电动汽车增程器燃油效率优化控制

进入本世纪后，能源危机、生态环境破坏，以及气候变暖等问题在全球范围有所加剧，为了有效解决此类问题，各国增强了对新能源的开发与利用。以汽车行业为例，经过工业化改革与产业化转型，不仅实现了新能源在汽车行业的有效应用，也推动了增程式电动汽车的快速发展。从优势看，增程式电动汽车通过应用纯电动模式，可以在大多数工况下降低振动噪音并通过增程器(APU)达到即时充电目标等。虽然此类汽车优势较多，可是在增程器使用时依然会发生燃油效率不高的现象，在解决此类问题时主要采用燃油效率优化控制办法。下面先对电动汽车增程器做出说明。

1 电动汽车增程器概述

电动汽车增程器是一种辅助动力装置，具有多种应用形式，既可以采用燃料电池方案，也可以借助发电机或发动机，以及配套的整流装置(PWM)构成增程器。增程器与动力电池共同作为电动汽车的能量系统而发挥作用。从增程模式看，主要是通过纯电动模式，借助动力电池供给能量(见图1)。具体而言，当电动汽车中的动力电池低于某个设定好的荷电状态(SOC)限值后，电动汽车便自动开启增程模式对其它动力装置供给能量，使电动汽车的续驶里程加以延长。简单讲，增程器能够为电动汽车续航、为动力电池荷电状态提供充电功率，保障电动汽车峰值电功率。

2 电动汽车增程器燃油效率优化控制方法

根据现阶段的研究情况看，在燃油效率提升时的优化控制研究中重点围绕油耗与排放展开，通常采用“数值模拟+仿真+试验验证”的研究方法，研究方向主要集中在基于模型的功率流优化策略、能量管理策略等方面。

具体而言，在增程器燃油效率相关的问题研究过程中，早期注重启停式增程器控制策略、功率跟随式增程器控制策略。在前一种策略下，主要是以动力电池荷电状态与增程器的关系，通过对电池荷电状态的调整对增程器进行启停，进而在恒定转速点使发动机进行工作，虽然该策略容易实现，可是在控制效率方面仍然差强人意。在后一种策略下，从电动汽车整车功率需求出嫁，通过对增程器输出功率的动态化调整，可以有效使动力电池充放电频次减少，进而达到对动力电池寿命的延长，可是这种策略并不能达到燃油效率优化控制目标。进入工业4.0时代后，对于增程器的燃油效率优化控制转移到了能量管理角度，从整车的系统结构整车结构与增程模式出发，利用系统控制优化策略能够较好的使燃油消耗与发电功率需求的运行工作趋于一致，可以达到对燃油效率的优化控制。本文主要从系统控制优化的角度出发，对其展开具体讨论。

3 电动汽车增程器燃油效率优化控制策略分析

在现阶段使用的电动汽车动力系统结构下，整车基本参数主要包括了整备质量、电池总能量、驱动电机额定功率、座位、最高车速、迎风面积、风阻系数、最大爬坡度、每小时0～50km加速时间等。在保障电量维持阶段(CS)为了保障动力电池的荷电状态处于适度水平，一般根据动力电池不同的荷电状态确定增程器系统输出不同发电功率。整车控制策略设定情况如下：(1)当荷电状态不大于25%的条件下，要求对车辆驱动性能进行限制，此时的动力电池处于保护状态，增程器系统持续运行位置在最大发电功率点20kW处。(2)当荷电状态在25%以上且不大于30%的条件下，增程器系统在6 kW、10 kW、16 kW、20 kW位置运行，可以结合荷电状态的变化与车速大小而进行有效切换。(3)当荷电状态在30%以上且不大于40%的条件下，增程器于15kW处运行，属于单点工作方式。(4)当荷电状态大于40%的条件下，增程器则不运行。增程器系统发电功率需求与初始运行工况点的具体情况见表1：

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首先，高等教育师资队伍建设的三个主要方向和目标是提升教师的教学能力、科研能力和服务能力。在这个知识日新月异、信息瞬息万变的时代，教师终身学习，经常“充电”显得尤为重要[15]。学校方面应加强外部支持力度，鼓励年轻教师在职攻读学位、外出甚至到国外高校访问、进修，经常参加学术会议及研讨会，加强对新知识的吸收和对本学科领域研究前沿的掌握[16]。此外，教师应该不断地探索和分析的课程教学特点，探索新的教学手段和教学方法，切实提高学生的学习积极性和学习兴趣。

