一种混合动力汽车驱动系统参数优化方法技术方案

一种混合动力汽车电驱动系统参数优化方法，包括以下步骤：S1：建立混合动力汽车整车物理模型；S2：建立混合动力汽车整车的控制策略，所述控制策略包括运动模式和切换策略；S3：将S1建立的整车物理模型、S2建立的控制策略进行联合仿真，得到联合仿真模型；S4：确定汽车百米能耗、百米加速时间、最高车速、最高爬坡度、NEDC循环工况能耗的优化指标，通过灵敏度分析方法确认敏感参数，所述敏感参数包括机械参数和控制参数；S5：利用粒子群优化算法，在敏感参数全局范围内进行寻优，得到每个敏感参数优化的匹配参数，形成敏感参数最优解集；S6：通过专家评判，在敏感参数最优解集内确定综合性能最合适的参数。合适的参数。合适的参数。

【技术实现步骤摘要】
一种混合动力汽车驱动系统参数优化方法


[0001]本专利技术涉及混合动力汽车领域，具体涉及一种混合动力汽车驱动系统参数优化方法。

技术介绍

[0002]驱动系统参数匹配对混合动力汽车的动力性和经济性影响巨大。合适的参数设计能极大地改善车辆的能量利用效率、降低故障率、提升车辆的综合性能和服役寿命。
[0003]目前，应用在车辆上进行动力性和经济性计算的商业软件通常是使用传统方法，通过反复的人工迭代计算选择合适参数，来达到动力性和经济性设计目标。但是，这样的方法需要较大的时间成本、人力成本，且设计的动力性和经济性目标难以达到综合最优；同时，随着混合动力汽车动力源增多，控制策略更加复杂，整车综合性能要求也越来越高，整车产品迭代越来越快，其参数优化匹配非常困难，传统的设计优化匹配方法已无法满足要求。
[0004]如何解决这些问题，需要一种实现多目标参数优化，迅速完成动力性和经济性综合性能寻优的混合动力汽车驱动系统参数优化方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的一个目的是针对现有技术存在的不足，提供一种混合动力汽车驱动系统参数优化方法，通过同时调整多个敏感参数，选择最优的设计优化匹配参数满足车辆期望的动力性和经济型，解决混合动力汽车参数优化匹配困难、时间人力成本高的问题。
[0006]本专利技术的目的是采用下述方案实现的：一种混合动力汽车电驱动系统参数优化方法，包括以下步骤：S1：建立混合动力汽车整车物理模型；S2：建立混合动力汽车整车的控制策略，所述控制策略包括运动模式和切换策略；S3：将S1建立的整车物理模型、S2建立的控制策略进行联合仿真，得到联合仿真模型；S4：确定汽车百米能耗、百米加速时间、最高车速、最高爬坡度、NEDC循环工况能耗的优化指标，通过灵敏度分析方法确认敏感参数，所述敏感参数包括机械参数和控制参数；S5：利用粒子群优化算法，在敏感参数全局范围内进行寻优，得到每个敏感参数优化的匹配参数，形成敏感参数最优解集；S6：通过专家评判，在敏感参数最优解集内确定综合性能最合适的参数。
[0007]所述整车物理模型包括整车车身、发动机、离合器、驱动电机、发电机、动力电池、主减速器、差速器、制动系统、防滑系统、控制台、监视器、发动机特性曲线、电机特性曲线。
[0008]所述运动模式包括纯电驱动模式、纯电制动模式、增程驱动模式、发动机启动模式、发动机停止模式、增程制动模式、发动机直驱模式、混合动力驱动模式、混合动力制动模式、停车充电模式、发动机直驱制动模式、并联混动模式。
[0009]所述S5中得到敏感参数最优解集的具体步骤为：S5
‑
1，随机初始化每个敏感参数；S5
‑
2，将敏感参数带入联合仿真模型中，计算经济性、动力性，判断敏感参数是否符合优化指标；S5
‑
3，如果符合优化指标就返回当前的敏感参数，如果不符合优化指标就更新敏感参数，返回S5
‑
2。
[0010]采用上述技术方案，通过整车物理模型和控制策略计算混合动力汽车动力性和经济性，利用粒子群优化算法综合考虑多个性能目标，得到混合动力汽车敏感参数最优解集，快速选择电机型号，选择最优传动比，使混合动力汽车动力性和经济性最优，解决混合动力汽车驱动系统参数优化匹配效率低，多目标参数优化匹配困难的问题，实现混合动力汽车驱动系统多目标参数优化匹配效率高、综合性能好的目标。
[0011]下面结合说明书附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明。
