重型煤炭运输车分布式混合动力系统设计及控制策略

鲍久圣，邹学耀，陈 超，葛世荣，赵 亮，马 驰，阴 妍

(1.中国矿业大学 机电工程学院，江苏 徐州 221116; 2.中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100083)

我国“富煤、贫油、少气”的能源结构特点决定了煤炭作为我国主要能源的地位长期难以动摇。煤炭资源在地域分布的不均匀性促进我国“西煤东运，北煤南运”的煤炭运输格局的形成。我国煤炭运输系统主要由铁路运输、水路运输和公路运输3种方式组成[1]，其中，公路运输具有灵活性好、成本较低、可实现点对点运输等优点，是煤炭中短途运输的首选方式。虽然国家大力推行煤炭运输“公转铁、公转水”，降低公路运输所占的比重，但我国中小煤矿数量多、分布广，铁路、水路很难完全覆盖到，故公路运输仍是煤炭运输的重要一环[2]。

公路煤炭运输为追求效益，通常采用重型牵引车辆以求达到最大允许承载质量。根据国家标准《GB 1589—2016 汽车、挂车及汽车列车外廓尺寸、轴荷及质量限值》的要求，重型煤炭运输车常用的三轴半挂牵引车最大允许总质量为40 t[3]。重型牵引车作为公路煤炭运输的主力军，具有载重大、运输效率髙、运输成本低等优点，在中短途公路煤炭运输中占有重要地位，正朝着大型化、高速化、低污染等方向发展[4-5]。重型煤炭运输车的燃料目前仍以柴油为主，其污染大，油耗高，未来将会被其他能源取代;天然气无污染，在市场占有一定比例，但受限于价格贵、加气难、动力弱等不足，推广仍有困难，但未来发展前景较好;纯电驱动技术受制于续航里程和充电时间，在电池技术出现革命性突破之前，难以应用在重型煤炭运输车中[6];燃料电池技术被德国、日本等发达国家视为未来应用的核心技术，是重型煤炭运输车未来主要发展方向，但目前技术成熟度低，成本高昂，难以应用;混合动力技术兼具内燃机技术和电动技术的优点[7-8]，且已趋于成熟，目前在家用车领域应用广泛，随着国家对节能减排的愈发重视，混合动力技术在煤炭运输车的应用前景颇为明朗。

混合动力技术可使发动机工作在高效区间，获得更好的燃油经济性。电动机低速扭矩大的优点为车辆提供了出色的加速性能，也有效减少急加速、爬坡等工况下对变速器的损耗。此外，基于不同类型汽车维修数据，研究发现相较于传统燃油汽车，混合动力汽车可靠性水平较高[9]。1997年，自第1款混合动力汽车丰田prius问世以来，混合动力技术在家用车上的应用趋于成熟。在商用车领域，混合动力轻卡及公交车已有相关产品问世，但针对重型商用车辆的混合动力技术研究还处于初级阶段，直到2019年日野才完成混合动力重卡的研发工作，而目前关于混合动力半挂牵引车的研究则寥寥无几。针对当前研究不足，近年来中国矿业大学鲍久圣教授团队陆续开展了混合动力技术在重型公路运输车[10-12]及其他非道路车辆如井下无轨胶轮车[13-14]中的应用研究。

整车的动力改良、节能优化和排放降低与控制策略的优劣密切相关，故控制策略一直是当今混合动力技术研究的热点之一。混合动力控制策略大体上可以分为4个类别:基于规则的逻辑门限值控制策略、瞬时优化控制策略、全局优化控制策略和智能控制策略[15]。其中，基于规则的逻辑门限值控制策略在实际应用范围最为广泛，具有简单方便、鲁棒性好、实用性好等特点。例如:王明等[16]针对双离合ISG混合动力汽车采用动静结合的逻辑门限控制策略，实现了对动力系统最佳工作点的动态控制;刘忠政等[17]针对并联重型混合动力矿用车建立基于转矩因子的逻辑门限控制策略，根据车辆运行工况实现了对发动机和电机转矩的合理分配。同样的问题是现有混合动力控制策略研究多集中在轿车、客车等普通路面车辆上，目前针对混合动力重型煤炭运输车控制策略的研究较少。