3.1 增程器发电功率与燃油消耗预测模型

在增程器中配置的发电机功能局限在发电上，以某型电动汽车增程器的发动机为例，配置了进气道喷射方式三缸汽油机(1.0L)，其中的几何压缩比是11，经实验测试后对其输出功率与输出转矩数据进行曲线绘制，得到发动机外特性曲线(见图2)。其中，配置的发电机为交流永磁同步电机，基本参数如下：(1)直流电压范围：370～260V；(2)额定转速：3500r/min；(3)峰值转矩：90N·m；(4)额定转矩：58.7N·m；(5)峰值功率：33kW；(6)额定功率：21.5kW。为了对增程器系统工作运行点做出快速确定，达到满足发电功率条件下的最低燃油消耗目标，本次研究中选择了Kriging无偏估计方法，用于对增程器系统发电功率和燃油消耗预测模型的构建，进而在不同的发电功率需求条件下确定与之匹配的发电功率曲线与运行工况点的燃油消耗情况等。

本次研究中确定的发电功率需求共计5个，分别为20kW、16 kW、15 kW、10 kW、6 kW，转速范围在3500r/min到1000r/min之内，此时可以根据具体的数据构建输入向量，并将其输入到预测模型中的参数栏，得到与不同转速匹配的发电功率需求、确定输出转矩。见图3：

该方法属于最优内插方法，对线性回归分析方法进行了优化与改进，可以在线性回归分析的同时实施随机过程的体制。目前，应用该方法时，主要是以变量相关性、变异性为基础，对确定区域范围的区域变化量进行无偏、最优变量取值，同时可以完成对空间分布的无偏、最优数据求线性的估计。因此，在实验后得到的真实值中包括了多项式、随机分布两大部分。假定x为输入向量、y(x)为真实值、p(x)为多项式部分、z(x)为随机分布部分，可以得到

y(x)=p(x)+z(x)

(1)

从该公式中的含义看，多项式部分作为在设计空间内零点实值的一种全局近似，随机分布部分则是一个均值等于0、方差等于σ

的非随着过程(σ

不为零)，所以z(x)属于设计空间内y(x)的偏差项。此时，假定相关系数、相关系数矩阵、采样点数目分别为θ、R、M，两个不同的采样点为

、

，可以得到如下z(x)的协方差矩阵

(2)

估计

(

)值为

(),假定采样点构成的

维向量等于

，

(

)构成的

维向量等

，那么，可以得到

4）河北理工大学原图书馆楼，学校遂对其内部钢结构进行了加固和修缮，多年树龄的大树环绕，营造了一个较好地震纪念和休闲生活的场所。目前处于半封闭半开放式状态。

(3)

首先，在最低油耗条件下对满足发电机发电功率需求的5个运行工况点进行确定，然后通过增程器系统测试台架一一进行测试并记录结果，再通过对比优化前、优化后的油耗量情况，获得不同发电功率点下降低了的燃油油耗量幅度。结果见表2。

2.发挥阵地作用，提升工作水平。切实发挥党校的培训作用，邀请外部专家和内部模范讲授课程，对党员、党员干部进行集中轮训和专题培训；成立党建思想政治工作研究会，不断提高公司党建、政研工作水平，推进公司党建与思想政治工作的理论和实践创新，提高公司党建思想政治工作整体水平。

3.1.3 模型预测与验证

(4)

在一个企业的经营当中，财务内控管理对企业的发展与运营都有重要的影响，财务内控精细化管理与企业经营管理的各项都有相应的联系，通过财务内控精细化的管理，企业领导管理人员可以更加清晰、全面的了解和掌控企业的经济发展状态，从而对企业的经济发展活动、方案策略进行决策，因而财务管理工作的质量对企业发展有直接的影响，有必要强化企业财务内控精细化管理，促进企业财务管理相关业务计算、整理、分析的准确性。提高企业财务管理水平也是提升企业经营管理水平，对企业市场核心竞争力提升有巨大的助益。可见强化企业财务内控精细化管理的重要性。

