本发明涉及混合动力汽车
技术领域：
：，更具体地说，涉及一种混合动力货车防怠速系统的建立方法。
背景技术：
：：随着人们对环境和环境保护的认知水平的提高，绿色能源和可持续发展的绿色交通运输技术研究成为了重中之重，其目的在于，减少PM2.5大气污染物排放、降低机动车造成的大气污染。但是，目前大多数货车运输车辆都以柴油作为主要动力源，因此柴油车尾气是大气污染物中颗粒物质的主要来源，尤其是在怠速工况时，PM2.5的排放量超出正常行驶工况下排放量的5倍，这就造成相当一部分颗粒排放物是由货车怠速时产生的。比如：一台典型的城际运输货车在卡车服务站停车过夜时为了对驾驶室加热或者制冷，一年大约怠速1830小时，这种怠速会导致消耗大量的燃油，一年大约消耗掉95，000万加仑的柴油燃料。长时间怠速的配货车辆不仅大大增加了燃油消耗，并且是温室气体排放的主要贡献者。就以常规的货车为例，在高速行驶时，柴油机具有高达40％的燃油效率，但是怠速时，燃油效率降低至1-11％，因此，防止长时间怠速的控制系统势必会显著地节省燃油消耗并减少污染物排放。技术实现要素：本发明需要解决的技术问题是提供一种混合动力货车防怠速系统的建立方法，首先建立防怠速总成零部件、智能辨识系统模型、整车模型，并利用多学科优化设计技术，依据低成本、高性能和组成简单作为约束条件，对防怠速系统的配置进行尺寸和性能的优化，进而提高混合动力货车的动力系统的能量效率。为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种混合动力货车防怠速系统，其特征在于：包括如下几个步骤：步骤A、建立混合动力货车防怠速系统模型，所述模型包括整车模型、用于辨识整车模型行驶工况的智能辨识模型、设置于整车模型内并与智能辨识模型输出端连接的防怠速总成零部件，其中整车模型为用以计算混合动力货车功率消耗和整车能量效率的单质量模型；防怠速总成零部件包括发动机模型、电机-发电机模型、能量储存系统模型、燃油消耗量模型以及配套组件模型；步骤B、基于MDO多学科优化理论对混合动力货车防怠速系统模型进行高保真性和可扩展性优化；步骤C、根据步骤B中的优化结果建立混合动力货车防怠速系统优化平台；步骤D、根据步骤C完成的混合动力货车防怠速系统优化平台，确定试验样机工程图纸，装配实验样机，并进行行驶和作业工况的机械和电控性能测试。本发明技术方案的进一步改进在于：步骤A包括以下几个步骤：步骤A1：在GUI仿真程序中建立混合动力货车防怠速系统模型，其中GUI仿真程序为Matlab或者Simulink；步骤A2：利用智能辨识模型中车载诊断端口(OBD)和转矩传感器识别混合动力货车的行驶和作业工况；步骤A3：将步骤A2中的数据代入步骤A1建立的混合动力货车防怠速系统模型中的，进行试验数据仿真和评价；本发明技术方案的进一步改进在于：整车模型采用单质量模型，根据智能辨识模型得到的混合动力货车的速度和加速度，并代入如下的计算公式计算混合动力货车总功率：Pdes(t)＝[ma(t)+Fdrag(t)+FRR]vdes(t)式中：vdes(t)为整车循环工况中的车速；m为整车质量；a(t)为整车循环工况中期望的整车纵向加速度；Fdrag(t)为空气阻力；FRR为轮胎滚动阻力。本发明技术方案的进一步改进在于：所述发动机模型用于计算发动机效率，其计算公式如下：式中：ne(t)为发动机效率；Pfuel(t)为与燃油质量流量相关的焓值；Te(t)为发动机输出力矩；ωt(t)为发动机转速；所述电机-发电机模型的输出或消耗功率如下所示：Pelec(t)＝ηm(t)Tm(t)ωm(t)式中：右侧包括电机-发电机的效率、力矩和转速。所述能量储存模型包括电池储存系统模型和飞轮储存系统模型。