純電動汽車動力傳動系統(tǒng)匹配設(shè)計【3張CAD圖紙+論文+開題報告+任務(wù)書+外文翻譯+文獻綜述】.zip

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或是修改各部分 甚至于簡化系統(tǒng)描述更為容易 1 Modelica 2 描述語言已被許多作者運用在建立混合動力汽車系統(tǒng)上了 3 7 并且絕 大多數(shù)運用 Dymola 8 仿真環(huán)境 我們選擇運用 MapleSoft 軟件中的 MapleSim 9 仿真模塊作為我們的仿真環(huán)境 因 為該模塊允許我們利用控制 BEV 系統(tǒng)仿真的基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)方程組 我們選用的這種方法產(chǎn)生一個簡化了的基于方程的可有效仿真的系統(tǒng)描述 方程 組也可以運用在 HIL 實時仿真中 同時可以被運用于靈敏度分析和系統(tǒng)最優(yōu)化中 10 11 在本文中 我們提出一個蓄電池電動汽車 BEV 這是在軟件 MapleSim 中我們 譯文 2 基于數(shù)學(xué)建模技術(shù)已經(jīng)建立的模型 如圖 1 中總體 BEV 系統(tǒng)框圖所示 這是一個更 復(fù)雜的數(shù)學(xué)化的混合動力電動汽車整車模型建立的開始 我們旨在建立一個可運用的 符號化數(shù)學(xué)模型 圖 1 總體 BEV 系統(tǒng)框圖 我們將一個 Chen 和 Rincon Mora 12 建立的鋰離子電路電池模型應(yīng)用到 BEV 系統(tǒng) 中 我們修改電池方程來模擬一個電池組 該電池組是由單個的電池單元通過串 并 聯(lián)方式組合起來的 為了將電池組和驅(qū)動電機聯(lián)系起來 我們必須建立一個能量控制 器模型作為系統(tǒng)集成的一部分 我們進一步結(jié)合一個簡單的在一個斜面驅(qū)動的一維動 力學(xué)模型 一個地形模型控制傾斜度 一個驅(qū)動循環(huán)模型控制車輛所期望的速度 通過改變驅(qū)動循環(huán)和地形模型 我們在不同的駕駛環(huán)境下檢測了所設(shè)計 BEV 純電 動汽車的性能 2 系統(tǒng)建模和仿真 我們決定使用的技術(shù)是利用 MapleSim 數(shù)學(xué)化模型作為仿真環(huán)境 它有一個圖形 界面互連系統(tǒng)部件 該系統(tǒng)模型通過 Maple 數(shù)學(xué)引擎進行運行 并且最后描述系統(tǒng)的 微分方程 DAEs 被用于數(shù)值模擬以產(chǎn)生輸出數(shù)據(jù) 作為三維多體系統(tǒng)仿真 利用以線 性圖論為基礎(chǔ)的 DynaFlex Pro 引擎對系統(tǒng)進行仿真 1 11 2 1 蓄電池 無論 BEV 電動車還是 HEV 混合動力汽車 其中一個最重要組成部分是蓄電池 根據(jù)所需保真度和主要研究的電池參數(shù) 這里有很多種建立不同電池化學(xué)物質(zhì)的方法 譯文 3 參考 Rao 所著論文 13 中總結(jié)的一些建模方法 一般來說 隨著計算設(shè)備精度的提高 模型的精度也必將隨著提高 一些我們所回顧的電池建模技術(shù)有 Salameh 建立的鉛酸蓄電池模型 14 Rong 和 Pedram 建立的鋰離子電池數(shù)學(xué)模型 15 其考慮了電池的 SOH 值和溫度效應(yīng) 在 3 1 節(jié) PNGV 電池測試手冊中的集總參數(shù)模型 16 Piller 