首先，通过发动机台架实验、发电机台架实验测试，分别得到万有特性数据、发电效率

数据。其次，以

数据为基础对发电机输出电功率进行计算。假定发电机发电效率、工作转速、输入转矩、输出电功率分别为

、

、

、

，可能得到公式

3.1.1 基于Kriging方法的预测模型

通过对图3的趋势进行分析发现：(1)当发电机功率需求为10kW时，匹配的燃油油耗处于由低到高的上升状态；(2)当发电机功率需求为6kW时，匹配的燃油油耗处于先由高到低的下降状态、再由低到高的上升状态。统计最低燃油消耗的增程器系统发电运行范围发现：发电功率需求分别为20kW、16 kW、15 kW、10 kW、6 kW时，与对应的可能转速范围分别在3100～2900r/min、3000～2500 r/min、2800～2300 r/min、2800～1480 r/min、1700～1350 r/min。为了进一步对本次研究中建立的预测模型做精准性进行验证分析，随机选择了发电机发电功率需求为10kW条件对增程器系统开展台架测试，结果显示实验值、仿真值之间存在一定的偏差，对该念头的范围进行确认后，发现并没有超出1.5%。由此可见预测模型的仿真精度相对可靠，见图4：

3.2 实验结果分析

3

1

2 建立预测模型

第三，根据上述公式得到发电功率—转速—转矩的关联关系，于MATLAB软件中输入相关参数得到Kriging预测模型，然后通过训练方式获得发电功率预测模型。同理，以万有特性数据为准，结合转速—转矩—油耗的关联关系，获得油耗预测模型，最终完成对发电功率与燃油油耗预测模型的构建。

其次，通过比较5个工况点下的节油率发现，当发电功率需求位于10kW发电功率点时，节油率最高，此时的初始转速由原来的1900 r/ min减少到了1480 r/ min。与之相比，20kW、16 kW、15 kW、6 kW时的发电功率点节油率范围仅在5%到2.5%范围以内。其中，20 kW时的节油率最低，可是此时油耗量减少的绝对值却达到了0.14 kg/h。由此可见，所以，在提高燃油效率方面可以根据最高节油率与油耗量减少绝对值选择合适的优化控制方案。

第三，在电动汽车整车实验方面选择NEDC驾驶循环方法，其理论行驶里程值为11.01km，对整车控制策略设定中的不同工作模式进行验证分析。本次研究中对其初始动力电池电荷状态为40%、30%时的工作模式进行了实验验证。结果显示：

(1)在40%的初始电荷状态下，增程器系统的发电功率处于单点工作模式，发电功率点位于15k时，对比优化前、优化后的耗油量、100km耗油量数据发现：耗油量分别为0.66L、0.63L，100km耗油量分别为6.06L、5.78L，此时的节油率达到了4.62%。

在新授课中，学生是在教师创设的特定情境中探究获取相应的生物学知识，但是所学知识的结构性较差，通常是碎片化的知识，难以在复杂情境中实现有效的迁移。这就需要教师在复习课中引导学生将已学过的碎片化知识进行归纳整理，提炼同化、构建与完善学生的生命观念，加深学生对生命本质的认识。

(2)在30%的初始电荷状态下，增程器可以根据不同的车速与电荷状态变化情况，于切换20kW、16 kW、10 kW、6 kW工况点，使之满足动力电池的发电功率需求。整车控制验证结果表明，在切换工作模式时，优化前后的耗油量分别为0.87L、0.84L，100km耗油量分别为7.98L、7.70L，此时的节油率达到了3.50%。

4 结束语

总之，增程式电动汽车增程器系统结构复杂、功能多元，通过增程运行模式可以较好的为车辆续驶里程。在我国汽车行业高质量发展阶段，增程器燃油效率进行优化控制具有较大的现实意义。通过以上初步分析可以看出，应用数据分析与实验论证不仅可以提高研究效率，也能够更为精准的达到研究目标。因此，建议在当前尽可能利用数值模拟与仿真研究加实验论证的办法，对影响增程器系统发电功率与燃油油耗开展定量研究与实验分析，进而达到提高燃油效率的目标。

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