本发明技术方案的进一步改进在于：电池储存系统模型的功率如下所示：Pbatt,des(t)＝Ibatt(t)2Rint+Voc(t)Ibatt(t)式中：Rint为电池内阻；Voc(t)为电池开路电压；Ibatt(t)为电池电流；所述飞轮储存系统模型中释放能量公式如下：式中：M为飞轮质量；R为飞轮半径；ωmin为飞轮最小转速；ωmax为飞轮最大转速；本发明技术方案的进一步改进在于：步骤B中多学科优化理论MDO的数学表达式如下：MinimizeJ(XD,U(XD))w.r.t.XDs.t.C(XD,U(XD))其中，XD是优化算法中的设计变量，U(XD)是系统输出变量，J(XD,U(XD))是目标函数，C(XD,U(XD))为约束函数；其中优化算法中的设计变量XD包括发动机功率、发电机功率、电机功率、电池储存系统功率或者飞轮储存功率；目标函数J(XD，U(XD))对应整车燃油消耗量、整车的电能消耗、防怠速总成零部件成本以及一定年限内碳关税；约束函数C(XD，U(XD))包括最高车速、爬坡性、加速性。本发明技术方案的进一步改进在于：目标函数J(XD，U(XD))表达为如下公式：式中：T为循环工况的总时间；Fuelconsumed、Fuelcost燃料消耗成本；Carboncost碳关税；Electrictiyconsumed、Electrictiycost电能消耗成本；Batterycell、Batterycost电池消耗成本；ICEcost发动机成本；Motorcost为电机成本。本发明技术方案的进一步改进在于：发动机成本ICEcost插值函数如下：ICEcost＝ICEbase+(S-Slb)×Costinc式中：ICEbase为最小冲程发动机基准成本；Slb为最小冲程发动机对应的冲程下限值；S为优化器中每个步长下的优化变量；Costinc为随着发动机冲程增加而引起成本增加的插值常数。电机成本Motorcost插值函数如下：Motorcost＝Motorbase+(EMscale-EMscale,lb)×Costinc式中：Motorbase为最小尺寸电机基准成本；EMscale,lb为最小尺寸电机对应的尺寸系数；EMscale为优化器中每个步长下的优化变量；Costinc为随着电机尺寸增加而引起成本增加的插值常数。本发明技术方案的进一步改进在于：步骤C中建立的混合动力货车防怠速系统优化平台包括用于检测货车动力系统行驶和作业工况的智能辨识系统、动力管理系统模块、能量储存系统模块、输出模块，所述智能辨识系统的输出端连接的动力管理系统模块输入端，所述动力管理系统模块的输出端连接动力系统，动力系统连接能量储存模块的输入端，所述能量储存系统模块的输出端与输出模块连接；智能辨识系统包括与动力系统连接的车载诊断端口和转矩传感器。本发明技术方案的进一步改进在于：飞轮储存系统包括与动力系统连接的飞轮电机、与飞轮电机连接的飞轮转子和与飞轮转子连接的电力转化器，飞轮转子采用融凝胶硅纤维材料；所述电池储存系统包括与动力系统连接的电池。由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：本发明设计的防怠速系统不仅可以满足混合动力货车系统动力的需要，还可以最大限度的利用再生制动能量，提高燃油经济性，延长该系统的整个工作周期；同时最大限度降低系统成本，进一步提高动力系统的效率。利用多学科优化设计技术，依据低成本、高性能和组成简单作为约束条件，对防怠速系统的配置进行尺寸和性能的优化，进而提高混合动力货车的动力系统的能量效率。同时根据混合动力货车不同实际行驶工况，改变防怠速系统目标函数的加权系数，达到减少排放、降低系统成本、提高投资回报率的优化目标。本发明还根据优化的混合动力货车防怠速系统平台，确定试验样机工程图纸，装配实验样机，并进行行驶和作业工况的机械和电控性能测试。实现了混合动力货车的混合动力系统设计、优化、测试以及高集成软、硬件环境相结合的功能，有助于汽车企业产品更快、更有效的满足新的燃油标准和污染物及温室气体排放要求，缩短产品研发周期，大大减低了混合动力货车的成本，有效解决我国汽车企业核心技术空壳化的紧迫问题。附图说明图1是本发明流程图；图2是本发明采用的单质量模型；图3是本发明多学科优化数据流程图；图4是混合动力货车防怠速系统；图5是混合动力货车防怠速系统在线测试图。