發(fā)明的卡爾曼濾波技術(shù) 17 Chen 和 Rin con Mora建立的電氣電路模型 12 Nelson 建立的阻抗模型 18 這些不同的技 術(shù)都有其優(yōu)點和缺點 也有其適用范圍 在此 我們對電動汽車采用鋰離子電池具有極大的興趣 因為鋰離子電池質(zhì)量輕 并且具有高于鉛酸蓄電池和鎳基蓄電池的重量質(zhì)量比和能量體積比 當司機加速和再 生制動時 電池將受到持續(xù)高電流和反復(fù)充電的作用 因此 電動汽車對電池的性能 要求很高 而且 隨著駕駛環(huán)境變化 電池溫度大范圍變化可能會嚴重影響電池的性 能和壽命 因此我們需要建立一個鋰離子電池化學(xué)模型 其具有較寬范圍 SOC 值 能承受 較大范圍電流變化 適應(yīng)較大范圍溫度變化 因此 最后我們更傾向于在 HIL 系統(tǒng)中 建立這個電動汽車模型 并且我們需要的是一個成本不太昂貴 保真度也不十分高的 模型 這些要求把我們注意引向 Chen 和 Rin con Mora提出的電氣電路蓄電池模型 我 們在軟件 MapleSim 中執(zhí)行這些不同部分并且在充電狀態(tài)和電器元件之間 在他們論 文中方程 2 至 6 運用常用功能模塊代替非線性關(guān)系 見圖 2 電池的框圖 圖 2 電池結(jié)構(gòu)框圖 因為他們的模型是一個單一的單元 我們通過調(diào)整他們的方程用串 并聯(lián)的方式來 模擬由若干單元組成的電池 Chen 和 Rin con Mora的電池可分為兩個線性電路以及 兩個線性電路之間的非線性耦合關(guān)系 見圖 2 不同電路的標簽 一個電路是一種大型 譯文 4 的電容器并聯(lián)電阻 這一電路是模擬電池充電狀態(tài)和電池自放電 這可以稱為 電容 電路 另一個電路是一個電壓源串聯(lián)一個電容電阻網(wǎng)絡(luò) 這一電路是模擬電池時域 響應(yīng) 這可以稱為 時域響應(yīng)電路 調(diào)整單個單元模型來模擬整個電池組 令 Nparallel 是眾單元中的一個并聯(lián)單元 令 Nseries 是許多并聯(lián)單元中的串聯(lián)單元 由此構(gòu)成整個電池組 在時域響應(yīng)電路中 開路電壓乘以 Nseries 當電流在電容電路中流動時 流經(jīng)電流在時域響應(yīng)電路中為 除以 Nparallel 在時域響應(yīng)電路中 電阻為乘以 Nseries Nparallel 并且電容為乘以 Nparallel Nseries 電池模型的單個單元擁有的開路電壓為 3 3 V 并且在從 100 荷電狀態(tài)以 1A 的 恒定電流放電情況下 其容量為 837 5 mAh 將每 8 個電池單元并聯(lián)起來組成一個并 聯(lián)單元 再將 74 個這樣的并聯(lián)單元串聯(lián)起來組成一個最大電壓為 244 2V 和容量為 6 7Ah 的電池組 如此得到的電池組是可以和應(yīng)用在 2007 款豐田凱美瑞混合動力汽車 上的電池組相媲美的 19 Chen 和 Rin con Mora的電池模型在短時間內(nèi)用于仿真是十分簡單的 然而 在 以下提供的方式中是比較復(fù)雜的 如 開路電壓隨 SOC 值的變化 充電損耗和恢復(fù) 的暫態(tài)效應(yīng) 以及電量損耗和電量恢復(fù)對 SOC 值的依賴性 電池容量隨放電電流的 變化等 此外 因為此模型是一個電氣電路模型 所以很容易并入 BEV 電動汽車模 型的電氣系統(tǒng) 并且 這易于代替利用數(shù)學(xué)建模技術(shù)的方法 該模型的一個負面因素是在沒有設(shè)置任何溫度影響的情況下建模 