基于Advisor的混合动力汽车再生制动控制策略仿真研究
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摘要
混合动力汽车结合了传统内燃机汽车和纯电动汽车各自的优点,保持了优良动力性,同时,相对传统汽车,有效降低了汽车排放污染物。因此,在倡导节约能源的今天,其上分析的混合动力汽车的优点决定了在今后今后较长一段时期内,它将作为汽车新生代的主要发展方向。再生制动是混合动力汽车的一项关键节能技术,它能在车辆减速或制动过程中,在保证车辆制动性能的条件下,将车辆动能或位能通过带动电机发电,转化为电能储存在电池中,实现能量回收,同时产生车辆所需全部或部分制动力。
考虑到电机的制动能量回收率受多方面影响,为了确保制动的安全性以及稳定性,当前的混合动力汽车虽然设置了再生制动系统,但同时也保留有传统的液压制动系统,即再生制动和液压制动相结合。因此,如何有效地分配再生制动力和传统液压制动力,以及如何确保传统摩擦制动系统和再生制动系统协调稳定工作,并保证汽车制动时的稳定性和安全性,成为混合动力汽车的关键技术问题。
本文以红旗牌混合动力汽车CA7220E为研究对象,分析了混合动力轿车制动系统的工作特点之后,由理想制动力分配曲线拟合出多段定比例制动力分配组线,考虑到电机在回收制动能量时受多方面因素的影响,基于这些因素,对Advisor中自带的混合动力汽车再生制动分配策略进行修改,基于最大制动能量回收的思想,提出一种新的制动力分配策略。并在不同的制动强度制动下进行仿真数据的分析。
在Advisor环境下对再生制动系统关键部件(整车、车轮、主减速器、变速器、发动机、电机、蓄电池)进行建模,并选取不同的制动工况,对该动态联合仿真模型进行仿真,对仿真结果中的一系列仿真数据和曲线进行分析后,可以得出结论,在考虑制动能量回收的诸多影响因素后,根据本文所制定的新的制动力分配控制策略,电机制动和液压制动能够协调工作,保证了制动时的安全稳定性,而且能够获得最大化制动能量的回收。因此,该控制策略不仅可以为实车综合控制策略的制定提供参考,而且对以后相关的台架实验或者实车实验都有相当的指导意义。
Hybrid electric cars combine the merits of the conventional internal combustion engine vehicles and electric vehicles, it maintaines good momentum and meanwhile reduces the pollutants from vehicle emissions effectively compared with the conventional vehicles.Therefore, in promoting energy conservation today, its development represents the direction of new generation cars development in a longer period of time in the future. Regenerative braking, is a key energy-saving technology of hybrid electric cars. It can slow down or brake the vehicle during vehicle braking performance.Under ensuring the braking conditions, the vehicle kinetic energy through the drive motor power or position, is converted into electrical energy storage In the cell to achieve energy recovery, and generat all or part of the vehicle braking force required.
Taking into accounts that the motor recovery of braking energy is changed by a number of implications. In order to ensure the braking safety and stability, the current hybrid electric vehicles introduce the hydraulic brake motor braking under the premise of conventional braking system, it means that the regenerative braking and hydraulic braking systems should work together. So, how to distribute conventional braking and motor braking is the key technical issues.
In this paper, we selecct hybrid electric cars Red Flag CA7220E for the study subject. After analysising braking system working features of hybrid electric cars, we fit out a multi-stage fixed proportion of braking force distribution group lines from the ideal braking force distribution curve. The recovery of braking energy is affected by various factors, based on these factors, we change the Advisor own regenerative braking force distribution module, and raise a new braking force distribution strategy. Combined multi-stage fixed proportion of braking force distribution group lines, and under different braking braking strength, we modeling key components(Vehicle, wheel, main gear box, transmission, engine, motor, battery) of the regenerative braking system in the Advisor. Then select different braking conditions, and make simulation under the dynamic simulation model. After analysising the data and curves after a series of simulation, it can be concluded that the new vehicle braking force distribution control strategy this article discussed can get a higher recovery of braking energy efficiency, so it can give the reference for the real car integrated control strategy and give some guidance for the bench and real vehicle test.
