熊演峰 余強(qiáng) 閆晟煜 王恒凱

（1.長安大學(xué)，西安 710064；2.中國第一汽車股份有限公司智能網(wǎng)聯(lián)開發(fā)院，長春 130011）

1 前言

汽車行駛工況可由某類型車輛在特定區(qū)域的車速-時間歷程表征[1]，獲取和分析工況特征對控制策略優(yōu)化有重要意義。插電式混合動力汽車（Plug-in Hybrid Electric Vehicle，PHEV）因具有發(fā)動機(jī)、電機(jī)2種動力源和油箱、電池2個能量源，并可外接充電，所以行駛工況對其能耗影響更為突出[2-4]。

表征工況特征的參數(shù)較多，研究不同參數(shù)對能耗的影響，有助于制定整車能量管理控制策略。Dembski N等[5]基于城市道路循環(huán)工況（Urban Dynamometer Driving Schedule，UDDS），結(jié)合正交試驗(yàn)和多目標(biāo)遺傳算法，證明了電機(jī)額定功率、充電扭矩和發(fā)動機(jī)關(guān)閉扭矩對油耗和排放影響顯著；Brady J 等[6]運(yùn)用ADVISOR仿真軟件，得出影響混合動力汽車（Hybrid Electric Vehicle，HEV）油耗的主要參數(shù)依次為發(fā)動機(jī)關(guān)閉扭矩、最小工作扭矩、SOC工作區(qū)間；周云山等[7]采用同軸并聯(lián)混合動力客車的Cruise模型進(jìn)行仿真，結(jié)果表明油耗與SOC區(qū)間強(qiáng)相關(guān)；李禮夫等[8]認(rèn)為車速和加速度等工況參數(shù)對純電動汽車電耗和續(xù)駛里程影響較大；陳雪平等[9]采用Modelica 模型庫分析了車速與加/減速度對能耗的影響；王欽普等[10]提出發(fā)動機(jī)與電機(jī)瞬態(tài)扭矩響應(yīng)能力的不同影響PHEV整車動力性、經(jīng)濟(jì)性與排放性能；高建平等[11]針對實(shí)際行駛工況開發(fā)的控制策略可有效降低油耗；楊林等[12]提出車速及其變化劇烈與頻繁程度是影響電耗的主要因素；聶彥鑫等[13]提出PHEV整車低速工況采用純電模式、高速工況采用混合動力模式可降低油耗；秦大同等[14]針對工況和里程提出PHEV變參數(shù)能量管理策略；Wu 等[15]采用貝爾曼原理和粒子群優(yōu)化算法對PHEV整車能量管理策略進(jìn)行全局優(yōu)化，證明行駛工況和里程對能耗影響較大。綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要研究某個具體工況特征參數(shù)對整車能耗的影響，未對工況參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)梳理，對不同工況參數(shù)與能耗的影響貢獻(xiàn)度關(guān)系研究較少。

本文采用主成分分析法研究各類工況特征參數(shù)對工況的表征程度，在世界輕型汽車測試循環(huán)（Worldwide Light-duty Test Cycle，WLTC）基礎(chǔ)上重構(gòu)測試工況，基于AVL-Cruise 軟件開展性能仿真，依托某PHEV 車型開展不同類型參數(shù)的單因子正交試驗(yàn)，分析各因子能耗靈敏度，選取典型特征參數(shù)研究其對能耗的影響，以期為能量管理策略開發(fā)提供理論依據(jù)。

2 理論分析

2.1 測試工況分析

我國采用的乘用車測試工況主要有新歐洲駕駛循環(huán)（New European Driving Cycle，NEDC）和WLTC，其中NEDC 屬于模態(tài)工況，而WLTC 屬于瞬態(tài)工況，更貼近實(shí)際，測試和評價可信度更高，如圖1所示[16-17]。

圖1 WLTC、NEDC工況對比

WLTC包含低速、中速、高速和超高速段，其主要特征參數(shù)如表1 所示，其中平均速度由運(yùn)行距離、運(yùn)行時間決定，平均行駛速度由運(yùn)行距離和除怠速外的運(yùn)行時間決定。

表1 WLTC工況特征參數(shù)