附图说明
[0012]图1为本专利技术流程图；图2为本专利技术的整车物理模型示意图；图3为本专利技术的控制策略示意图；图4为本专利技术的纯电制动能量回收模式的策略示意图；图5为本专利技术的并联混动模式的策略示意图；图6为本专利技术的转速差消除策略示意图；图7为本专利技术粒子优化算法流程图。
具体实施方式
[0013]参见图1至图7，一种混合动力汽车电驱动系统参数优化方法，包括以下步骤：S1：通过软件AVL Cruise建立混合动力汽车整车物理模型；所述整车物理模型包括整车车身、发动机、离合器、驱动电机、发电机、动力电池、低功耗部件、主减速器、差速器、制动系统、防滑系统、控制台、监视器、发动机特性曲线、电机特性曲线，还包括第一减速器、第二减速器、常数模块、函数模块。整车物理模型中各部件连接关系具体为，整车车身的右前轮与右前制动器机械连接，右后轮与右后制动器机械连接，左前轮与左前制动器机械连接，左后轮与左后制动器机械连接，所述发动机与离合器、第一减速器互相机械连接，第一减速器与发电机之间机械连接，所述离合器、主减速器、第二减速器之间两两相互机械连接，所述第二减速器与驱动电机之间机械连接，所述主减速器与差速器之间相互机械连接，所述差速器与左、右后制动器分别机械连接，所述发电机与动力电池之间通过电缆连接，动力电池与低功耗部件之间电缆连接，动力电池与驱动电机之间电缆连接。整车物理模型中，各部件通过CAN总线进行信号传输。
[0014]S2：通过软件Matlab建立混合动力汽车整车的控制策略，所述控制策略包括运动模式和切换策略；所述运动模式包括纯电驱动模式、纯电制动模式、增程驱动模式、增程制动模式、发动机启动模式、发动机直驱模式、发动机直驱制动模式、发动机停止模式、混合动力驱动模式、混合动力制动模式、停车充电模式、行车充电模式、怠速充电模式、停车发电模
kW，减速比为 8<i<14，低电量切换阈值 8%< SOC
低
<14%，高电量切换阈值 90%< SOC
低
<98%，高车速切换阈值60km/h< V
高
< 70km/h，低车速切换阈值20km/h< V
高
<30km/h。
[0020]S5：利用粒子群优化算法，在敏感参数全局范围内进行寻优，得到每个敏感参数优化的匹配参数，形成敏感参数最优解集；所述S5中得到敏感参数最优解集的具体步骤为：S5
‑
1，随机初始化每个敏感参数；S5
‑
2，将敏感参数带入联合仿真模型中，计算经济性、动力性，判断敏感参数是否符合优化指标；S5
‑
3，如果符合优化指标就返回当前的敏感参数，如果不符合优化指标就更新敏感参数，返回S5
‑
2。
[0021]S6：通过专家评判，在参数最优解集内确定综合性能最合适的参数。
[0022]以上所述仅为本专利技术的优选实施例，并不用于限制本专利技术，本领域的技术人员在不脱离本专利技术的精神的前提下，对本专利技术进行的改动均落入本专利技术的保护范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混合动力汽车电驱动系统参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立混合动力汽车整车物理模型；S2：建立混合动力汽车整车的控制策略，所述控制策略包括运动模式和切换策略；S3：将S1建立的整车物理模型、S2建立的控制策略进行联合仿真，得到联合仿真模型；S4：确定汽车百米能耗、百米加速时间、最高车速、最高爬坡度、NEDC循环工况能耗的优化指标，通过灵敏度分析方法确认敏感参数，所述敏感参数包括机械参数和控制参数；S5：利用粒子群优化算法，在敏感参数全局范围内进行寻优，得到每个敏感参数优化的匹配参数，形成敏感参数最优解集；S6：通过专家评判，在敏感参数最优解集内确定综合性能最合适的参数。2.根据权利要求1所述的混合动力汽车电驱动系统参数优化方法，其特征在于：所述整车物理模型包括整车车身、发动机、离合器、驱动电机、发电机、动力电池、主减速器、差速器、制动系统、防滑系统、...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴行，张洪灵，黄教鹏，杨述松，黄东，
申请(专利权)人：重庆青山工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：