考虑到电机的制动能量回收率受多方面影响,为了确保制动的安全性以及稳定性,当前的混合动力汽车虽然设置了再生制动系统,但同时也保留有传统的液压制动系统,即再生制动和液压制动相结合。因此,如何有效地分配再生制动力和传统液压制动力,以及如何确保传统摩擦制动系统和再生制动系统协调稳定工作,并保证汽车制动时的稳定性和安全性,成为混合动力汽车的关键技术问题。
本文以红旗牌混合动力汽车CA7220E为研究对象,分析了混合动力轿车制动系统的工作特点之后,由理想制动力分配曲线拟合出多段定比例制动力分配组线,考虑到电机在回收制动能量时受多方面因素的影响,基于这些因素,对Advisor中自带的混合动力汽车再生制动分配策略进行修改,基于最大制动能量回收的思想,提出一种新的制动力分配策略。并在不同的制动强度制动下进行仿真数据的分析。
在Advisor环境下对再生制动系统关键部件(整车、车轮、主减速器、变速器、发动机、电机、蓄电池)进行建模,并选取不同的制动工况,对该动态联合仿真模型进行仿真,对仿真结果中的一系列仿真数据和曲线进行分析后,可以得出结论,在考虑制动能量回收的诸多影响因素后,根据本文所制定的新的制动力分配控制策略,电机制动和液压制动能够协调工作,保证了制动时的安全稳定性,而且能够获得最大化制动能量的回收。因此,该控制策略不仅可以为实车综合控制策略的制定提供参考,而且对以后相关的台架实验或者实车实验都有相当的指导意义。
Hybrid electric cars combine the merits of the conventional internal combustion engine vehicles and electric vehicles, it maintaines good momentum and meanwhile reduces the pollutants from vehicle emissions effectively compared with the conventional vehicles.Therefore, in promoting energy conservation today, its development represents the direction of new generation cars development in a longer period of time in the future. Regenerative braking, is a key energy-saving technology of hybrid electric cars. It can slow down or brake the vehicle during vehicle braking performance.Under ensuring the braking conditions, the vehicle kinetic energy through the drive motor power or position, is converted into electrical energy storage In the cell to achieve energy recovery, and generat all or part of the vehicle braking force required.
Taking into accounts that the motor recovery of braking energy is changed by a number of implications. In order to ensure the braking safety and stability, the current hybrid electric vehicles introduce the hydraulic brake motor braking under the premise of conventional braking system, it means that the regenerative braking and hydraulic braking systems should work together. So, how to distribute conventional braking and motor braking is the key technical issues.
In this paper, we selecct hybrid electric cars Red Flag CA7220E for the study subject. After analysising braking system working features of hybrid electric cars, we fit out a multi-stage fixed proportion of braking force distribution group lines from the ideal braking force distribution curve. The recovery of braking energy is affected by various factors, based on these factors, we change the Advisor own regenerative braking force distribution module, and raise a new braking force distribution strategy. Combined multi-stage fixed proportion of braking force distribution group lines, and under different braking braking strength, we modeling key components(Vehicle, wheel, main gear box, transmission, engine, motor, battery) of the regenerative braking system in the Advisor. Then select different braking conditions, and make simulation under the dynamic simulation model. After analysising the data and curves after a series of simulation, it can be concluded that the new vehicle braking force distribution control strategy this article discussed can get a higher recovery of braking energy efficiency, so it can give the reference for the real car integrated control strategy and give some guidance for the bench and real vehicle test.
引文
[l]万沛霖.电动汽车的关键技术.北京理工大学出版社 1998年6-5
[2]田光宇等.混合动力电动汽车关键技术.汽车技术.2002年第1期.11-14
[3]王晓明,谢辉,吴志新.混合动力轿车多能源动力总成控制系统研制与开发.汽车工程,2006,28(6)
[4]杨阳,CVT混合动力系统再生制动综合控制研究.重庆大学博士学位论文2008
[5]王军,申金升.国内外混合动力电动汽车开发动态及发展趋势.公路交通科技,2000,17(1)：11-14
[6]广懒久士,丹下昭二.电动车及混合动力车的现状与展望.汽车工程,2003,25(2)：204-209
[7]黄振邦,吴森.混合动力电动汽车研究开发及前景展望.技术与研究,2007,(7)：43-5
[8]杨孝纶,刘晓康,汪斌.电动汽车技术发展趋势及前景.变频器世界,2007,(7)：35-36
[9]陈永东,钟绍华.混合动力电动汽车技术现状及发展前.客车技术,2006,(5)：8-12
[10]张立军.汽车混合动力技术发展现状及前景.中国汽车制造,2006,(7)：20-22
[ll]鲍辰宇,冯旭云.混合动力汽车研究现状和发展趋势.中国科技信息,2006,(18)：119-121
[12]王冬,田光宇等.混合动力电动汽车动力系统选型策略分析.汽车工业研究.2001年第2期.17-20
[13]张承宁.电动大客车驱动电机控制及能量管理研究[学位论文)北京：北京理工大学,车辆与交通工程学院,2001
[14]张毅.电动汽车能量回馈的整车控制.汽车工程,2005.27(1)
[15]张林.电动汽车的再生制动控制策略研究及仿真.北京汽车,2006(5)
[16]曹正策.串联式混合动力城市客车再生制动控制模式研究.拖拉机与农用运输车,2006.33(2)
[17]曾小华.军用混合动力轻型越野汽车动力总成匹配及控制策略研究.吉林大学硕士学位论文2002
[18]张翔,赵韩,钱立军等.电动汽车仿真软件ADVISOR汽车研究与开发.2003年4期.40-43
[19]陈晓东,何仁等.混合动力电动汽车性能仿真软件研究与开发.交通运输工程学报2002年第一期.117-120
[20]王鹏宇,王庆年,胡安平,于远彬.基于Simulink-AMESim联合仿真的混合动力客车再生制动系统分析[J].吉林大学学报(工学版).2008年2月.第38卷增刊.7-11.
