初亮:基于测试评价的新能源汽车能量管理策略正向开发技术
测试和评价,测试是手段,有测试之后才能够做评价,评价最终是为了产品或者技术的提升做服务的。测试和评价的目的,就是如何把竞品车或自己产品通过测试评价之后得到的结果,用到正向开发体系里面去。下面是初亮教授分享的基于测试评价的新能源汽车能量管理控制策略的正向开发技术研究。
吉林大学从2015年开始,与中国汽车工程研究院股份有限公司合作,配合开展新能源汽车的测试评价方面的能力建设。其中最重点的工作就在于两个方面,如何做新能源汽车的测试评价,和如何将测试评价和正向开发结合在一起。
上图是近三年我们团队配合中国汽车工程研究院股份有限公司,完成的测试样车。这些车型包括了EV串联,以及功率分流,几乎涵盖了目前新能源汽车市场上的大部分产品构型。
上图是我们团队做测试评价的总体方案和总体思路。总体方案首先是掌握对标车技术特点,然后制定相应的对标方案,推动对标试验结果分析,能量管理策略的技术特点和控制效果。总体思路方面,试验主体部分,试验方案制定等主要环节。
测试评价的基本思路,首先是对对标产量的筛选,从驾驶员、车辆、道路三个角度进行划分和筛选。结合车辆构型特点和企业对标需求完成对标参量的选取。其次是对对标方案设计对标方案的满足性能评价和策略解析两个方面的测试需求,基于标准工况完成性能评价,基于特定工况完成策略解析。特定工况针对踏板特性标定意图识别爬坡、倒车特殊工况,最后是车型的策略解析,重点根据设计的试验,完成踏板特性模式记录退出机制,能量分配策略。此外对于动态过程中的控制品质,基于工况的适应性算法,以及基于部件特性的故障分析,也进行了相应的策略解析。
在能量管理策略方面,相关的研究分为参数匹配研究,和控制技术的研究。对于参数匹配的研究,从满足动力性和续时里程目标,在控制技术方面,从根据车辆构型特点实现基本控制功能开始研究。然后完善考虑部件状态的约束控制,再进一步研究基于部件特性多目标管理优化控制。重点开展集成一体化能量管理策略的研究,基于整车能量流分析,构建整车零部件能量损耗模型,涵盖驱动、制动、热管理,充分考虑系统和部件机、电、热耦合关系,实现多目标优化集成一体化能量管理。
目前常用或者被广泛提及的能量管理策略,基于全局优化的能量管理策略、人工智能算法等,都在仿真平台上进行了实现和验证。但是通过研究发现,目前已有的能量管理策略,或是控制效果未能达到最优的状态,或是计算量过大,对硬件平台要求过高,不能直接应用于实时控制,或者对未来工况有着较大的依赖,并且未将驾驶员特性和驾驶行为变化纳入策略设计中。因此重点在于,如何在现有理论分析基础上,通过引入车路协同控制、人车协同控制等,来提升能量管理的效果。
人车协同能量管理目前集中于驾驶行为的在线识别与应用,通过对驾驶行为产生基理的分析,认为驾驶行为的产生,是由驾驶员心理活动和外界环境影响共同决定的。同一个驾驶员,在不同环境下,会产生不同的驾驶行为。能量管理策略要能够针对不同的驾驶行为进行有针对性的调整。
车路协同能量管理主要集中对未来行驶路况信息获取。对于未来路况信息的获取,我们采取两种方法,一种是基于历史工况信息,进行未来行驶工况信息的预测。另外一种是基于当前行驶状态,对未来行驶工况信息进行预测。主要是使用采集设备道路实际工作信息进行采集,并对采集的数据进行完成数据分类,进行预测时进行当前行驶状态与历史工况库相似性比对,完成对未来行驶工况的预测。并结合等效能源消耗率等策略进行能源管理。
基于测试评价体系的正向开发平台,是定位于基于整车,或者系统级测试评价,整合驱动制动及能量管理正向开发和整车深度测评两个方面的技术优势,建立正向开发平台,实现利用正向开发需求指导测试评价,使用测试评价结果支撑正向开发联动性的开发。这是正向开发平台的总体架构,分为测试评价和正向开发两个模块。在测试评价模块中具体分为基本性能的测试,功能性测试和控制策略测试三个部分。在测试部分还细化了客观评价和主观评价两个方面,客观评价针对的是法规、强制性检验等“硬性”指标,通过客观评价为目标样车的性能指标定位、构型分析与参数匹配提供标杆;主观评价针对的是法规要求之外的、车辆对于人车路等环境主观认可及适应性优劣等“弹性”指标,通过主观评价为目标样车的驾驶性体验优化标定提供依据,提高市场接受与认可度。
通过大量的试验,对驱动及能量管理策略进行测评与解析,量化各总成控制目标,并进行客观评价。建立精度较高的整车及部件模型,以及控制策略的模型。仿真环境下策略的控制效果和原车的控制效果相比是很接近的。
总结
测试评价如何在正向开发体系中进行应用,初亮教授给了我们一个他们团队的方案。希望通过测试评价,能够为正向开发,不管是对部件的优化,还是对于构型的优化,还是对于控制策略的优化,提供一些思路和方法。
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