【技术实现步骤摘要】
一种插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架、系统及测试方法
本专利技术涉及汽车测试技术,具体地说,本专利技术涉及一种插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架及其测试方法。
技术介绍
随着新能源汽车产业化的日趋成熟,新能源汽车产品占汽车产销量占比逐年增加,插电式混合动力汽车兼顾纯电动汽车和混合动力汽车的优点,具有能够有效降低能耗且不存在里程焦虑等特点,已经成为我国汽车发展的重要途径。同时,随着新能源汽车补贴的退坡与市场竞争的日益激烈,也对新能源汽车产品性能提出了越来越高的要求。新能源汽车产品性能指标众多,其中,能耗与纯电续驶里程等经济性指标受消费者关注最高,同时也是体现车型市场竞争力的重要指标,因此,新能源车型产品开发与设计过程中,经济性指标的设计与开发尤为重要。市场上的插电式混合动力汽车的标称能耗与实际运行能耗存在较大差异,标称能耗的测试方法不能反映实际交通状况,且在对于电动附件的使用、测试环境温度的设定不甚明确。在针对经济性指标设计与开发的测试过程中,当完成或部分完成动力系统研发时,需要提前开展实际运行工况能 ...
【技术保护点】
1.一种插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,包括:上位机(3),实时仿真系统(5),加载电机(7),半轴转矩传感器(8);/n所述上位机(3)用于测试台架的参数配置与显示,通过测试系统信号与实时仿真系统(5)连接,接收实时仿真系统(5)发送的有关动力系统和高压电附件工作状态的第一信号;/n所述实时仿真系统(5)通过总线信号与被测插电式混合动力车辆动力系统连接,实时仿真系统(5)通过总线信号或数字模拟量信号与半轴转矩传感器(8)连接,实时仿真系统(5)通过测试系统信号与加载电机(7)连接,实时仿真系统(5)发送有关台架参数配置的第二信号。/n
【技术特征摘要】
1.一种插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,包括:上位机(3),实时仿真系统(5),加载电机(7),半轴转矩传感器(8);
所述上位机(3)用于测试台架的参数配置与显示,通过测试系统信号与实时仿真系统(5)连接,接收实时仿真系统(5)发送的有关动力系统和高压电附件工作状态的第一信号;
所述实时仿真系统(5)通过总线信号与被测插电式混合动力车辆动力系统连接,实时仿真系统(5)通过总线信号或数字模拟量信号与半轴转矩传感器(8)连接,实时仿真系统(5)通过测试系统信号与加载电机(7)连接,实时仿真系统(5)发送有关台架参数配置的第二信号。
2.根据权利要求1所述的插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,所述第一信号包括:加载电机(7)转速换算的整车车速,发动机(17)的转速、转矩、温度、油耗,驱动电机(18)的转速、转矩、直流电压、直流电流、温度,电机控制器(2)温度,动力电池组(15)的母线电压、母线电流、SOC,液压控制单元(6)的轮速、主缸压力、轮缸压力、踏板力,DC\DC转化器(13)的输入端电压、输入电流、输出端电压、输出电流,车载充电机(16)的输入端电压、输入电流、输出端电压、输出电流,电动空调系统模拟负载(14)的输入端电压、输入电流,PTC电加热系统模拟负载(12)的输入端电压、输入电流;第二信号包括:驾驶员操作的钥匙门、加速踏板开度、制动踏板开度、档位开关、模式开关,电动空调系统模拟负载(14)的工作状态、PTC电加热系统模拟负载(12)的工作状态。
3.根据权利要求2所述的插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,实时仿真系统(5)中加载有测试循环工况,以及根据加载电机(7)转速换算的整车车速相关的驾驶员模型,具体为公式(1):
k_Pedal=kp*(CYC_Velocity_kmh-RealTime_Velocity_kmh)(1)
其中,k_Pedal为驾驶员模型输出的加速踏板开度或制动踏板开度需求,kp为调整系数,CYC_Velocity_kmh为测试循环工况速度历程,RealTime_Velocity_kmh为根据加载电机(7)转速换算的整车车速。
4.根据权利要求2所述的插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,电动空调系统模拟负载(14)和PTC电加热系统模拟负载(12)为可编程电子负载。
5.根据权利要求4所述的插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,电动空调系统模拟负载(14)和PTC电加热系统模拟负载(12)的工作阻值由基于实车测试数据的能耗数据预测。
6.根据权利要求5所述的插电式混合动力车辆动力系统能耗测试台架,其特征在于,预测模型应用机器学习方法,以测试工况需求功率P、环境温度T、动力电池组(15)的温度Tbat与SOC、发动机(17)的温度Teng、驱动电机(18)的温度Tmot、电机控制器2的温度Tctl作为机器学习输入,即给定输入序列X=[P,T,Tbat,SOC,Teng,Tmot,Tctl,];
以电动空调系统模拟负载(14)、PTC电加热系统模拟负载(12)输出功率PHVAC和PPTC作为机器学习输出,即Y=[PHVAC,PPTC];
根据下列步骤①至⑤,即公式(2)至(6),对电动空调系统模拟负载(14)、PTC电加热系统模拟负载(12)输出功率PHVAC和PPTC进行学习:
①假设网络中的学习特征映射有n个,每个特征映射包括k个特征节点,则用Zi表示第i个特征映射,即
式中,Wik表示第i组映射特征中的第k个特征节点与所有输入的连接权重,βik为相应的偏置。
②特征节点层中所有的特征映射可以表示为
③假设网络中有m组增强节点,第j组特征映射中含增强节点有l个,则同理可求得Hj,即
式中,Wjl表示第j组映射特征中的第l个增强节点的随机权重,βjl为相应的偏置。
④增强节点层中所有的特征映射可以表示为
⑤学习得到的网络输出与网络的关系为
Y=...
【专利技术属性】
技术研发人员:王伟,张晓辉,曲辅凡,李文博,梁荣亮,王长青,
申请(专利权)人:中国汽车技术研究中心有限公司,中汽研汽车检验中心天津有限公司,
类型:发明
国别省市:天津;12
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