具体实施方式下面结合实施例对本发明做进一步详细说明：如图1所示，一种混合动力货车防怠速系统的建立方法，包括如下几个步骤：步骤A、建立混合动力货车防怠速系统模型，所述模型包括整车模型、用于辨识整车模型行驶工况的智能辨识模型、设置于整车模型内并与智能辨识模型输出端连接的防怠速总成零部件，其中整车模型为用以计算混合动力货车功率消耗和整车能量效率的单质量模型；防怠速总成零部件包括发动机模型、电机-发电机模型、能量储存系统模型、燃油消耗量模型以及配套组件模型；混合动力货车防怠速系统模型是在GUI仿真程序中建立的，其中GUI仿真程序为Matlab或者Simulink；并利用智能辨识模型中车载诊断端口(OBD)和转矩传感器识别整车模型的行驶和作业工况；然后把智能辨识模型得到的行驶和作业工况的数据代入混合动力货车防怠速系统模型中，进行实验数据仿真和评价。其中建立该智能辨识系统的依据是载货车辆行驶和再生动力辅助系统所需功率的估计算法。根据从OBD处获得发动机信息及车速和加速度信息，发动机所需的总功率可以估算出来，发动机总功率和驱动功率之差就是动力辅助系统的功率。整车模型采用单质量模型，该模型为Backward-looking后顾型车辆模型，该模型的输入为期望的drivercycle-驱动循环工况，该模型仅考虑驱动力、空气阻力、滚动阻力等因素，混合动力货车悬架、转向相互耦合的动力特性可以忽略不计，如图2所示，根据步骤A2中智能辨识模型得到整车模型的速度和加速度，并代入如下的计算公式计算整车模型的总功率，用以实现混合动力货车驱动和克服空气阻力和轮胎滚动阻力：Pdes(t)＝[ma(t)+Fdrag(t)+FRR]vdes(t)式中：vdes(t)为整车循环工况中的车速；m为整车质量；a(t)为整车循环工况中期望的整车纵向加速度；Fdrag(t)为空气阻力；FRR为轮胎滚动阻力。防怠速总成零部件包括发动机模型、电机-发电机模型、能量存储系统模型、燃油消耗量模型以及配套组件模型，其中配套组件模型包括变速器模型、离合器模型；其中发动机模型用于计算发动机效率，其计算公式如下：式中：ne(t)为发动机效率；Pfuel(t)为与燃油质量流量相关的焓值；Te(t)为发动机输出力矩；ωt(t)为发动机转速；所述电机-发电机模型的输出或消耗功率如下所示：Pelec(t)＝ηm(t)Tm(t)ωm(t)式中：右侧包括电机-发电机的效率、力矩和转速。电机-发电机效率可以利用力矩和速度Map图上查出。可以通过发动机、电机-发电机模型，优化发动机特性曲线和功率转矩曲线，使其具备最佳的燃油经济性、最低的排放和较好的驱动性能。能量存储模型包括电池储存系统模型和飞轮储存系统模型。电池储存系统模型是基于开路电压的电池模型，其中开路电压和电池充电状态关系的lookuptable查表，其中电池储存系统的功率如下所示：Pbatt,des(t)＝Ibatt(t)2Rint+Voc(t)Ibatt(t)式中：Rint为电池内阻；Voc(t)为电池开路电压；Ibatt(t)为电池电流；其计算过程如下，取绝对值较小的解，开路电压Voc(t)是电池SOC的函数。电池的实际充放功率可以表示如下：Pbatt,act(t)＝Voc(t)Ibatt(t)本发明储存系统另一种形式为：飞轮储存系统。飞轮储存系统主要包括飞轮转子、电机和电力转化器等组成部分。其工作过程主要包含了储存能量和释放能量两个过程，即在重型载货车辆制动时储存能量(充电)和行驶和驻车辅助工作装置工作时释放能量(放电)两个过程。由于飞轮的比能量公式如下：式中：σ为飞轮外沿部受到的轴向力；ρ为飞轮质量密度。由公式可知，选用抗拉强度高而质量密度小的材料，可以获得更好的能量密度。因此，本项目飞轮材质选用融凝硅纤维材料的飞轮系统，其理论比能量是现有氢镍蓄电池的20倍。