[21]李江.全轮驱动混合动力汽车再生制动系统控制策略研究.重庆大学博士学位论文2008
[22]姚俊,马松辉.SIMULINK建模与仿真[M].西安：西安电子科技大学出版社.2002.
[23]王保华,张建武,罗永革.并联混合动力客车再生制动仿真研究.汽车工程,2005.27(6)
[24]王凤麒,崔胜民.基于ADvisOR的并联式混合动力越野汽车的研究.车辆与动力技术,2005(1)：144-146
[25]张国良,曾静,柯熙政等.模糊控制及其MATLAB应用.西安：西安交通大学出版社,2002：22-24
[26]过学迅,张靖.混合动力电动汽车再生制动系统的建模与仿真.武汉理工大学学报,2005,27(1)：116-120
[27]吴彤峰,过磊,李新春等.基于ADVIsOR的混合动力汽车总成参数选择与仿真.河南大学学报,2006,36(3)：97-100
[28]胡安平.基于AMESim-Simulink联合仿真的再生制动系统研究.吉林大学硕士学位论文,2008
[29]王鹏宇,王庆年,段幼华.混合动力轿车再生制动系统动态仿真[J].中国科技论文在线.
[30]彭栋.混合动力汽车制动能量回收与ABS集成控制研究.上海交通大学博士学位论文.2007
[31]陈清泉.电动汽车技术发展及前景展望.电子技术杂志,1996(6)
[32]唐善政.并联混合动力电动汽车(PHEv)动力系统匹配与控制策略研究.华中科技大学硕士学位论文,2004
[33]曾小华.军用混合动力轻型越野汽车动力总成匹配及控制策略研究.吉林大学硕士学位论文,2002
[34]郑毅.混合动力客车动力系统参数匹配与控制策略研究.广西大学硕士学位论文,2007
[35]彭涛,陈全世.并联混合动力电动汽车的模糊能量管理策略.中国机械工程,2003,14(9)：797-800
[36]邹广才,罗禹贡,边明远.并联式HEv制动能量回收控制策略的仿真研究.汽车技术,2005,(7)：14-18
[37]TOYOTAMotor Corporation. Development of electric motors for the Toyota hybrid vehicle"TRIUS". The 16th International Electric Vehicle Symposium and Exposition. Beijing, China,1999.
[38]M.Ozaki, T.Shinpo, N.Furukawa. Acombined brake system for energy regeneration. The 15th International Electric Vehicle Symposium and Exposition, Brussels, Belgium,1998.
[39]Cikanek, S.R. Electric vehicle regeneration antiskid braking and traction control system. United States Patent,#5,450,324, USA,1995.
[40]Cikanek, S.R. Fuzzy logic electric vehicle regenerative antiskid braking and traction control system. United States Patent,#5,358,317, USA,1994.