由此可见，开展重型煤炭运输车混合动力技术研究，既是解决煤炭运输问题的现实技术需求，也有助于弥补当前混合动力技术研究不足。笔者针对传统内燃机驱动的重型煤炭运输车动力不足、污染严重、油耗极高等现实问题，提出了一种新型分布式混合动力驱动系统，并对其控制策略进行了理论建模与仿真分析。

1 分布式混合动力系统设计

分布式混合动力系统不同于传统类型的混合动力系统和电动系统[18-19]，其核心思想是在车辆上布置多个动力源，每个动力源既可单独驱动，又能实现联合协同驱动，同时彼此之间能够进行能量交互。

1.1 基本结构

在分布式混动系统中，动力不是先经过耦合后集中在某一个驱动轴上，而是在不同的车轴上灵活布置。普通汽车受到车轴数量的限制，可布置的动力源分布较少，对总功率的提升不大。重型煤炭运输车动力系统的传统结构如图1所示，其车轴数量较多，因此可以很好发挥分布式混合动力驱动系统的优点，极大提高车辆的总功率。

针对重型煤炭运输车结构特点，笔者提出了一种新型分布式混合动力驱动系统，如图2所示。该系统属于连接型分布式混动系统，有2套驱动系统:发动机驱动系统和电机驱动系统，与非连接型分布式混动系统最大的区别是发动机可以为电机提供动力，从而对电机驱动系统的动力电池组充电。整个动力传动系统由发动机、驱动电机、变速箱、轮边电机、动力电池组等构成。为适应比较复杂的工况并减小动力系统结构复杂度，牵引车部分采用的是单轴并联型混动系统，挂车部分采用的是电驱动系统。电机(驱动电机和轮边电机)和发动机作为动力源，可以单独或联合驱动车辆。驱动电机还可以充当发电机，在车辆制动或行驶过程中对动力电池充电。

1.2 工作模式

分布式混合动力驱动系统具有多种工作模式，预先设定的不同工作模式，根据实际行驶的需要，在不同的工作模式之间进行切换，从而优化车辆行驶中的动力性能、经济性能。针对本方案结构和能量流向的特点，可以得到5种工作模式，并可确定不同模式下的能量流向。

1.2.1纯电动模式

当动力电池SOC(电池剩余电量)值较高且车辆处于低速轻载或启动工况时，执行此模式。此时电机作为唯一的动力源提供整车的动力，发动机关闭，避免发动机工作在低效率工作区间。能量流向如图3中纯电动模式能量流向所示。

1.2.2纯燃油驱动模式

当动力电池SOC值较高且车辆车速稳定较快时，执行此模式。此时电机关闭，发动机单独工作直接驱动车辆，传动效率高。发动机工作在高效率区域，燃油经济性好。能量流向如图3中纯燃油驱动模式能量流向所示。

1.2.3联合驱动模式

当动力电池SOC值较高且车辆处于加速、爬坡等需求功率较大的工况时，执行此模式。此时车辆总需求转矩大于发动机高效工作的最大转矩，需要发动机与电机联合驱动，其中发动机提供主要动力，电机提供辅助动力。能量流向如图3中联合驱动模式能量流向所示。

1.2.4行车充电模式

当动力电池SOC值小于允许充电最大值时，发动机应尽量在效率最优曲线附近工作，在满足整车驱动要求的同时，富余的能量用于动力电池充电。能量流向如图3中行车充电模式能量流向所示。

1.2.5再生制动模式

当动力电池SOC值小于允许充电最大值且车辆处于制动工况时，执行此模式。当车辆刹车制动时，能将车辆在制动阶段产生的能量，转换为电能给电池充电。能量流向如图3中再生制动模式能量流向所示。

2 混合动力系统控制策略制定

控制策略是整车控制的中心环节，采用逻辑门限值控制策略，其简单实用，稳定可靠，且目前混合动力汽车广泛采用这种控制策略。相比于车速、SOC值等因子，转矩更能反应车辆所需动力的实时需求，因此本文设计的逻辑门限值控制策略基于最优转矩。

控制策略的原理是根据循环工况和车速、档位以及踏板(加速踏板和制动踏板)等信号算出车辆的总需求转矩，并根据车辆的总转矩需求、车辆动力电池SOC值、发动机与电机提供的转矩确定车辆工作的模式。转矩控制策略主要包括:确定整车需求转矩、确定运行状态和条件、确定目标转矩。

