基于多目標優化的純電動車動力系統參數匹配方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及電動汽車驅動優化領域，尤其是涉及一種基于多目標優化的純電動車 動力系統的參數匹配方法。
【背景技術】
[0002] 新型動力汽車在節省化石燃料和減少溫室氣體方面表現出極大的潛力，是應對能 源和環境危機的解決方案之一。新型動力系統有3種系統構型：純電動動力系統、混合動力 系統和燃料電池動力系統。對于特定的系統構型，其節能與減排潛力取決于設計階段的系 統參數匹配和運行階段的控制策略設計兩個方面。純電動車只有唯一的能量源(動力電池） 和唯一的動力執行機構（電機），運行階段的驅動策略和制動回饋策略相對固定，因此設計 階段的參數匹配對純電動車意義更加顯著。
[0003] 對特定電機A或電機B來說，可行域S中任意優化變量向量均滿足最低性能指標要 求。但單項指標通常不是都"恰好"滿足指標，而是大多指標會不同程度地超出最低指標。已 有的參數匹配研究通常不比較可行方案之間的優劣，即不討論超出最低指標的這部分整車 指標的優化問題。
【發明內容】
[0004] 本發明所要解決的技術問題是實現一種能夠提供純電動汽車電機工作效率、有效 降低能耗的動力系統參數匹配方法。
[0005] 為了實現上述目的，本發明采用的技術方案為:基于多目標優化的純電動車動力 系統參數匹配方法，設定可優化指標包括最高車速、加速性能、電耗;參數匹配最優化問題 表達為:J=(最高車速，加速性能，電耗），其中J是最高車速、加速性能、電耗組成的優化目 標向量；以傳動比為優化變量，在特定電機所對應的最優化問題中，以整車性能最低指標作 為約束條件確定優化變量的可行域;在可行域中，對可優化指標進行多目標優化，求解出備 選方案集;綜合比較不同電機的備選方案，確定最終的參數匹配方案。
[0006] 本發明的優點在于該方法以最高車速、加速時間和100km電耗等多個整車性能指 標作為優化目標，以傳動比為優化變量建立參數匹配優化模型;再以該車型的最基本性能 指標作為約束條件得到傳動比的可行域，在可行域中采用多目標遺傳算法對優化問題進行 求解;求出固定傳動比變速器和兩擋變速器兩種情況下的Pareto最優解集，作為備選方案 集;綜合對比不同電機的備選方案集，確定最終的參數匹配方案，并進行樣車的開發。
【附圖說明】
[0007] 下面對本發明說明書中每幅附圖表達的內容作簡要說明：
[0008] 圖1為純電動車動力系統；
[0009] 圖2為參數匹配問題的研究框架。
【具體實施方式】
[0010]本發明以最高車速、加速時間和100km電耗等多個整車性能指標作為優化目標，以 傳動比為優化變量建立參數匹配優化模型;再以該車型的最基本性能指標作為約束條件得 到傳動比的可行域，在可行域中采用多目標遺傳算法對優化問題進行求解;求出固定傳動 比變速器和兩擋變速器兩種情況下的Pareto最優解集，作為備選方案集;綜合對比不同電 機的備選方案集，確定最終的參數匹配方案，并進行樣車的開發。
[0011]純電動車動力系統具有唯一的能量源和動力執行機構，結構較為簡單（圖1)。參數 匹配針對動力系統的主要環節進行，包括動力電池、電機和變速器。
[0012] 動力電池的待優化參數包括電池單體的類型和數量;變速器待優化的參數主要是 傳動比；電機的待優化參數包括最大轉矩、額定轉矩、最高轉速和最大功率等。由于電機的 設計、開發和生產需要一定周期，故在參數匹配過程中通常只能選擇一種參數組合（即某種 型號電機）。針對參數匹配問題的這一特點，確立了研究框架，如圖2所示。首先以傳動比為 優化變量，針對多個可選電機構造優化模型;然后在特定電機所對應的最優化問題中，以整 車性能最低指標作為約束條件確定優化變量的可行域;再在可行域中，對可優化指標進行 多目標優化，求解出備選方案集;最后綜合比較不同電機的備選方案，確定最終的參數匹配 方案。