2.2 參數(shù)影響因子分析

行駛工況參數(shù)可表征擬合工況對實(shí)際工況的代表性，參數(shù)越多，近似程度越高，但會增加運(yùn)算量。同時，各參數(shù)之間存在相關(guān)性[18]，為識別各工況參數(shù)的影響因子，引入多元分析法中的主成分分析法[19]。

主成分分析法是指通過構(gòu)造原變量（即工況參數(shù)）的一系列線性組合，使各線性組合在相互獨(dú)立的前提下，以較少的變量數(shù)量盡可能多地反映原變量信息。具體流程為：

a.原始數(shù)據(jù)處理，由表1可得到原始數(shù)據(jù)Xij，標(biāo)準(zhǔn)化后構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)矩陣Xik：

式中，n為樣本數(shù)。

b.求解相關(guān)系數(shù)矩陣Rpp：

式中，P為新變量個數(shù)，Xki、Xkj為標(biāo)準(zhǔn)矩陣中的元素。

c.矩陣Rpp非負(fù)特征值及對應(yīng)特征向量可用雅克比迭代法求解；工程中常采用SPSS 軟件開展主成分分析，得到主成分方差和方差貢獻(xiàn)率，如表2所示。

d.選取矩陣Rpp的P個主成分，P的取值取決于保留的方差貢獻(xiàn)率之和是否滿足期望，按照表2繪制碎石圖如圖2所示，前4個主成分能夠概括工況的絕大部分信息。

表2 WLTC工況特征參數(shù)主成分信息

圖2 碎石圖

3 整車仿真模型搭建與模式劃分

3.1 仿真模型搭建

本文研究的PHEV采用P2構(gòu)型，如圖3所示。整車整備質(zhì)量為1 400 kg，滿載質(zhì)量為1 775 kg，搭載1 L 汽油發(fā)動機(jī)、5 擋機(jī)械式自動變速器（Automated Mechanical Transmission，AMT），主減速比為3.94，電機(jī)峰值扭矩為140 N·m，峰值功率為20 kW，動力電池容量為35 A·h，標(biāo)稱電壓300 V。

圖3 某插電式混合動力汽車同軸并聯(lián)構(gòu)型

在AVL-Cruise中搭建整車動力學(xué)仿真模型，如圖4所示。

3.2 整車模式劃分

PHEV較HEV的電池電量大，可外接充電。處于電量消耗模式（Charge Depleting，CD）時，整車純電驅(qū)動；SOC下降到電池放電下限時，整車處于電量保持模式（Charge Sustaining，CS），策略與HEV 類似，模式劃分如表3所示。

圖4 整車動力學(xué)仿真模型

表3 整車模式劃分

模式識別模塊根據(jù)油門踏板或制動踏板開度、車速等信號識別當(dāng)前狀態(tài)，將整車劃分成相應(yīng)主模式和子模式，驅(qū)動主模式劃分如圖5 所示。行車發(fā)電模式下，為實(shí)現(xiàn)較好的經(jīng)濟(jì)性，令發(fā)動機(jī)工作于經(jīng)濟(jì)區(qū)下限，多余功率對電池充電。

圖5 驅(qū)動主模式劃分

4 工況特征參數(shù)影響因子分析

4.1 整車性能仿真

WLTC中超高速段、高速段、中速段、低速段分別對應(yīng)高速、市郊、干路和支路工況，考慮到單個循環(huán)時間過短，通過多個相同工況疊加的方式構(gòu)建17個高速工況、12 個市郊工況、13 個干路工況、10 個支路工況和3 個WLTC工況。

仿真條件：電池初始SOC為60%，放電下限為35%，CS 模式SOC區(qū)間為35%～40%，純電行駛最高車速為70 km/h。仿真結(jié)果如表4 所示，其中1 L 汽油按2.19 kW·h電量折合[20]，ΔSOC為仿真前、后SOC變化值。

表4 不同循環(huán)工況能耗

4.2 特征參數(shù)靈敏度分析

由表4 可知，燃油消耗量、折合燃油消耗量總體上與車速正相關(guān)，整車在低速工況下傾向于純電驅(qū)動以應(yīng)對加、減速工況，中高速工況下傾向于起動發(fā)動機(jī)以滿足整車大功率需求。車速對模式切換影響最大，因此控制策略常以車速作為模式切換條件，車速越高，發(fā)動機(jī)參與驅(qū)動的時間和油耗響應(yīng)的靈敏度相應(yīng)增加。