盡管 Chen 和 Rin con Mora陳述了要包含一個溫度影響模塊并不是難事 對于電動汽車 其溫度會 隨外部環(huán)境條件 電池內(nèi)部耗散熱量和熱化學(xué)反應(yīng)等變化 我們唯一遇到的明確包括 溫度依賴性模塊的數(shù)學(xué)模型是 Rong 和 Pedram 所建立的 15 但是他們的模型假定的 是一個恒定的放電電流 因此 并不適合我們的 BEV 電動汽車系統(tǒng) Chen 和 Rincon Mora 的模型也能承受超過額定電流的充電電流 同時不用考慮電 池內(nèi)部增加的電阻值 因為其影響很小 即使有內(nèi)阻 充電后的電量也接近完全充滿 電的狀態(tài) 此外 電池的 SOH 值隨時間和充電循環(huán)次數(shù)的變化情況也未建立模型 這些負面因素是可接受的 考慮到在以后的模型中車輛控制系統(tǒng)將要限制電池的最大 充電量 并且盡管本文沒有研究模型的溫度或者 SOH 值 但他們應(yīng)該不至于太難編 入 譯文 5 2 2 能量控制器 接下來 純電動汽車的一個重要組成部分是能量轉(zhuǎn)化器 能量轉(zhuǎn)換器在蓄電池和 傳動電機 發(fā)電機之間起著紐帶作用 在行駛過程模式下 能量轉(zhuǎn)換器控制大部分能量 輸入電機 當在再生制動的模式下 大部分制動能量回流到電池 通常 升壓或升壓去磁轉(zhuǎn)換器的使用取決于輸出電壓是高于還是低于輸入電壓 20 通過改變高頻切換電路的工作周期 從而可以控制電機的輸出電壓 電流和功率 圖 3 能量控制器框圖 為避免在 MapleSim 中建立高頻電路模型 我們決定選用一個簡單的近似值 該 值能作為能量從電池流向電機的升壓或是升壓去磁轉(zhuǎn)換器 反之亦然 如圖 3 所示是 能量控制器框圖 盡管當前模型擁有一個 100 效率的轉(zhuǎn)換器 但一種 Hellgren 3 在其 論文中所采用的效率更為現(xiàn)實的模型是可以被采用的 在輸出循環(huán)中運用一種由信號驅(qū)動的電流源 據(jù)此可以測量輸出電壓和計算輸出 功率 輸入電流是受 PID 控制器調(diào)整的 以致根據(jù)輸入功率匹配輸出功率 無論是對 于決定功率流方向的正向電流還是反向電流 該電路都能很好地工作 當輸出電壓和 輸出電流趨近于零時 這個模型解決了一個簡單代數(shù)功率轉(zhuǎn)換器 除以零 的問題 并 且能適應(yīng)變化的輸入輸出阻抗 但是其并未考慮該部件的物理限制 例如 電池的最 大充放電率 電機 電線或是功率電子元件的電壓 電流限制等 2 3 電機 本汽車模型中電機是選用的 Modelica 直流永磁電機 該電機包括內(nèi)電阻 電感和 轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動慣量 21 電機的機械和電氣動作是通過方程 1 和 2 進行建模 在方程中 Ja 是電樞慣性 是點數(shù)轉(zhuǎn)角 Vnom Inom 和 fnom 分別是電機公稱電壓 電流和旋轉(zhuǎn)頻率 是電機軸扭矩 La 和 Ra 分別是電樞電感和電阻 最后 和 分別是電機輸 譯文 6 出端電壓和電流 30 0 1 30 0 2 我們選擇由 L M C 公司 22 生產(chǎn)的型號為 LEM 200 的 D127 直流永磁電機模型 然而 我們需要修改電機的額定電壓和電流以適應(yīng)我們所選電池電壓 這要求我們用 不同的線束和改變電機自身磁體來得到重繞線圈電機 電機所用到的參數(shù)已在表 1 中給出 我們可以注意到電機的電壓和功率均是各自 額定值的兩倍 2 4 車輛動力學(xué) 