2.1 整车需求转矩确定

2.1.1驱动需求总转矩

驱动需求总转矩Treq由发动机需求转矩Te_req和电机需求转矩Tm_req两部分组成，其中电机作电动机使用时，Tm_req>0;电机作发电机使用时，Tm_req<0。表达式为

Treq=Te_req+Tm_req

(1)

2.1.2制动需求总转矩

制动需求总转矩Tbreq由电机需求转矩和机械制动需求转矩Tme_req组成，其中Tme_req<0。表达式为

Tbreq=Tm_req+Tme_req

(2)

2.2 工作模式切换条件确定

混合动力系统运行状态是根据发动机的万有特性曲线图、动力电池工作区域划分图和所设计的不同工作模式共同确定，结合整车需求转矩确定运行条件。将发动机最大转矩曲线作为发动机高效区间上限，采用最大转矩比例法将最大转矩曲线乘以比例系数18%确定发动机高效区间下限[20]。取发动机任意转速下的上限转矩为最高转矩Te_max，下限转矩为最低转矩Te_min，应使发动机工作在Te_min和Te_max之间;为保证充放电效率，应使动力电池尽量工作在高效区下限值SOClow和高效区上限值SOChigh之间。图4为工作模式切换流程图，其中，Tg_opt为发动机效率最优的情况下电机发电转矩，电机发电转矩与SOC值相关。

2.3 目标转矩确定

根据不同工作模式切换条件，可以确定不同模式下发动机目标转矩Te_tar、电机目标转矩Tm_tar与机械制动系统目标转矩Tme_tar，见表1。

图4 工作模式切换流程Fig.4 Working mode switching flow chart

表1 混合动力系统不同工作模式下的目标转矩Table 1 Target torque of hybrid system under different operating modes

3 整车建模及仿真分析

3.1 整车模型建立

基于CRUISE软件，建立了动力系统仿真模型，如图5所示。CRUISE软件具有模块化简化建模的特点，可快速连接模块并导入数据。所建模型包括整车模块、发动机模块、电机模块、动力电池模块等。将基于Simulink模块建立的控制策略导入CRUISE软件所建的模型中，采用DDL的方式连接。

图5 整车CRUISE仿真模型Fig.5 CRUISE simulation model of the vehicle

3.2 基本参数设置

本文研究对象是根据某款传统内燃机重型煤炭运输车改造而来，根据混合动力系统的特点，对动力系统进行重新设计，保证整车的动力要求，改造前后整车主要技术参数见表2。因进行混动改造，会使车辆净重略有增加，但对整车动力性能的影响较小。

表2 改造前后整车主要技术参数Table 2 Main technical parameters of vehicle before and after modification

3.3 循环工况设计

目前在重型商用车领域的主流工况是C-WTVC循环工况，C-WTVC循环工况主要模拟的是城市运输为主，城郊运输为辅的车辆运行特征。根据《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》关于重型运输车测试运行道路组成建议为20%的市区路、25%的市郊路和55%的高速路，并允许实际构成比例有+5%的偏差。重型煤炭运输车重量可达40 t，其主要进行省内及省际运输，车辆启停次数较少，最高车速长期维持在50～70 km/h。因此需对C-WTVC循环工况进行改进，新设计的工况命名为K-WTVC循环工况。K-WTVC循环工况低速启停所占比例定为1/3，中高速行驶所占比例定为2/3，并结合了C-WTVC循环工况启停阶段和高速行驶阶段的特征。K-WTVC循环工况如图6所示。

图6 重型煤炭运输车K-WTVC循环工况Fig.6 K-WTVC cycle condition for heavy coal trucks

3.4 仿真结果及分析

在基于最优转矩的逻辑门限值控制策略的分布式混合动力驱动系统仿真模型中，导入改造完成的混合动力重型煤炭运输车基本参数，并选择在自行设计的K-WTVC循环工况下进行仿真分析，部分仿真结果如图7～12所示。