[2]田光宇等.混合动力电动汽车关键技术.汽车技术.2002年第1期.11-14
[3]王晓明,谢辉,吴志新.混合动力轿车多能源动力总成控制系统研制与开发.汽车工程,2006,28(6)
[4]杨阳,CVT混合动力系统再生制动综合控制研究.重庆大学博士学位论文2008
[5]王军,申金升.国内外混合动力电动汽车开发动态及发展趋势.公路交通科技,2000,17(1)：11-14
[6]广懒久士,丹下昭二.电动车及混合动力车的现状与展望.汽车工程,2003,25(2)：204-209
[7]黄振邦,吴森.混合动力电动汽车研究开发及前景展望.技术与研究,2007,(7)：43-5
[8]杨孝纶,刘晓康,汪斌.电动汽车技术发展趋势及前景.变频器世界,2007,(7)：35-36
[9]陈永东,钟绍华.混合动力电动汽车技术现状及发展前.客车技术,2006,(5)：8-12
[10]张立军.汽车混合动力技术发展现状及前景.中国汽车制造,2006,(7)：20-22
[ll]鲍辰宇,冯旭云.混合动力汽车研究现状和发展趋势.中国科技信息,2006,(18)：119-121
[12]王冬,田光宇等.混合动力电动汽车动力系统选型策略分析.汽车工业研究.2001年第2期.17-20
[13]张承宁.电动大客车驱动电机控制及能量管理研究[学位论文)北京：北京理工大学,车辆与交通工程学院,2001
[14]张毅.电动汽车能量回馈的整车控制.汽车工程,2005.27(1)
[15]张林.电动汽车的再生制动控制策略研究及仿真.北京汽车,2006(5)
[16]曹正策.串联式混合动力城市客车再生制动控制模式研究.拖拉机与农用运输车,2006.33(2)
[17]曾小华.军用混合动力轻型越野汽车动力总成匹配及控制策略研究.吉林大学硕士学位论文2002
[18]张翔,赵韩,钱立军等.电动汽车仿真软件ADVISOR汽车研究与开发.2003年4期.40-43
[19]陈晓东,何仁等.混合动力电动汽车性能仿真软件研究与开发.交通运输工程学报2002年第一期.117-120
[20]王鹏宇,王庆年,胡安平,于远彬.基于Simulink-AMESim联合仿真的混合动力客车再生制动系统分析[J].吉林大学学报(工学版).2008年2月.第38卷增刊.7-11.
[21]李江.全轮驱动混合动力汽车再生制动系统控制策略研究.重庆大学博士学位论文2008
[22]姚俊,马松辉.SIMULINK建模与仿真[M].西安：西安电子科技大学出版社.2002.
[23]王保华,张建武,罗永革.并联混合动力客车再生制动仿真研究.汽车工程,2005.27(6)
[24]王凤麒,崔胜民.基于ADvisOR的并联式混合动力越野汽车的研究.车辆与动力技术,2005(1)：144-146
[25]张国良,曾静,柯熙政等.模糊控制及其MATLAB应用.西安：西安交通大学出版社,2002：22-24
[26]过学迅,张靖.混合动力电动汽车再生制动系统的建模与仿真.武汉理工大学学报,2005,27(1)：116-120
[27]吴彤峰,过磊,李新春等.基于ADVIsOR的混合动力汽车总成参数选择与仿真.河南大学学报,2006,36(3)：97-100
[28]胡安平.基于AMESim-Simulink联合仿真的再生制动系统研究.吉林大学硕士学位论文,2008
[29]王鹏宇,王庆年,段幼华.混合动力轿车再生制动系统动态仿真[J].中国科技论文在线.
[30]彭栋.混合动力汽车制动能量回收与ABS集成控制研究.上海交通大学博士学位论文.2007
[31]陈清泉.电动汽车技术发展及前景展望.电子技术杂志,1996(6)
[32]唐善政.并联混合动力电动汽车(PHEv)动力系统匹配与控制策略研究.华中科技大学硕士学位论文,2004
[33]曾小华.军用混合动力轻型越野汽车动力总成匹配及控制策略研究.吉林大学硕士学位论文,2002
[34]郑毅.混合动力客车动力系统参数匹配与控制策略研究.广西大学硕士学位论文,2007
[35]彭涛,陈全世.并联混合动力电动汽车的模糊能量管理策略.中国机械工程,2003,14(9)：797-800
[36]邹广才,罗禹贡,边明远.并联式HEv制动能量回收控制策略的仿真研究.汽车技术,2005,(7)：14-18
[37]TOYOTAMotor Corporation. Development of electric motors for the Toyota hybrid vehicle"TRIUS". The 16th International Electric Vehicle Symposium and Exposition. Beijing, China,1999.
[38]M.Ozaki, T.Shinpo, N.Furukawa. Acombined brake system for energy regeneration. The 15th International Electric Vehicle Symposium and Exposition, Brussels, Belgium,1998.
[39]Cikanek, S.R. Electric vehicle regeneration antiskid braking and traction control system. United States Patent,#5,450,324, USA,1995.
[40]Cikanek, S.R. Fuzzy logic electric vehicle regenerative antiskid braking and traction control system. United States Patent,#5,358,317, USA,1994.