我們所使用的車輛模型十分簡單 其物理參數(shù)基于 2007 款豐田凱美瑞混合動力 汽車 因為我們只關(guān)心傳動部件的性能 我們不關(guān)心車輛自身的懸架系統(tǒng)或是轉(zhuǎn)向系 統(tǒng) 我們運用了一個具有規(guī)定重量的位于斜面上的無阻力運輸車一維模型 驅(qū)動電機 與運輸車變形車輪通過 9 1 的固定轉(zhuǎn)速比變速器進行彈性連接 車胎和凱美瑞汽車輪 徑相同 型號為 P215 60V R16 0 方程 3 描述了電機旋轉(zhuǎn)和電機軸轉(zhuǎn)矩關(guān)系 是電機軸上轉(zhuǎn)矩 m 是汽車的 整車質(zhì)量 R 是驅(qū)動輪的半徑 是電機到車胎的傳動比 是電機主軸的轉(zhuǎn)動位移 g 是重力加速度常數(shù) 且 是傾斜角度 譯文 7 2 2 sin 3 表 2 列出了所用到的參數(shù)值 在本模型中唯一的一種制動方式是再生制動 在再生制動的過程中 電機電流反 向流動 利用車輛的動能給蓄電池充電 我們沒有將反復(fù)充電時電池的電流限制考慮 在內(nèi) 對于這個車輛模型我們附加上了一個簡單的地形模型 根據(jù)時間查表控制地形的 傾斜度 該地形是車輛的行駛環(huán)境 有了這樣的地形模型 我們可以仿真電動汽車在 平原和丘陵地帶的性能 駕駛循環(huán)系統(tǒng)是一個車輛理想速度隨時間的對照表 PID 控制器將理想速度與實 際速度進行對比 并驅(qū)動能量控制器輸入傳送動力到電機或是從電機獲得動力 直到 車輛的實際速度和理想速度相匹配 如圖 1 總體 BEV 框圖所示 2 5 數(shù)值仿真 在 MapleSim 軟件將車輛模型轉(zhuǎn)換成微分方程組過后 象征性地降低和減少了系 統(tǒng)的方程組 然后用減少了的方程求出數(shù)值解以得到最終的輸出數(shù)據(jù) MapleSim 是利用自身的非剛性求解器來仿真我們建立的車輛系統(tǒng) 該非剛性求 解器使用一個 Fehlberg fourth fifth 命令四階插值 Runge Kutta 法 我們采用一種絕對 誤差和相對誤差值均為 1e 7 的自適應(yīng)時間步長 并打開 MapleSim 的使仿真程序運行 更快的自身代碼生成能力 這個模型是在運用適合于 Linux 系統(tǒng)的 MapleSim 版本 3 的 3 兆英特爾 Core2 Duo 環(huán)境中運行的 它被設(shè)定在一個仿真超過 30 秒時間間隔 并且需 10 秒鐘實際時間才能完成 譯文 8 3 仿真結(jié)果 圖 4 是單一電池單元脈沖放電在 MapleSim 仿真模型和實際電池單元中的對照 實際電池單元數(shù)據(jù)可以從 Chen 和 Rin con Mora論文中圖 5 提取 類似在他們的論文 中一樣 我們的模型也不考慮自放電電阻 最初 98 SOC 值和實驗結(jié)果很接近 直 到電池容量耗盡之前都很貼近實際值 我們的模型要求一個放電循環(huán)而不僅僅是實際 上看到的電池終端電壓快速下降 運用我們的車輛模型進行了兩個簡單而直觀的測試 表 3 中列出了在驅(qū)動循環(huán)系 統(tǒng)中應(yīng)用到的參數(shù) 3 1 加速度 我們所做的第一個測試是在平坦地形上以硬和軟的加速度模擬車輛的駕駛狀況 由于內(nèi)部損失 如果是軟加速而硬加速 那么蓄電池電動車和內(nèi)燃機車的效率將更高 硬加速循環(huán)和軟加速循環(huán)的初始加速度是不同的 但是最大速度和減速度是相同的 見圖 5 是駕駛循環(huán)速度隨時間變化的硬和軟加速曲線圖 譯文 9 圖 6 為電池 SOC 