不同工況下SOC隨時間的變化情況如圖6所示：干路工況SOC下降最快，第2 800 s 附近進(jìn)入CS 模式，在37%處波動；支路工況行駛距離較短，整車處于CD 模式，行程終了時SOC達(dá)到放電下限附近；市郊工況車速較高，SOC下降較慢，行程結(jié)束時電量未充分利用；高速工況整車進(jìn)入行車充電模式，行程結(jié)束時SOC上升導(dǎo)致油耗較高。

圖6 不同工況SOC隨時間變化曲線

結(jié)合表4和圖6可知：電耗量與平均車速成反比，車速提高后，發(fā)動機(jī)參與驅(qū)動時間較長，同時為電池充電時間增加，電機(jī)驅(qū)動整車時間減少，電耗量相應(yīng)減少。干路工況ΔSOC最大，但燃油消耗量并非最低，主要原因是整車在第2 800 s后進(jìn)入CS模式。

考慮到行駛中不能外接充電，電量增加源自發(fā)動機(jī)充電和制動能量回收，因此行程終了時SOC能否下降至放電下限對PHEV燃油消耗量影響較大，而整車用電或用油傾向又與車速強(qiáng)相關(guān)，因此車速可通過ΔSOC間接影響油耗。

加速度可表征駕駛員駕駛意圖，如圖7所示。前期為滿足整車加速功率和動力電池充電功率需求，燃油消耗量上升，中期動力電池參與驅(qū)動，燃油消耗量降低，后期因電池容量有限，能耗隨加速度增大而持續(xù)上升；平均減速度絕對值與燃油消耗量關(guān)系類似。由平均加速度、平均減速度絕對值與燃油消耗量響應(yīng)曲線的非單調(diào)關(guān)系可知，加速度與燃油消耗量響應(yīng)關(guān)系不敏感，另外加速度也受速度間接影響。

圖7 加速度-能耗響應(yīng)曲線

行停比指行車時間與怠速時間的比值，屬于比例類參數(shù)，以行停比為例，開展比例類參數(shù)與能耗響應(yīng)關(guān)系分析，結(jié)果如圖8 所示。由圖8 可知：當(dāng)行停比小于9時，燃油消耗量增加較快；當(dāng)行停比大于14 時，燃油消耗量增加相對平緩，主要因?yàn)榍捌诘∷贂r間較長，整車傾向于純電驅(qū)動且電量消耗不大，燃油消耗量也較低；當(dāng)行停比介于9～14時，怠速時間變短，雖然純電驅(qū)動但電耗急劇增加，油耗也相應(yīng)增加；當(dāng)行停比大于14，整車進(jìn)入高速或城郊工況，怠速時間迅速減少，隨著車速快速提高，進(jìn)入行車發(fā)電模式，電量減少較少甚至增加，但燃油消耗量持續(xù)增加。因行停比與車速和油耗相耦合且強(qiáng)相關(guān)，但與電耗量成非線性關(guān)系，弱相關(guān)，因此靈敏度低于車速類參數(shù)。

圖8 行停比-能耗響應(yīng)曲線

綜上，因低速工況在電量允許的前提下傾向于純電驅(qū)動模式，高速工況傾向于混合動力模式，所以模式識別模塊和扭矩分配模塊通常選取車速類參數(shù)作為發(fā)動機(jī)起動門限閾值，從而影響燃油消耗量與電耗量；加速度可間接表征車速，其對燃油消耗量的貢獻(xiàn)度受電池電量影響，因此相對弱相關(guān)；比例類特征參數(shù)與能耗的相關(guān)性取決于與車速類參數(shù)的耦合程度及電池電量的影響，因此也成弱相關(guān)。

4.3 車速類特征參數(shù)靈敏度分析

選取純電驅(qū)動最高車速、純電模式SOC下限值、行車充電扭矩系數(shù)等車速類參數(shù)進(jìn)行單因子正交試驗(yàn)，開展能耗靈敏度分析。

純電驅(qū)動最高車速是模式識別模塊中發(fā)動機(jī)是否起動的重要門限閾值，設(shè)置其他初始條件一致，僅純電驅(qū)動最高車速不同，仿真結(jié)果如表5所示。

