第 1 页 共 7 页 纯电动汽车动力传动系统的匹配与仿真
摘 要：纯电动汽车采用5挡变速器相比单挡、两挡变速器时的电机使用效率高，续驶里程长。按整车性能要求计算出所需电机的额定功率和峰值功率，确定电机参数后分别与单挡、两挡和5挡变速器进行动力性分析与匹配，计算表明采用5挡变速器与15 kW电机最高车速能达到96 km/h，高于采用单挡和两挡变速器时最高车速的12.9%和6.7%。最后，结合ADVISOR进行了5挡变速器与15 kW电机续驶里程仿真，其续驶里程为121 km，很好地满足了设计标准，为高效率、低成本的电动车动力系统概念设计指出了一个方向。
关键词：纯电动汽车（EV）；传动系统匹配与仿真；续驶里程；最高车速
中图分类号：U461文献标文献标识码：A文献标DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2013.01.09
面临着全球能源危机的不断逼近，各国政府和企业都投入巨大的资金研发新能源汽车。目前，纯电动汽车、混合动力汽车、燃料电池汽车的成熟度还有待发展，纯电动汽车的瓶颈在于其动力电池。动力电池、电机参数、变速器匹配结果的优劣决定着汽车的动力性和经济性。
国内外对电动汽车的研究主要集中在动力电池和电驱动系统控制策略两个方面。查鸿山等从车辆动力学出发建立电机功率计算模型， 第 2 页 共 7 页 结合动力性指标对动力传动系统进行优化[1]；徐亚磊以电动汽车动力性和续驶里程为设计指标，对驱动系统元件参数进行匹配优化设计[2]；王峰等提出了一种新型的调速电机和行星减速机构的动力传动系统，并优化该传动装置参数以提高动力性和经济性[3]；
S. Rinderknecht等将纯电动汽车动力系统细分为轮毂驱动、轴旁驱动和轴中驱动系统，并结合变速器进行了匹配分析[4]。本文依托某纯电动汽车研发项目，对其动力传动系统中电机功率的选择与单挡、两挡和5挡变速器的匹配，理论计算证实采用相同功率的电机使用5挡变速器能更好地满足动力性要求，并运用ADVISOR进行5挡变速器与15 kW电机续驶里程仿真，仿真结果表明其续驶里程超过国家标准。
燃料电池综合特性测量实验
燃料电池以氢和氧为燃料，通过电化学反应直接产生电力，能量转换效率高于燃烧燃料地热机。燃料电池地反应生成物为水，对环境无污染，单位体积氢地储能密度远高于现有地其它电池。因此它地应用从最早地宇航等特殊领域，到现在人们积极研究将其应用到电动汽车，手机电池等日常生活地各个方面，各国都投入巨资进行研发。
1839年，英国人格罗夫（W. R . Grove）发明了燃料电池，历经近两百年，在材料，结构，工艺不断改进之后，进入了实用阶段。按燃料电池使用地电解质或燃料类型，可将现在和近期可行地燃料电池分为碱性燃料电池，质子交换膜燃料电池，直接甲醇燃料电池，磷酸燃料电池，熔融碳酸盐燃料电池，固体氧化物燃料电池6种主要类型，本实验研究其中地质子交换膜燃料电池。
燃料电池地燃料氢（反应所需地氧可从空气中获得）可电解水获得，也可由矿物或生物原料转化制成。本实验包含太阳能电池发电（光能－电能转换），电解水制取氢气（电能－氢能转换），燃料电池发电（氢能－电能转换）几个环节，形成了完整地能量转换，储存，使用地链条。实验内含物理内容丰富，实验内容紧密结合科技发展热点与实际应用，实验过程环保清洁。
能源为人类社会发展提供动力，长期依赖矿物能源使我们面临环境污染之害，资源枯竭之困。为了人类社会地持续健康发展，各国都致力于研究开发新型能源。未来地能源系统中，太阳能将作为主要地一次能源替代目前地煤，石油和天然气，而燃料电池将成为取代汽油，柴油和化学电池地清洁能源。
一、实验要求
1、 了解燃料电池地工作原理
2、 观察仪器地能量转换过程：
光能→太阳能电池→电能→电解池→氢能(能量储存)→燃料电池→电能
3、 测量燃料电池输出特性，作出所测燃料电池地伏安特性（极化）曲线，电池输出功率随输出电压地变化曲线。计算燃料电池地最大输出功率及效率
4、 测量质子交换膜电解池地特性，验证法拉第电解定律
5、 测量太阳能电池地特性，作出所测太阳能电池地伏安特性曲线，电池输出功率随输出电压地变化曲线。获取太阳能电池地开路电压，短路电流，最大输出功率，填充因子等特性参数
增程式电动车参数匹配与分析
蒋建华;范港;张翀
【摘 要】针对增程式电动车研发中动力系统的参数匹配问题,以整车动力性和续航里程为设计目标,从电驱动系统、动力电池系统、内燃式增程器系统等方面出发,设计了增程式电动车动力系统参数,并以软件AVL CRUISE为仿真平台,采用增程器恒功率控制策略搭建了整车模型,验证了所设计的增程式电动车的整车动力性和续航里程.研究结果表明,车辆的最高车速、加速性能和爬坡性能满足车辆动力性能要求;车辆在10 km/h和15 km/h匀速工况下纯电动续航里程和增程模式的续航里程也满足车辆续航里程要求.