值隨時間變化圖 曾描述該模型沒有滾動阻力 你可以看到硬 加速驅(qū)動周期以一個低于軟加速循環(huán)的 SOC 值結(jié)束加速狀態(tài) 不相同的地方是由于 電阻損失來自于電機繞組和電池內(nèi)部化學(xué)損失 3 2 山地 我們所做的第二個測試是測試汽車上坡和下坡的情況 當汽車上坡時 電池消耗 能量并部分轉(zhuǎn)化為汽車重力勢能 然而 在下坡的時候 汽車減少的部分重力勢能轉(zhuǎn) 化到電池當中 見圖 5 駕駛循環(huán)速度隨時間變化的山地循環(huán)曲線 地形循環(huán)非常簡單 在 t 9 5s 時 車輛遇到陡坡 并駛上陡坡 或是在 t 20 5s 之前從坡度為 8 度的斜坡 譯文 10 上駛下 返回平地 圖 7 為這個測試中電池 SOC 值隨時間變化曲線 在兩種情況下 電池消耗能量 使車輛加速 將電池的能量部分轉(zhuǎn)化為車輛的動能 在上坡的情況下 SOC 值減小 駕駛控制器應(yīng)用更多能量到電機以使車輛的速度 和理想速度相匹配 并且電池能量轉(zhuǎn)化成了車輛的重力勢能 在下坡的情況下 SOC 值增加 駕駛控制器應(yīng)用蓄熱式 制動 以使車輛保持速度 恒定 并且車輛的重力勢能隨著轉(zhuǎn)化成電能回流到電池中 最后 汽車運動到平緩的地點并利用再生制動實現(xiàn)剎車 同時將車輛動能轉(zhuǎn)化到 電池中儲存起來 3 3 驗證 在基于能量守恒的原則下我們對在 MapleSim 中的仿真結(jié)果和近似計算結(jié)果做了 一下對比 對硬和軟加速循環(huán)做了以下幾點對比 在車輛啟動之前和啟動后達到最大 速度開始直至再生制動以前 因為車輛在平直道路上無滾動阻力地運動 僅僅包含車 輛動能和電機 電池上必須考慮的阻力損失 譯文 11 見表 4 基于能量守恒的近似理論計算和 MapleSim 軟件為硬和軟加速度循環(huán)做 的仿真結(jié)果在以下參數(shù)上做的對比結(jié)果 J 轉(zhuǎn)化到車輛的能量 P 加速全程的 平均功率 SOC 電機和電池上納入考慮的損失中電池的 SOC 值變化 詳見 Appendix A 在硬加速驅(qū)動循環(huán)計算中的步驟 MapleSim 仿真結(jié)果與近似理論結(jié)果比較吻合 考慮到近似理論公式的使用 出 現(xiàn)較小的誤差并不奇怪 4 總結(jié) 我們利用了運用 MapleSim 軟件的基于數(shù)學(xué)的方法模擬了一個簡單的蓄電池電動 汽車 這項技術(shù)減少了汽車開發(fā)時間 并使系統(tǒng)更接近物理系統(tǒng) 運用一個基于 Chen 和 Rin con Mora的電池模型建立的完整電池組數(shù)學(xué)模型 一 個簡單的功率控制器模型和一個標準 Modelica 直流電機模型 我們能夠 組成一個 BEV 傳動系統(tǒng)并將其與一個簡單的車輛動力學(xué)模型聯(lián)系起來 通過運用不同的地形條件和駕駛循環(huán) 對兩個不同的情景進行測試以比較我們汽 車模型的性能和人們期望的實際汽車的性能 在兩種情況下 得到的測試結(jié)果和直覺 想象以及近似理論計算都是想符合的 基本的描述系統(tǒng)的數(shù)學(xué)方程能用到靈敏度分析 優(yōu)化或是實時 HIL 仿真等運用中 后續(xù)工作將包括給系統(tǒng)增加內(nèi)燃機作為一個增程器 增加功率控制器 電機模型 的保真度 增加更復(fù)雜車輛模型 地形模型和駕駛循環(huán)模型 譯文 12 致謝 我們特別感謝豐田公司 MapleSoft 公司以及加拿大自然科學(xué)與工程研究委員會 的大力支助和支持