表5 不同純電驅(qū)動最高車速的相應(yīng)能耗

由表5 可知：隨純電動最高車速提高，燃油消耗量和折合燃油消耗量先下降后上升，在60～80 km/h 范圍內(nèi)最?。浑姾牧侩S車速增加而持續(xù)增加。

不同純電驅(qū)動最高車速下SOC隨時間的變化情況如圖9所示。

圖9 不同純電動最高車速下SOC隨時間變化曲線

當(dāng)純電驅(qū)動最高車速設(shè)為20 km/h 時，SOC基本持平并略有上升，整車處于CS或行車充電模式；隨著純電驅(qū)動最高車速增加，電池SOC下降斜率變大；純電驅(qū)動最高車速設(shè)為60 km/h時，行程終了SOC降至放電下限；純電驅(qū)動最高車速設(shè)為80 km/h 和100 km/h 時，整車分別在第3 000 s、第2 800 s處進(jìn)入CS模式，因此純電驅(qū)動模式最高車速閾值與發(fā)動機(jī)是否進(jìn)入低效發(fā)電區(qū)強(qiáng)相關(guān)，進(jìn)而影響ΔSOC。

純電驅(qū)動模式SOC下限值是CD/CS 模式切換的重要閾值，其他初始條件一致，僅純電驅(qū)動模式最小SOC下限值不同，仿真結(jié)果如表6所示。

表6 不同純電驅(qū)動模式SOC下限的相應(yīng)能耗

由表6 可知：隨純電驅(qū)動模式SOC下限值增大，燃油消耗量和折合燃油消耗量持續(xù)增加。不同純電驅(qū)動SOC下限值時SOC隨時間的變化情況如圖10所示。

圖10 不同純電動SOC放電下限對應(yīng)SOC隨時間變化曲線

由圖10可知，當(dāng)行程結(jié)束時，SOC通常下降至允許放電下限。PHEV 具備外接充電功能，為充分利用電量，控制策略應(yīng)將其設(shè)在電池允許放電下限值附近以降低燃油消耗量。

行車充電模式指利用發(fā)動機(jī)剩余功率為電池充電，以提高發(fā)動機(jī)負(fù)荷，行車充電扭矩系數(shù)是行車發(fā)電模式下電機(jī)扭矩需求的函數(shù)，與SOC相關(guān)，可查表獲取。

其他初始條件一致，不同行車充電扭矩系數(shù)Kchr下的仿真結(jié)果如表7所示。

表7 不同行車充電扭矩系數(shù)對應(yīng)能耗

由表7可知：燃油消耗量隨行車充電扭矩系數(shù)增大而增大，但折合燃油消耗量卻在行車充電扭矩最大時獲得最小值。不同行車充電扭矩系數(shù)下SOC隨時間的變化情況如圖11所示。

由圖11可知：當(dāng)行車充電扭矩系數(shù)變大時，發(fā)動機(jī)發(fā)電扭矩越大，SOC下降越緩慢。對于同軸并聯(lián)混合動力系統(tǒng)，車速與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速強(qiáng)相關(guān)，進(jìn)而影響發(fā)動機(jī)效率，低速工況進(jìn)入行車充電模式會導(dǎo)致系統(tǒng)整體效率降低，因此應(yīng)傾向高速工況時進(jìn)入。

圖11 不同行車充電扭矩系數(shù)下SOC隨時間變化曲線

5 結(jié)束語

本文采用主成分分析法，通過碎石圖證明了車速類工況特征參數(shù)相對加速度類、比例類更能表征工況，所以能耗影響因子最大。基于AVL-Cruise模型的仿真結(jié)果表明：車速類參數(shù)是模式切換與扭矩分配模塊的重要閾值，間接影響電池電量使用區(qū)間，其能耗影響因子最大；加速度參數(shù)對能耗的影響由車速變化趨勢和當(dāng)前電池電量決定，相對弱相關(guān)；比例類參數(shù)的影響大小取決于與車速類參數(shù)耦合程度。

純電驅(qū)動最高車速和純電驅(qū)動模式SOC下限值設(shè)定應(yīng)與電量變化相結(jié)合，以保證充分利用電池電量，實(shí)現(xiàn)能耗最小；行車充電模式傾向高速工況進(jìn)入，避免進(jìn)入發(fā)動機(jī)低效區(qū)。