率的驾驶策略下,车速波动不可避免,试验时分别进行了车速波动量±5 km/h和±10 km/h的试验,以此来验证PnG循环次数对效率的影响。底盘测功机基于实测数据拟合后的滑行曲线进行负荷加载。

2.2 试验结果

表3列出了试验结果。行驶距离除以修正燃油消耗量即为每种方案的燃油效率。为提高评价的准确性,燃油消耗量依据动力电池试验条件下初始和末了的SOC差值进行修正。

表3 不同工况下的燃油效率对比

试验结果表明,在较低的目标车速下所有方案的燃油效率都有所提升。对于目标车速50 km/h和80 km/h,基于机械控制模式PnG驾驶策略的优化效率驾驶策略的燃油效率要高于优化速度跟踪的驾驶策略的燃油效率,这与预测的结果相吻合。车速50 km/h和80 km/h的燃油效率分别提高1.21%～6.25%和1.91%～3.05%。这些提升与图4中绿线和黑线之间差异相符。

然而,在车速110 km/h下燃油效率无改善。这是因为OOL功率和需求功率相等,PE不参与工作,无效率损失。这种情况就是图4中所示的2种策略效率曲线的交点。

2.3 结果分析

2.3.1 仿真和试验结果对比

图7示出了仿真和实车试验的燃油效率趋势。虽然仿真和试验结果在燃油效率的数值上可能存在差异,但是不同方案之间的相对效率差异是一致的。对于车速50 km/h的最大燃油效率提升潜力高于车速80 km/h。这表明优化速度跟踪的驾驶策略和优化效率的驾驶策略的效率差异,车速50 km/h的要比车速80 km/h的效率高。同时,这也表明车速50 km/h时车速波动量±10 km/h的燃油效率比±5 km/h的要高。然而,车速80 km/h时车速波动量±5 km/h的燃油效率比±10 km/h的要高。这种矛盾是由于发动机

图7 仿真和实测燃油效率结果

2．3．2 能量损失分析

基于记录的燃油消耗、发动机转速、发动机扭矩、电机转速、电机转矩、低压直流-直流转换器(LDC)电压和能量、变速器输入轴转速、轮速和SOC等数据，计算了传动系统各个零部件的能量损失。能量损失计算时，考虑了已知的发动机BSFC、变速器效率和PE充放电效率。能量损失包括发动机热损失、发动机摩擦损失、PE(驱动电机/发电机)损失和阻力损失。为便于对比，计算结果以条形图的形式在图8中展示，能量损失的含义是单位行驶里程所消耗的能量，单位是J/km。

显而易见的是，损失越小效率越高。优化效率的驾驶策略能量损失降低的主要原因是PE没有能量损失。由于附件的存在仍会带来少量的PE损失，但是在车辆行驶时PE不工作从而减少了大部分的损失。

同时，随着PE使用率的提高，PE损失增加，OOL功率和需求功率的差异越大，PE使用率越高。因此，负荷越低，PE损失越大。这表明车速50 km/h时采用优化效率的驾驶策略代替优化速度跟踪的驾驶策略的效率提升潜力要高于车速80 km/h。这就解释了为什么车速50 km/h时可以降低更多的能量损失。

同样的原因可以解释不管采用何种驾驶策略，车速110 km/h时燃油效率基本上无改善。由于车速110 km/h时的空气阻力非常大，OOL的功率几乎完美地与需求功率相匹配，从而大幅降低了PE使用率。

图8 车速在50 km/h、80 km/h和106 km/h的能量损失

进一步对空气阻力带来的影响进行分析。空气阻力与车速的平方成正比，尽管平均车速相同，随着车速波动量变大，平均空气阻力也变大。这就解释了车速(80±5)km/h的燃油效率要好于车速(80±10)km/h。

然而，不能忽略了车速(50±5)km/h的燃油效率低于车速(50±10)km/h。这是PnG循环次数增多导致发动机开关次数增多造成的。由于发动机开关时发动机不能运行在OOL上，PnG循环时发动机频繁开关导致效率改善效果变差。因此，尽管车速50 km/h的速度波动带来的平均空气阻力小于车速80 km/h，但是发动机的瞬态损失对效率的影响要大于空气阻力带来的影响。

2．3．3 驾驶性分析

选择优化效率的驾驶策略代替优化速度跟踪的驾驶策略势必会影响驾驶性，因为速度跟踪能力取决于OOL的扭矩和需求扭矩之间的差异。平均车速为50 km/h时，加速阶段的加速幅度大于滑行阶段。这是由于需求扭矩相对较小而OOL扭矩和需求扭矩的差异较大。平均车速为80 km/h时，加速阶段的加速幅度小于滑行阶段。这是由于需求扭矩相对较大，以及OOL扭矩和需求扭矩的差异较小的缘故。

验证了采用PnG驾驶策略提升燃油效率是以牺牲驾驶性-保持目标车速的能力为代价的。OOL和需求扭矩之间的差异增大会导致加速阶段的加速幅度增大，随着需求扭矩的加大，滑行阶段的减速幅度也更大。

3 结语

研究了基于电动控制模式PnG驾驶策略优化速度跟踪的驾驶策略和基于机械控制模式PnG驾驶策略优化效率的驾驶策略，同时研究了两者对燃油效率和驾驶性的影响，并在1台DCT-TMED并联混合动力汽车上进行实车验证。试验在底盘测功机上进行，通过对获得的试验数据进行分析，得出以下结论:

(1)与电动控制模式PnG驾驶策略相比，机械控制模式PnG驾驶策略的综合巡航燃油效率有所提升。这种效率提升是以牺牲速度跟踪能力为代价的。综合燃油效率和驾驶性之间要有所权衡。

(2)目标车速越低，燃油效率提升越大。目标车速50 km/h和80 km/h时综合燃油效率分别提高了6.25%和3．05%。目标车速106 km/h时的燃油效率无明显改善。

(3)机械控制模式PnG驾驶策略中提高车速波动量的优点是发动机开关的瞬态能量损失降低。其缺点是影响了驾驶性并增加了平均空气阻力损失。因此需要综合考虑瞬态损失和空气阻力损失以选取最优的车速波动量。

4 后续研究

为有效应用PnG驾驶策略并实现汽车量产，仍需对其做进一步的研究。除了优化速度跟踪的驾驶策略和优化效率的驾驶策略，仍需研究出1种可以在综合燃油效率和驾驶性之间达到最优的驾驶策略。同时，除了最优车速波动量，动力系统燃油效率和变速器控制策略之间的关系也需要进一步研究。另外，PnG驾驶策略不可避免地会产生车速波动，需要研究其在智能巡航控制(SCC)系统上的应用潜力。