[0013] 針對電機A或B的參數匹配最優化問題表達為
[0014]
(1)
[0015]式中：j是p個可優化指標U，...，jp，組成的優化目標向量；ig是優化變量向量， 對固定傳動比變速器來說，ig僅有1個優化變量，即傳動比ig，對應的是單變量多目標最優化 問題，對兩擋變速器來說，i g對應2個優化變量，由I擋與II擋傳動比[i g, i，ig, 2 ]組成，對應的 是多變量多目標最優化問題;S是由最低性能指標約束的優化變量的可行域。
[0016] 可優化指標J有3個顯著的特點：（1)由于對車型定位與對市場理解的差異，不同的 設計者對可優化指標的選擇可能差異很大；（2)多個可優化指標之間往往是互相矛盾的，難 以同時達到最優；（3)多個可優化指標之間難以比較，因而難以通過加權的方式轉化成單目 標最優化問題。
[0017] 對于可行解?當在可行域S內不存在另外一個可行解h使得如下不等式成立時：
[0019 ] 則稱&是式⑴最優化問題的Par e t 〇最優解。
[0018] (2)
[0020] 可優化指標間通常是互相矛盾的，因此相應的最優化問題通常不存在使所有優化 目標都達到最優的解，而只存在Pareto。最優解。對Pareto最優解所實現的性能指標中的任 意單項指標進行改進時，都必然要降低其它若干個單項指標。因此，Pareto最優解集適合作 為備選方案集。
[0021] Pareto最優解集所對應的目標函數集通常被稱為Pareto front。對參數匹配問題 來說，Pareto front描述了多個可優化指標之間的競爭關系。
[0022] 最低性能指標約束下的傳動比可行域.
[0023] 最低性能指標是指參數匹配方案必須達到的性能指標，分為動力性和經濟性兩個 方面。動力性指標包括最高車速、爬坡性能和加速性能，經濟性指標包括續航里程與l〇〇km 電耗。
[0024] 針對特定電機，最低性能指標所約束的傳動比可行域求解與已有研究中參數匹配 方法相似主要通過車輛縱向動力學方程來考察：
陶] ⑶
[0026]
[0027]式中:Fd為驅動力;CD為空氣阻力系數;A為車輛迎風面積;P為空氣密度;v為車速;α 為坡度角;mi為考慮旋轉質量的電動汽車試驗質量;δ為旋轉質量換算系數m2為根據所確定 的電動汽車試驗質量，它是整備質量m v與試驗附加質量nkap之和，mv包括電池質量。
[0028] 在參數匹配過程中，電池質量事先設定一個基本值，匹配完成之后再驗證設定值 的合理性。
[0029]式(3)的車輛動力學方程通常表達為F-v圖，而系統匹配過程中，通過電機的T-n圖 表達則更為方便。為此須做如下變換：
[0030] (6)
[0031] 式中：Tm為電機輸出轉矩；idPig分別為主減速比和變速器減速比;ητ為傳動系統 的傳動效率;R為車輪滾動半徑，m; η為電機轉速，r/min。
[0032] 電機的最大轉矩曲線和額定轉矩曲線函數：
[0033] Tmax = Tmax(n) (7)
[0034] Trate = Trate(n) (8)
[0035] 最高車速指標和爬坡性能指標
[0036] 通過不同的坡度判定相應的(v，a)組合是否在電機最大轉矩或額定轉速約束與轉 速約束的范圍內，就可以確定是否能達到爬坡性能指標。爬坡性能指標對傳動比的約束可 解析表達為
[0037]
(9)
[0038] 式中：（Vciimb，aclimb)為爬坡性能指標所對應的車速/坡度組合; nmax為電機最高轉 速，電機A和B 的 nmax = 7600r/min〇
[0039] 最高性能指標的考察方法與之類似，是坡度a = 0的特例。不同的是，在考察最高車 速性能指標時，轉矩約束條件使用的是電機額定轉矩而非最大轉矩。因此，最高車速性能指 標對傳動比的約束條件
[0040] 可表達為
[0041] (10)
[0042] 式中