飞轮储存系统模型中释放能量公式如下：式中：M为飞轮质量；R为飞轮半径；ωmin为飞轮最小转速；ωmax为飞轮最大转速；步骤B、基于MDO多学科并行优化理论对混合动力货车防怠速系统模型进行高保真性和可扩展性优化；多学科并行优化理论，简称MDO，是一种通过探索和利用工程系统中相互作用的协同机制来设计复杂系统和子系统的方法论；其主要思想是在复杂系统设计的整个过程中利用分布式计算机网络技术来集成各个学科的知识，应用有效的设计优化策略，组织和管理设计过程，其目的是通过充分利用各个学科之间的相互作用所产生的协同效应，获得系统整体最优解。步骤B中多学科优化MDO的数学表达式如下，MDO优化器数据流程图，如图3所示：MinimizeJ(XD,U(XD))w.r.t.XDs.t.C(XD,U(XD))其中，XD是优化算法中的设计变量，U(XD)是系统输出变量，J(XD,U(XD))是目标函数，C(XD,U(XD))为约束函数；其中优化算法中的设计变量XD包括发动机功率、发电机功率、电机功率、电池储存系统功率或者飞轮系统的功率；目标函数J(XD，U(XD))对应整车燃油消耗量、整车的电能消耗、防怠速总成零部件成本以及一定年限内碳关税；约束函数C(XD，U(XD))包括最高车速、爬坡性、加速性。在每个优化回路中，设计变量XD是固定的，Discipline1和Discipline2可以确定系统输出U1(XD)和U2(XD)。然后，系统输出变量被返回到MDO优化器，用于评价目标函数J(XD,U(XD))和约束函数C(XD,U(XD))。其中目标函数J(XD，U(XD))表达为如下公式：式中：T为循环工况的总时间；Fuelconsumed、Fuelcost燃料消耗成本；Carboncost碳关税；Electrictiyconsumed、Electrictiycost电能消耗成本；Batterycell、Batterycost电池消耗成本；ICEcost发动机成本；Motorcost为电机成本。燃料和电能消耗的成本是基于我国典型城市的柴油价格和家庭电费用基础上确定的；发动机和电机等再生辅助动力系统零部件成本由于制造商众多，且产品种类繁多，不可能一一获知，因此，本发明依据发动机冲程和电机尺寸大小的插值获得相应的零部件成本，其中发动机成本ICEcost插值函数如下：ICEcost＝ICEbase+(S-Slb)×Costinc式中：ICEbase为最小冲程发动机基准成本；Slb为最小冲程发动机对应的冲程下限值；S为优化器中每个步长下的优化变量；Costinc为随着发动机冲程增加而引起成本增加的插值常数。电机成本Motorcost插值函数如下：Motorcost＝Motorbase+(EMscale-EMscale,lb)×Costinc式中：Motorbase为最小尺寸电机基准成本；EMscale,lb为最小尺寸电机对应的尺寸系数；EMscale为优化器中每个步长下的优化变量；Costinc为随着电机尺寸增加而引起成本增加的插值常数。步骤C、根据步骤B中的优化结果建立混合动力货车防怠速系统优化平台；根据步骤B中优化结果建立混合动力货车防怠速系统优化平台，步骤C中建立的混合动力货车防怠速系统优化平台如图4所示，包括用于检测货车动力系统行驶和作业工况的智能辨识系统、动力管理系统模块、能量存储系统模块、输出模块，所述智能辨识系统的输出端连接的动力管理系统模块输入端，所述动力管理系统模块的输出端连接动力系统，动力系统连接能量储存模块的输入端，所述能量储存系统模块的输出端与输出模块连接；智能辨识系统包括与动力系统连接的车载诊断系统和转矩传感器。飞轮储存系统包括与动力系统连接的飞轮电机、与飞轮电机连接的飞轮转子和与飞轮转子连接的电力转化器，飞轮转子采用融凝胶硅纤维材料；所述电池储存系统包括与动力系统连接的电池。步骤D，根据步骤C完成的混合动力货车防怠速系统，确定试验样机工程图纸，装配实验样机，并进行行驶和作业工况的机械和电控性能测试，其中混合动力货车防怠速系统的在线测试如图5所示，其中模拟负载系统可以为空调。当前第1页1 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