图7 各档位爬坡度仿真结果Fig.7 Simulation diagram of climbing gradient of each gear

图8 加速工况仿真结果Fig.8 Simulation diagram of acceleration condition

图9 车速跟随仿真结果Fig.9 Simulation diagram of vehicle speed following

由图7可以看出改造后车辆的最大爬坡度为23.98%，而原车型为14%，由此可见混合动力改造后整车动力性能得到大幅增强。

由图8可以看出改造后0～30 km/h加速时间为9.21 s，半载最大车速为118.6 km/h;而原车型0～30 km/h加速时间为14.1 s，半载最大车速为83 km/h。混合动力改造使加速时间减少了34.2%，半载最大车速提高了42.8%，验证了改造后混合动力系统驱动力强、低速扭矩大的独特优势。

图9为K-WTVC循环工况下的车速跟随仿真图，为了更好评估仿真曲线与理想曲线之间的误差，进行参数化计算，具体误差如图10所示。其平均绝对误差为0.224 km/h，基本未出现车速跟随差距较大的情况，仿真模型车速跟随性能良好。说明控制策略能较好满足仿真模型在所选循环工况下对动力的需求。

由图11可以看出发动机的工作点比较集中，基本分布在发动机燃油消耗率较低的区域，较好满足了控制策略对燃油经济性的要求。图11中，圆圈数字为发动机工作点的分布概率，%；折线为燃油消耗，g/(kW·h)。在n为1 100～1 800 r/min，T为600～1 500 N·m区域的工作点占比60%以上，说明控制策略有效控制发动机工作在高效区间。

由图12(a)可以看出驱动电机功率基本在-100～100 kW，转速大部分在1 000～1 500 r/min，且均处于额定功率或额定转速范围内，电机工作效率较高。其中功率为负数时驱动电机作发电机使用，为动力电池充电;功率为正数时驱动电机作电动机使用，为行驶提供动力。

由图12(b)可以看出轮边电机功率与转速均在额定值之内，功率≤0时轮边电机不工作，功率>0时轮边电机工作，为行驶提供辅助动力。

整个循环工况中，控制策略较好的使驱动电机与轮边电机工作在高效区间内，且基本保证2者速度、功率等特性曲线变化的同步进行。

由图13可以看出在K-WTVC循环工况下:低速时，动力电池SOC值有明显下降，说明整车动力是由电机驱动的;车速超过60 km/s时，动力电池SOC值处于较稳定状态，说明车速较高时，整车动力是由发动机提供;车辆急加速时，动力电池SOC下降较快，说明需求转矩增大时，电机提供了辅助动力;减速时SOC值有较明显的上升，说明制动能量得到了回收。该控制策略对动力电池SOC值的控制比较可靠，使其工作在高效区间。

此外，仿真车辆的百公里综合燃油消耗量为84.3 L，而原车型为102.5 L。相比较而言，仿真模型的燃油消耗量减少了17.8%，这表明控制策略使整车的燃油经济性得到改善。

改造前后车辆动力性和经济性指标结果见表3。在整车牵引质量基本不变的前提下，实现了最大爬坡度70%的提升，极大提高了车辆对山区等起伏路段的适应能力;最高车速提高42.8%，大幅节约的运输时间成本;0～30 km/h加速时间缩减了34.2%，显著提升司机的驾驶体验;百公里综合燃油消耗量降低17.8%，有效降低了燃油成本。混合动力改造和所制定的控制策略效果显著，车辆各项指标较原车均有明显提升。

表3 改造前后主要性能参数对比Table 3 Comparison table of main performance parameters before and after transformation

4 结 论

(1)通过对不同工作模式下的能量流向进行分析，提出基于转矩的逻辑门限值控制策略。通过计算需求转矩和电池SOC值确定整车应运行的工作模式，实现对混合动力系统能量的有效分配。

(2)在MATLAB/Simulink软件中搭建所设计的控制策略模型，与CRUISE软件进行联合仿真。仿真结果表明，在K-WTVC循环工况下，所建立的控制策略可以使仿真车辆具有良好的车速跟随性能;发动机的工作点较集中分布在发动机燃油消耗率较低的区域，电机工作效率较高;动力电池工作在高效区间，SOC值波动较小，保持在相对稳定的范围内。

(3)同传统内燃机驱动的重型煤炭运输车相比，混合动力改造后其爬坡性能、加速性能、最高车速均有明显改善。在满足整车动力性要求的前提下，采用基于转矩的逻辑门限的控制策略能够降低油耗17.8%，提高了燃油经济性。