新能源汽车测试评价的四个技术难题
本期我们将谈谈测试评价亟待解决的四个技术难题,以丰富测评的内涵及延伸测评的作用。
测试设备的信息融合
新能源汽车与传统车辆的一个显著差异是具备一个或多个动力源,基本上包含了发动机、电机、电池等多源动力耦合系统。针对新能源汽车的测试往往需要多种设备来实现对不同能量源的部件状态进行监控,通常我们可以利用传统车辆的数据采集系统进行测试,但主要存在下列两个问题:
- 单个数据采集系统信号通道的有限性。
- 多个数据采集系统信号难以同步采集。
多源动力系统测试信号来源
为了解决上述两个难题,还原多能源动力耦合特性,在测试过程中如何有效的融合不同来源、不同类型的测试设备和信号,是新能源汽车测试评价过程面临的第一个技术难点。
开发性测评方法的开发
在新能源汽车测试过程中,我们可以借鉴一部分已发布的标准法规体系。但是通过分析可以看到,法规和标准更多的是从检测角度针对某一性能指标进行准入性检查,无法系统的反应多源动力耦合系统的性能、控制、功能表现。
开发性试验方法示意
以纯电动汽车续驶里程测试为例,对于某纯电动续驶里程为400公里(约250英里)的纯电动汽车,若按照现有的法规进行测试,需要大量的时间(如按照SAE J1634,完整运行UDDS、HWY、US06工况,分别需要17、5、7小时),从测试进度、经费、可实施性方面效果很差。因此,如何针对车辆性能与控制策略的映射关系,有效的设计开发性测评方法,是新能源汽车测试评价需要解决的第二个技术难点。
技术解析的深度
传统车辆对标过程,一般会针对标杆样车进行逐项性能指标测试,以实现开发车辆和标杆样车性能指标的比对。通常,车辆性能和功能体现了开发过程中的目标设定,那么如何达到一定的性能和功能表现则需要更多控制参数和控制策略的设计。
Argonne的Level 1和Level 2测试
在新能源汽车测试评价过程中,需要针对“整车→系统→部件”,从“性能→策略→功能”的角度,通过测试的设备及方法的优化持续提升测试深度。针对不同的测试目的,如何实现对新能源汽车技术特征的深度解析,是测试评价需要解决的第三个技术难点。
基于测评的优化
新能源汽车测试评价的主要目的是获取先进车辆的性能和控制数据,解析其先进的设计思想。而更进一步针对先进车辆进行模型搭建,一方面可检验测试出来控制策略的准确性,另一方面,可以利用仿真建模,实现控制策略的优化。
测试评价对仿真优化的支撑
因而,基于测试数据搭建车辆和控制模型并用于仿真优化是对测试评价的一种升华。如何实现仿真模型与真实车辆的高度一致,并将测评中获取的控制思想植入控制策略的开发过程,是新能源汽车测试评价需要解决的第四个技术难点。
总 结
为了实现对新能源汽车的“性能-控制-功能”进行逐层解析,中国汽研针对上述四个技术难点开展了系统的研究,后续的文章我们将对中国汽研在这一领域的研究进行详细介绍,以突出下列三个目标:
1、获取关键性能数据
2、评价影响性能的控制策略设计方案
3、为企业产品优化提供解决方案
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