【期刊名称】《机电工程》
【年(卷),期】2016(033)003
【总页数】5页(P373-377)
【关键词】增程式电动车;动力系统;参数匹配;仿真
【作 者】蒋建华;范港;张翀
【作者单位】浙江大学动力机械及车辆工程研究所,浙江杭州310007;浙江大学动力机械及车辆工程研究所,浙江杭州310007;浙江大学动力机械及车辆工程研究所,浙江杭州310007
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391.9 目前纯电动车受到动力电池比能量小，价格高等因素的影响，并且充电设施复杂充电时间过长，就存在续航里程短不能满足远距离行驶的问题。为延长EV的续航里程，将燃油发动机和电机组成的发电机作为增程器,与动力蓄电池一起构成动力源，是一种可供选择的方案。增程式电动车是一种以蓄电池为主动力的电动汽车，只是在车上装了另一个较小功率的车载发电机(增程器)并配置合适大小的油箱，以增加续航里程[1]。增程式电动车跟串联式电动车的结构相似，发动机仅有的功能是发电。在串联式混合动力车中，动力电池实际上起到平衡发动机输出功率和电动机输入功率的作用，使发动机一直工作在最佳稳定区，致使电池的电能主要来自发动机而且发动机基本在车辆运行时都在工作。但是增程式电动车的设计目标是尽量使用电网给蓄电池充电的能量，当蓄电池的SOC低于限定限值后，发动机启动给蓄电池充电的同时又给车辆供给动力，所以发动机的启动频率很低。
混合动力汽车动力系统参数的优化方法
混合动力汽车各动力元件参数及控制策略参数对汽车性能有着很大的影响。对系统参数的优化研究已经成为现代汽车设计的一个重要环节，其主要思想是借助计算机工具，以重要的系统参数或控制参数为设计变量，确定目标函数及约束函数，建立系统匹配数学模型，结合可靠的汽车仿真工具软件，选择优化算法进行求解，得到一组最优解或近似最优解来指导汽车后续设计，从而达到系统最佳匹配。提高燃油经济性，减少排放，并且满足一定的动力性要求。[1]
1. 优化算法
HEV 的系统优化是一个多变量多目标的非线性约束优化问题, 其一般形式可表示为
一般处理此类优化问题的优化算法按需不需要计算函数的导数信息分为基于梯度的算法和非梯度算法两大类。
基于梯度的算法, 需要计算函数的导数信息, 其中SQP算法是求解约束优化问题最有效的解法之一。其基本思想是：在每一迭代步通过求解一个二次规划子问题来确定一个下降方向，以减少价值函数来取得步长，重复这些步骤直到求的原问题的解[2]。matlab非线性规划工具箱中的FMINCON函数使用了这一算法。
但是混合动力汽车系统比较复杂，其函数导数信息不易计算，而错误的导数信息将会影响最优解的搜索方向以及收敛性, 从而陷入局部最优 。图1是一个两变量的HEV优化决策空间,可以看出含有多个局部最优解， 因此在这里基于梯度的算法往往会失效。
图1
非梯度算法不需要计算函数的导数信息，因此可以收敛到全局最优。目前应用于HEV 系统优化的非梯度算法有Complex, DIRECT 等, 都具有较好的效果。
DIRECT算法是一种确定性全局优化算法，特别适用于具有确定变量空间的函数寻优。在DIRECT 算法中，对取值范围进行归一化，从而将变量空间变成一个n维超立方。该算法首先计算变量空间中心点处函数值，然后不断分割变量空间并比较分割出的子空间中心点处函数值，最终获得全局最优函数值[3]如文献3中就是采用DIRECT进行参数的优化。
